將數據轉化成可視化圖表/形，其實一個工具就能完成，礙於工具太多，按照使用場景，暫且將已成熟應用的分為三個層次：

第一層：數據報告、信息圖

這裡統稱信息圖。信息圖是把數據、信息或知識可視化，必須要有一個清楚準確的解釋或表達甚為複雜且大量的信息。

代表人物是新聞界的David McCandless（大衛. 麥克坎德雷斯），曾為《英國衛報》、《連線》、《獨立報》等刊物撰稿。常以簡潔精美的圖像展現複雜抽象資訊，並將不同的數據組合，展現其中的聯繫。他在TED上曾講過：

「可視化並不局限於數字，概念也同樣適用，比如政治傾向圖譜。我試圖將各種政治傾向融入到圖表中，並展示其如何從政府滲透到社會、文化中，對家庭和個人產生影響，繼而又反過來影響政治。
比如用圖形來表示數值

視線流動，構建時空

信息圖的製作：

利用PPT自帶的圖表，可以簡潔直觀的數據圖表，但附上人文花鳥就需要美工設計；

PS+AI+icon，前期規劃好表達思路、展示內容、所需素材，之後便大刀闊斧動工組件了。圖表的細節，如柱狀圖的長短依據數據大概等比例量一下。

這一類對數據的維度數量要求都不高，運用的大多是結果數據，側重點也在於展示。

第二層:實際數據應用

應用類的可視化正如上面所說的，將一堆幾百到即使幾百萬不等的數據展示、分析。對於企業，因為這些數據本身是自己生產經營過程中產生的，能反映歷史的狀況，總結髮展之道，對目前的問題或者未來下一步的決策起到輔助作用。

這樣的工具excel能解決，報表工具能解決，BI系統也能解決，具體細化到什麼樣的場景不是這裡的重點，大家可以在下面評論交流。

通常的圖表製作流程是：導入數據（excel）/連接資料庫（本地/伺服器）——選擇圖表（組合）——設定分析維度——美化展示。比如像這種濃濃的帶有商業智慧味道的可視化報表（由FineReport製作）

當然，這樣功力的可視化報表製作需要一定的審美和熟練操作。圖中每一塊都是一個圖表控制項，在表單（dashboard）中拖入一個圖表控制項，選定數據欄位，然後搭配組合，排布版型。

第三層：據挖掘、數據連接、關係傳遞

這個可以理解為從海量數據中挖掘關係。

大致思路：原始數據經過一連串收集、提取、清洗、整理等預處理過程，形成高質量的數據。然後按照需要對數據貼標籤分類或者預測，如果要從大量複雜的數據中提取有價值且不易發現的信息還要數據建模。（細節可能各有不同）

比較適用的是一寫高級的數據分析挖掘工具以及開源圖表控制項，如R，如D3。

用R做可視化，比較容易做出漂亮的可視化圖表，推薦書籍R Graphics Cookbook，書中有150多個recipes，足夠應付大多類型的數據。

D3做圖可以定製，美觀圖圖表的豐富性秒殺大多圖表控制項，但要求的水平有一丟丟高。

最後，再次引用David McCandless的話「炫酷的可視化對於把思想傳遞給大眾又是至關重要的」，切勿一味追求美感，本末倒置。

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