BI全新的可视化分析功能，全球首发，快来get新技能！
BI全新的可视化分析功能，全球首发，快来get新技能！
关注：1020发表时间： 14:19:17
BI全新的可视化分析功能，全球首发，快来get新技能！
让数据服务于工作，希望BI能够继续为用户提供更好的数据功能和可视化分析体验，让数据可视化分析更加简单、灵活和高效，真正帮助国内更多企业、个人全面发挥数据的价值，让数据不再沉睡。
BI国内数据可视化产品的代表，简单的拖拽即可生成可视化图表，不仅支持柱状图、饼图、曲线图、雷达图等常见图表，而且还有经纬度地图、热力地图、气泡地图、3D词云、漏斗图等众多高大上的图表，默认的可视化配色更让数据可视化显得更简单、更直观、更酷炫。
但今天不说BI众多可视化图表类型，而是来看一看BI新上的全新可视化分析，有快速聚焦数据、单点查看数据、自由下钻等高大上的功能，让您的数据分析变得更加快速、简单和高效。
这些“酷炫动画”便是全球首发的全新可视化分析系列功能，旨在为用户提供一个更高效，更自由的数据分析环境，能够在复杂数据中抽丝剥茧，消除那些繁琐操作对分析思路的阻力，快速发现数据中最关键的信息。
1快速筛选：快速锁定关键数据
分析订单销售数据时，想要查看销售额较少的产品利润情况，由于图表数据过多只能通过更改维度信息，添加筛选条件来实现？别人几秒钟搞定的事情，还在重复劳作？别着急，快速筛选”帮你忙！
只需框选关键数据进行聚焦查看，就能更加高效地发现数据中的核心信息。另外，干扰项或异常数据也可直接框选进行排除，如图
2自由下钻：灵活下钻，发现核心问题
做订单数据报表时，还在通过拖拽维度数据来分析哪些城市造成了整体的低利润？同一个需求分析还在做多张图表完成？灵活的自由下钻功能帮你一键洞察深层数据，将分析效率提高十倍以上。
只需框选分析数据，选择“下钻”便可分析出到底哪些地区的利润“拖后腿”继续框选地区，从图三得出结论：华东地区的负利润是罪魁祸首”
图一：框选数据—下钻”
图二：选择“地区”下钻
图三：地区”下钻结果
此时还可以按照产品名称“下钻”从图五得到最终的分析结果：Bevi牌的组装会议桌和佳能的红色复印机是负利润的主要原因。
图四：按“产品名称”下钻
图五：下钻最终结果
3数据详情：让数据查看和分享易如反掌
当老板想要查看某个图表的具体数据时你还在导出Excel数据，整理清楚，再发送文件？简直太out啦，数据详情”3秒帮你解决问题。比如，老板想了解负利润最多的产品，之前下钻的结果上，只需：框选图表数据--数据详情”--复制粘贴秒发给老板！
图一：框选数据—数据详情
图二：复制粘贴，发给老板
这样分享信息是不是更加方便快捷？效率有木有提高几十倍！
4图例单选：一键获取重点数据信息
遇到多对比数据图表，想看单条数据时，BIAlt键功能已经大大满足了大部分人的需求。谁知，BI近期上线的图例单选”竟完胜Alt键！
图中数据较多，如下图，不是感觉只看到一堆乱七八糟的曲线，想查看其中某个产品大类的趋势时，便可以通过新增的图例单选”功能快速实现，再也不用像以前那样将不需要图例项一个一个隐藏了
图一：全部数据展示
图二：选择单条数据查看
图三：数据展现结果
看完这些，不是感觉这些功能很牛？从此在BI看数据就更更更方便了那是一定的数据达人们快来体验这全球首发的可视化功能吧，学会了不仅对分析工作有帮助，而且也是一种可以分享、炫耀展示的牛逼技能啊，BI免费破解版请查看深证金蝶软件官网
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您好，请点击在线客服进行在线沟通！
扫一扫二维码如果您正在考虑学习Python，或者您最近刚开始学习，
您可能会问自己：“我到底可以用Python做什么？”
这是个棘手的问题，因为Python有很多用途。
但是随着时间的推移，
我发现Python主要可用于一下三个方面：
Web开发 数据科学——包括机器学习、数据分析和数据可视化 脚本编写 我们就依次来看看吧。
一、Web开发 像Django和Flask这样基于Python的Web框架最近在web开发中变得非常流行。
这些web框架帮助您用Python创建服务器端代码（后端代码）。
