云计算大数据的55个可视化分析工具介绍
数据结构的可视化工具介绍
数据结构的可视化工具介绍数据结构是计算机科学中非常重要的一门基础课程，它研究了如何组织和存储数据，以便有效地进行检索和操作。
在学习数据结构的过程中，可视化工具是一种非常有帮助的资源，可以帮助学生更好地理解各种数据结构的操作和原理。
本文将介绍一些常用的数据结构可视化工具，帮助读者选择适合自己的工具。
1. VisuAlgoVisuAlgo是一个由国立新加坡大学开发的在线可视化工具，提供了丰富的数据结构和算法可视化。
它支持多种数据结构，包括数组、链表、栈、队列、树、图等，并提供了每个数据结构的基本操作演示和详细解释。
使用VisuAlgo，用户可以通过动画演示来了解数据结构的创建、插入、删除、搜索等操作，同时还提供了代码实现供学习参考。
2. GephiGephi是一个开源的网络分析和可视化工具，主要用于分析复杂网络和图数据。
它提供了强大的数据导入和处理功能，并能够生成各种图形展示和布局。
对于学习图数据结构和算法的学生来说，Gephi可以帮助他们更直观地理解节点、边的关系，通过布局算法的调整，可以呈现出不同的图形效果，从而更好地理解图算法的运行过程。
3. Data Structure VisualizationsData Structure Visualizations是由美国加州大学圣克鲁兹分校开发的一个在线工具，它提供了对多种数据结构的可视化展示。
该工具通过动画演示和示例代码，帮助用户理解数据结构的内部原理和操作。
用户可以通过拖动和点击来操作数据结构，并观察其变化过程，同时还提供了详细的解释和说明。
无论是数组、链表、二叉树还是哈希表等数据结构，都可以通过这个工具进行学习和实践。
4. D3.jsD3.js是一个基于JavaScript的数据可视化库，它提供了强大的工具来创建交互式数据可视化。
虽然D3.js更多地用于可视化领域的应用，但它同样适用于数据结构的可视化。
通过D3.js，用户可以根据自己的需求创建各种图形、动画和交互效果，使得数据结构的可视化更加个性化和灵活。
云计算环境下的实时数据处理与分析
云计算环境下的实时数据处理与分析一、引言现代云计算环境下的实时数据处理与分析，已经成为了各个行业中不可或缺的重要技术。
随着互联网的发展，数据量的增加以及信息化的进程，数据处理的能力和效率已经成为了企业发展和竞争力的关键要素之一。
本文将围绕云计算环境下的实时数据处理与分析这一话题，进行详细介绍。
二、云计算环境下的数据处理云计算环境下的数据处理是指运用云计算技术来处理数据，云计算环境下的数据处理主要分为以下三种：1. 批处理批处理是将数据分批次进行处理的方法。
这种方法适用于对数据量较大、对实时性要求不高的数据处理。
在云计算环境下，批处理可以使用Hadoop等分布式计算框架。
2. 流处理流处理是指实时处理流式数据的方法。
这种方法适用于对数据实时性要求较高的场合，如网络监控、金融交易等。
在云计算环境下，流处理可以使用Storm、Spark Streaming等流处理框架。
3. 交互式数据处理交互式数据处理是指基于用户交互的数据处理方法。
这种方法适用于需要在用户操作时进行数据处理的场合。
在云计算环境下，交互式数据处理可以使用类似于Apache Drill、Cloudera Impala等数据处理引擎。
三、云计算环境下的实时数据处理实时数据处理是指对产生的数据进行实时处理和过滤以提取有用的信息。
云计算环境下的实时数据处理有以下几个特点：1. 分布式计算云计算环境下的实时数据处理需要使用分布式计算技术，以提高数据处理的效率和速度。
分布式计算可以将数据分成多个部分进行处理，各部分之间可以并行处理，提高了数据处理的效率。
2. 大数据处理云计算环境下的实时数据处理需要具备处理大数据的能力。
在大数据处理中，需要对数据进行分布式存储和分布式处理，以实现对数据的高效处理。
3. 实时性云计算环境下的实时数据处理需要满足实时性的要求，保证数据的处理能够在规定的时间内完成。
在实时数据处理中，需要使用实时数据流的处理技术，以实现对数据实时的处理和分析。
熟悉常见的数据分析工具与平台
