ios資料庫可視化工具
⑴ ios開發需要什麼基礎
1、必須熟練掌握Objective-C語言，熟悉OC中各種常用語法，蘋果自帶框架以及第三方框架的知識，基礎UI控制項的運用；
2、了解iOS操作系統，能夠編寫出穩定性強，擴展性高的代碼，熟知資料庫的操作方法和Xcode的使用；
3、掌握開發工具的使用，如VB、powerbuilder這類的可視化開發工具、C/C++和JAVA等開發工具。
總結：
1、必須熟練掌握Objective-C語言，熟悉OC中各種常用語法；
2、了解iOS操作系統，能夠編寫出穩定性強，擴展性高的代碼，熟知資料庫的操作方法和Xcode的使用；
3、掌握開發工具的使用，如VB、powerbuilder這類的可視化開發工具、C/C++和JAVA等開發工具。
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⑵ 要生成像 iOS 8 Health 應用那樣的圖表，有哪些比較好用的庫
JS圖形、圖標庫推薦：
1. JS Charts
JS Charts 是個基於JavaScript的圖表生成器，不需要任何編碼。JS Charts 非常容易使用，只要用戶使用客戶端腳本（比如，在 web 瀏覽器中執行）。它不需要多餘的插件和伺服器模塊，只需要下載 JS Charts 的腳本，准備好 XML，JSON 或者 JavaScript 數組數據。
2. Canvasjs
CanvasJS 是個易用的 HTML5 & JavaScript 圖表庫，基於 Canvas 元素。Graphs 可以通過設備渲染，包括 iPhone，iPad，Android，Windows Phone，Microsoft Surface，Desktops 等等。它允許用戶創建適用於所有設備，不影響 web 應用程序的功能和可維護性的富儀表盤。CanvcasJS 有著非常漂亮的主題和超過傳統的 Flash 和 SVG 圖表 10x 倍以上的速度——生成輕量級，漂亮和響應式的儀表圖。
3. Chart.js
Chart.js 是個簡單的，面向對象的客戶端圖形庫，用戶可以用 6 中不同的方式來可視化數據。每個方式都是動畫效果的，完全自定義，而且看起來非常好看，即使在 retina 顯示。它使用 HTML5 canvas 元素，支持所有現代瀏覽器，並且支持 IE7/8。
4. Aristochart
Aristochart 是個高度自定義，靈活的折線 Canvas 圖表庫，允許用戶集中精力在圖表的審美方面，後台工作做得非常好。Aristochart 有個持續進步的社區，提供許多不斷增長的主題給用戶選擇。
5. xCharts
xCharts 是一個使用 D3.js 來構建漂亮的可定製的數據驅動的 JavaScript圖表庫，他使用HTML，CSS，SVG實現圖表，xCharts 被設計為一個動態的、流暢的、開放的和可定製化的庫。
6. BonsaiJS
BonsaiJS 是個輕量級的 JavaScript圖形庫，提供直觀的圖形 API 和 SVG 渲染器。主要特性包括：架構分離的運行器和渲染器；iFrame，Worker 和 Node 運行上下文；形狀，路徑，Assets（音頻，圖像，字體，subMovies），Keyframe 和常規動畫，等等。支持現代化瀏覽器： Safari, Chrome 和 Firefox。
7. Sigma.js
Sigma.js 是個免費開源的 JavaScript圖形庫，使用 HTML5 canvas 元素。它的設計是特別為了在 web 界面分享互動式網路 Map 和動態展示網路資料庫。
8. Morris.js
Morris.js 是個輕量級的 JavaScript庫，使用 jQuery 和 Rapha&enuml 來繪制時序圖。 Morris.js 生命周期是從代碼驅動 howmanyleft.co.uk 圖表開始的。它支持的瀏覽器有： IE6+, Safari/Chrome/Firefox, iOS 3+ 和 Android 3+。它的公共 API 非常的小，只有一個函數： Morris.Line(選項)，包括了許多配置選項。