这些代码在您的服务器上而不是在用户设备以及浏览器上（前端代码）运行。
如果您不熟悉后端代码和前端代码之间的区别，请参阅下面脚注。
但是，等等，我为什么需要web框架呢？
那是因为web框架让构建通用后端逻辑变得更简单了。
这包括把不同的URL映射到Python代码块、处理数据库和生成用户在浏览器中看到的HTML文件。
我应该用哪个Python web框架？
Django和Flask是两种最流行的Python web框架。
如果您刚刚开始学习，那么可以用它们中的任何一个。
Django和Flask有什么区别？
主要的对比：
Flask提供简洁、灵活和细粒度控制。它很是客观（让您决定如何实现想要的东西）。 Django提供一种包罗万象的体验：您可以获得管理面板、数据库接口、ORM（object-relational mappling，对象关系映射），还有开箱即用的应用程序和项目的目录结构。 您应该选择：
Flask，如果您专注于体验和学习机会，或者您想对选用哪个组件有更大的控制权（例如您想使用哪个数据库和如何与它们交互）。 Django，如果你专注于最终的产品。特别是如果您正在做一个简单的应用程序（如一个新闻网站、电子商店，或者博客）并且希望有一个直接明了的做法。 换句话说，如果您是位初学者，Flask可能是个更好的选择，因为用到的组件比较少。
如果您想要更多的定制，那么Flask也是个更好的选择。
而且，根据我的数据工程师朋友的看法，
Flask更适合创建那些所谓的REST API的东西，因为它比Django更灵活。
另一方面，
如果您想构建一些简单的东西，
Django会让您更快地达到目标。
好，我们接着谈谈下一个！
二、数据科学 —— 包括机器学习、数据分析和数据可视化 首先，我们来回顾一下什么是机器学习。
我认为，解释什么是机器学习的最好方法莫过于举个例子。
假设您想开发一个程序用于自动检测图片中的内容。
因此，对于下面的这张图片（图片1），您希望您的程序能识别出这是条狗。
而对于下面的这张图片（图片2），您希望您的程序能识别出它是张桌子。
您也许会说，我可以用几行代码搞定。例如，如果在图片上有很多淡棕色的像素，那么我们可以说那是狗。
或者，您可以找到在照片中检测边缘的方法。然后，您也许会说，如果有很多直边，那么那就是一张桌子。
但是，这种方法很快就遇到麻烦了。如果图片上是条没有棕色毛发的白狗怎么办？如果图片上显示的只是桌子的圆形部分呢？
轮到机器学习大显身手了。
比如，您给机器学习的算法提供1000张狗的照片和1000张桌子的照片。那么，它将会学习区别狗和桌子。当您给出一张狗或桌子的新图片时，它将能够识别出是狗还是桌子。
我认为，这和婴儿学习新事物有点类似。婴儿是如何知道一样东西看起来像狗，而另一样东西看起来像桌子呢？可能就是从大量的例子中学到的。
您也许不会明确地告诉一个婴儿：“如果一样东西是毛茸茸的，并且有着淡棕色的毛发，那么它可能是条狗。”
您可能只是说：“那是条狗。这也是条狗。这是桌子。那也是桌子。”
机器学习算法的工作方式大致相同。
您可以把同样的想法应用于：
推荐系统（像YouTube、Amazon和Netflix在用的） 面部识别 声音识别 您可能听说过的流行的机器学习算法包括：
神经网络 深度学习 支持向量机 随机森林 您可以使用任何一个上述算法来解决我刚才解释过的图片标注问题。
三、将Python用于机器学习 有一些流行的Python机器学习库和框架，其中最流行的两个是scikit-learn和TensorFlow。
scikit-learn附带了一些更流行的内置机器学习算法。我刚才提到了其中的几个。 TensorFlow更像是个低级库，它允许您构建自定义机器学习算法。 如果您刚开始一个机器学习项目，那么我建议您先用scikit-learn。如果您开始遇到效率问题，那么我建议用TensorFlow。
请注意，您需要微积分和线性代数的基本知识以理解这些课程中的某些内容。
四、那么数据分析和数据可视化呢？ 为了帮助您理解，我在这里给您举个简单的例子。假设，您为一家在线销售产品的公司工作。
那么，作为数据分析师，您也许会画一个类似的条形图。