熟悉常见的数据分析工具与平台随着“大数据”时代的到来，数据分析工具和平台变得越来越重要。
它们可以帮助我们快速处理和分析大量的数据，从而得出有意义和有效的结论。
本文将介绍一些常见的数据分析工具和平台，以帮助更多人了解并利用这些工具来更好地分析数据。
一、ExcelExcel是最基础和常见的数据分析工具之一。
它可以用于数据管理、预测、数学计算和可视化等方面。
Excel可以将数据直接导入图表，方便快捷地对数据进行分析和可视化。
此外，Excel也可以通过自定义宏功能和插件来扩展其能力，例如，使用Excel VBA编程可创建复杂的定制化功能。
二、R语言R语言是一种广泛应用于统计学和数据分析的开源编程语言。
它具有丰富的数据处理和统计计算功能，如线性回归、聚类分析、决策树等。
R语言可用于数据可视化和报告生成，提供了大量的R包，几乎可以完成任何数据分析任务。
与其他主要编程语言相比，R语言更易学，具有快速、高效和灵活的分析能力。
三、PythonPython是另一种广泛应用于数据科学的编程语言，它可以很好地完成数据管理、分析、可视化和模型构建等任务。
Python有许多有用的库和框架，如NumPy、SciPy、Pandas、Matplotlib等，可以大大简化数据处理和模型构建的任务。
例如，Pandas库是一个常用的数据分析库，为数据处理和分析提供了大量的功能，可用于数据操作、可视化、建模等多个方面。
四、TableauTableau是一个常用的商业化的数据分析和可视化平台。
它提供了易于使用和直观的数据可视化工具，可帮助用户发现数据中的有用结论。
Tableau支持多种类型的数据连接，可从不同来源（例如SQL Server、Excel、CSV等）导入数据，更可通过链接在线数据源来获得实时数据。
Tableau还提供了多种分析和可视化方法，如交互式可视化、地图视图和大屏幕监控等。
五、Power BIPower BI是微软推出的一款商业智能平台。
云计算与大数据应用考试 选择题 56题
1. 云计算的主要服务模型不包括以下哪一项？A. IaaSB. PaaSC. SaaSD. DaaS2. 以下哪个不是云计算的部署模型？A. 公有云B. 私有云C. 混合云D. 社区云3. 大数据的4V特征不包括以下哪一项？A. 大量B. 高速C. 多样D. 价值4. Hadoop的核心组件不包括以下哪一项？A. HDFSB. MapReduceC. HiveD. Zookeeper5. 以下哪个工具不是用于大数据处理的？A. SparkB. KafkaC. DockerD. Flink6. 云计算中的“弹性计算”指的是什么？A. 计算资源可以根据需求自动扩展或缩减B. 计算资源的价格弹性C. 计算资源的物理弹性D. 计算资源的网络弹性7. 以下哪个是大数据分析的常用编程语言？A. JavaB. PythonC. C++D. Ruby8. 云计算中的“多租户”指的是什么？A. 多个用户共享同一物理资源B. 多个用户共享同一虚拟资源C. 多个用户共享同一应用D. 多个用户共享同一数据9. 以下哪个不是云存储服务？A. Amazon S3B. Google Cloud StorageC. Microsoft Azure Blob StorageD. Dropbox10. 大数据处理中的“批处理”和“流处理”的主要区别是什么？A. 批处理处理静态数据，流处理处理动态数据B. 批处理处理动态数据，流处理处理静态数据C. 批处理处理结构化数据，流处理处理非结构化数据D. 批处理处理非结构化数据，流处理处理结构化数据11. 以下哪个是云计算的安全问题？A. 数据泄露B. 数据丢失C. 服务中断D. 以上都是12. 云计算中的“虚拟化”技术主要用于什么？A. 提高硬件利用率B. 提高网络速度C. 提高存储容量D. 提高数据处理速度13. 以下哪个是云计算的成本优势？A. 按需付费B. 固定成本C. 高初始投资D. 长期合同14. 大数据分析中的“机器学习”主要用于什么？A. 数据清洗B. 数据挖掘C. 数据存储D. 数据可视化15. 以下哪个是云计算的性能优势？A. 高可用性B. 低延迟C. 高扩展性D. 以上都是16. 