谢邀。&br&&br&本答案提要：&br&1.plotly &br&2.R ggplot2&br&3.无需编程语言的工具（7个）&br&4.基于JavaScript实现的工具（8个）&br&5.基于其他语言的工具（5个）&br&6.地图数据可视化工具（7个）&br&7.金融（股票）数据可视化工具（2个）&br&8.时间轴数据可视化工具（2个）&br&9.函数与公式数据可视化工具（2个）&br&10.其他（3个）&br&&br&共计37个工具，PS：先赞后收藏。。&br&&br&&b&-----------&/b&&br&&b&1.plotly：&/b&&br&&b&-----------&/b&&br&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/50/v2-fc3afdd628c96f7b9c850b6e_b.jpg& data-rawwidth=&866& data-rawheight=&695& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&866& data-original=&https://pic3.zhimg.com/50/v2-fc3afdd628c96f7b9c850b6e_r.jpg&&&/figure&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/50/v2-62e4eae0b482f46bde8f4_b.jpg& data-rawwidth=&795& data-rawheight=&742& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&795& data-original=&https://pic3.zhimg.com/50/v2-62e4eae0b482f46bde8f4_r.jpg&&&/figure&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/50/v2-21b07c1b436c338559dcb370d9c7205b_b.jpg& data-rawwidth=&700& data-rawheight=&535& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&700& data-original=&https://pic1.zhimg.com/50/v2-21b07c1b436c338559dcb370d9c7205b_r.jpg&&&/figure&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/50/v2-ba6c12828ce06dada2a37c_b.jpg& data-rawwidth=&470& data-rawheight=&381& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&470& data-original=&https://pic2.zhimg.com/50/v2-ba6c12828ce06dada2a37c_r.jpg&&&/figure&&br&更多gallery链接：&b&&a href=&//link.zhihu.com/?target=https%3A//plot.ly/r/%23basic-charts& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&plotly&/a&&/b&&br&&br&&br&&b&-------&/b&&b&----&/b&&b&----&/b&&b&--&/b&&b&&br&2.R ggplot2：&/b&&br&&b&-----------&/b&&b&----&/b&&b&--&/b&&br&&br&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/50/v2-6ba8e837ecf0800fed0dda_b.jpg& data-rawwidth=&480& data-rawheight=&480& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&480& data-original=&https://pic2.zhimg.com/50/v2-6ba8e837ecf0800fed0dda_r.jpg&&&/figure&&br&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/50/v2-3ca2cd89be3eb_b.jpg& data-rawwidth=&480& data-rawheight=&480& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&480& data-original=&https://pic4.zhimg.com/50/v2-3ca2cd89be3eb_r.jpg&&&/figure&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/50/v2-52a67b72169e67aae65e3e481deb7339_b.jpg& data-rawwidth=&480& data-rawheight=&480& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&480& data-original=&https://pic3.zhimg.com/50/v2-52a67b72169e67aae65e3e481deb7339_r.jpg&&&/figure&&br&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/50/v2-2dab5c3af957f46574ec88_b.jpg& data-rawwidth=&480& data-rawheight=&480& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&480& data-original=&https://pic1.zhimg.com/50/v2-2dab5c3af957f46574ec88_r.jpg&&&/figure&&br&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/50/v2-70ddf60c27bfbf254ff3ded5e2cb5122_b.jpg& data-rawwidth=&480& data-rawheight=&480& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&480& data-original=&https://pic4.zhimg.com/50/v2-70ddf60c27bfbf254ff3ded5e2cb5122_r.jpg&&&/figure&&br&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/50/v2-58c0d8a6f9b31ba71e10fd8f62698d38_b.jpg& data-rawwidth=&480& data-rawheight=&480& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&480& data-original=&https://pic2.zhimg.com/50/v2-58c0d8a6f9b31ba71e10fd8f62698d38_r.jpg&&&/figure&&br&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/50/v2-709d08acc3b5ee44b54d2e4_b.jpg& data-rawwidth=&480& data-rawheight=&480& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&480& data-original=&https://pic3.zhimg.com/50/v2-709d08acc3b5ee44b54d2e4_r.jpg&&&/figure&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/50/v2-e571d5b74d5cd6ad2f022_b.jpg& data-rawwidth=&480& data-rawheight=&480& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&480& data-original=&https://pic1.zhimg.com/50/v2-e571d5b74d5cd6ad2f022_r.jpg&&&/figure&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/50/v2-92b71ae8feb02c767fb81d84b425e782_b.jpg& data-rawwidth=&480& data-rawheight=&480& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&480& data-original=&https://pic4.zhimg.com/50/v2-92b71ae8feb02c767fb81d84b425e782_r.jpg&&&/figure&&br&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/50/v2-480c14fa3cbc553d1fef4a80f61e5dba_b.jpg& data-rawwidth=&1024& data-rawheight=&652& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1024& data-original=&https://pic4.zhimg.com/50/v2-480c14fa3cbc553d1fef4a80f61e5dba_r.jpg&&&/figure&&br&&b&------------------&/b&&b&-------&/b&&b&-------&/b&&br&&b&3.无需编程语言的工具：&/b&&br&&b&-------------------------&/b&&b&-------&/b&&br&&br&&b&01. &a href=&//link.zhihu.com/?target=https%3A//public.tableau.com/s/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Tableau&/a&&/b&&br&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/50/v2-31bd0e884455ddf8b76fbd6_b.jpg& data-rawwidth=&814& data-rawheight=&443& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&814& data-original=&https://pic1.zhimg.com/50/v2-31bd0e884455ddf8b76fbd6_r.jpg&&&/figure&Create and share data in real time with Tableau&br&&br&&br&&b&02. &a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//raw.densitydesign.org/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Raw&/a&&/b&&br&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/50/v2-6c1b115b73c7f568f29e27420bdaf6ab_b.jpg& data-rawwidth=&535& data-rawheight=&310& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&535& data-original=&https://pic1.zhimg.com/50/v2-6c1b115b73c7f568f29e27420bdaf6ab_r.jpg&&&/figure&Raw is an open web app with a simple interface&br&&br&&b&03. &a href=&//link.zhihu.com/?target=https%3A//infogr.am/en& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Infogram&/a&&/b&&br&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/50/v2-a2b78b3de31b358e6aac_b.jpg& data-rawwidth=&1283& data-rawheight=&650& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1283& data-original=&https://pic3.zhimg.com/50/v2-a2b78b3de31b358e6aac_r.jpg&&&/figure&&p&Infogram enables you to create both charts and infographics online&/p&&br&&b&04. &a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.chartblocks.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&ChartBlocks&/a&&/b&&br&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/50/v2-e731cb9f71f31da52fef_b.jpg& data-rawwidth=&1225& data-rawheight=&689& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1225& data-original=&https://pic4.zhimg.com/50/v2-e731cb9f71f31da52fef_r.jpg&&&/figure&&p&ChartBlocks is another online chart builder&/p&&br&&b&05. &a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//visualizefree.com/index.jsp& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Visualize Free&/a&&/b&&br&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/50/v2-3dd432da063f_b.jpg& data-rawwidth=&535& data-rawheight=&304& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&535& data-original=&https://pic1.zhimg.com/50/v2-3dd432da063f_r.jpg&&&/figure&Make visualizations for free!