从这张图上，我们可以看到，在某个特定的周日，对于某件产品来说，男性购买了400多件，而女性购买了大约350件。
作为一个数据分析师，您也许会对其中的差异做出几个可能的解释。
一个很显然的可能解释是，该产品在男性中比在女性中更流行。另一个可能的解释是，样本量太小，这个差异是偶尔产生的。还有一个可能的解释是，在周日，由于某种原因，男性比女性更倾向于购买该产品。
为了搞明白哪个解释是正确的，您可能绘制另一张图，如下图所示：
我们不再只显示周日的数据，而是整整一周的数据。正如您所见，从这张图中，我们可以看到，这种差异在不同的日子里很一致。
从这个简单的分析中，您可能得出了结论，对这种差异，一个最有说服力的解释就是，这个产品更受男性而不是女性欢迎。
另一方面，如果您看到是如下所示的图呢？
折线图2-同样由Python生成
那么，如何解释出现在周日的差异呢？
您也许会说，也许出于某种原因，男性在周日更倾向于购买该产品。或者，也许只是巧合，男性在周日购买了更多的该产品。
好了，这是个简化的例子，展示了数据分析在真实世界中看起来的样子。
我在谷歌和微软工作的时候做过数据分析，跟这个例子非常相似，只是更复杂一些罢了。事实上，我在谷歌工作时，是用Python来做这种分析，而我在微软的时候，用的是JavaScript。
在这两家公司工作的时候，我用SQL从数据库中提取数据。然后，我会用Python和Matplotlib（在谷歌工作时）或JavaScrip和D3.js（在微软工作时）进行数据可视化和分析。
五、用Python进行数据分析/可视化 最流行的数据可视化库之一是Matplotlib。
刚开始学习的话，它是个不错的库，因为：
它容易上手 其他一些库，如seaborn是以它为基础的。因此，学习Matplotlib可以帮助您随后学习其他库。 六、选Python 3还是Python 2？ 我会推荐Python 3，因为它更现代化，并且目前它更受欢迎。
脚注：对于后端代码和前端代码的的说明（万一您对这些术语不熟悉）。
假设，您想做个类似于Instagram的东西。
那么，您需要为每种想支持的设备创建前端代码：
Swift用于iOS设备 Java用于安卓设备 JavaScript用于web浏览器 每组代码都将在对应类型的设备/浏览器上运行。这组代码将决定应用的布局看上去的样子，单击时按钮的外观等等。
但是，您仍然需要存储用户信息和照片的能力。除了在用户的设备商储存这些信息，您还会希望将这些信息储存在服务器上，这样，每个用户的关注者就能看到用户的照片。
这里就是后端代码/服务器端代码的用武之地了。您需要编写后端代码以执行以下操作：
持续跟踪谁在关注谁 压缩照片，以免占据太多存储空间 在发现功能中给每个用户推荐照片和新账号 好了，这就是后端代码和前段代码之间的区别。
顺便说一下，Python不是编写后端/服务器端代码的唯一好选择。还有很多其他流行的选择，包括Node.js，它是基于JavaScript的。
如果有什么想法或者意见的话欢迎来加扣扣：
阅读(...) 评论()大数据赋能产业发展，谋定而后动为不二法门 - 信息化_CIO时代网 - CIO时代—数字化课堂与资源库
大数据赋能产业发展，谋定而后动为不二法门
大数据赋能产业发展，谋定而后动为不二法门
09:56:42&&来源：数盟
09:56:42&&来源：数盟
摘要：最近几年，资本一直追着大数据跑，大数据也一直在积极赋能众多产业，包括金融、医疗、教育等，有数据显示，到2020年，中国大数据产业规模或达13626亿元的高点。毫无疑问，大数据已经成为了热门投资方向之一。但是喧嚣躁动之下，传闻中的大面积收割却一直没来。
　　早在1980年，着名未来学家托夫勒在其所着的《第三次浪潮》中就将&大数据&称颂为&第三次浪潮的华彩乐章&，到了现在，大数据的热浪已经覆盖了整个时代。
　　最近几年，资本一直追着大数据跑，大数据也一直在积极赋能众多产业，包括金融、医疗、教育等，有数据显示，到2020年，中国大数据产业规模或达13626亿元的高点。毫无疑问，大数据已经成为了热门投资方向之一。但是喧嚣躁动之下，传闻中的大面积收割却一直没来。这究竟是数据创业的的玩家不行，还是那些大数据全都走错了道?