云计算中的“容器化”技术主要用于什么？A. 提高应用的可移植性B. 提高数据的安全性C. 提高网络的稳定性D. 提高存储的可靠性17. 以下哪个是大数据分析的挑战？A. 数据质量B. 数据安全C. 数据处理速度D. 以上都是18. 云计算中的“负载均衡”主要用于什么？A. 提高系统的可靠性B. 提高系统的性能C. 提高系统的安全性D. 提高系统的可扩展性19. 以下哪个是云计算的可靠性优势？A. 数据备份B. 数据恢复C. 服务冗余D. 以上都是20. 大数据分析中的“数据湖”主要用于什么？A. 存储结构化数据B. 存储非结构化数据C. 存储半结构化数据D. 存储所有类型的数据21. 以下哪个是云计算的可扩展性优势？A. 水平扩展B. 垂直扩展C. 混合扩展D. 以上都是22. 大数据分析中的“数据仓库”主要用于什么？A. 存储历史数据B. 存储实时数据C. 存储分析数据D. 存储所有类型的数据23. 以下哪个是云计算的灵活性优势？A. 快速部署B. 快速扩展C. 快速恢复D. 以上都是24. 大数据分析中的“数据挖掘”主要用于什么？A. 发现数据模式B. 发现数据关系C. 发现数据趋势D. 以上都是25. 以下哪个是云计算的可用性优势？A. 高可用性B. 低可用性C. 中等可用性D. 以上都不是26. 大数据分析中的“数据可视化”主要用于什么？A. 展示数据B. 分析数据C. 存储数据D. 以上都是27. 以下哪个是云计算的自动化优势？A. 自动化部署B. 自动化管理C. 自动化监控D. 以上都是28. 大数据分析中的“数据治理”主要用于什么？A. 数据质量管理B. 数据安全管理C. 数据生命周期管理D. 以上都是29. 以下哪个是云计算的监控优势？A. 实时监控B. 历史监控C. 预测监控D. 以上都是30. 大数据分析中的“数据集成”主要用于什么？A. 整合不同来源的数据B. 整合不同格式的数据C. 整合不同类型的数据D. 以上都是31. 以下哪个是云计算的备份优势？A. 数据备份B. 应用备份C. 系统备份D. 以上都是32. 大数据分析中的“数据清洗”主要用于什么？A. 去除无效数据B. 去除重复数据C. 去除错误数据D. 以上都是33. 以下哪个是云计算的恢复优势？A. 数据恢复B. 应用恢复C. 系统恢复D. 以上都是34. 大数据分析中的“数据聚合”主要用于什么？A. 合并数据B. 分析数据C. 存储数据D. 以上都是35. 以下哪个是云计算的冗余优势？A. 数据冗余B. 应用冗余C. 系统冗余D. 以上都是36. 大数据分析中的“数据分类”主要用于什么？A. 组织数据B. 分析数据C. 存储数据D. 以上都是37. 以下哪个是云计算的扩展优势？A. 水平扩展B. 垂直扩展C. 混合扩展D. 以上都是38. 大数据分析中的“数据转换”主要用于什么？A. 改变数据格式B. 改变数据结构C. 改变数据类型D. 以上都是39. 以下哪个是云计算的部署优势？A. 快速部署B. 灵活部署C. 自动化部署D. 以上都是40. 大数据分析中的“数据压缩”主要用于什么？A. 减少数据存储空间B. 提高数据处理速度C. 提高数据传输速度D. 以上都是41. 以下哪个是云计算的管理优势？A. 自动化管理B. 手动管理C. 混合管理D. 以上都不是42. 大数据分析中的“数据加密”主要用于什么？A. 保护数据安全B. 保护数据隐私C. 保护数据完整性D. 以上都是43. 以下哪个是云计算的监控优势？A. 实时监控B. 历史监控C. 预测监控D. 以上都是44. 大数据分析中的“数据备份”主要用于什么？A. 防止数据丢失B. 防止数据损坏C. 防止数据泄露D. 以上都是45. 以下哪个是云计算的恢复优势？A. 数据恢复B. 应用恢复C. 系统恢复D. 以上都是46. 大数据分析中的“数据恢复”主要用于什么？A. 恢复丢失数据B. 恢复损坏数据C. 恢复泄露数据D. 以上都是47. 以下哪个是云计算的冗余优势？A. 数据冗余B. 应用冗余C. 系统冗余D. 以上都是48. 大数据分析中的“数据冗余”主要用于什么？A. 提高数据可靠性B. 提高数据安全性C. 提高数据可用性D. 