9. Paper.js
Paper.js 是一個開源的向量圖形腳本框架，基於 HTML5Canvas 開發。提供清晰的場景圖、DOM和大量強大的功能用來創建各種向量圖和貝塞爾曲線。
10. AmCharts
AmCharts 是個高級圖表庫，適用於所有數據的可視化。AmCharts 包括： Column, Bar, Line, Area, Step, Step without risers, Smoothed line, Candlestick, OHLC, Pie/Donut, Radar/ Polar, XY/Scatter/Bubble, Bullet, Funnel/Pyramid 等等。
11. Smoothie Charts
Smoothie Charts是個極小的圖表庫，專為實時流媒體數據設計的。Joe Walnes 想展示 WebSocket推動的實時的流數據。雖然很多圖表庫允許用戶動態更新數據，但是沒有一個是可以優化源源不斷的流數據。
12. Dygraphs
Dygraphs 是個快速，靈活，開源的 JavaScript 圖表庫。它允許用戶展示和解析密集的數據集。可以高亮需要強調的數據集。可以使用滑鼠點擊或者用滑鼠拖動來縮放圖表；可以修改數值或者點擊條目來調整平均周期。
13. Grafico
Grafico 是 Grafico 是一個基於 Raphaël 和 Prototype.js 構建的 JavaScript 圖表庫，提供了各種圖表類型。這些漂亮的圖表，有利於傳遞他們的信息。
14. Highchart JS
Highcharts JS 是一個製作圖表的純 Javascript類庫，主要特性如下：兼容性：兼容當今所有的瀏覽器，包括 iPhone、IE 和火狐等等；對個人用戶完全免 費；純JS，無BS；支持大部分的圖表類型：直線圖，曲線圖、區域圖、區域曲線圖、柱狀圖、餅裝圖、散布圖；跨語言：不管是 PHP、Asp.net 還是 Java 都可以使用。
15. Flotr
Flotr 是一個基於 Prototype 開發的 JavaScript繪圖工具。支持圖例，滑鼠跟蹤，圖片區域選擇，圖片縮放，添加事件鉤子（event hook），通過CSS設置樣式等。
16. Flot
Flot 是受 Plotr 和 PlotKit 的 啟發，Ole Laursen 基於 jquery 開發了一個圖表繪制(WEB Chart)插件並命名為 flot。 flot 是個純 JavaSript 庫，專注於簡單的使用方式，迷人的外觀和互動式特性。支持的瀏覽器有： Internet Explorer 6+, Chrome, Firefox 2+, Safari 3+ and Opera 9.5+。
17. jFreeChart
JFreeChart 主要用來各種各樣的圖表，這些圖表包括：餅圖、柱狀圖(普通柱狀圖以及堆棧柱狀圖)、線圖、區域圖、分布圖、混合圖、甘特圖以及一些儀表盤等等。JFreeChart 項目歷史悠久，而且有大量的開發者在維護。
18. Plotkit
PlotKit 是一個純 JavaScript 繪圖工具包。它支持 HTML Canvas 和 Adobe SVG。有著很完整的文檔，方便用戶使用。
19. Planetary.js
Planetary.js 是個令人稱奇的創建互動式 web 地球儀的 JavaScript庫。它使用 D3 和 TopoJSON 來解析和渲染地理信息。Planetary.js 使用基於插件的架構，甚至默認自身就是個插件！這使得 Planetary.js 非常靈活，而且它是允許用戶完全自定義，包括顏色，大小，rotation 等等。更重要的是，用戶可以在任意位置使用自定義的顏色和大小來顯示動畫「pings」；它還支持滑鼠拖動和縮放，100% 免費和開源。