　　一：资本加注下的大数据，行业依然是冰火两重天
　　据不完全统计，2017年上半年，至少有63家大数据创业企业在国内获得了融资，总融资金额超过68亿人民币，其中获得上亿元融资的企业就有17家，获得上千万元融资的大数据公司有41家，占总数的92%。显然，资本对有潜力的大数据创业公司并不吝啬。
(数据及图片来源：大数据频道)
　　不过大数据行业里也不尽然都是好消息。在资本狂欢之下，&大数据&开始炒概念，不少&伪数据&公司从中&沾光&，进而阻碍了整个行业的发展。除此之外，数创公司本身还面临着两个难题。
　　1. 离散的数据被藏在科技巨头们的黑箱中
　　数据收集一直是数创公司的难题，一方面，数据存在禁地，数据安全和隐私是不可逾越的高墙;另一方面，BAT等科技巨头垄断了大量的社交数据、电商数据和行为数据。也就是说，数创公司即使走出了不能被利用的数据禁地，转身就会投入被BAT们垄断的大数据海洋。
　　庆幸的是，BAT等科技巨头虽然有着绝对优势，但他们自身涉及的产业非常多，包括金融业务、文娱业务等等，难免会和其他机构存在竞争关系。所以，其他企业掌握的筹码是能够与各产业机构进行无间合作。
　　美国Palantir大数据服务公司最为人称道的一个案例是，协助多家银行追回了纳斯达克前主席麦道夫所隐藏起来的数十亿美元巨款。
　　而一直对标Palantir的中国企业中译语通，则是将图像识别、语音识别，包括计算机视觉自觉生成的广告、数字精准营销等技术结合到短视频应用中。
　　由高盛领投的数创公司Crux 主要业务则是建立信息供应链保证各个金融机构的数据隐私，确保他们不被私自售卖和利用。
　　从中我们可以看出，与大象共舞，数创企业显然不必用数据量和BAT等科技巨头硬碰硬，从细微之处进行创新将是个不错的选择。
　　2. 数据可视化是企业的薄弱环节
　　虽然现在数据创业公司颇多，且无论做SaaS还是做外包服务都已相当成熟，但&数据可视化&仍是大数据行业里较为薄弱的环节。
　　数据可视化有非常多实际运用的场景，有人觉得可视化仅仅是将数据变成图，其实那只是针对静态的数据，如果做实时数据的呈现，那就是动态的，而不同的呈现方式对背后的技术要求也会不一样。所以，数据可视化是一个技术含量高的领域。
　　因此，许多数创公司在展开业务，亲身接触到不同行业、不同背景客户的可视化需求后，就会发现一技术环节仍旧面临着许多挑战。所以，企业想要打造高效率、标准化、产品化的服务，就必须探究不同场景的技术解决方案，并开发相应的工具。
　　谷歌曾经参与创建非营利组织Global Fishing Watch，构建了一个透明可视的大数据平台，可以观察全球海上转运船只的动态。数据可视化让我们对全球商业捕鱼有了一个整体性的洞察与监测。
　　中译语通在2017年就发布了数据可视化应用，结合了知识图谱技术，可以在任何一个场景应用，相当于是大数据监测的部件;数创企业DataHunter也将根据各行业不同的分析理念和思路，计划在通用性的标准化之上再做行业版。
　　数据的分析和可视化可以说是大数据服务的&最后一公里&，但这并不是所有企业都有能力解决。毫无疑问，只有打通这一环节，数创企业才能获得不同产业的认可。
　　二.抢占C端并非大数据赋能产业的制胜要诀
　　对于大多数行业而言，C端将会成为其发力的最大主场，大数据行业在一开始的定位亦是如此，所以，我们能看到许多数创企业瞄准了C端市场，然而，这个人人看好的&市场&究竟是否真的存在?大数据的&瞄准器&是否看错了方向?面对这个问题，数创公司们稍不留神，可能就会陷入困境。
　　1、冲锋陷阵做C端，可能是&万骨&枯去的开始
　　大数据的应用过程中，国内的数创企业一直处于一个尴尬的局面，即超前的大数据和人工智能技术与大众落后的产品理念相悖，反映到C端，就是普遍的低接受度以及随之而来的高获客成本。
　　与此同时，还有一些企业大炒概念，将&小数据&&数据&&假数据&均称为&大数据&，破坏用户对技术的观感，使得新技术的推进越发困难，所以，技术在C端推进时并不能带来先导价值。
　　然而，&数据意识&的培育并非一朝一夕的事，而是靠&社会大势&推着走，数创企业可能会面临较长时间的&尴尬&。所以，进军B端成为数创企业生存下来并获得认可的最可行谋略。