以上都是49. 以下哪个是云计算的扩展优势？A. 水平扩展B. 垂直扩展C. 混合扩展D. 以上都是50. 大数据分析中的“数据扩展”主要用于什么？A. 增加数据存储空间B. 增加数据处理能力C. 增加数据传输速度D. 以上都是51. 以下哪个是云计算的部署优势？A. 快速部署B. 灵活部署C. 自动化部署D. 以上都是52. 大数据分析中的“数据部署”主要用于什么？A. 部署数据应用B. 部署数据服务C. 部署数据平台D. 以上都是53. 以下哪个是云计算的管理优势？A. 自动化管理B. 手动管理C. 混合管理D. 以上都不是54. 大数据分析中的“数据管理”主要用于什么？A. 管理数据资源B. 管理数据应用C. 管理数据服务D. 以上都是55. 以下哪个是云计算的监控优势？A. 实时监控B. 历史监控C. 预测监控D. 以上都是56. 大数据分析中的“数据监控”主要用于什么？A. 监控数据状态B. 监控数据性能C. 监控数据安全D. 以上都是答案：1. D2. D3. D4. D5. C6. A7. B8. B9. D10. A11. D12. A13. A14. B15. D16. A17. D18. B19. D20. D21. D22. A23. D24. D25. A26. A27. D28. D29. D30. D31. D32. D33. D34. A35. D36. A37. D38. D39. D40. D41. A42. D43. D44. D45. D46. A47. D48. D49. D50. D51. D52. D53. A54. D55. D56. D。
大数据分析的10种常见工具
大数据分析的10种常见工具近年来，大数据已成为全球互联网和信息技术的一个热门话题。
作为一种宝贵的资源，数据可以帮助企业做出更明智的决策和市场分析。
在大数据时代，分析大量的数据是至关重要的，但是这种工作不可能手工完成。
因此，人们需要运用一些专业的工具来进行大数据分析的工作。
本篇文章将介绍10种常见的大数据分析工具。
一、HadoopHadoop是目前最流行的大数据框架之一。
它可以快速处理大量的数据，而且具有良好的可扩展性和容错性。
Hadoop分为两部分：Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce框架。
HDFS用于存储大量的数据，而MapReduce框架则用于处理这些数据。
同时，Hadoop也可以集成不同的工具和应用程序，为数据科学家提供更多的选择。
二、SparkSpark是一种快速的分布式计算框架，可以处理大规模的数据，而且在数据处理速度上比Hadoop更加快速。
Spark还支持不同类型的数据，包括图形、机器学习和流式数据。
同时，Spark还具有丰富的API和工具，适合不同级别的用户。
三、TableauTableau是一种可视化工具，可以快速创建交互式的数据可视化图表和仪表盘。
该工具不需要编程知识，只需要简单的拖放功能即可创建漂亮的报表。
它还支持对数据的联合查询和分析，帮助用户更好地理解大量的数据。
四、SplunkSplunk是一种可扩展的大数据分析平台，可以帮助企业监视、分析和可视化不同来源的数据。
它通过收集日志文件和可视化数据等方式，帮助企业实时监控其业务运营状况和用户行为。
Splunk还支持触发警报和报告等功能，为用户提供更好的数据驱动决策方案。
五、RapidMinerRapidMiner是一种数据分析工具，可以支持数据挖掘、文本挖掘、机器学习等多种数据处理方式。
快速而且易于使用，RapidMiner可以快速分析和处理不同种类的数据。
该工具还提供了大量的模块和工具，为数据科学家提供更多的选择。
数据可视化工具的选择与比较
数据可视化工具的选择与比较数据可视化在当今信息时代扮演着至关重要的角色。
它能够将大量的数据转化成易于理解和分析的图形和图表，帮助人们更好地解读和处理数据。
而选择合适的数据可视化工具就显得尤为重要。
本文将对几种常见的数据可视化工具进行比较，以帮助读者做出明智的选择。
一、TableauTableau是一款功能强大的数据可视化工具，被广泛用于商业分析、市场调研和数据报告等领域。