20. Ember Charts
Ember Charts 是個圖表庫，使用 Ember.js 和 d3.js 框架構建的。它包括時間線，條形圖，餅圖和散點圖，非常容易擴展和修改。這些圖表組件都是開箱即用的，在圖表交互和演示方面應用的很好。
21. Sparky
Sparky 是個免費的 JavaScript 波形圖庫，依賴於 Raphaël ，非常容易使用。支持多個圖表類型（折線，條形，area），折線和區域圖可以有多個顏色選擇。
22. Envision.js
Envision.js 是個 JavaScript 庫，用來簡化，快速創建互動式的 HTML5 可視化圖表。它包括兩個圖表類型：時序圖和 Finance ，提供 API 給開發者，用戶可以直接自定義創建圖表。這個庫氏基於 Flotr2 和 HTML5 Canvas 的。它與框架無關，依賴於幾個小的 JavaScript 庫。
23. Dc.js
dc.js 是個 JavaScript 圖表庫，有著原生的 crossfilter， 支持和允許高效展示大型多維數據集（基於 crossfilter 的示例）；圖表使用 dc.js 渲染，是使用原生數據驅動，所以能得到用戶的實時反饋；dc.js 最大的亮點在於能提供一個簡單而強大的 JavaScript 庫，能進行數據可視化和分析；不僅支持桌面瀏覽器還支持移動端。
24. ElyCharts
Elycharts 是一個易於使用的，可定製的 JavaScript圖表繪制組件。這個組件可用於繪制大部分常用的圖表類型包括：line, column, are, bar, pie, sparklines and combinations。它支持多種互動式功能包括：滑鼠跟蹤、事件處理、利用各種動畫高亮顯示選擇中的區域，Tooltip，HTML錨點等。可以動 態修改數據，並以漂亮的動畫效果展示圖表中的變化。圖表利用SVG/VML技術生成，基於jQuery + Raphaël開發。
25. AwesomeChartJS
AwesomeChartJS Awesome Chart JS 是一個 JavaScript生成圖表的類庫，它利用了 HTML5 的 canvas 標簽來創建統計圖表。此類庫就是為了減輕開發者的工作量，使用它只需書寫幾行代碼便能生成漂亮的圖表。
26. Arbor.js
Arbor.js 是一個利用 Web Works 和 jQuery創建的可視化圖形庫，它為圖形組織和屏幕刷新處理提供了一個高效的、力導向的布局演算法。
27. CanvasXpress
canvasXpress 是一個基於HTML5 canvas標簽實現的 JavaScript圖表類庫，它能夠支持線性圖、柱形圖、餅圖和熱點圖等多種常見的圖表類型。它所生成的圖表交互性很強，滑鼠放 上去時會動態顯示值。除此之外，它也具有相當高的可定製性，可設置圖表的文字、顏色和要顯示/隱藏的元素等。當然更重要的一點是，雖然它使用了 HTML5，但是依然支持IE6瀏覽器。
28. JSXGraph
JSXGraph 是一個支持各種瀏覽器的互動式幾何圖庫繪制。JSXGraph 使用 SVG 和 VML。
29. Rickshaw
Rickshaw 是一個用於繪制時序圖的簡單 jS 庫，基於 Mike Bostock』s delightful D3 庫構建。
30. rGraph
RGraph 是基於HTML5 canvas標簽的HTML5 canvas圖形庫，支持 20 種不同的可視化類型。使用 canvas 標簽，RGraph 創建「HTML5 圖表」，意味著更快的 web 頁面載入和更少的 web 伺服器載入。這能幫助減小 web 頁面的大小，低能耗和更快的瀏覽速度。
31. Fusion Chart