　　比如在我们所熟知的机器翻译领域内，其实O2O的故事已经过去了。现如今企业对机器翻译的需求会比一般用户更高。无论是会议室里的同传，还是图像翻译，包括视频的实时翻译，如果有一款企业级产品能够满足企业&大规模&和&高效率&的翻译需求，这个意义是非常大的，同样也拥有着非常巨大的市场。
　　2、超前的大数据行业面临&高阙值马太效应&
　　一般来说，一个新产品或者是新技术要想在市场上获得收益，创业企业在前期必须要舍得&烧钱&，比如共享单车在刚刚面世时，价格策略让公众迅速地接受了&共享&的概念，用户量达到了一定程度后，就会形成用户群聚的马太效应，此时只需要等待自然虹吸即可快速聚拢用户。
　　然而，&大数据&作为比&共享&更为前沿和更具科技性的概念，其应用成果会比传统超前很多，尤其在行业对应的理念未跟上之时，大众的心理接受过程会非常漫长。于是，大数据行业的马太效应会比&共享单车&此类普通的功能型产品(立等可用，无尝试成本)阙值更高，虹吸效率更低。
　　同样是C端产品，To C的大数据产品难以采用从零开始的用户策略。如果以B端为温床，反而更能促进企业的发展，为企业带来利润。我们也能看到，无论是量子、Inside、软件级别的平台级产品等等，都是非常重视2B，其应用完全是基于企业客户开发出来的。
　　事实上，各类大数据to B服务都已在中国初具规模，比如中译语通开创性地发布了一款企业级机器翻译产品MerCube，接下来的产品体系也在B端进行了布局;14年成立的数创企业DataHunter也在为中小企业提供部分产品上取得了成绩。
　　三.谋定而后动才是大数据赋能产业发展的不二法门
　　1、 行业需要的是结构化数据
　　于B端而言，比起非结构化数据(数据结构不规则，没有预定义的数据模型)，结构化数据会更有价值。以金融行业为例，除了数据丰富度外，具有数据筛选、智能算法等功能的产品才是具有高效价比的。所以，数创企业在技术研发过程中，花在核心算法上的精力产出不一定比花在数据上低。
　　比如中译语通在产品上的打法就是将海量的数据进行结构化，&在任何一个时间节点，对于每一笔交易逐级关系、竞争对手的关系，都可以挖掘出来&，进而可以向任何垂直行业变现。此外，还有Crux Informatics&只专注于处理非结构化数据&，极光&全面赋能移动大数据，帮助金融行业提高运营效率。&
　　这就意味着大数据行业里拥有闭环和数据的公司会首先跑通。
　　2、 产品投放之前需要数据追溯避免版权问题
　　在大数据创业机会的背后，依然存在着难以规避的版权风险。数据来源于何处?数据究竟是真还是假?这是大数据产品投入市场之前必须要考虑的。没有完全成熟、充分准备的产品会被市场排斥，面对大数据收集的&通病&&&版权，只有追溯版权来源的成熟产品才能避免用户的抵触情绪。
　　极光大数据就因为数据来源、数据隐私监管趋势收紧等方面愈发承压;中译语通则采用了数据追溯的办法，去标注每条视频当中的细节、内容，为每个数据打上标签，追溯到版权并进行战略签约以及购买。
　　目前，仍是有不少数据企业打版权的&擦边球&，面对这类问题，除了相关部门要完善这些行政管理条规，数创企业自身也应该在最大程度上规避这种风险，在整个行业内开始杜绝这种风气。
　　结论：
　　总之，在如今这个智能时代，大数据必定会扮演着重要的驱动角色，即使目前没有颠覆性的产品，大数据的价值是无法被否定的。在未来市场更趋成熟的时候，大数据将会与更多产业进行紧密结合，为投资者们创造更多的效益与价值。而在这之前，数创企业应该基于大数据的发展特性与市场现实，找到大数据最佳的应用渠道。
责编：zhangxuefeng
CIO时代iphone版 | CIO时代Android版二十大数据可视化工具点评
如今学习应用数据可视化的渠道有很多，你可以跟踪一些专家博客，但更重要的一点是实践/实操，你必须对目前可用的数据可视化工具有个大致了解。以下是Netmagzine列举的二十大数据可视化工具，无论你是准备制作简单的图表还是复杂的图谱或者信息图，这些工具都能满足你的需要。更加美妙的是，这些工具大多免费。
第一部分：入门级工具
