2. 编程语言工具
R的ggplot2包，Python的Plotly、matplotlib、altair等。
3. 前端组件/工具
常规Echarts、AntV、D3.js、highcharts、国内用Echarts、AntV足够了，开源免费。
英文好可以用 highcharts，要注意商用付费。追求自由度，前几个搞不定的图可以用D3，当然学习成本会高些。
AntV 的文档不错，极力推荐，从可视化的历史、设计理念、图表设计指引应有尽有。
墨者学院：https://www.yuque.com/mo-college，阿里AntV团队创建的数据可视化社区。
地图：百度地图开放平台、高德开放地图。
4. BI工具
主流：Tableau、PowerBI、帆软、永洪。
如果是学习，Tableau、PowerBI任选一个就行，BI工具的核心都差不多，两个都很经典，均可玩可研究。如果公司选型，国产的帆软和永洪可以纳入考虑。
其它也有很多啦，比如阿里Datav、百度图说、腾讯小马BI、网易有数、BDP等等，可以选择公司云服务服务商的产品。
四、可视化的设计流程和规范设计流程数据可视化产品的流程，跟其它的产品设计流程相似。
一般可分为4步：需求确认—产品设计—视觉设计—调整开发及上线。
- 需求确认首先确认三要素，用户、场景和需求，包括展示终端类型，PC端、移动端、大屏，比如大屏还需要确认屏类型、物理尺寸和视频输出分辨率等。
- 产品设计产品设计部分包括：设计尺寸、布局、模块划分、数据内容、图表选择。这也是可视化设计效果的决定环节。
- 视觉设计视觉设计部分包括：风格主题、颜色设计、视觉交互（特效、筛选、钻取、联动）、图表细节调整（标题、轴、图形、图例、标签、提示信息），一般会由专业的设计师来做，产品给出建议。
- 调整开发及上线设计完成，到开发阶段。开发包括前端开发、后台开发、数据开发，调整包括颜色适配、数据是否满足有无异常值需要处理、真实数据用预想图形展示是否合适…….
需要注意的是：数据可视化是需要真实的数据来验证图形设计是否合适的，请大家一定要有心理预期且留足调整时间。
我们再来聊聊图表构成元素。
图表构成元素是门学问，本文以三张图为大家简单介绍，后续有机会我们再详细展开。
1. 图形构成
作者：设计师@JQ design
上面是一个很全的图表结构元素说明图，一般在使用过程中，会根据场景去选择删减一些元素。
比较重要的元素有：标题、图例、图形、坐标轴、单位、标签。
2. 表格构成
作者：B端产品体验设计师@Nick
表格整体可分为：功能区和内容区，功能区即上图的外部，会承载Tab切换、筛选、搜索、导入导出等功能。内容区即上图的内部，也就是数据主体部分。
3. 图表选择指南
国外专家Andrew Abela整理的图表类型选择指南。
这是国外专家Andrew Abel整理的图表类型选择指南，也是可视化方向一张经典的图。将数据关系分成了比较、分布、构成、联系 4 种类型，帮助我们去选择合适的图表。
针对不同的类型，还可以继续向下细分选择，这张图大家可以仔细研究。
我写完了，你有什么问题？欢迎留言交流呀！等你哟！
五、写在最后数据是服务业务的，无论以什么方式展示数据，最终可视化的设计也要回到用户、场景、需求上，清晰、有效的达成目的。
本文由 @申墨扬 原创发布于人人都是产品经理。未经许可，禁止转载。
题图来自Unsplash，基于CCO协议