它的优点在于简单易用，拖拽式的操作使得图表的创建变得非常简单。
同时，Tableau还提供了丰富的图表类型和内置的数据分析功能，能够满足不同需求的可视化要求。
二、Power BIPower BI是微软推出的数据可视化工具，与Microsoft Office系列软件兼容性强。
它具有强大的数据整合和清洗功能，可以从多个数据源中提取和整合数据，从而更好地进行可视化分析。
此外，Power BI还支持多种图表类型，并具备交互性强的用户界面，方便用户自由探索和发现数据之间的关联。
三、R语言R语言是一种开源的统计计算和数据可视化工具。
它具有丰富的数据分析包和函数库，可以完成各种复杂的统计计算和图表绘制。
R语言的优势在于其灵活性和可扩展性，用户可以根据自己的需求编写自定义的数据分析脚本，实现更加个性化的数据可视化效果。
四、PythonPython是一种通用编程语言，也广泛用于数据分析和可视化领域。
通过使用Python中的数据分析库（如Pandas和NumPy）和可视化库（如Matplotlib和Seaborn），用户可以灵活地读取、处理和呈现数据。
Python语言的易学性和广泛应用性，使其成为数据科学家和分析师的首选工具之一。
五、D3.jsD3.js是一种使用JavaScript创建动态数据可视化的库。
它提供了丰富的可视化组件和交互操作，可以实现各种复杂的数据可视化效果。
D3.js具有高度定制化的特点，用户可以根据自己的需求自由设计和调整图表的样式和布局。
大数据分析的十个工具
大数据分析的十个工具在如今数字化的时代，数据变得越来越重要了。
数据不仅仅是一组数字，它代表了事实和现实生活中的情况。
但是，处理数据变得越来越困难。
若要快速高效地处理数据，需要工具的帮助。
本文将介绍大数据分析的十个工具。
1. HadoopHadoop是Apache Hadoop生态系统的核心项目，基于Java编写，主要用于存储和处理大数据集。
Hadoop可以处理来自无数来源的大数据集，包括文本、图形数据和孪生数据等。
2. Apache SparkApache Spark是一个高速的大规模数据处理引擎，它使用内存计算而不是磁盘计算，以显著提高处理速度和效率。
Spark支持多种语言，如Java，Scala和Python等。
3. Apache StormApache Storm是一个分布式流处理引擎，可用于处理数据流以及将数据流分析成有价值的信息。
它主要用于实时数据流处理，并且可扩展性非常好。
4. ElasticsearchElasticsearch是一个分布式搜索和分析引擎，可用于处理大量的非结构化和结构化数据。
Elasticsearch还提供了一些丰富的API，使开发人员能够更轻松地使用和管理数据。
5. TableauTableau是一个可视化工具，可用于创建数据可视化和分析。
该工具提供了丰富的功能和工具，可用于从各种数据源中获取数据，并将其视觉化展示给用户。
6. IBM Watson AnalyticsIBM Watson Analytics是一个智能分析工具，可用于透彻了解数据并提供见解。
该工具使用自然语言处理技术，使分析过程更加人性化和智能。
7. PigApache Pig是一种用于分析大型数据集的脚本语言。
它可以与Hadoop一起使用，支持广泛使用的语言和库。
8. Apache CassandraApache Cassandra是一个主要用于处理分布式的非结构化数据的开源NoSQL数据库。
Cassandra具有高可用性和可扩展性，可以为大型分布式数据存储提供高效的解决方案。
大数据分析师常用的数据分析工具与软件
大数据分析师常用的数据分析工具与软件在当今信息爆炸的时代，大数据分析已经成为各个行业中不可或缺的一环。
大数据分析师通过对海量数据进行深入挖掘和分析，为企业决策提供有力支持。
而为了高效地进行数据分析工作，大数据分析师通常会使用各种数据分析工具与软件。
本文将介绍一些大数据分析师常用的数据分析工具与软件，帮助读者更好地了解和选择适合自己的工具。