Excel的图形化功能并不强大，但Excel是分析数据的理想工具，上图是Excel生成的热力地图
作为一个入门级工具，Excel是快速分析数据的理想工具，也能创建供内部使用的数据图，但是Excel在颜色、线条和样式上可选择的范围有限，这也意味着用Excel很难制作出能符合专业出版物和网站需要的数据图。但是作为一个高效的内部沟通工具，Excel应当是你百宝箱中必备的工具之一。
2.CSV/JSON
CSV(逗号分隔值)和JSON（JavaScript对象注释）虽然并不是真正的可视化工具，但却是常见的数据格式。你必须理解他们的结构，并懂得如何从这些文件中导入或者导出数据。以下将要介绍的所有数据可视化工具都支持CSV、JSON中至少一种格式。
第二部分：在线数据可视化工具
3.Google Chart API
Google Chart API工具集中取消了静态图片功能，目前只提供动态图表工具。能够在所有支持SVG\Canvas和VML的浏览器中使用，但是Google Chart的一个大问题是：图表在客户端生成，这意味着那些不支持JavaScript的设备将无法使用，此外也无法离线使用或者将结果另存其他格式，之前的静态图片就不存在这个问题。尽管存在上述问题，不可否认的是Google Chart API的功能异常丰富，如果没有特别的定制化需要，或者对Google视觉风格的抵触，那么你大可以从Google Chart开始。
是一个优秀的线框图表库，支持所有支持canvas的浏览器（目前主流的浏览器如火狐、IE、Chrome等都支持）。
是创建图表和图形的JavaScript库，与其他库最大的不同是输出格式仅限SVG和VML。SVG是矢量格式，在任何分辨率下的显示效果都很好。
（Data Driven Documents）是支持SVG渲染的另一种JavaScript库。但是D3能够提供大量线性图和条形图之外的复杂图表样式，例如Voronoi图、树形图、圆形集群和单词云等。虽然D3能够提供非常花哨的互动图表，但你在选择数据可视化工具时，需要牢记的一点是：知道在何时保持简洁。
7.Visual.ly
如果你需要制作信息图而不仅仅是数据可视化，目前也有大把的工具可用。就是最流行的一个选择。虽然Visual.ly的主要定位是：“信息图设计师的在线集市”，但是也提供了大量信息图模板。虽然功能还有很多限制，但是Visual.ly绝对是个能激发你灵感的地方。
第三部分：互动图形用户界面（GUI）控制
如果数据可视化的互动性强大到可以作为GUI界面会怎样？随着在线数据可视化的发展，按钮、下拉列表和滑块都在进化成更加复杂的界面元素，例如能够调整数据范围的互动图形元素，推拉这些图形元素时输入参数和输出结果数据会同步改变，在这种情况下，图形控制和内容已经合为一体。以下这些工具能够帮你实现这些功能：
8.Crossfilter
当我们为方便客户浏览数据开发出更加复杂的工具时，我们已经能够创建出既是图表，又是互动图形用户界面的小程序。JavaScript库就是这样的工具。
Crossfilter应用：当你调整一个图表中的输入范围时，其他关联图表的数据也会随之改变。
JavaScript库进一步模糊了内容与控制之间的界限。在下图这个应用实例中，Tangle生成了一个负载的互动方程，读者可以调整输入值获得相应数据。
第四部分：地图工具
地图生成是web上最困难的任务之一。Google Maps的出现完全颠覆了过去人们对在线地图功能的认识。而Google发布的则让所有的开发者都能在自己的网站中植入地图功能。
近年来，在线地图的市场成熟了很多，如果你需要在数据可视化项目中植入定制化的地图方案，目前市场上已经有很多选择，但是知道在何时选择何种地图方案则成了一个很关键的业务决策。地图方案看上去功能都很强大，但是切忌：“有了一把锤子，看什么都像钉子。”
10. Modest Maps
顾名思义，是一个很小的地图库，只有10KB大小，是目前最小的可用地图库。这似乎意味着Modest Maps只提供一些基本的地图功能，但是不要被这一点迷惑了。在一些扩展库的配合下，例如，Modest Maps立刻会变成一个强大的地图工具。
