ios数据库可视化工具
⑴ ios开发需要什么基础
1、必须熟练掌握Objective-C语言，熟悉OC中各种常用语法，苹果自带框架以及第三方框架的知识，基础UI控件的运用；
2、了解iOS操作系统，能够编写出稳定性强，扩展性高的代码，熟知数据库的操作方法和Xcode的使用；
3、掌握开发工具的使用，如VB、powerbuilder这类的可视化开发工具、C/C++和JAVA等开发工具。
总结：
1、必须熟练掌握Objective-C语言，熟悉OC中各种常用语法；
2、了解iOS操作系统，能够编写出稳定性强，扩展性高的代码，熟知数据库的操作方法和Xcode的使用；
3、掌握开发工具的使用，如VB、powerbuilder这类的可视化开发工具、C/C++和JAVA等开发工具。
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⑵ 要生成像 iOS 8 Health 应用那样的图表，有哪些比较好用的库
JS图形、图标库推荐：
1. JS Charts
JS Charts 是个基于JavaScript的图表生成器，不需要任何编码。JS Charts 非常容易使用，只要用户使用客户端脚本（比如，在 web 浏览器中执行）。它不需要多余的插件和服务器模块，只需要下载 JS Charts 的脚本，准备好 XML，JSON 或者 JavaScript 数组数据。
2. Canvasjs
CanvasJS 是个易用的 HTML5 & JavaScript 图表库，基于 Canvas 元素。Graphs 可以通过设备渲染，包括 iPhone，iPad，Android，Windows Phone，Microsoft Surface，Desktops 等等。它允许用户创建适用于所有设备，不影响 web 应用程序的功能和可维护性的富仪表盘。CanvcasJS 有着非常漂亮的主题和超过传统的 Flash 和 SVG 图表 10x 倍以上的速度——生成轻量级，漂亮和响应式的仪表图。
3. Chart.js
Chart.js 是个简单的，面向对象的客户端图形库，用户可以用 6 中不同的方式来可视化数据。每个方式都是动画效果的，完全自定义，而且看起来非常好看，即使在 retina 显示。它使用 HTML5 canvas 元素，支持所有现代浏览器，并且支持 IE7/8。
4. Aristochart
Aristochart 是个高度自定义，灵活的折线 Canvas 图表库，允许用户集中精力在图表的审美方面，后台工作做得非常好。Aristochart 有个持续进步的社区，提供许多不断增长的主题给用户选择。
5. xCharts
xCharts 是一个使用 D3.js 来构建漂亮的可定制的数据驱动的 JavaScript图表库，他使用HTML，CSS，SVG实现图表，xCharts 被设计为一个动态的、流畅的、开放的和可定制化的库。
6. BonsaiJS
BonsaiJS 是个轻量级的 JavaScript图形库，提供直观的图形 API 和 SVG 渲染器。主要特性包括：架构分离的运行器和渲染器；iFrame，Worker 和 Node 运行上下文；形状，路径，Assets（音频，图像，字体，subMovies），Keyframe 和常规动画，等等。支持现代化浏览器： Safari, Chrome 和 Firefox。
7. Sigma.js
Sigma.js 是个免费开源的 JavaScript图形库，使用 HTML5 canvas 元素。它的设计是特别为了在 web 界面分享交互式网络 Map 和动态展示网络数据库。
8. Morris.js
Morris.js 是个轻量级的 JavaScript库，使用 jQuery 和 Rapha&enuml 来绘制时序图。 Morris.js 生命周期是从代码驱动 howmanyleft.co.uk 图表开始的。它支持的浏览器有： IE6+, Safari/Chrome/Firefox, iOS 3+ 和 Android 3+。它的公共 API 非常的小，只有一个函数： Morris.Line(选项)，包括了许多配置选项。
9. Paper.js
Paper.js 是一个开源的向量图形脚本框架，基于 HTML5Canvas 开发。提供清晰的场景图、DOM和大量强大的功能用来创建各种向量图和贝塞尔曲线。
10. AmCharts
AmCharts 是个高级图表库，适用于所有数据的可视化。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是个极小的图表库，专为实时流媒体数据设计的。Joe Walnes 想展示 WebSocket推动的实时的流数据。虽然很多图表库允许用户动态更新数据，但是没有一个是可以优化源源不断的流数据。
12. Dygraphs
Dygraphs 是个快速，灵活，开源的 JavaScript 图表库。它允许用户展示和解析密集的数据集。可以高亮需要强调的数据集。可以使用鼠标点击或者用鼠标拖动来缩放图表；可以修改数值或者点击条目来调整平均周期。
13. Grafico
Grafico 是 Grafico 是一个基于 Raphaël 和 Prototype.js 构建的 JavaScript 图表库，提供了各种图表类型。这些漂亮的图表，有利于传递他们的信息。
14. Highchart JS