FusionCharts Suite XT 是個專業的 JavaScript圖表庫，能創建任何類型的圖表。它創建的圖表都是可以進行完全自定義的，標簽，字體，邊界等等，都可以進行修改。它有很強的交互功能，有許多信息提示，可 點擊的 legend 關鍵字，還有 dril-down，縮放/滾動 和單擊列印圖表功能。
32. Graph Dracula
Dracula 是用一系列的工具來顯示和布局互動圖表，包括各種相關的演算法。它只是純 JavaScript 和 SVG ，並無 Flash，Java，其他插件。它非常容易使用，用戶可以很簡單的自定義任意的元素。
33. Bluff
Bluff 是個 JavaScript 的 Ruby 的 Gruff graphing library埠。它支持所有 Gruff 的特性，但是有著最小的依賴。用戶只需要運行一個第三方腳本： JS.Class 副本(壓縮後只有 2.6kB ) 和 Google 的 ExCanvas 副本，用來支持 IE 中的 canvas。這兩個腳本在 Bluff 中都有下載。Bluff 自身壓縮後大小大概有 11KB 。
34. Pizza Pie Chart
Pizza Pie Charts 是個響應式餅圖圖表，基於 Adobe Snap SVG 框架，通過 HTML 標記和 CSS 來替代 JavaScript 對象，更容易集成各種先進的技術。
35. jGraph
HTML5 圖表組件，完全支持l IE 6-8 和觸屏設備。 JGraph 自2001年來就一直提供最先進的圖表軟體組件，是第一個流行的 JGraph Swing 庫。然後在 2005 年走在時代的前沿開發 mxGraph。
⑶ iOS開發包含哪些內容
Web開發包含的內容有：
一種後端語言：PHP、Ruby、Python、Java、C#等
各種前端語言：JS、CSS、HTML
框架：ThinkPHP、ROR、Web.py、SSH
一種資料庫：Mysql等
伺服器：Apache等
操作系統：Linux、windowsserver等
其他：HTTP常識、域名常識等
工具：
第一是多人協作的問題，你可以用svn或者git，git是比較流行的，但是大多數的公司還在用svn；
第二，iOS的數據持久化有很多方案，最高效的就是sqlite，在mac上有很多sqlite的可視化管理工具，我用的是sqlitemanager。
第三，關於查看模擬器或者真機的沙盒內容，模擬器可以使用SimPholders，真機可以用ifunbox。
第四，屏幕取色工具，sip。
第五，另外xcode也可以安裝很多輔助工具，例如，格式化xcode代碼的ClangFormat，第三方庫管理工具CocoaPods，壓力測試工具uiautomonkey。
⑷ 如何選擇正確的數據可視化工具
下面，就為大家推薦幾款熱門的可視化工具：
VARCHART XGantt
甘特圖控制項VARCHART XGantt讓您能夠以橫道圖、柱狀圖的形式來編輯、列印以及圖形化的表示您的數據，它能在幾分鍾之內實現您想要的甘特圖開發，而且只需要通過簡單設計模式下的屬性頁配置，您可以不寫一行代碼就能快速的讓VARCHART XGantt控制項適應您的客戶的各種需求，其強大的功能可與Microsoft的project系列產品媲美。
選擇正確的可視化工具,VARCHART XGantt
AnyChart
AnyChart是基於Flash/JavaScript (HTML5) 的圖表控制項。使用AnyChart控制項，可創建跨瀏覽器和跨平台的互動式圖表和儀表。AnyChart 圖表目前已被很多知名大公司所使用，可用於儀表盤、報表、數據分析、統計學、金融等領域。