一、数据管理工具与软件1. HadoopHadoop是一个开源的分布式计算系统，可以处理大量的数据，并提高数据的可靠性和容错性。
它主要用于存储和处理大规模数据集，适用于云计算和大数据分析领域。
Hadoop的核心是分布式文件系统HDFS和分布式处理框架MapReduce。
2. Apache SparkApache Spark是一个快速的、通用的集群计算系统，也是一个大数据处理工具。
它提供了一种高效的数据处理方式，支持批处理、交互查询、流处理和机器学习等多种计算模式。
Spark的一个优点是可以将数据加载到内存中进行处理，从而提高计算速度。
3. Apache KafkaApache Kafka是一个分布式流处理平台，主要用于实时数据流的处理和传输。
它具有高吞吐量、可靠性和可扩展性的特点，可以为大数据分析提供实时的数据流入口。
4. MySQLMySQL是一种开源的关系型数据库管理系统，被广泛应用于大数据分析中。
它支持多用户、多线程的数据访问，并提供了灵活的查询和数据分析功能。
二、数据可视化工具与软件1. TableauTableau是一款流行的数据可视化工具，可以帮助用户将复杂的数据转换成易于理解的图表和图形。
它支持多种数据源的导入和连接，并提供了丰富的图表和仪表盘设计功能。
2. Power BIPower BI是微软推出的一款商业智能工具，可以帮助用户将数据可视化和报告以直观的方式展示出来。
它支持多种数据源的整合，并提供了强大的数据处理和分析功能。
3. R ShinyR Shiny是一种基于R语言的交互式数据可视化工具，可以帮助用户创建交互式的数据分析应用。
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云计算大数据的55个最实用可视化分析工具近年来，随着云和大数据时代的来临，数据可视化产品已经不再满足于使用传统的数据可视化工具来对数据仓库中的数据抽取、归纳并简单的展现。
传统的数据可视化工具仅仅将数据加以组合，通过不同的展现方式提供给用户，用于发现数据之间的关联信息。
新型的数据可视化产品必须满足互联网爆发的大数据需求，必须快速的收集、筛选、分析、归纳、展现决策者所需要的信息，并根据新增的数据进行实时更新。
因此，在大数据时代，数据可视化工具必须具有以下特性：(1)实时性：数据可视化工具必须适应大数据时代数据量的爆炸式增长需求，必须快速的收集分析数据、并对数据信息进行实时更新;(2)简单操作：数据可视化工具满足快速开发、易于操作的特性，能满足互联网时代信息多变的特点;(3)更丰富的展现：数据可视化工具需具有更丰富的展现方式，能充分满足数据展现的多维度要求;(4)多种数据集成支持方式：数据的来源不仅仅局限于数据库，数据可视化工具将支持团队协作数据、数据仓库、文本等多种方式，并能够通过互联网进行展现。
为了进一步让大家了解如何选择适合的数据可视化产品，本文将围绕这一话题展开，希望能对正在选型中的企业有所帮助。
下面就来看看全球备受欢迎的的可视化工具都有哪些吧!1.ExcelExcel作为一个入门级工具，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、线条和样式上课选择的范围有限，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。
2.Google Chart APIGoogle Chart提供了一种非常完美的方式来可视化数据，提供了大量现成的图标类型，从简单的线图表到复杂的分层树地图等。
它还内置了动画和用户交互控制。
3.D3D3(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。
4.RR语言是主要用于统计分析、绘图的语言和操作环境。
虽然R主要用于统计分析或者开发统计相关的软件，但也有用作矩阵计算。
其分析速度可比美GNUOc tave甚至商业软件MATLAB。
5.Visual.ly如果你需要制作信息图而不仅仅是数据可视化，Visual.ly是最流行的一个选择。
6. ProcessingProcessing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。