&br&&br&&b&06. &a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//create.visual.ly/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Visual.ly&/a&&/b&&br&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/50/v2-a37bbc0a4e818b2d319ac89ad05b2dd4_b.jpg& data-rawwidth=&535& data-rawheight=&416& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&535& data-original=&https://pic3.zhimg.com/50/v2-a37bbc0a4e818b2d319ac89ad05b2dd4_r.jpg&&&/figure&&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//Visual.ly& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&Visual.ly&/span&&span class=&invisible&&&/span&&/a& makes data visualisation as simple as can be&br&&br&&b&07. &a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.icharts.net/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&iCharts&/a&&/b&&br&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/50/v2-a64c5d242d47bb815c43b3_b.jpg& data-rawwidth=&725& data-rawheight=&400& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&725& data-original=&https://pic1.zhimg.com/50/v2-a64c5d242d47bb815c43b3_r.jpg&&&/figure&iCharts can have interactive elements, and you can pull in data from Google Docs&br&&br&&b&-----------------------------------------&/b&&br&&b&4.基于JavaScript实现的工具：&/b&&br&&b&-----------------------------------------&/b&&br&&br&&b&01. &a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.chartjs.org/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Chart.js&/a&&/b&&br&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/50/v2-a0b3ba9f8bb_b.jpg& data-rawwidth=&535& data-rawheight=&375& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&535& data-original=&https://pic1.zhimg.com/50/v2-a0b3ba9f8bb_r.jpg&&&/figure&Chart.js is perfectly suited to smaller projects&br&&br&&b&02. &a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//d3js.org/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&D3.js&/a&&/b&&br&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/50/v2-0dabab506a7f86e5b90a78_b.jpg& data-rawwidth=&1013& data-rawheight=&586& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1013& data-original=&https://pic3.zhimg.com/50/v2-0dabab506a7f86e5b90a78_r.jpg&&&/figure&You can render some amazing diagrams with D3&br&&br&&b&03. &a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.fusioncharts.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&FusionCharts&/a&&/b&&br&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/50/v2-ae2ae72f0c8d3afab97dd40_b.jpg& data-rawwidth=&535& data-rawheight=&324& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&535& data-original=&https://pic2.zhimg.com/50/v2-ae2ae72f0c8d3afab97dd40_r.jpg&&&/figure&A comprehensive JavaScript/HTML5 charting solution for your data visualization needs&br&&br&&b&04. &a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//thejit.org/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&JavaScript InfoVis Toolkit&/a&&/b&&br&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/50/v2-b6a02cf354bcf8aed75980_b.jpg& data-rawwidth=&535& data-rawheight=&400& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&535& data-original=&https://pic2.zhimg.com/50/v2-b6a02cf354bcf8aed75980_r.jpg&&&/figure&JavaScript InfoVis Toolkit includes a handy modular structure&br&&br&&b&05. &a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.filamentgroup.com/lab/update_to_jquery_visualize_accessible_charts_with_html5_from_designing_with/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&jQuery Visualize&/a&&/b&&br&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/50/v2-a37bbc0a4e818b2d319ac89ad05b2dd4_b.jpg& data-rawwidth=&535& data-rawheight=&416& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&535& data-original=&https://pic3.zhimg.com/50/v2-a37bbc0a4e818b2d319ac89ad05b2dd4_r.jpg&&&/figure&jQuery Visualize Plugin is an open source charting plugin&br&&br&&b&06. &a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.zingchart.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&ZingChart&/a&&/b&&br&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/50/v2-e7b7bf0efba0d_b.jpg& data-rawwidth=&1586& data-rawheight=&958& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1586& data-original=&https://pic4.zhimg.com/50/v2-e7b7bf0efba0d_r.jpg&&&/figure&&br&ZingChart lets you create HTML5 Canvas charts and more&br&&br&&b&07. &a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.flotcharts.org/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Flot&/a&&/b&&br&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/50/v2-fed36f435b_b.jpg& data-rawwidth=&535& data-rawheight=&399& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&535& data-original=&https://pic4.zhimg.com/50/v2-fed36f435b_r.jpg&&&/figure&Create animated visualisations with this jQuery plugin&br&&b&&br&08. &a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//gephi.org/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Gephi&/a&&/b&&br&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/50/v2-0f518f679ab0a1d7220adecb_b.jpg& data-rawwidth=&615& data-rawheight=&400& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&615& data-original=&https://pic1.zhimg.com/50/v2-0f518f679ab0a1d7220adecb_r.jpg&&&/figure&&br&Gephi in action. Coloured regions represent clusters of data that the system is guessing are similar&br&&br&&b&----------------------------&/b&&b&----------&/b&&br&&b&5. 基于其他语言实现的工具:&/b&&br&&b&----------------------------&/b&&b&----------&/b&&br&&br&&b&#PHP&/b&&br&&br&&b&01. &a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//jpgraph.net/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&jpGraph&/a&&/b&&br&&p& (二维码自动识别)&/p&jpGraph is a PHP-based data visualization tool&br&&br&&p&&b&#JAVA&/b&&br&&/p&&br&&b&02. &a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//processing.org/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Processing&/a&&/b&&br&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/50/v2-770a2ceabf20fcc_b.jpg& data-rawwidth=&615& data-rawheight=&258& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&615& data-original=&https://pic3.zhimg.com/50/v2-770a2ceabf20fcc_r.jpg&&&/figure&Processing provides a cross-platform environment for creating images, animations, and interactions&br&&br&&p&&b&#Python&/b&&/p&&b&&br&03. &a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//nodebox.net/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&NodeBox&/a&&/b&&br&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/50/v2-3c01020f1eafaebbdbdc619d053e593c_b.jpg& data-rawwidth=&615& data-rawheight=&400& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&615& data-original=&https://pic4.zhimg.com/50/v2-3c01020f1eafaebbdbdc619d053e593c_r.jpg&&&/figure&NodeBox is a quick, easy way for Python-savvy developers to create 2D visualisations&br&&br&&p&&b&#R&/b&&/p&&br&&b&04. &a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.r-project.org/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&R&/a&&/b&&br&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/50/v2-bdf416bd64aea_b.jpg& data-rawwidth=&615& data-rawheight=&400& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&615& data-original=&https://pic1.zhimg.com/50/v2-bdf416bd64aea_r.jpg&&&/figure&A powerful free software environment for statistical computing and graphics, R is the most complex of the tools listed here&br&&br&&b&#Weka&/b&&br&&br&&b&05. &a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Weka&/a&&/b&&br&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/50/v2-a2ad20f107ce42ad88ec9a_b.jpg& data-rawwidth=&615& data-rawheight=&314& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&615& data-original=&https://pic4.zhimg.com/50/v2-a2ad20f107ce42ad88ec9a_r.jpg&&&/figure&A collection of machine-learning algorithms for data-mining tasks, Weka is a powerful way to explore data&br&&br&&p&&b&--------------------------&/b&&b&---------&/b&&/p&&p&&b&6. 