Highcharts JS 是一个制作图表的纯 Javascript类库，主要特性如下：兼容性：兼容当今所有的浏览器，包括 iPhone、IE 和火狐等等；对个人用户完全免 费；纯JS，无BS；支持大部分的图表类型：直线图，曲线图、区域图、区域曲线图、柱状图、饼装图、散布图；跨语言：不管是 PHP、Asp.net 还是 Java 都可以使用。
15. Flotr
Flotr 是一个基于 Prototype 开发的 JavaScript绘图工具。支持图例，鼠标跟踪，图片区域选择，图片缩放，添加事件钩子（event hook），通过CSS设置样式等。
16. Flot
Flot 是受 Plotr 和 PlotKit 的 启发，Ole Laursen 基于 jquery 开发了一个图表绘制(WEB Chart)插件并命名为 flot。 flot 是个纯 JavaSript 库，专注于简单的使用方式，迷人的外观和交互式特性。支持的浏览器有： Internet Explorer 6+, Chrome, Firefox 2+, Safari 3+ and Opera 9.5+。
17. jFreeChart
JFreeChart 主要用来各种各样的图表，这些图表包括：饼图、柱状图(普通柱状图以及堆栈柱状图)、线图、区域图、分布图、混合图、甘特图以及一些仪表盘等等。JFreeChart 项目历史悠久，而且有大量的开发者在维护。
18. Plotkit
PlotKit 是一个纯 JavaScript 绘图工具包。它支持 HTML Canvas 和 Adobe SVG。有着很完整的文档，方便用户使用。
19. Planetary.js
Planetary.js 是个令人称奇的创建交互式 web 地球仪的 JavaScript库。它使用 D3 和 TopoJSON 来解析和渲染地理信息。Planetary.js 使用基于插件的架构，甚至默认自身就是个插件！这使得 Planetary.js 非常灵活，而且它是允许用户完全自定义，包括颜色，大小，rotation 等等。更重要的是，用户可以在任意位置使用自定义的颜色和大小来显示动画“pings”；它还支持鼠标拖动和缩放，100% 免费和开源。
20. Ember Charts
Ember Charts 是个图表库，使用 Ember.js 和 d3.js 框架构建的。它包括时间线，条形图，饼图和散点图，非常容易扩展和修改。这些图表组件都是开箱即用的，在图表交互和演示方面应用的很好。
21. Sparky
Sparky 是个免费的 JavaScript 波形图库，依赖于 Raphaël ，非常容易使用。支持多个图表类型（折线，条形，area），折线和区域图可以有多个颜色选择。
22. Envision.js
Envision.js 是个 JavaScript 库，用来简化，快速创建交互式的 HTML5 可视化图表。它包括两个图表类型：时序图和 Finance ，提供 API 给开发者，用户可以直接自定义创建图表。这个库氏基于 Flotr2 和 HTML5 Canvas 的。它与框架无关，依赖于几个小的 JavaScript 库。
23. Dc.js
dc.js 是个 JavaScript 图表库，有着原生的 crossfilter， 支持和允许高效展示大型多维数据集（基于 crossfilter 的示例）；图表使用 dc.js 渲染，是使用原生数据驱动，所以能得到用户的实时反馈；dc.js 最大的亮点在于能提供一个简单而强大的 JavaScript 库，能进行数据可视化和分析；不仅支持桌面浏览器还支持移动端。
24. ElyCharts
Elycharts 是一个易于使用的，可定制的 JavaScript图表绘制组件。这个组件可用于绘制大部分常用的图表类型包括：line, column, are, bar, pie, sparklines and combinations。它支持多种交互式功能包括：鼠标跟踪、事件处理、利用各种动画高亮显示选择中的区域，Tooltip，HTML锚点等。可以动 态修改数据，并以漂亮的动画效果展示图表中的变化。图表利用SVG/VML技术生成，基于jQuery + Raphaël开发。
25. AwesomeChartJS
AwesomeChartJS Awesome Chart JS 是一个 JavaScript生成图表的类库，它利用了 HTML5 的 canvas 标签来创建统计图表。此类库就是为了减轻开发者的工作量，使用它只需书写几行代码便能生成漂亮的图表。
26. Arbor.js
Arbor.js 是一个利用 Web Works 和 jQuery创建的可视化图形库，它为图形组织和屏幕刷新处理提供了一个高效的、力导向的布局算法。
27. CanvasXpress
canvasXpress 是一个基于HTML5 canvas标签实现的 JavaScript图表类库，它能够支持线性图、柱形图、饼图和热点图等多种常见的图表类型。它所生成的图表交互性很强，鼠标放 上去时会动态显示值。除此之外，它也具有相当高的可定制性，可设置图表的文字、颜色和要显示/隐藏的元素等。当然更重要的一点是，虽然它使用了 HTML5，但是依然支持IE6浏览器。
28. JSXGraph
JSXGraph 是一个支持各种浏览器的交互式几何图库绘制。JSXGraph 使用 SVG 和 VML。
29. Rickshaw
