在推荐工具之前，我们要先把数据可视化和 信息可视化分清楚，狭义上的数据可视化指的是将数据用统计图表方式呈现，而信息可视化则是将非数字的信息进行可视化。
我们常常听说的数据可视化大多指狭义的数据可视化以及部分信息可视化。根据数据类型和性质的差异，经常分为以下几种类型：
统计数据可视化：用于对统计数据进行展示、分析，一般都是以数据库表的形式提供，常见的有 HighCharts、ECharts、G2、Chart.js 、FineBI等等；关系数据可视化：主要表现为节点和边的关系，比如流程图、网络图、UML 图、力导图等。常见的关系可视化类库有 mxGraph、JointJS、GoJS、G6 等；地理空间数据可视化：常见类库如 Leaflet、Turf、Polymaps 等等；还有时间序列数据可视化（如 timeline）、文本数据可视化（如 worldcloud）等等；然后下面我再来盘点几个大数据可视化常用的工具：
一、D3D3.js 是一个基于数据操作文档的 JavaScript 库。 D3 可以将强大的可视化组件和数据驱动的 DOM 操作方法完美结合。
评价：
FineBI做到了自助式分析，图表类型丰富，数据分析功能较强大，钻取，筛选，分组等功能都有。但是对于普通没有IT基础的人来说，要想真正熟练地掌握finebi，还是有一定的难度的，需要花上几天，但是这个难度相比Excel的VBA学习还是低不少的。
三、HighChartsHighCharts 是一个用纯 JavaScript 编写的图表库， 能够简单便捷的在 Web 应用上添加交互性图表。这是在 Web 上使用最广泛的图表，企业使用需要购买商业授权。
ECharts 的优劣：
丰富的图表类型，覆盖主流常规的统计图表配置项驱动，三级个性化图表样式管理移动端优化，交互和布局适配，按需打包深度的交互式数据探索地理特效（百度迁徙，百度人气，公交轨迹等效果）灵活性上不如 Vega 等基于图形语法的类库复杂关系型图表比较难定制ECharts 能很好满足传统图表需求，但在高度灵活多样化的可视需求面前，需要另寻出路。
五、LeafletLeaflet 是面向移动设备的交互式地图的 JavaScript 库。 测量的 JS 只有大约 38 KB，它具有大多数开发人员需要的所有映射功能。
Vega 的优劣：
完全基于 JSON 语法，提供从数据到图形的映射规则支持常见的交互语法复杂的语法设计，使用和学习成本很高Vega 在学术上有着比较完美的语法设计，但在工程易用性上比较欠缺。
七、deck.gldeck.gl 是 Uber 可视化团队基于 WebGL 开发的面向大数据分析的可视化类库。
G2 的优劣：
简单、易用完备的可视化编码强大的扩展能力语法需要一定学习成本十、G6G6 是一个由纯 JavaScript 编写的关系数据可视化类库，提供了基本的网图和树图功能，并支持多种内置布局。G6 提供了查看和编辑两种视图，开发者可基于 G6 对关系图快速进行二次开发。