AnyChart 可以被用於Web、桌面和移動應用程序，AnyChart 可運行於當前PC和Mac上所有主流的瀏覽器，如：Chrome, Safari, Firefox, Internet Explorer 和 Opera，並且可用於所有移動平台(Android (2.2+) 和 iOS (iPhone, iPad, iPod Touch). )上的主流瀏覽器。
如何選擇正確的可視化工具,AnyChart
Dundas Dashboard
Dundas Dashboard基於Web的功能齊全的商業儀錶板平台，能快速開發可定製、互動式的儀表盤。無論您是利用現有的BI基礎架構/應用程序或者啟動一個從 無到有的獨立項目，Dundas為創建/開發復雜的數字儀表盤和使用戶迅速而簡單的獲得強大的功能而提供業界最具成本效益的平台。它擁有很多亮點，如業界 首創互動式的HTML5移動界面和廣泛支持MapRece、靈活的數據可視化、支持連接到任何數據源等。
如何選擇正確的數據可視化工具,Dundas Dashboard
Visifire for Silverlight/WPF
Visifire是一款WPF&Silverlight圖表控制項，使用visifire可創建移動，Web和桌面應用程序的動態圖表。 Visifire 圖表控制項還能嵌入到任何web頁面。Visifire獨立的伺服器端技術能夠與ASP, ASP.Net, SharePoint, PHP, JSP, ColdFusion, Python, Ruby或者簡單的HTML一起使用。
如何選擇正確的數據可視化工具,Visifire for Silverlight
Iocomp ActiveX/VCL
被全球1000多家企業所使用的ActiveX/VCL工控儀表控制項。Iocomp ActiveX/VCL 是一套用於工業控制的儀表盤控制項，適用於 ActiveX 或 VCL 開發環境。Iocomp 工業儀表盤控制項包（VCL版）包括多種用來創建專業的儀表和測量、工業控制、工業監控等相關的應用程序的控制項包，包括儀表盤控制項、開關控制項、 實時曲線控制項、LED燈控制項等等。Iocomp ActiveX/VCL已被全球1000多家企業所使用，它具備實時、高速、專業的優勢。 Iocomp ActiveX/VCL一共有四個版本：標准版(standard)、專業版(Pro)、繪圖版(Plot)、終極版(Ultimate)。
如何選擇正確的數據可視化工具,Iocomp ActiveX/VCL
⑸ 數據可視化如何讓大數據更加人性化
每天都有海量的數據出現，依靠傳統的人工方式去呈現數據價值，可能一輩子都處理不完。我們需要新的軟體和技術，去更深入的理解和利用大數據集合。最佳的方法是提高數據可視化的水平。康拓普數據洞察平台，專注於大數據可視化技術，致力於幫助客戶挖掘和利用數據價值，指導客戶如何利用數據可視化工具讓大數據更加人性化。
縱觀生活，大數據的應用十分普遍：淘寶運用大數據為客戶推薦商品信息，網路用大數據幫助大家精準搜索，谷歌地圖用大數據指引出行。不知不覺中，數據可視化已經遍布我們生活的每一個角落，畢竟用戶更關心數據結果的展示而非大數據。
比如我們常用的智能手機，它既是一款數據採集工具，同時也是一個多媒體的數據可視化展示平台：比如我們看的新聞中有大量的數據圖表；我們娛樂的影視劇和電子游戲，頻繁出現的數據可視化元素，讓作品更具科技感；在教育與科普方面，數據可視化的應用更廣，因為大家已經對傳統單調的講述方式失去興趣，喜歡更加直觀、高效的信息呈現形式。
未來，隨著智能手機、平板電腦和車載電腦等平台日漸普及且不斷融合，新的交互手段將成為數據可視化的趨勢。那麼，我們如何更加快速、深入、全面的展示大數據背後的信息呢? 答案是我們需要更加人性化的數據可視化設計。
如何設計更加人性化的數據可視化效果？
其實，數據可視化早已存在，我們用的PPT、EXCEL中就可以將數據的各種屬性和變數呈現出來。對於大數據，這遠遠不夠。