11.Leaflet
CloudMade团队为大家带来了，这是另外一个小型化的地图框架，通过小型化和轻量化来满足移动网页的需要。Leaflet和Modest Maps都是开源项目，有强大的社区支持，是在网站中整合地图应用的理想选择。
12. PolyMaps
是另外一个地图库，但主要面向数据可视化用户。Polymaps在地图风格化方面有独到之处，类似CSS样式表的选择器，是不可错过的好东西。
13.OpenLayers
可能是所有地图库中可靠性最高的一个。虽然文档注释并不完善，且学习曲线非常陡峭，但是对于一些特定的任务来说，OpenLayers无可匹敌。例如能够提供一些其他地图库都没有的特殊工具。
14.Kartograph
Kartograph的标记线是对地图绘制的重新思考，我们都已经习惯了莫卡托投影（），但是Kartograph为我们带来了更多的选择。如果你不需要调用全球数据，而仅仅是生成某一区域的地图，那么Kartogaph将使你脱颖而出。
15.CartoDB
是一个不可错过的网站。你可以用CartoDB很轻易就把表格数据和地图关联起来，这方面CartoDB是最优秀的选择。例如，你可以输入CSV通讯地址文件，CartDB能将地址字符串自动转化成经度/维度数据并在地图上标记出来。目前CartoDB支持免费生成五张地图数据表，更多使用需要支付月费。
Charting Fonts
（随着iPad3等高清移动设备的普及）web开发的一个最新趋势是将符号字体与字体整合（把符号变成字体），创建出漂亮的矢量化图标。在这些新型字体中，例如和是专门用来显示图表和图形的。他们与OpenType碰到的问题一样，就是不能被所有的浏览器支持，但是不久的未来这些矢量字体将是数据可视化工作中需要考虑到的因素。
第五部分：进阶工具
如果你准备用数据可视化做一些“严肃”的工作，那么你可能不会对在线可视化工具或者web小程序有太大兴趣，你需要的是桌面应用和编程环境。
16. Processing
是数据可视化的招牌工具。你只需要编写一些简单的代码，然后编译成Java。目前还有一个项目，可以让网站在没有Java Applets的情况下更容易地使用Processing。由于端口支持Objective-C，你也可以在iOS上使用Processing。虽然Processing是一个桌面应用，但也可以在几乎所有平台上运行，此外经过数年发展，Processing社区目前已近拥有大量实例和代码。
17.NodeBox
是OS X上创建二维图形和可视化的应用程序。你需要了解Python程序，NodeBox与Processing类似，但是没有Processing的互动功能。
第六部分：专家级工具
与Excel相对的是专业数据分析工具。如果你是一个专业的数据分析师，那么你就必须对下面将要介绍的工具有所了解（如果不是精通的话）。众所周知，和是数据分析行业的标准工具，但是这些工具的费用不菲，只有大型组织和学术机构才有机会使用，下面我们介绍几种免费的替代工具，这些开源工具的共同特征是都有强大的社区支持。开源分析工具性能不输老牌专业工具，插件的支持甚至更好。
作为用来分析大数据集的统计组件包，Ｒ是一个非常复杂的工具，需要较长的学习实践，学习曲线也是本文所介绍工具中最陡峭的。但是Ｒ拥有强大的社区和组件库，而且还在不断成长。当你能驾驭Ｒ的时候，一切付出都是物有所值的。
当你成长成一名数据科学家的时候，你需要将个人能力从数据可视化扩展到数据挖掘领域。Weka是一个能根据属性分类和集群大量数据的优秀工具，Weka不但是数据分析的强大工具，还能生成一些简单的图表。
是进行社交图谱数据可视化分析的工具，不但能处理大规模数据集并生成漂亮的可视化图形，还能对数据进行清洗和分类。Gephi是一种非常特殊的软件，也非常复杂，先于他人掌握Gephi将使你一骑绝尘。
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会议地点乌镇枕水酒店
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