地图数据可视化的工具：&/b&&br&&/p&&p&&b&--------------------------&/b&&b&---------&/b&&/p&&br&&b&01. &a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//cartodb.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&CartoDB&/a&&/b&&br&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/50/v2-62f9f5f4b73_b.jpg& data-rawwidth=&615& data-rawheight=&285& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&615& data-original=&https://pic4.zhimg.com/50/v2-62f9f5f4b73_r.jpg&&&/figure&CartoDB provides an unparalleled way to combine maps and tabular data to create visualisations&br&&br&&b&02. &a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.instantatlas.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&InstantAtlas&/a&&/b&&br&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/50/v2-5be6eb8bf57_b.jpg& data-rawwidth=&535& data-rawheight=&360& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&535& data-original=&https://pic2.zhimg.com/50/v2-5be6eb8bf57_r.jpg&&&/figure&InstantAtlas enables you to create highly engaging visualisations around map data&br&&br&&b&03. &a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//polymaps.org/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Polymaps&/a&&/b&&br&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/50/v2-d749e4d083dff4ed3c34ec0b9e6f56f8_b.jpg& data-rawwidth=&615& data-rawheight=&368& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&615& data-original=&https://pic2.zhimg.com/50/v2-d749e4d083dff4ed3c34ec0b9e6f56f8_r.jpg&&&/figure&Aimed more at specialist data visualisers, the Polymaps library creates image and vector-tiled maps using SVG&br&&br&&b&04. &a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//openlayers.org/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&OpenLayers&/a&&/b&&br&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/50/v2-66b24d3c1b814e0e5fc86c7_b.jpg& data-rawwidth=&615& data-rawheight=&335& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&615& data-original=&https://pic4.zhimg.com/50/v2-66b24d3c1b814e0e5fc86c7_r.jpg&&&/figure&It isn't easy to master, but OpenLayers is arguably the most complete, robust mapping solution discussed here&br&&br&&b&05. &a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//kartograph.org/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Kartograph&/a&&/b&&br&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/50/v2-a5fc052ab2d058c74bcb8c_b.jpg& data-rawwidth=&615& data-rawheight=&257& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&615& data-original=&https://pic1.zhimg.com/50/v2-a5fc052ab2d058c74bcb8c_r.jpg&&&/figure&Kartograph's projections breathe new life into our standard slippy maps&br&&br&&b&06. &a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.simile-widgets.org/exhibit/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Exhibit&/a&&/b&&p&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/50/v2-6b28d7da87bcb1aa2c6dd013_b.jpg& data-rawwidth=&535& data-rawheight=&324& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&535& data-original=&https://pic1.zhimg.com/50/v2-6b28d7da87bcb1aa2c6dd013_r.jpg&&&/figure&Exhibit makes data visualization a doddle&/p&&br&&b&07. &a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//modestmaps.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Modest Maps&/a&&/b&&br&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/50/v2-6503d89ebbc8d470a44c6abb9f8d23ed_b.jpg& data-rawwidth=&535& data-rawheight=&486& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&535& data-original=&https://pic2.zhimg.com/50/v2-6503d89ebbc8d470a44c6abb9f8d23ed_r.jpg&&&/figure&Integrate and develop interactive maps within your site with this cool tool&br&&br&&b&08. &a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//leafletjs.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Leaflet&/a&&/b&&br&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/50/v2-d766e4c2b1ffdfb3f9b940_b.jpg& data-rawwidth=&535& data-rawheight=&386& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&535& data-original=&https://pic3.zhimg.com/50/v2-d766e4c2b1ffdfb3f9b940_r.jpg&&&/figure&Use OpenStreetMap data and integrate data visualisation in an HTML5/CSS3 wrapper&br&&br&&p&&b&-----------------------------------&/b&&/p&&p&&b&7. 金融数据可视化的工具：&/b&&/p&&p&&b&-----------------------------------&/b&&/p&&br&&b&01. &a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//dygraphs.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Dygraphs&/a&&/b&&br&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/50/v2-4472cfc4c45d0dc9d39eefce7f6e7e09_b.jpg& data-rawwidth=&535& data-rawheight=&323& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&535& data-original=&https://pic1.zhimg.com/50/v2-4472cfc4c45d0dc9d39eefce7f6e7e09_r.jpg&&&/figure&Help visitors explore dense data sets with JavaScript library Dygraphs&br&&br&&b&02. &a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.highcharts.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Highcharts&/a&&/b&&br&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/50/v2-f0d793c1fa5d2b9e7e21cec_b.jpg& data-rawwidth=&1085& data-rawheight=&631& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1085& data-original=&https://pic4.zhimg.com/50/v2-f0d793c1fa5d2b9e7e21cec_r.jpg&&&/figure&Highcharts has a huge range of options available&br&&br&&p&&b&----------------------------&/b&&b&-------&/b&&/p&&p&&b&8. 时间轴数据可视化工具：&/b&&/p&&b&----------------------------&/b&&b&-------&/b&&br&&br&&b&01. &a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.simile-widgets.org/timeline/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Timeline&/a&&/b&&br&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/50/v2-0badc7a0d5e61b7b31bdf51_b.jpg& data-rawwidth=&525& data-rawheight=&298& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&525& data-original=&https://pic1.zhimg.com/50/v2-0badc7a0d5e61b7b31bdf51_r.jpg&&&/figure&Timeline creates beautiful interactive visualizations&br&&br&&b&02. &a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.dipity.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Dipity&/a&&/b&&br&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/50/v2-b444f9c961bcedef8fa25_b.jpg& data-rawwidth=&535& data-rawheight=&350& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&535& data-original=&https://pic4.zhimg.com/50/v2-b444f9c961bcedef8fa25_r.jpg&&&/figure&Dipity has free and premium versions to suit your needs&br&&br&&p&&b&-------------------------------&/b&&b&------&/b&&/p&&p&&b&9. 