近年來，大數據可視化發展迅速，隨著數據可視化平台的拓展，應用領域的增加，表現形式的不斷變化，以及增加了諸如實時動態效果、用戶交互使用等，數據可視化像所有新興概念一樣邊界不斷擴大，不斷有酷炫奪目的可視化案例出現。但是，數據可視化的圖形設計，並不是越酷炫越好，而是要貼合用戶需求。
大數據可視化應該更貼近用戶的使用習慣和使用需求，就像交通指示牌一樣，讓車主准確到達目的就行，而無需復雜的圖形。因此，在大數據可視化設計時，也需因地制宜：
首先，對於簡單明了的大數據集合，可以用餅圖、直方圖、散點圖、柱狀圖等最原始的統計圖表，它們是數據可視化的最基礎最常見的應用。
其次，遇到復雜或大規模異型數據集，比如商業分析、財務報表、人口狀況分布、媒體效果反饋、用戶行為數據等，就要先進行數據採集、數據分析、數據治理、數據管理、數據挖掘等一系列復雜數據處理，然後由設計師設計一種表現形式，是立體的、二維的、動態的、實時的，還是允許交互的？最後由數據工程師創建對應的可視化演算法及技術實現手段。
這些復雜的製作步驟，目前的大數據可視化平台可以幫你實現。「康拓普大數據洞察平台」，內置大量豐富的可視化圖表，滿足客戶不同場景的需求，是一款超級實用的大數據可視化工具。
康拓普數據洞察平台，為您定製更貼合需求的數據可視化
康拓普數據洞察平台，基於大數據和互聯網時代設計，它是一款自助式的大數據可視化工具，為您提供豐富的圖標效果展示，幫助您洞察大數據的潛力和價值。平台支持多終端（ PC、平板、手機端）、跨平台（iOS、安卓、Windows）對數據進行可視化展現。
康拓普數據洞察平台，支持多個報表在頁面上靈活布局，自由組合，一目瞭然，快速響應用戶需求。還可以幫助非專業的人士通過圖形化的界面輕松搭建專業水準的可視化應用，滿足各行業在日常業務中的監控、調度、會展演示等多場景使用需求。
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⑹ 有哪些值得推薦的數據可視化工具
大講台數據可視化培訓為你解答：
第一部分：入門級工具
1、Excel
Excel的圖形化功能並不強大，但Excel是分析數據的理想工具，上圖是Excel生成的熱力地圖
作為一個入門級工具，Excel是快速分析數據的理想工具，也能創建供內部使用的數據圖，但是Excel在顏色、線條和樣式上可選擇的范圍有限，這也意味著用Excel很難製作出能符合專業出版物和網站需要的數據圖。但是作為一個高效的內部溝通工具，Excel應當是你百寶箱中必備的工具之一。
2、CSV/JSON
CSV(逗號分隔值)和JSON（JavaScript對象注釋）雖然並不是真正的可視化工具，但卻是常見的數據格式。你必須理解他們的結構，並懂得如何從這些文件中導入或者導出數據。以下將要介紹的所有數據可視化工具都支持CSV、JSON中至少一種格式。
第二部分：在線數據可視化工具
3、GoogleChartAPI
GoogleChartAPI工具集中取消了靜態圖片功能，目前只提供動態圖表工具。能夠在所有支持SVG\Canvas和VML的瀏覽器中使用，但是GoogleChart的一個大問題是：圖表在客戶端生成，這意味著那些不支持JavaScript的設備將無法使用，此外也無法離線使用或者將結果另存其他格式，之前的靜態圖片就不存在這個問題。盡管存在上述問題，不可否認的是GoogleChartAPI的功能異常豐富，如果沒有特別的定製化需要，或者對Google視覺風格的抵觸，那麼你大可以從GoogleChart開始。
4、Flot
Flot是一個優秀的線框圖表庫，支持所有支持canvas的瀏覽器（目前主流的瀏覽器如火狐、IE、Chrome等都支持）。
5、Rapha?l
Rapha?l是創建圖表和圖形的JavaScript庫，與其他庫最大的不同是輸出格式僅限SVG和VML。SVG是矢量格式，在任何解析度下的顯示效果都很好。
6、D3
D3（DataDrivenDocuments）是支持SVG渲染的另一種JavaScript庫。但是D3能夠提供大量線性圖和條形圖之外的復雜圖表樣式，例如Voronoi圖、樹形圖、圓形集群和單詞雲等。雖然D3能夠提供非常花哨的互動圖表，但你在選擇數據可視化工具時，需要牢記的一點是：知道在何時保持簡潔。