Rickshaw 是一个用于绘制时序图的简单 jS 库，基于 Mike Bostock’s delightful D3 库构建。
30. rGraph
RGraph 是基于HTML5 canvas标签的HTML5 canvas图形库，支持 20 种不同的可视化类型。使用 canvas 标签，RGraph 创建“HTML5 图表”，意味着更快的 web 页面加载和更少的 web 服务器加载。这能帮助减小 web 页面的大小，低能耗和更快的浏览速度。
31. Fusion Chart
FusionCharts Suite XT 是个专业的 JavaScript图表库，能创建任何类型的图表。它创建的图表都是可以进行完全自定义的，标签，字体，边界等等，都可以进行修改。它有很强的交互功能，有许多信息提示，可 点击的 legend 关键字，还有 dril-down，缩放/滚动 和单击打印图表功能。
32. Graph Dracula
Dracula 是用一系列的工具来显示和布局互动图表，包括各种相关的算法。它只是纯 JavaScript 和 SVG ，并无 Flash，Java，其他插件。它非常容易使用，用户可以很简单的自定义任意的元素。
33. Bluff
Bluff 是个 JavaScript 的 Ruby 的 Gruff graphing library端口。它支持所有 Gruff 的特性，但是有着最小的依赖。用户只需要运行一个第三方脚本： JS.Class 副本(压缩后只有 2.6kB ) 和 Google 的 ExCanvas 副本，用来支持 IE 中的 canvas。这两个脚本在 Bluff 中都有下载。Bluff 自身压缩后大小大概有 11KB 。
34. Pizza Pie Chart
Pizza 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。
35. jGraph
HTML5 图表组件，完全支持l IE 6-8 和触屏设备。 JGraph 自2001年来就一直提供最先进的图表软件组件，是第一个流行的 JGraph Swing 库。然后在 2005 年走在时代的前沿开发 mxGraph。
⑶ iOS开发包含哪些内容
Web开发包含的内容有：
一种后端语言：PHP、Ruby、Python、Java、C#等
各种前端语言：JS、CSS、HTML
框架：ThinkPHP、ROR、Web.py、SSH
一种数据库：Mysql等
服务器：Apache等
操作系统：Linux、windowsserver等
其他：HTTP常识、域名常识等
工具：
第一是多人协作的问题，你可以用svn或者git，git是比较流行的，但是大多数的公司还在用svn；
第二，iOS的数据持久化有很多方案，最高效的就是sqlite，在mac上有很多sqlite的可视化管理工具，我用的是sqlitemanager。
第三，关于查看模拟器或者真机的沙盒内容，模拟器可以使用SimPholders，真机可以用ifunbox。
第四，屏幕取色工具，sip。
第五，另外xcode也可以安装很多辅助工具，例如，格式化xcode代码的ClangFormat，第三方库管理工具CocoaPods，压力测试工具uiautomonkey。
⑷ 如何选择正确的数据可视化工具
下面，就为大家推荐几款热门的可视化工具：
VARCHART XGantt
甘特图控件VARCHART XGantt让您能够以横道图、柱状图的形式来编辑、打印以及图形化的表示您的数据，它能在几分钟之内实现您想要的甘特图开发，而且只需要通过简单设计模式下的属性页配置，您可以不写一行代码就能快速的让VARCHART XGantt控件适应您的客户的各种需求，其强大的功能可与Microsoft的project系列产品媲美。
选择正确的可视化工具,VARCHART XGantt
AnyChart
AnyChart是基于Flash/JavaScript (HTML5) 的图表控件。使用AnyChart控件，可创建跨浏览器和跨平台的交互式图表和仪表。AnyChart 图表目前已被很多知名大公司所使用，可用于仪表盘、报表、数据分析、统计学、金融等领域。
AnyChart 可以被用于Web、桌面和移动应用程序，AnyChart 可运行于当前PC和Mac上所有主流的浏览器，如：Chrome, Safari, Firefox, Internet Explorer 和 Opera，并且可用于所有移动平台(Android (2.2+) 和 iOS (iPhone, iPad, iPod Touch). )上的主流浏览器。
如何选择正确的可视化工具,AnyChart
Dundas Dashboard
Dundas Dashboard基于Web的功能齐全的商业仪表板平台，能快速开发可定制、交互式的仪表盘。无论您是利用现有的BI基础架构/应用程序或者启动一个从 无到有的独立项目，Dundas为创建/开发复杂的数字仪表盘和使用户迅速而简单的获得强大的功能而提供业界最具成本效益的平台。它拥有很多亮点，如业界 首创交互式的HTML5移动界面和广泛支持MapRece、灵活的数据可视化、支持连接到任何数据源等。
如何选择正确的数据可视化工具,Dundas Dashboard
Visifire for Silverlight/WPF
