數據可視化
數據如何呈現，如何突出它的重要性是我們在做數據挖掘中很重要的一個部分，而數據可視化讓數據以可視化形式呈現時，格局、關聯和其他會心時刻便浮現出來，讓我們可以瞭解到數據背後的故事。
常用的數據可視化工具
如何製作一個既能準確的描述出數據的特點又能美觀的圖表，是數據可視化的最核心的內容，而對於數據可視化，我們不能只關注與實現的途徑，我們更加關注的是它的結果。數據可視化沒有最好的工具，我們的目標就是讓數據呈現的更符合我們的要求，達到它的效果。一個用編程繪製的圖和一個用Excel等工具繪製的圖，我們關注的不是這個途徑，而是它的最終效果。下面我就和大家簡單介紹幾種繪圖工具。
Excel
當我們談到Excel ,對於我們這些做數據挖掘方面的人，總是覺得它很差，沒有編程那麼高端的感覺，其實我們都是錯的，Excel 不僅適合日常辦公，對於我們的數據分析，數據可視化都是很有幫助的。Excel現在作爲微軟商用Office套件裏的組成部分，它提供了一些漂亮而複雜的東西，從單元熱度圖到散點座標圖都有。雖然只是一款入門級工具，但這對於想要探索數據的初學者來說倒不失爲一個快速上手的好東西。你絕對應該將其放入工具箱。下面我推薦幾個對excel總結比較詳細的文章。
D3
D3.js是數據驅動文件（Data-Driven Documents）的縮寫，他通過使用HTML\CSS和SVG來渲染精彩的圖表和分析圖。D3對網頁標準的強調足以滿足在所有主流瀏覽器上使用的可能性，使你免於被其他類型架構所捆綁的苦惱，它可以將視覺效果很棒的組件和數據驅動方法結合在一起。D3.js是js語言編寫的，這個我們可以自己研究一下，主要參考的話也是可以看官網的案例。
Tableau
Tableau是全球知名度很高的數據可視化工具，你可以輕鬆用Tableau將數據轉化成你想要的形式。Tableau是一個非常強大，安全，靈活的分析平臺，支持多人協作。你還可以通過Tableau軟件、網頁、甚至移動設備來隨時瀏覽已生成的圖表，或將這些圖表嵌入到報告、網頁或軟件中。這個比較適合商用，而且上手也比較簡單。打擊也可以直接參考官方給出的文檔就行了。
Gephi
Gephi是一款著名的開源可視化軟件，可以處理關係數據並製作關係網絡圖，例如，在微博等社交媒體上，誰關注誰；在選舉中，誰爲誰投票；在企業中，誰與誰是上下級關係。在我們進行關係網絡繪製，以及關係圖是很有幫助的。
官方文檔
ECharts
ECharts最初是"Enterprise Charts"（企業圖表）的簡稱，來自百度EFE數據可視化團隊，是用JavaScript實現的開源可視化庫。ECharts的功能非常強大，對移動端進行了細緻的優化，適配微信小程序，支持多種渲染方式和千萬數據的前端展現，甚至實現了無障礙訪問，對殘障人士友好。而且這個是百度完全開源的一個工具，我們可以先看上面的實例，需要的話，就直接對實例進行修改。比較方便，這個的話我們也可以直接看官網的教程。
實例介紹
Plotly
Plotly是一個知名的、功能強大的數據可視化框架，可以構建交互式圖形和創建豐富多樣的圖表和地圖。Plotly可以提供比較少見的圖表，比如等高線圖、燭臺圖（K線圖）和3D圖表，而大多數工具都沒有這些圖表。此外，Plotly的團隊還維護着增長飛快的R、Python以及JavaScript的開源可視化庫。待會我在Python這一塊也會介紹。
Google Charts
Google也開發了自己的JavaScript圖表函數庫Google Charts。Google Charts不僅免費提供給開發人員使用，還有完全免費的三年的向後兼容性保證。開發者可以從各種圖表模板中進行選擇以創建交互式圖表，之後只需要將簡單的JavaScript嵌入到頁面中就可以在網頁上展示這些圖表。
Leaflet
Leaflet是一個開源JavaScript函數庫，可以製作適配移動端的交互式地圖。Leaflet不僅設計簡單，使用方便，而且功能齊全，可以實現的效果和功能不輸給其他的地圖。Leaflet適用於大多數PC和移動端，並且可以通過大量的插件進行擴展。
python
這個對於喜歡使用編程的人羣是比較方便，Python提供了很多第三方的可視化庫，比如Seaborn,matplotlib,plotly,pyecharts.其中那個後面兩種是對應可視化
工具得API,但具備了大部分功能，對於基本的可視化是可以滿足的。
可視化的工具很多，這個看每個人的習慣，然後有的可視化可能在某一方面比較突出，大家可以儘可能多學習一下常用的可視化工具的優缺點。擇優用之，下面我推薦幾個可視化寫的比較好的博主以及可視化總結比較好的文章。