函数公式数据可视化工具&/b&&/p&&p&&b&-------------------------------&/b&&b&------&/b&&br&&/p&&br&&b&01. &a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.wolframalpha.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&WolframAlpha&/a&&/b&&br&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/50/v2-91f22ff8be5af99d9fe6f7_b.jpg& data-rawwidth=&535& data-rawheight=&339& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&535& data-original=&https://pic2.zhimg.com/50/v2-91f22ff8be5af99d9fe6f7_r.jpg&&&/figure&Wolfram Alpha is excellent at creating charts&br&&br&&b&02. &a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//worrydream.com/Tangle/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Tangle&/a&&/b&&br&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/50/v2-ffcc1e2ecaaef6d8cb780fc_b.jpg& data-rawwidth=&615& data-rawheight=&328& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&615& data-original=&https://pic4.zhimg.com/50/v2-ffcc1e2ecaaef6d8cb780fc_r.jpg&&&/figure&Tangle creates complex interactive graphics. Pulling on any one of the knobs affects data throughout all of the linked charts. This creates a real-time feedback loop, enabling you to understand complex equations in a more intuitive way&br&&br&&p&&b&------------&/b&&/p&&p&&b&8. 其他：&/b&&/p&&p&&b&------------&/b&&/p&&br&&b&01. &a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.betterworldflux.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Better World Flux&/a&&/b&&br&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/50/v2-ef72a2fdaa6c870f0d948_b.jpg& data-rawwidth=&535& data-rawheight=&429& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&535& data-original=&https://pic1.zhimg.com/50/v2-ef72a2fdaa6c870f0d948_r.jpg&&&/figure&Making the ugly beautiful - that's Better World Flux&br&&br&&b&02. &a href=&//link.zhihu.com/?target=https%3A//developers.google.com/chart/interactive/docs/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Google Charts&/a&&/b&&br&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/50/f223a4e7aa11a7eaa8f6cd0_b.jpg& data-rawwidth=&535& data-rawheight=&326& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&535& data-original=&https://pic3.zhimg.com/50/f223a4e7aa11a7eaa8f6cd0_r.jpg&&&/figure&Google Charts has an excellent selection of tools available&br&&br&&b&03. &a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//square.github.com/crossfilter/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Crossfilter&/a&&/b&&br&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/50/v2-db4ab1a51e_b.jpg& data-rawwidth=&615& data-rawheight=&220& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&615& data-original=&https://pic2.zhimg.com/50/v2-db4ab1a51e_r.jpg&&&/figure&Crossfilter in action: by restricting the input range on any one chart, data is affected everywhere.
谢邀。 本答案提要： 1.plotly 2.R ggplot2 3.无需编程语言的工具（7个） 4.基于JavaScript实现的工具（8个） 5.基于其他语言的工具（5个） 6.地图数据可视化工具（7个） 7.金融（股票）数据可视化工具（2个） 8.时间轴数据可视化工具（2个） 9.函数与公式…
&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-a30c14b7fdbec34df8ea_b.jpg& data-rawwidth=&900& data-rawheight=&500& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&900& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-a30c14b7fdbec34df8ea_r.jpg&&&/figure&&blockquote&&p&本文是&strong&「打造数据科学的作品集」&/strong&的第四篇，全文大约 9800 字，读完大约需要 17 分钟。如果你喜欢并希望及时获取本系列的最新文章，可以订阅我们。&/p&&p&&br&作者：Vik Paruchuri，译者：赵喧典，校对：EarlGrey，出品：&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/PythonTG/PythonTG& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&PythonTG 翻译组&/a&/&a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//codingpy.com& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&编程派&/a&&/p&&/blockquote&&p&在本系列中，我们已经讨论了&a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//%25E6%E9%%25E6%%25E6%258D%25AE%25E7%25A7%%25AD%25A6%25E4%25BD%259C%25E5%E9%259B%2586%25EF%25BC%259A%25E7%%25E6%%25E6%258D%25AE%25E8%25AE%25B2%25E6%E4%25BA%258B%%25E7%25BC%%25A8%258B%25E6%25B4%25BE%%25E7%259F%25A5%25E4%25B9%258E%25E4%25B8%%25A0%258F& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&如何用数据讲故事&/a&，&a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//%25E6%E9%%25E6%%25E6%258D%25AE%25E7%25A7%%25AD%25A6%25E4%25BD%259C%25E5%E9%259B%2586%25EF%25BC%259A%25E6%2590%25AD%25E5%25BB%25BA%25E4%25B8%%25B8%25AA%25E6%%25E6%258D%25AE%25E7%25A7%%25AD%25A6%25E5%258D%259A%25E5%25AE%25A2%%25E7%25BC%%25A8%258B%25E6%25B4%25BE%%25E7%259F%25A5%25E4%25B9%258E%25E4%25B8%%25A0%258F& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&如何打造一个完整的机器学习项目&/a&，以及&a href=&http://zhuanlan.zhihu.com/p/& class=&internal&&如何搭建一个数据科学博客&/a&。而本文，我们将回过头来，重点讨论如何创建高大上的数据科学作品集。我们将讨论什么技能是雇主希望看到的，以及如何创建一份作品集以有效地展示所有的技能。我们将举例说明作品集中的项目应该如何呈现，并给你一些起步的建议。&/p&&p&&strong&读完这篇文章之后，你应该能够理解为什么要创建数据科学作品集，以及具体的方法。&/strong&&/p&&h2&雇主想要什么&/h2&&p&雇主招人时，想要的是那些能为企业创造价值的人。这通常意味着，应聘者需要掌握能为企业带来收入和机遇的技能。而作为数据科学家，可以通过以下 4 种方式为企业创造价值：&/p&&ul&&li&对原始数据的敏锐洞察，并向他人展示。&ul&&li&例子：分析广告点击率，会发现面向 18 到 21 周岁人群的广告比面向 21 到 25 周岁人群的广告带来的成本收益高得多——企业据此调整它的广告投入，这就创造了商业价值。&/li&&/ul&&/li&&li&构建能为客户带去直接价值的系统。&ul&&li&例子：Facebook 的一位数据科学家通过优化新闻流为用户展现更好的结果——这导致更多人订阅新闻流，意味着更多的广告订阅，这就为 Facebook 带来直接收入。&/li&&/ul&&/li&&li&构建能为公司其他人带去直接价值的系统&ul&&li&例子：编写脚本自动地从 3 个数据库提取数据并聚合，为他人进行分析通过干净的数据集——通过提高他人的工作效率，这也创造了价值。&/li&&/ul&&/li&&li&与公司其他人分享专业知识&ul&&li&例子：与产品经理讨论如何实现用到机器学习算法的功能——通过防止不切实际的时间表和半成品，这也创造了价值。&/li&&/ul&&/li&&/ul&&p&毋庸置疑的是，当雇主考核应聘者时，他们会考核应聘者是否具备上述四项技能的一项或多项（根据公司和岗位不同，可能需要应聘者同时具备多项技能）。为了向企业证明你能在上述所列 4 个领域能帮到企业，你需要展示自身具备以下技能：&/p&&ul&&li&沟通能力&/li&&li&与他人协作能力&/li&&li&技术能力&/li&&li&数据推断能力&/li&&li&主观能动性&/li&&/ul&&p&一个面面俱到的作品集应该足以展示你在上述各方面的技能，并且对他人而言是易审视的——作品集中的每一项都应该具备丰富的文档，清晰明了，这样，招聘经理才能快速地对你的作品集进行评估。&/p&&h2&为什么要打造作品集&/h2&&p&如果你拥有顶尖学府的机器学习或相关领域的学位，获得数据科学相关的工作会&strong&相对&/strong&容易。因为顶尖学府的声誉以及专业对口的事实，雇主相信你能为企业创造价值。但如果你没有来自顶尖学府的相关学位，你就不得不为自己建立这份信任。&/p&&p&这样说吧：对于雇主而言，需求的岗位有多达 200 份的申请。假设 HR 总共花 10 小时过滤申请以确定电话面试哪些人。这意味着平均每个申请只有 3 分钟的评估时间。开始时，HR 不相信你能为企业创造价值，而你有 3 分钟的时间来建立他们对你的这份信任，进而为自己创造电话面试的机会。&/p&&p&数据科学的一大特征是，你在自己的项目中所做的工作，和你被录用之后所做的工作几乎一样。作为数据科学家，在 &a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.lendingclub.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Lending Club&/a& 分析信贷数据，可能与分析&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.lendingclub.com/info/download-data.action& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&他们发布的&/a&匿名贷款数据有很大的相似之处。&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-933de93d9fb904ba38059d05bef555ca_b.png& data-rawwidth=&1308& data-rawheight=&429& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1308& data-original=&https://pic3.zhimg.com/v2-933de93d9fb904ba38059d05bef555ca_r.jpg&&&/figure&&p&Lending Club 匿名数据的前几行&/p&&p&建立 HR 对你的信任，最重要的就是证明你能做他们需要你做的工作。对于数据科学而言，这就需要我们创建一套项目作品集。项目越“真实”，HR 越相信你将是企业的有用之人，你获得电话面试的机会就越大。&/p&&h2&数据科学作品集需要包含哪些内容&/h2&&p&既然我们知道了需要一个作品集，我们就需要弄清楚它需要包含哪些内容。至少，你应该在 &a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.github.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&GitHub&/a& 或你的博客上有一些项目，代码是可见的，并配有良好的文档。HR 越是容易找到这些项目，他们就越容易对你的技能进行评估。每个项目都应该尽可能配有良好的文档，用 README 文件说明如何进行设置，并介绍数据的特点。