7、Visual.ly
如果你需要製作信息圖而不僅僅是數據可視化，目前也有大把的工具可用。Visual.ly就是最流行的一個選擇。雖然Visual.ly的主要定位是：「信息圖設計師的在線集市」，但是也提供了大量信息圖模板。雖然功能還有很多限制，但是Visual.ly絕對是個能激發你靈感的地方。
第三部分：互動圖形用戶界面（GUI）控制
如果數據可視化的互動性強大到可以作為GUI界面會怎樣？隨著在線數據可視化的發展，按鈕、下拉列表和滑塊都在進化成更加復雜的界面元素，例如能夠調整數據范圍的互動圖形元素，推拉這些圖形元素時輸入參數和輸出結果數據會同步改變，在這種情況下，圖形控制和內容已經合為一體。以下這些工具能夠幫你實現這些功能：
8、Crossfilter
當我們為方便客戶瀏覽數據開發出更加復雜的工具時，我們已經能夠創建出既是圖表，又是互動圖形用戶界面的小程序。JavaScript庫Crossfilter就是這樣的工具。
Crossfilter應用：當你調整一個圖表中的輸入范圍時，其他關聯圖表的數據也會隨之改變。
9、Tangle
JavaScript庫Tangle進一步模糊了內容與控制之間的界限。在下圖這個應用實例中，Tangle生成了一個負載的互動方程，讀者可以調整輸入值獲得相應數據。
第四部分：地圖工具
地圖生成是web上最困難的任務之一。GoogleMaps的出現完全顛覆了過去人們對在線地圖功能的認識。而Google發布的MapsAPI則讓所有的開發者都能在自己的網站中植入地圖功能。
近年來，在線地圖的市場成熟了很多，如果你需要在數據可視化項目中植入定製化的地圖方案，目前市場上已經有很多選擇，但是知道在何時選擇何種地圖方案則成了一個很關鍵的業務決策。地圖方案看上去功能都很強大，但是切忌：「有了一把錘子，看什麼都像釘子。」
10、ModestMaps
顧名思義，ModestMaps是一個很小的地圖庫，只有10KB大小，是目前最小的可用地圖庫。這似乎意味著ModestMaps只提供一些基本的地圖功能，但是不要被這一點迷惑了。在一些擴展庫的配合下，例如Wax，ModestMaps立刻會變成一個強大的地圖工具。
11、Leaflet
CloudMade團隊為大家帶來了Leaflet，這是另外一個小型化的地圖框架，通過小型化和輕量化來滿足移動網頁的需要。Leaflet和ModestMaps都是開源項目，有強大的社區支持，是在網站中整合地圖應用的理想選擇。
12、PolyMaps
Polymaps是另外一個地圖庫，但主要面向數據可視化用戶。Polymaps在地圖風格化方面有獨到之處，類似CSS樣式表的選擇器，是不可錯過的好東西。
13、OpenLayers
OpenLayers可能是所有地圖庫中可靠性最高的一個。雖然文檔注釋並不完善，且學習曲線非常陡峭，但是對於一些特定的任務來說，OpenLayers無可匹敵。例如能夠提供一些其他地圖庫都沒有的特殊工具。
14、Kartograph
Kartograph的標記線是對地圖繪制的重新思考，我們都已經習慣了莫卡托投影（Mercatorprojection），但是Kartograph為我們帶來了更多的選擇。如果你不需要調用全球數據，而僅僅是生成某一區域的地圖，那麼Kartogaph將使你脫穎而出。
15、CartoDB
CartoDB是一個不可錯過的網站。你可以用CartoDB很輕易就把表格數據和地圖關聯起來，這方面CartoDB是最優秀的選擇。例如，你可以輸入CSV通訊地址文件，CartDB能將地址字元串自動轉化成經度/維度數據並在地圖上標記出來。目前CartoDB支持免費生成五張地圖數據表，更多使用需要支付月費。