Processing可以在几乎所有平台上运行。
7.LeafletLeaflet是一个开源的JavaScript库，用来开发移动友好地交互地图。
8.OpenlayersOpenlayers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，但是对于特定的任务来说，Openlayers能够提供一些其他地图库都没有的特殊工具。
9.PolyMapsPolyMaps是一个地图库，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。
10.Charting FontsCharting Fonts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。
11.GephiGephi是进行社会图谱数据可视化分析的工具，不但能处理大规模数据集并且Gephi是一个可视化的网络探索平台，用于构建动态的、分层的数据图表。
12.CartoDBCartoDB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。
13.WekaWeka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。
14.NodeBoxNodeBox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，但没有Processing的互动功能。
15.KartographKartograph不需要任何地图提供者像Google Maps，用来建立互动式地图，由两个libraries组成，从空间数据开放格式，利用向量投影的Python librar y以及post GIS，并将两者结合到SVG和JavaScript library，并把这些SVG 资料转变成互动性地图。
16.Modest MapsModest Maps是一个很小的地图库，在一些扩展库的配合下，例如Wax、Mo dest Maps立刻会变成一个强大的地图工具。
17.TangleTangle是一个用来探索，Play和可以立即查看文档更新的交互工具。
18.CrossfilterCrossfilter既是图表，又是互动图形用户界面的小程序，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19.RaphaelRaphael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. /20.jsDraw2DXjsDraw2DX是一个标准的JavaScript库，用来创建任意类型的SVG交互式图形，可生成包括线、矩形、多边形、椭圆、弧线等图形。
http://jsdraw2dx. /21.BPizza Pie ChartsBPizza Pie Charts是个响应式饼图图表，基于Adobe Snap SVG框架，通过HTML标记和CSS来替代JavaScript对象，更容易集成各种先进的技术。
22.Fusion Charts Suit XTFusion Charts Suit XT是一款跨平台、跨浏览器的JavaScript图表组件，为你提供令人愉悦的JavaScript图表体验。
它是最全面的图表解决方案，包含90+图表类型和众多交互功能，包括3D、各种仪表、工具提示、向下钻取、缩放和滚动等。
它拥有完整的文档以及现成的演示，可以帮助你快速创建图表。
23.iChartsiCharts提供可一个用于创建并呈现引人注目图表的托管解决方案。
有许多不同种类的图表可供选择，每种类型都完全可定制，以适合网站的主题。
iChar ts有交互元素，可以从Google Doc、Excel表单和其他来源中获取数据。
24.Modest MapsModest Maps是一个轻量级、可扩展的、可定制的和免费的地图显示类库，这个类库能帮助开发人员在他们自己的项目里能够与地图进行交互。