&/p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/v2-5e094baad1b5a2c1a027d_b.png& data-rawwidth=&1020& data-rawheight=&972& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1020& data-original=&https://pic2.zhimg.com/v2-5e094baad1b5a2c1a027d_r.jpg&&&/figure&&p&GitHub 上一个组织良好的项目&/p&&p&我们将讨论一些应该放入作品集的项目类型。建议每种类型都有多个项目，尤其是与你希望从事的岗位相关的项目类型。比方说，如果你申请的岗位需要大量机器学习的知识技能，那么多创建一些用到机器学习的项目会很有帮助。另一方面，如果你申请的是分析师的岗位，那么数据清理和数据呈现项目就更关键了。&/p&&h2&数据清理项目&/h2&&p&数据清理项目向 HR 展示了你能够提取不同的数据集并加以利用。数据清理是数据科学家做的最多的工作，因此，它是需要展示的关键技能。这类项目涉及提取杂乱数据，然后清理，并做分析。数据清理项目证明了你的数据推理能力，以及你将多个数据源的数据提取整合为单个数据集的能力。数据清理是所有数据科学家工作的重要部分，展示你已经具备该项能力将是一大优势。&/p&&p&你将需要把原始数据清理成易于分析的形式。要做到这一点，你需要：&/p&&ul&&li&找一个杂乱的数据集&ul&&li&可以在 &a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.data.gov/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&data.gev&/a&，&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.reddit.com/r/datasets/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&/r/datasets&/a&，或 &a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.kaggle.com/datasets& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Kaggle DataSets&/a& 上找找看&/li&&li&不要挑清理后的数据——挑选有多个数据文件，并且数据有细微差别的那种。&/li&&li&如果可以，找一些附加数据集——比如说，如果你下载了一个航班的数据集，那么通过&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.google.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&谷歌&/a&是否可以找到一些相关的，可与之结合的数据集？&/li&&li&尝试去挑一些你个人感兴趣的——这样，你将完成一个更好的最终项目。&/li&&/ul&&/li&&li&选一个可用数据作答的问题&ul&&li&探索数据&/li&&li&发现有趣的探索角度&/li&&/ul&&/li&&li&清理数据&ul&&li&如果有多个数据文件，将它们整合到一起&/li&&li&确保你希望进行探索的角度，在数据层面是可实现的&/li&&/ul&&/li&&li&做一些基础分析&ul&&li&尝试着回答你起初选择的问题&/li&&/ul&&/li&&li&展示结果&ul&&li&建议用 &a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//jupyter.org/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Jupyter Notebook&/a& 或 &a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//rmarkdown.rstudio.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&R Markdown&/a& 进行数据清理和分析&/li&&li&确保代码和逻辑是可理解的，尽可能多地使用注释和 Markdown 单元格阐明过程&/li&&li&将项目上传到 GitHub&/li&&li&由于许可的问题，不是总能将原始数据一并提交到 Git 仓库，因此你至少要描述一下原始数据，并说明出处。&/li&&/ul&&/li&&/ul&&p&本系列的&a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//codingpy.com/article/data-science-portfolio-storytelling-with-data/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&第一篇文章&/a&在第一部分介绍了如何一步步创建一个完整的数据清理项目。你可以在&a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//codingpy.com/article/data-science-portfolio-storytelling-with-data/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&这里&/a&查看。&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-300a5deb864ffd70b70a73_b.png& data-rawwidth=&1151& data-rawheight=&878& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1151& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-300a5deb864ffd70b70a73_r.jpg&&&/figure&&p&部分纽约市学校数据的数据字典&/p&&p&如果你在寻找一个好的数据集上有困难，以下是一些例子：&/p&&ul&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//www.transtats.bts.gov/DL_SelectFields.asp%3FTable_ID%3D236%26DB_Short_Name%3DOn-Time& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&美国航班数据&/a&&/li&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//web.mta.info/developers/turnstile.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&纽约市地铁旋转门数据&/a&&/li&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//www.jokecamp.com/blog/guide-to-football-and-soccer-data-and-apis/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&足球数据&/a&&/li&&/ul&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-cbc9ba0d5fe6ed7c6b588_b.jpg& data-rawwidth=&1290& data-rawheight=&966& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1290& data-original=&https://pic1.zhimg.com/v2-cbc9ba0d5fe6ed7c6b588_r.jpg&&&/figure&&p&纽约市地铁，人来人往&/p&&p&如果你想要一些灵感，以下是一些优秀的数据清理项目的例子：&/p&&ul&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//marcobonzanini.com//mining-twitter-data-with-python-part-2/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Twitter 数据分析&/a&&/li&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//brettromero.com/wordpress/data-science-kaggle-walkthrough-cleaning-data/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Airbnb 数据清理&/a&&/li&&/ul&&h2&数据呈现项目&/h2&&p&数据呈现项目展现了你对数据的洞察力，从数据中提取洞见并用数据说话的能力。用数据讲故事对商业价值有巨大影响，因此，这将是你简历的重要组成部分。这个项目涉及提取一组数据，并用数据呈现一个令人信服的结论。例如，你可以利用航班数据说明某些机场存在显著的航班延迟现象，而这也许可以通过改变航线改善。&/p&&p&一个优秀的数据呈现项目会用到大量的可视化，并能一步步地引导读者了解分析结果。以下是创建一个优秀的数据呈现项目的参考步骤：&/p&&ul&&li&找一个有趣的数据集&ul&&li&可以在 &a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.data.gov/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&data.gev&/a&，&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.reddit.com/r/datasets/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&r/datasets&/a&，或 &a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.kaggle.com/datasets& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Kaggle DataSets&/a& 上找找看&/li&&li&挑一个与近期发生的事件有关的内容，以引起读者的兴趣&/li&&li&尝试去挑一些你个人感兴趣的——这样，你将完成一个更好的最终项目。&/li&&/ul&&/li&&li&从不同角度探索数据&ul&&li&探索数据&/li&&li&从数据中找出有趣的相关性&/li&&li&创建图表并一步步展示你的发现&/li&&/ul&&/li&&li&详细记录这个引人注目的过程&ul&&li&从所有的探索中挑选一个最有趣的角度&/li&&li&记录从原始数据到最终发现的探索过程&/li&&li&创建令人信服的图表&/li&&li&就探索过程中每一步的思考，进行充分阐述，也可以对代码进行解释&/li&&li&就每一步的结果，做丰富的分析，以清晰地告诉读者&/li&&li&告诉读者你在分析数据过程中的所思所想&/li&&/ul&&/li&&li&展示结果&ul&&li&建议用 &a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//jupyter.org/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Jupyter Notebook&/a& 或 &a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//rmarkdown.rstudio.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&R Markdown&/a& 进行数据分析&/li&&li&确保代码和逻辑是可理解的，尽可能多地使用注释和 Markdown 单元阐明过程&/li&&li&将项目上传到 GitHub&/li&&/ul&&/li&&/ul&&p&本系列的&a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//codingpy.com/article/data-science-portfolio-storytelling-with-data/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&第一篇文章&/a&的第二部分，已经介绍了如何一步一步让数据发声。你可以在&a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//codingpy.com/article/data-science-portfolio-storytelling-with-data/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&这里&/a&查看。&/p&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-0aea73b2b1820153bbcc771a500b0c4c_b.png& data-rawwidth=&998& data-rawheight=&599& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&998& data-original=&https://pic1.zhimg.com/v2-0aea73b2b1820153bbcc771a500b0c4c_r.jpg&&&/figure&&p&按街区 SAT 成绩划分的纽约市地图&/p&&p&如果你在寻找一个好的数据集上有困难，这里有一些例子：&/p&&ul&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.lendingclub.com/info/download-data.action& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Lending club 的贷款数据&/a&&/li&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/fivethirtyeight/data& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&FiveThirtyEight 的数据集&/a&&/li&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/sytelus/HackerNewsData& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Hacker new 的数据&/a&&/li&&/ul&&p&如果你想要一些灵感，以下是一些优秀的数据呈现项目的例子：&/p&&ul&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//projects.fivethirtyeight.com/clinton-trump-hip-hop-lyrics/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Hip-hop 与美国总统候选人特朗普&/a&&/li&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//toddwschneider.com/posts/analyzing-1-1-billion-nyc-taxi-and-uber-trips-with-a-vengeance/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&纽约市出租车与优步数据分析 &/a&&/li&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//savvastjortjoglou.com/nba-play-by-play-movements.