ChartingFonts（隨著iPad3等高清移動設備的普及）web開發的一個最新趨勢是將符號字體與字體整合（把符號變成字體），創建出漂亮的矢量化圖標。在這些新型字體中，例如FFChartwell和Chartjunk是專門用來顯示圖表和圖形的。他們與OpenType碰到的問題一樣，就是不能被所有的瀏覽器支持，但是不久的未來這些矢量字體將是數據可視化工作中需要考慮到的因素。
第五部分：進階工具
如果你准備用數據可視化做一些「嚴肅」的工作，那麼你可能不會對在線可視化工具或者web小程序有太大興趣，你需要的是桌面應用和編程環境。
16、Processing
Processing是數據可視化的招牌工具。你只需要編寫一些簡單的代碼，然後編譯成Java。目前還有一個Processing.js項目，可以讓網站在沒有JavaApplets的情況下更容易地使用Processing。由於埠支持Objective-C，你也可以在iOS上使用Processing。雖然Processing是一個桌面應用，但也可以在幾乎所有平台上運行，此外經過數年發展，Processing社區目前已近擁有大量實例和代碼。
17、NodeBox
NodeBox是OSX上創建二維圖形和可視化的應用程序。你需要了解Python程序，NodeBox與Processing類似，但是沒有Processing的互動功能。
第六部分：專家級工具
與Excel相對的是專業數據分析工具。如果你是一個專業的數據分析師，那麼你就必須對下面將要介紹的工具有所了解（如果不是精通的話）。眾所周知，SPSS和SAS是數據分析行業的標准工具，但是這些工具的費用不菲，只有大型組織和學術機構才有機會使用，下面我們介紹幾種免費的替代工具，這些開源工具的共同特徵是都有強大的社區支持。開源分析工具性能不輸老牌專業工具，插件的支持甚至更好。
18、R
作為用來分析大數據集的統計組件包，R是一個非常復雜的工具，需要較長的學習實踐，學習曲線也是本文所介紹工具中最陡峭的。但是R擁有強大的社區和組件庫，而且還在不斷成長。當你能駕馭R的時候，一切付出都是物有所值的。
19、Weka
當你成長成一名數據科學家的時候，你需要將個人能力從數據可視化擴展到數據挖掘領域。Weka是一個能根據屬性分類和集群大量數據的優秀工具，Weka不但是數據分析的強大工具，還能生成一些簡單的圖表。
20、Gephi
Gephi是進行社交圖譜數據可視化分析的工具，不但能處理大規模數據集並生成漂亮的可視化圖形，還能對數據進行清洗和分類。Gephi是一種非常特殊的軟體，也非常復雜，先於他人掌握Gephi將使你一騎絕塵。
⑺ ios上哪個軟體可以根據學習成績製作統計數據 折線統計圖 求求
有款軟體，叫「數據分析」，是帆軟軟體針對移動平台推出的一款數據可視化分析工具，需要和PC端配合使用，可以在蘋果商店裡搜索到
⑻ iOS git控製版本的可視化界面有哪些軟體
SourceTree 挺好用！
⑼ 國內有哪些好的數據可視化工具，推薦一下
誠然，數據可視化可謂是數據分析工作的最後一道工序，前面的作業做得再好，如果不能很好地展現出來，那就算是臨門一腳、功虧一簣了……下面給大家列出好用的數據可視化工具清單，希望可以為你的學習或工作帶來一些幫助。
1、強大的R可視化包-ggplot2
R是一款偏向於統計分析的腳本語言軟體，基於S語言開發，如果你是R語言忠實fans，我相信你一定不會不知道R里單獨的一個繪圖包—ggplot2，之所以給ggplot2「強大」的頭銜，一方面確實能夠輕松應付各個領域的圖像繪制，靜態的，動態的，說的出名字的，個性化特製的；另一方面小編就是學統計學的，自然相對熟悉這個包。
ggplot2由Hadley Wickham在2005年創造。受歡迎的原因是將圖形分解為語素（如尺度、圖層）的思想。ggplot2可以作為R語言基礎繪圖包的替代，同時ggplot2預設有多種印刷及網頁尺寸。
當然有些數據分析軟體也帶透視表、繪圖功能，如MySQL、SPSS，但數據可視化不作為主要功能，這里就不如上面較詳細說了。