25.RawRaw局域非常流行的D3.js库开发，支持很多图表类型，例如泡泡图、映射图、环图等。
它可以使数据集在途、复制、粘贴、拖曳、删除于一体，并且允许我们定制化试图和层次。
26.SpringySpringy设计清凉并且简答。
它提供了一个抽象的图形处理和计算的布局，支持Canvas、SVG、WebGL、HTML元素。
27.BonsaiBonsai使用SVG作为输出方式来生成图形和动画效果，拥有非常完整的图形处理API，可以使得你更加方便的处理图形效果。
它还支持渐变和过滤器(灰度、模糊、不透明度)等效果。
28.CubeCube是一个开源的系统，用来可视化时间系列数据。
它是基于MongoDB、N odeJS和D3.js开发。
用户可以使用它为内部仪表板构建实时可视化的仪表板指标。
29.GanttiGantti是一个开源的PHP类，帮助用户即时生成Gantti图表。
使用Gantt i创建图表无需使用JavaScript，纯HTML-CSS3实现。
图表默认输出非常漂亮，但用户可以自定义样式进行输出(SASS样式表)。
30.Smoothie ChartsSmoothie Charts是一个十分小的动态流数据图表路。
通过推送一个webSo cket来显示实时数据流。
Smoothie Charts只支持Chorme和Safari浏览器，并且不支持刻印文字或饼图，它很擅长显示流媒体数据。
31.FlotFlot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)。
32.Tableau PublicTableau Public是一款桌面可视化工具，用户可以创建自己的数据可视化，并将交互性数据可视化发布到网页上。
33.Many EyesMany Eyes是一个Web应用程序，用来创建、分享和讨论用户上传图形数据。
34.AnychartAnychart是一个灵活的基于Flash/JavaScript(HTML5)的图表解决方案、跨浏览器、跨平台。
除了图表功能外，它还有一款收费的交互式图表和仪表。
35.Dundas ChartDundas Chart处于行业领先地位的NET图表处理控件，于2009年被微软收购，并将图表产品的一部分功能集成到Visual Studio中。
36.TimeFlowTimeFlow Analytical Timeline是为了暂时性资料的视觉化工具，现在有a lpha版本因此有机会可以发现差错，提供以下不同的呈现方式：时间轴、日历、柱状图、表格等。
37.ProtovisProtovis是一个可视化JavaScript图表生成工具。
38.ChooselChoosel是可扩展的模块化Google网络工具框架，可用来创建基于网络的整合了数据工作台和信息图表的可视化平台。
39.Zoho ReportsZoho Reports支持丰富的功能帮助不同的用户解决各种个性化需求，支持S QL查询、类四暗自表格界面等。
40.Quantum GIS(QDIS)Quantum GIS(QDIS)是一个用户界面友好、开源代码的GIS客户端程序，支持数据的可视化、管理、编辑与分析和印刷地图的制作。
41.NodeXLNodeXLDE 主要功能是社交网络可视化。
42.OpenStreetMapOpenStreetMap是一个世界地图，由像您一样的人们所构筑，可依据开放协议自由使用。
43.OpenHeatMapOpenHeatMap简单易用，用户可以用它上传数据、创建地图、交流信息。
它可以把数据(如Google Spreadsheet的表单)转化为交互式的地图应用，并在网上分享。
44.CircosCircos最初主要用于基因组序列相关数据的可视化，目前已应用于多个领域，例如：影视作品中的人物关系分析，物流公司的订单来源和流向分析等，大多数关系型数据都可以尝试用Circos来可视化。
45.ImpureImpure是一个可视化编程语言，旨在收集、处理可视化信息。
46.PolymapsPolymaps是一个基于矢量和tile创建动态、交互式的动态地图。
47.RickshawRickshaw是一个基于D3.JS来创建序交互式的时间序列图表库。