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&跟踪研究 NBA 球员的运动&/a&&/li&&/ul&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-1bbe7aa473abe_b.png& data-rawwidth=&746& data-rawheight=&665& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&746& data-original=&https://pic3.zhimg.com/v2-1bbe7aa473abe_r.jpg&&&/figure&&p&提及 2016 年美国总统大选候选人的歌词（图片来自以上第一个项目）&/p&&h2&端到端项目&/h2&&p&到目前为止，我们已经介绍了涉及探索性数据清理和分析的项目。这些项目能让 HR 更好地认识到你对数据的洞察力以及呈现数据的能力。然而，它们并不足以展示你的创建面向客户的系统的能力。面向客户的系统涉及高性能的代码，这意味着系统可以使用不同数据，运行多次，产生不同输出。举个例子，一个可以对股市进行预测的系统——每天早上，它会自动下载最新的股市数据，然后据此预测当天哪些股票会走红。&/p&&p&为了展现我们能够创建业务系统，我们需要创建一个端到端的项目。端到端的项目接收并处理数据，然后产生输出。通常，这些输出都是机器学习算法的结果，但也可以是其他输出，比如符合某一标准的行总数。&/p&&p&这里的关键是，要让系统能灵活地处理新的数据（比如股市数据），并具有高性能。此外，使代码易于安装设置与运行也很重要。以下是创建一个优秀的端到端项目的参考步骤：&/p&&ul&&li&找一个有趣的话题&ul&&li&我们不会仅处理一个单一的静态数据集，因此，你需要定一个话题&/li&&li&该话题下应该有公开的、经常更新的数据&/li&&li&以下是一些例子：&ul&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.wunderground.com/weather/api/d/pricing.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&天气&/a&&/li&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//www.gregreda.com//web-scraping-finding-the-api/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&NBA 游戏&/a&&/li&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//www.faa.gov/nextgen/programs/swim/products/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&航班&/a&&/li&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//www.eia.gov/electricity/data.cfm& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&电价&/a&&/li&&/ul&&/li&&/ul&&/li&&li&导入并解析多个数据集&ul&&li&在你的能力范围内，下载尽可能多的数据&/li&&li&阅读理解数据&/li&&li&找出你所期望的预测内容&/li&&/ul&&/li&&li&创建预测&ul&&li&计算所需的特征&/li&&li&构建训练和测试数据&/li&&li&做出预测&/li&&/ul&&/li&&li&整理代码并配上文档&ul&&li&将代码分解为多个文件&/li&&li&在项目中添加一个 REAME 文件，阐述如何安装和运行该项目&/li&&li&添加内联文档&/li&&li&使代码能轻松地从命令行运行&/li&&/ul&&/li&&li&上传项目到 GitHub&/li&&/ul&&p&本系列的第三篇文章中已经介绍了如何一步一步创建端到端的机器学习项目。你可以在&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.dataquest.io/blog/data-science-portfolio-machine-learning& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&这里&/a&查看。&/p&&p&如果你在定一个好的话题上有困难，以下是一些例子：&/p&&ul&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//finance.yahoo.com/quote/%255EGSPC/history%3Fp%3D%255EGSPC& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&历史上的 S&P 500 数据&/a&&/li&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//dev.twitter.com/streaming/overview& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&流式 Twitter 数据&/a&&/li&&/ul&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-e7b4c552bcadb1928c81aafe52874aac_b.png& data-rawwidth=&916& data-rawheight=&555& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&916& data-original=&https://pic1.zhimg.com/v2-e7b4c552bcadb1928c81aafe52874aac_r.jpg&&&/figure&&p&S&P 500 数据&/p&&p&如果你想要一些灵感，以下是一些优秀的端到端项目例子：&/p&&ul&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/wzchen/stock_market_prediction& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&股票价格预测&/a&&/li&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/MattVitelli/GRUV& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&自动音乐生成器&/a&&/li&&/ul&&h2&说明性文章&/h2&&p&理解并解释复杂的数据科学概念很重要，比如机器学习的算法。这可以让 HR 认识到，你善于向公司内的其他人或客户解释复杂的概念。这也是数据科学作品集的关键点，因为它是现实世界中数据科学工作的重要部分。这同时还展示了你对概念及其工作原理有深入的理解，而不是仅仅停留在语法层面。深入的理解有助于你更好地判断并做出更好的选择，以及向他人介绍你的工作。&/p&&p&为了写一篇说明性的文章，我们首先需要挑一个数据科学的话题，然后撰写博客。这篇文章需要带领读者从一无所知到对概念有一个清晰的了解。而写文章的关键是，使用朴实的、简单的的语言——你写得越专业，HR 就越难知道你是真懂还是装懂。&/p&&p&写说明性文章的几个重要的步骤是：挑一个你熟悉的话题，带领读者理解概念，然后利用最终的概念做一些有趣的事。以下是一些的参考步骤：&/p&&ul&&li&找一个你熟悉的或想要去学习的概念&ul&&li&机器学习的算法，比如 &a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//en.wikipedia.org/wiki/K-nearest_neighbors_algorithm& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&k-nearest neighbors (最近邻居法) &/a& 就是一个可选的例子&/li&&li&统计学的概念，也是不错的选择&/li&&li&确保这个概念有一些精妙之处值得挖掘&/li&&li&确保你真的理解了这个概念，并且解释起来并不复杂&/li&&/ul&&/li&&li&挑一个数据集辅助解释&ul&&li&比方说，如果你选择对 k-nearest nerghbors 进行阐述，你可以借助 NBA 的数据（寻找球路相似的球员）&/li&&/ul&&/li&&li&列一个文章的大纲&ul&&li&假设读者完全不了解你将阐述的概念&/li&&li&将概念分解成几个部分&ul&&li&比如，k-nearest neighbors，可以分解为：&ul&&li&利用相似性进行预测&/li&&li&相似度量&/li&&li&欧式距离&/li&&li&利用 k = 1 进行匹配&/li&&li&利用 k & 1 进行匹配&/li&&/ul&&/li&&/ul&&/li&&/ul&&/li&&li&撰写文章&ul&&li&用直白的语言进行清晰的描述&/li&&li&围绕一个中心点写&/li&&li&试着找一个非技术人员读一读这篇文章，看看他们的反应&/li&&/ul&&/li&&li&分享文章&ul&&li&最好发布到你自己的博客&/li&&li&如果没有博客，就上传到 GitHub&/li&&/ul&&/li&&/ul&&p&如果你在找一个好的概念上有困难，以下是一些例子：&/p&&ul&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//en.wikipedia.org/wiki/K-means_clustering& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&k-平均算法&/a&&/li&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//en.wikipedia.org/wiki/Matrix_multiplication& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&矩阵乘法&/a&&/li&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//en.wikipedia.org/wiki/Chi-squared_test& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&卡方检验&/a&&/li&&/ul&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-02c41f54ca7b22bf68a4_b.png& data-rawwidth=&1422& data-rawheight=&638& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1422& data-original=&https://pic1.zhimg.com/v2-02c41f54ca7b22bf68a4_r.jpg&&&/figure&&p&k-平均算法的可视化&/p&&p&如果你想要一些灵感，下面是一些比较好的说明性文章的例子：&/p&&ul&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//eli.thegreenplace.net/2016/linear-regression/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&线性回归&/a&&/li&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.dataquest.io/blog/natural-language-processing-with-python/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&自然语言处理&/a&&/li&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//alexn.org/blog//howto-build-naive-bayes-classifier.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&朴素贝叶斯&/a&&/li&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.dataquest.io/blog/k-nearest-neighbors-in-python& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&k-nearest neighbors&/a&&/li&&/ul&&h2&可选的作品集构件&/h2&&p&虽然上传至 GitHub 和博客的项目很关键，但是添加一些其他的组件也会很有帮助，比如 Quora 上的回答、演讲以及数据科学竞赛的结果。这些通常是 HR 第二关心的，但它们也是突出和证明你能力的一种很好的方式。&/p&&h3&演讲&/h3&&p&演讲是一种帮助教导他人的有效方式，它还能够向 HR 证明你对某个话题已经熟悉到足以为人师的地步。它可以帮助 HR 认识你的沟通与演说能力。这些技能与作品集的其他部分在一定程度上会有重叠，但仍然是很好的证明。&/p&&p&最常见的演讲地点是当地的 &a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.meetup.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Meetup&/a&。Meetup 上的演讲都是围绕具体主题展开的，比如 “Python”，或者“利用 D3 进行数据可视化”。&/p&&p&要做好演讲，以下是几个值得参考的步骤：&/p&&ul&&li&找一个你从事过的项目或熟悉的概念&ul&&li&最好先看一看作品集中的项目和博客文章&/li&&li&无论你最终挑了什么，它应该与聚会的主题是一致的&/li&&/ul&&/li&&li&分解项目，并用幻灯片演示&ul&&li&你需要将项目进行分解，并用一系列幻灯片进行演示&/li&&li&每张幻灯片上的文字说明尽量少&/li&&/ul&&/li&&li&多练习几次演讲&/li&&li&正式演讲&/li&&li&将幻灯片上传到 GitHub 或你的博客&/li&&/ul&&p&如果你需要一些灵感，以下是一些优秀的演讲例子：&/p&&ul&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.youtube.com/watch%3Fv%3DVR52vSbHBAk%25E5%25B0%2586& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&计算统计学&/a&&/li&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.youtube.com/watch%3Fv%3Dv7EX5aYE0xM& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Scikit-learn vs Spark for ML pipelines&/a&&/li&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.youtube.com/watch%3Fv%3DuW02_GnQKeM& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&NHL(国家冰球联盟) 点球分析&/a&&/li&&/ul&&h3&数据科学竞赛&/h3&&p&数据科学竞赛涉及用大量数据训练最精确的机器学习模型。