Visifire是一款WPF&Silverlight图表控件，使用visifire可创建移动，Web和桌面应用程序的动态图表。 Visifire 图表控件还能嵌入到任何web页面。Visifire独立的服务器端技术能够与ASP, ASP.Net, SharePoint, PHP, JSP, ColdFusion, Python, Ruby或者简单的HTML一起使用。
如何选择正确的数据可视化工具,Visifire for Silverlight
Iocomp ActiveX/VCL
被全球1000多家企业所使用的ActiveX/VCL工控仪表控件。Iocomp ActiveX/VCL 是一套用于工业控制的仪表盘控件，适用于 ActiveX 或 VCL 开发环境。Iocomp 工业仪表盘控件包（VCL版）包括多种用来创建专业的仪表和测量、工业控制、工业监控等相关的应用程序的控件包，包括仪表盘控件、开关控件、 实时曲线控件、LED灯控件等等。Iocomp ActiveX/VCL已被全球1000多家企业所使用，它具备实时、高速、专业的优势。 Iocomp ActiveX/VCL一共有四个版本：标准版(standard)、专业版(Pro)、绘图版(Plot)、终极版(Ultimate)。
如何选择正确的数据可视化工具,Iocomp ActiveX/VCL
⑸ 数据可视化如何让大数据更加人性化
每天都有海量的数据出现，依靠传统的人工方式去呈现数据价值，可能一辈子都处理不完。我们需要新的软件和技术，去更深入的理解和利用大数据集合。最佳的方法是提高数据可视化的水平。康拓普数据洞察平台，专注于大数据可视化技术，致力于帮助客户挖掘和利用数据价值，指导客户如何利用数据可视化工具让大数据更加人性化。
纵观生活，大数据的应用十分普遍：淘宝运用大数据为客户推荐商品信息，网络用大数据帮助大家精准搜索，谷歌地图用大数据指引出行。不知不觉中，数据可视化已经遍布我们生活的每一个角落，毕竟用户更关心数据结果的展示而非大数据。
比如我们常用的智能手机，它既是一款数据采集工具，同时也是一个多媒体的数据可视化展示平台：比如我们看的新闻中有大量的数据图表；我们娱乐的影视剧和电子游戏，频繁出现的数据可视化元素，让作品更具科技感；在教育与科普方面，数据可视化的应用更广，因为大家已经对传统单调的讲述方式失去兴趣，喜欢更加直观、高效的信息呈现形式。
未来，随着智能手机、平板电脑和车载电脑等平台日渐普及且不断融合，新的交互手段将成为数据可视化的趋势。那么，我们如何更加快速、深入、全面的展示大数据背后的信息呢? 答案是我们需要更加人性化的数据可视化设计。
如何设计更加人性化的数据可视化效果？
其实，数据可视化早已存在，我们用的PPT、EXCEL中就可以将数据的各种属性和变量呈现出来。对于大数据，这远远不够。
近年来，大数据可视化发展迅速，随着数据可视化平台的拓展，应用领域的增加，表现形式的不断变化，以及增加了诸如实时动态效果、用户交互使用等，数据可视化像所有新兴概念一样边界不断扩大，不断有酷炫夺目的可视化案例出现。但是，数据可视化的图形设计，并不是越酷炫越好，而是要贴合用户需求。
大数据可视化应该更贴近用户的使用习惯和使用需求，就像交通指示牌一样，让车主准确到达目的就行，而无需复杂的图形。因此，在大数据可视化设计时，也需因地制宜：
首先，对于简单明了的大数据集合，可以用饼图、直方图、散点图、柱状图等最原始的统计图表，它们是数据可视化的最基础最常见的应用。
其次，遇到复杂或大规模异型数据集，比如商业分析、财务报表、人口状况分布、媒体效果反馈、用户行为数据等，就要先进行数据采集、数据分析、数据治理、数据管理、数据挖掘等一系列复杂数据处理，然后由设计师设计一种表现形式，是立体的、二维的、动态的、实时的，还是允许交互的？最后由数据工程师创建对应的可视化算法及技术实现手段。
这些复杂的制作步骤，目前的大数据可视化平台可以帮你实现。“康拓普大数据洞察平台”，内置大量丰富的可视化图表，满足客户不同场景的需求，是一款超级实用的大数据可视化工具。
康拓普数据洞察平台，为您定制更贴合需求的数据可视化
康拓普数据洞察平台，基于大数据和互联网时代设计，它是一款自助式的大数据可视化工具，为您提供丰富的图标效果展示，帮助您洞察大数据的潜力和价值。平台支持多终端（ PC、平板、手机端）、跨平台（iOS、安卓、Windows）对数据进行可视化展现。
康拓普数据洞察平台，支持多个报表在页面上灵活布局，自由组合，一目了然，快速响应用户需求。还可以帮助非专业的人士通过图形化的界面轻松搭建专业水准的可视化应用，满足各行业在日常业务中的监控、调度、会展演示等多场景使用需求。
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⑹ 有哪些值得推荐的数据可视化工具
大讲台数据可视化培训为你解答：
第一部分：入门级工具
1、Excel
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、GoogleChartAPI
GoogleChartAPI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GoogleChart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GoogleChartAPI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GoogleChart开始。
4、Flot