因此参加竞赛是很好的学习方式。从 HR 的视角来看，数据科学竞赛可以证明你的技术能力（如果你做得够好的话），你的主动性（如果你确实付出了很多努力）以及你的协作能力（如果你是与他人合作参赛的）。这同样与作品集的其他项目有重叠，但它也是突出你能力的第二种方式。&/p&&p&大多数数据科学竞赛都由 &a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.kaggle.com/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Kaggle&/a& 和 &a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.drivendata.org/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&DrivenData&/a&举办。&/p&&p&要参加（以上的）的数据科学竞赛，你只需要在相应的网站上注册，然后就可以开始了！你可以从&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.kaggle.com/c/titanic& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&这里&/a&开始一项竞赛，你也可以在&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.dataquest.io/course/kaggle-competitions& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&这里&/a&找到一些教程。&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-c514b5cfba9de6ec5f2ea_b.png& data-rawwidth=&1024& data-rawheight=&536& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1024& data-original=&https://pic3.zhimg.com/v2-c514b5cfba9de6ec5f2ea_r.jpg&&&/figure&&p&Kaggle 上一项赛事的排行榜&/p&&h2&小结&/h2&&p&现在，你对于要在作品集中展示哪些能力，以及如何打造作品集，应该有了一个清晰的概念。现在就可以行动起来了！&/p&&p&如果你已经有一份简历，想秀一下，请在评论区告诉我们！&/p&&p&本系列其他译文：&/p&&ol&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//codingpy.com/article/data-science-portfolio-storytelling-with-data/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&打造数据科学作品集：用数据讲故事&/a&&/li&&li&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=http%3A//codingpy.com/article/making-data-science-blog/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&打造数据科学作品集：搭建一个数据科学博客&/a&&/li&&li&&a href=&http://zhuanlan.zhihu.com/p/& class=&internal&&打造数据科学作品集：从机器学习项目开始&/a&&/li&&/ol&&p&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.dataquest.io/blog/build-a-data-science-portfolio/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&点此查看原文链接&/a&&/p&&br&
本文是「打造数据科学的作品集」的第四篇，全文大约 9800 字，读完大约需要 17 分钟。如果你喜欢并希望及时获取本系列的最新文章，可以订阅我们。 作者：Vik Paruchuri，译者：赵喧典，校对：EarlGrey，出品：/在本系列中，我们已经讨…
谢邀&br&&br&可以说任何时代，最需要的人，都一样，就是那些既懂得最新的技术，也懂得现在的商业环境，并且有能力把最新的技术应用到目前的市场上的人。每个时代大潮的技术不同，但是这样的趋势是没有变化的。&br&&br&曾经的“互联网、信息高速公路”时代塑造了一批优秀企业，带来了一个全新的产业；一个充满“云计算、移动互联网”改变了不少企业的经营模式，也带来了新的理念；而现在，我们来到了“人工智能、机器学习、大数据”的时代，曾经发生的改变也一样都会发生。不论这一波的新词有多少，追其本质，我认为这一波的大趋势是这两个方向：&br&&ul&&li&&b&基于数据的决策机制&/b&&/li&&li&&b&算法即产品&/b&&/li&&/ul&&b&&br&1. 基于数据的决策机制&/b&&br&&br&这个是受到讨论最多的一个大趋势，不少国内的创业公司也都在这个方向耕耘。简单来说，在经历了充分信息化的发展之后，企业的各个方面的决策，不论是商业决策还是产品决策，都越来越依赖数据与分析，而不是靠直觉与灵感。因此，公司需要大量的分析师与工程师来做系统的支撑。太多的文章在讨论这个方向，我就不再论述，推荐看看 &a data-hash=&1226dd3baaf60e6904a7e& href=&//www.zhihu.com/people/1226dd3baaf60e6904a7e& class=&member_mention& data-editable=&true& data-title=&@邹昕& data-hovercard=&p$b$1226dd3baaf60e6904a7e&&@邹昕&/a&
学长的文章 &a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//36kr.com/p/5049712.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Facebook数据科学家解密数据分析驱动用户增长_36氪&/a&&br&&br&&b&2. 算法即产品&/b&&br&&br&这个方向讨论的人很少，因为门槛更高，但我认为这是影响更大的方向。一个好的数据分析系统可以帮助公司减少系统性犯错的机会，可以让公司增长更快，但很难帮助公司扩展新的业务。而很多基于机器学习的算法的出现，打开了新的世界，使得很多不可能变成了可能，会极大地提高公司的上限，让公司跑的更远。通俗一些，在一个全部都在生产马车的年代，一个好的数据分析系统可能可以帮助公司比别人公司生产性价比更好的马车，比别的公司赚更多的钱，但是，什么样的人能够帮助公司生产出第一量汽车呢？&br&&br&产品的潮流已经不仅仅是信息化、自动化了，在这些之上，是算法化。我在之前的答案里面提到 &a href=&https://www.zhihu.com/question//answer/& class=&internal&&截至 2016 年 3 月，机器学习、数据挖掘、计算机视觉等的泡沫有多大？ - 陈然的回答&/a& ，算法化大潮是一个无法阻挡的趋势。&br&&br&什么是算法化？就是让产品由算法驱动，以知乎为例，你现在能够感受到的特性比如：信息流排序、搜索、答案的排序、相关问题的推荐、邮件（通知）的推荐、话题的推荐、发现内容的推荐等等。而以后，每个人看到的知乎可能都会不一样，不仅内容，甚至颜色、排版等等。你会意识到网站里面几乎每个元素都会有算法在背后，而算法是这个产品的核心元素。&br&&br&传统的产品设计方法论已经远远不能满足算法驱动的产品了，传统的产品设计强调：用户调研，想办法了解用户需求；研究竞品，快速跟进已经被证明成功的特性等等，都已经没有办法衡量算法驱动的产品。用户调研参考的用户太少，我们要直接看到几千万用户的行为。竞品的产品也是算法驱动，没有办法通过少部分样本来观察，看不到竞品使用的模型，根本没有办法复制。&b&而更重要的是，新的特性如何被整合到模型之中，一方面必须要有对于产品本身的深刻理解，又必须对于机器学习模型本身有深刻理解，否则没有办法帮助算法改进，帮助产品改进。&/b&&br&&br&不少机器学习算法对公司的影响带来是巨大的。新的产品会提高核心KPI，降低成本，甚至拓展出新的营收渠道。而且由于难以复制，一旦建立起优势，对手也很难跟进。具体的例子数不胜数，有时间我会在专栏里写一些详细的例子，欢迎关注： &a href=&http://zhuanlan.zhihu.com/chenran& class=&internal&&Hello 陈然！ - 知乎专栏&/a&&br&&br&&b&3. Data Scientist 的视角&/b&&br&&br&之前写过一篇专栏文章，讨论过 Type A/B Data Scientist &a href=&https://zhuanlan.zhihu.com/p/& class=&internal&&抛弃幻想，谈谈现实中的数据科学家 - Hello 陈然！ - 知乎专栏&/a& 。两类数据科学家就是对应上面两个大趋势，一个偏数据分析，一个偏算法与产品的结合，而具体的职责可以看看那篇文章。&br&&br&最后总结一下，未来五年最需要的人才就是能够紧扣上面两个大趋势的人才。至于具体的技术与工具，时代在进化，需要不断保持学习，在此不表。同时，不加区分的将两个不太相同的职位统称为数据科学家，造成了对于这个职位太多误解，我也希望我的文章可以让大家对这个两个大方向看的更清楚。&br&&br&----&br&&a data-hash=&e0b5a47e282b0cc705bf& href=&//www.zhihu.com/people/e0b5a47e282b0cc705bf& class=&member_mention& data-hovercard=&p$b$e0b5a47e282b0cc705bf&&@陈然&/a&
谢邀 可以说任何时代，最需要的人，都一样，就是那些既懂得最新的技术，也懂得现在的商业环境，并且有能力把最新的技术应用到目前的市场上的人。每个时代大潮的技术不同，但是这样的趋势是没有变化的。 曾经的“互联网、信息高速公路”时代塑造了一批优秀企…
&p&&b&高能预警！！！多图杀猫！！！我是认真的！！！&/b&&/p&&p&首先发个链接：&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//www.bugman123.com/index.html& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://www.&/span&&span class=&visible&&bugman123.com/index.htm&/span&&span class=&invisible&&l&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a& 这哥们的 visualization 能力完爆所有答案（包括我的）加起来，实在是牛逼……&/p&&p&==&/p&&p&这题目都给写成这样了，我就不指望赞了。你们就当福利好了。&/p&&p&这个回答里的图都是我自己画的，盗图必…… 算了你们想拿去玩就拿去吧……&/p&&p&看到这个问题的时候我有点纠结问题里的最后一张图是怎么画的，不过仔细看了一下我觉得应该是二维空间里画的。所以 Asymptote 和 Metapost 都可以。&/p&&p&对了补充一点，在我的另一个回答里（&a href=&http://www.zhihu.com/question//answer/& class=&internal&&当别人问你的研究有什么实际价值的时候，你是怎么回答的？&/a&），我提到对于科研的价值，科研圈和大众的定义是不一样的。对于“漂亮的插图”也是一样。君不见大众媒体里少有数据图，就算有也是寥寥几笔，fancy 为主，使用符合当前大众审美的风格（比如现在是扁平、极简），测量从来不画 errorbar，甚至极简风格的连坐标轴都不画，一条颜色风骚的曲线牛逼闪闪。对于大众来说，看起来牛逼、fancy 才是漂亮。但是在科研圈里显然不是这样，而且不同的学科之间对图的严谨、清晰程度的要求也不一样。所以单纯地说一个插图“漂亮”其实没什么意义。&/p&&p&——————————————
正文：&/p&&p&我觉得这个问题让我答简直太合适了…… 只要是用来画图的玩意我基本都用过，也都会。这个回答主要介绍工具，为什么不说方法呢？因为感觉好像没什么好说的，你觉得什么地方难看，改一下就行了啊…… 从最简单的开始吧。&/p&&ul&&li&菜鸟级：
&/li&&/ul&&br&&p&&b&Matlab, Mathematica&/b& 和 &b&R&/b& 就不说了。&/p&&p&&b&Python 有个著名的库叫 Matplotlib&/b&, 主要用来数据作图，但本身带有层次较低的 API, 原则上可以用来画任意种类的图。这玩意自带 TeX 数学语法。数据作图效果这样：&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/50/b97f00d11a7826fbbe12a8_b.jpg& data-rawwidth=&512& data-rawheight=&512& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&512& data-original=&https://pic3.zhimg.com/50/b97f00d11a7826fbbe12a8_r.jpg&&&/figure&&br&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/50/8b13fda01e_b.jpg& data-rawwidth=&512& data-rawheight=&358& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&512& data-original=&https://pic4.zhimg.com/50/8b13fda01e_r.jpg&&&/figure&&br&&br&&p&丧病一点可以这样：&/p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/50/acf34b8de12a020c886560bcc1d8e942_b.jpg& data-rawwidth=&2242& data-rawheight=&1796& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&2242& data-original=&https://pic2.zhimg.com/50/acf34b8de12a020c886560bcc1d8e942_r.jpg&&&/figure&&p&这种牛逼闪闪的等高线也是小意思~~&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/50/15152d9bba9f55d50e15d1a60ca5bce4_b.jpg& data-rawwidth=&696& data-rawheight=&343& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&696& data-original=&https://pic3.zhimg.com/50/15152d9bba9f55d50e15d1a60ca5bce4_r.jpg&&&/figure&&br&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/50/2fcc83b26d958e074c6aabe330a970ae_b.jpg& data-rawwidth=&512& data-rawheight=&512& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&512& data-original=&https://pic4.zhimg.com/50/2fcc83b26d958e074c6aabe330a970ae_r.jpg&&&/figure&&br&&p&这么多点也是没问题的：&/p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/50/1824265eaac0a1b7cd7f_b.jpg& data-rawwidth=&893& data-rawheight=&657& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&893& data-original=&https://pic2.zhimg.com/50/1824265eaac0a1b7cd7f_r.jpg&&&/figure&&br&&p&这玩意极其的灵活，比如 Mathematica 有个功能就是画函数曲线的时候自动选择合适的采样率，斜率或者曲率比较大的地方会自动使用高采样率。于是我在 Python 里也实现了一个，这样就可以用 Matplotlib 无脑画函数曲线了，比如这样：&/p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/50/5c3ddfb431fe66_b.jpg& data-rawwidth=&576& data-rawheight=&357& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&576& data-original=&https://pic2.zhimg.com/50/5c3ddfb431fe66_r.jpg&&&/figure&&br&&br&&p&&b&Gnuplot&/b&. 纯画图方面与 Matplotlib 不相上下，优点是快，超级快。图就不放了，和 Matplotlib 差不多。&/p&&ul&&li&普通级：