Flot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）。
5、Rapha?l
Rapha?l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。
6、D3
D3（DataDrivenDocuments）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。Visual.ly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Crossfilter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。
9、Tangle
JavaScript库Tangle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。GoogleMaps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MapsAPI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、ModestMaps
顾名思义，ModestMaps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ModestMaps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Wax，ModestMaps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Leaflet，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ModestMaps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
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
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（Mercatorprojection），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
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。
ChartingFonts（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FFChartwell和Chartjunk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
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Processing.js项目，可以让网站在没有JavaApplets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
NodeBox是OSX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，SPSS和SAS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。
18、R
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。
19、Weka
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。
20、Gephi
Gephi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。
⑺ ios上哪个软件可以根据学习成绩制作统计数据 折线统计图 求求
有款软件，叫“数据分析”，是帆软软件针对移动平台推出的一款数据可视化分析工具，需要和PC端配合使用，可以在苹果商店里搜索到
⑻ iOS git控制版本的可视化界面有哪些软件
SourceTree 挺好用！
⑼ 国内有哪些好的数据可视化工具，推荐一下
诚然，数据可视化可谓是数据分析工作的最后一道工序，前面的作业做得再好，如果不能很好地展现出来，那就算是临门一脚、功亏一篑了……下面给大家列出好用的数据可视化工具清单，希望可以为你的学习或工作带来一些帮助。
1、强大的R可视化包-ggplot2
R是一款偏向于统计分析的脚本语言软件，基于S语言开发，如果你是R语言忠实fans，我相信你一定不会不知道R里单独的一个绘图包—ggplot2，之所以给ggplot2“强大”的头衔，一方面确实能够轻松应付各个领域的图像绘制，静态的，动态的，说的出名字的，个性化特制的；另一方面小编就是学统计学的，自然相对熟悉这个包。
ggplot2由Hadley Wickham在2005年创造。受欢迎的原因是将图形分解为语素（如尺度、图层）的思想。ggplot2可以作为R语言基础绘图包的替代，同时ggplot2预设有多种印刷及网页尺寸。
当然有些数据分析软件也带透视表、绘图功能，如MySQL、SPSS，但数据可视化不作为主要功能，这里就不如上面较详细说了。