&/li&&/ul&&br&&p&&b&Metapost. &/b&脱离菜鸟级以后，我们离开了 API 和程序的地盘，开始撸绘图语言。首先当然要介绍大名鼎鼎的 Metapost. 这货的历史最早要追溯到 Knuth 大神设计的 Metafont, 但是 Metafont 是用来制作字体的，于是一帮人仿照 Metafont 设计了通用绘图语言 Metapost. 写程序画图相对于使用 GUI 工具来说最大的好处就是可以精确地控制，和自动化。这种绘图语言尤其适合画示意图。还是上图吧……&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/50/6c051c72b1f5c63dcece_b.jpg& data-rawwidth=&349& data-rawheight=&252& class=&content_image& width=&349&&&/figure&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/50/82baa59adbdef4b22a1ef_b.jpg& data-rawwidth=&398& data-rawheight=&256& class=&content_image& width=&398&&&/figure&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/50/7a5551adaca9_b.jpg& data-rawwidth=&512& data-rawheight=&364& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&512& data-original=&https://pic2.zhimg.com/50/7a5551adaca9_r.jpg&&&/figure&&br&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/50/32fe50cafcff4def44f1d_b.jpg& data-rawwidth=&149& data-rawheight=&140& class=&content_image& width=&149&&&/figure&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/50/43cdbabaed1d4a04fd7ff9_b.jpg& data-rawwidth=&124& data-rawheight=&208& class=&content_image& width=&124&&&/figure&&br&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/50/45ea77ee1a8f8ead51f5e059a766961c_b.jpg& data-rawwidth=&421& data-rawheight=&198& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&421& data-original=&https://pic4.zhimg.com/50/45ea77ee1a8f8ead51f5e059a766961c_r.jpg&&&/figure&&br&&p&费曼图什么的简直就是不在话下…… 其实我是不太明白为什么有些软件画出的费曼图那么难看的……&/p&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/50/b8e2d2717a_b.jpg& data-rawwidth=&176& data-rawheight=&123& class=&content_image& width=&176&&&/figure&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/50/1603236dba024add0def_b.jpg& data-rawwidth=&515& data-rawheight=&109& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&515& data-original=&https://pic1.zhimg.com/50/1603236dba024add0def_r.jpg&&&/figure&&br&&p&然后这是我用 Metapost 给我的统计力学笔记撸的封面：&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/50/0d55cac05b_b.jpg& data-rawwidth=&544& data-rawheight=&704& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&544& data-original=&https://pic3.zhimg.com/50/0d55cac05b_r.jpg&&&/figure&&br&&p&&b&Asymptote&/b&. 有一小撮人用 Metapost 不爽，毕竟语法太古老了，于是搞出了类 C++ 语法的面向对象语言 Asymptote, 也是醉了…… 除了写出来比 metapost 好看一些意外，基本上差不多：&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/50/a362477fec224b47cc1f2c2c7e4e2312_b.jpg& data-rawwidth=&270& data-rawheight=&220& class=&content_image& width=&270&&&/figure&&br&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/50/82e287d399a98dfccdde9b_b.jpg& data-rawwidth=&268& data-rawheight=&225& class=&content_image& width=&268&&&/figure&&br&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/50/e6f0b5fdde67c90f60df11b_b.jpg& data-rawwidth=&563& data-rawheight=&304& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&563& data-original=&https://pic1.zhimg.com/50/e6f0b5fdde67c90f60df11b_r.jpg&&&/figure&&br&&p&初中几何题都是可以的。&/p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/50/542af1bdc98cc_b.jpg& data-rawwidth=&266& data-rawheight=&285& class=&content_image& width=&266&&&/figure&&br&&p&这玩意比较逆天的功能是 3D 矢量作图~~ 你看我这么一比划，你不就知道面心立方&/p&&p&的晶胞是什么样的了么~~&/p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/50/9b1ce1f9eabe3caea80d6b_b.jpg& data-rawwidth=&343& data-rawheight=&264& class=&content_image& width=&343&&&/figure&&p&你看我这么一笔划，你不就知道 RGB 空间是怎么嵌在 xyz 空间里的了么~~&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/50/v2-7dde6f8dd3cb1c06884acad9c5681892_b.jpg& data-rawwidth=&454& data-rawheight=&478& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&454& data-original=&https://pic3.zhimg.com/50/v2-7dde6f8dd3cb1c06884acad9c5681892_r.jpg&&&/figure&&p&继续&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/50/2f2f8df837abfed2e289_b.jpg& data-rawwidth=&398& data-rawheight=&386& class=&content_image& width=&398&&&/figure&&p&嗯，还有好多图懒得找了，Asymptote 就先这样吧。&/p&&p&&b&……&/b& &b&……&/b& &b&……&/b&&/p&&br&&p&&更新 &
最近又折腾了一下传说中的 &a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//d3js.org/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&D3.js&/a&. 这个东西的核心实际上是一套 selector 实现和把数据绑定到 DOM 上的机制，非常紧凑。然后 HTML 的 DOM 里可以包含 SVG, 这就很好玩了。&/p&&p&我试了一下数据作图&/p&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/50/7c12ae945a1ba_b.jpg& data-rawwidth=&1508& data-rawheight=&910& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1508& data-original=&https://pic1.zhimg.com/50/7c12ae945a1ba_r.jpg&&&/figure&&br&&p&然后顺便撸了个 &a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//darksair.org/game-of-life/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Game of Life&/a&, 你们可以玩玩~~ （暂不支持移动端……），长这样：&/p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/50/0dc84de4c2bcb10b47ffcaf68673b23c_b.jpg& data-rawwidth=&765& data-rawheight=&546& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&765& data-original=&https://pic2.zhimg.com/50/0dc84de4c2bcb10b47ffcaf68673b23c_r.jpg&&&/figure&&br&&p&看上去挺好用，对吧？但是！！这个东西其实并不是特别适合给论文出图，原因是你用的时候需要把 SVG 保存下来。SVG 是 DOM 的一部分，一般只能用 Javascript 把 SVG 序列化，然后抛出一个文件让你在浏览器里下载，或者打开一个新窗口你手动另存为什么的，这不是关键，关键是我们写 SVG 的时候经常会用 CSS 来指定样式，这样如果你需要所有的线都粗一点，只要改下 CSS 就好，不用碰逻辑。然而你序列化 SVG 的时候是没法同时序列化 CSS 的（吧？）……………………………………
&/更新&&/p&&ul&&li&&b&地狱级：&/b& &/li&&/ul&&br&&p&这个级别的工具当之无愧地给了 Postscript 这个基于堆栈的底层页面描述语言，这个语言是如此的强大，以至于 Adobe 后来不得不发展了简化版（更易于实现）：EPS 和 PDF.
这个语言的神奇之处就是它底层到用户几乎忘了它的存在，但同时它写起来却不是很费劲。如果你玩过 RPN 计算器，就很容易理解 PS 的逻辑。这玩意最大的好处它的语法十分简单，无论你用什么语言来计算，都可以方便地生成 PS 代码，而不需要考虑你用的语言是否有好用的绘图 API. 比如我之前玩元胞自动机的时候就可以用计算的代码直接生成图形：&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/50/400b08acd8be422b50ee1c_b.jpg& data-rawwidth=&455& data-rawheight=&455& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&455& data-original=&https://pic3.zhimg.com/50/400b08acd8be422b50ee1c_r.jpg&&&/figure&&p&放大一点可以看到我在图上直接写了格点的编号，方便调试~~&/p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/50/9fc81fd9e69eb864ec1c46f12a515e96_b.jpg& data-rawwidth=&1570& data-rawheight=&920& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1570& data-original=&https://pic2.zhimg.com/50/9fc81fd9e69eb864ec1c46f12a515e96_r.jpg&&&/figure&&br&&ul&&li&奇葩级：
&/li&&/ul&&br&&p&最后这}