数据可视化领域最为重要的工具之一！-轻识

大家好，我是宝器。

众所周知，数据分析在日常处理数据可视化时，经常会借助 Python 或和其开源库，来完成数据的录入、处理、分析与可视化等一系列操作。但是，其中大部分都属于繁琐且极具重复性的工作。

那么，有没有一款工具，可以帮助我们尽可能减轻这方面压力，大幅提升工作效率呢？

答案是有的。

前几天，我在逛 Reddit 时，偶然看到一个令我颇为惊艳的数据分析工具，叫 RawGraphs，今天便跟大家简单介绍一下。

2013 年，来自米兰理工大学的一个研究室 DensityDesign，正式发布了 RAWGraphs。

项目诞生的初衷，主要是在于帮助设计师与开发者，打通电子表格应用与矢量图形编辑器之间的桥梁，让数据与图形的对接，变得更加流畅丝滑。

在 RAWGraphs 发布后，便受到多方赞赏，不少人认为它将是数据可视化领域最为重要的工具之一。

从功能上看，它的核心功能，在于能通过粘贴或上传表格数据，快速生成数据可视化图形，以此减轻开发者的工作负担。

整个工作流程大致分为四步，分别是：数据插入 - 图形生成 - 数据探索 - 可视化图形导出。

在插入数据时，RAWGraphs 会借助分隔符，来对数据进行分类处理。

因此，开发者可通过复制粘贴，快速插入来自 CSV、TSV、Excel 的数据。

就像下面这样：

在数据安全方面，团队开发者表示，整个数据录入过程，都由 Web 浏览器前端进行处理，不会通过后端上传或存储数据，因此可最大可能保证你的数据安全性。

由于该工具面向的是开发者、设计师与产品经理，因此在图形可视化选项上，也提供了瀑布图、条形图、饼状图、散点图等多种不同图表样式，供大家参考选择。

如果你觉得上面那些图标样式还满足不了你，也可以根据自己的喜好，用工具提供的图表创建与编辑 API，来自行编写样式，扩展性简直不要太强！

由于图表的创建不是本篇文章讨论重点，因此按下不表，感兴趣的同学，可看该项目的 GitHub WiKi：

https://github.com/rawgraphs/rawgraphs-app/wiki/Adding-New-Charts

成功将数据可视化之后，下一步我们要做的，就是在 Web 上快速进行数据探索。

通过工具的拖拽功能，就可以很便捷的实现数据与可视化图形间的实时映射，让你在第一时间，得到视觉上的感官反馈。

最后一步，就是导出数据生成的可视化图表，工具提供 SVG 与 PNG 两种格式的图片导出格式。

如果你想进行后续加工，可以将其导入至 Photoshop、Sketch 等矢量图形编辑器中，做进一步修改。

上面聊的，基本就是 RAWGraphs 的所有核心功能了。

该项目从 2013 年开源至今，已累积 7700+ Star，实实在在帮助不少从业人员减缓了工作压力。

觉得这个项目对你有所帮助的，也可在 GitHub 上给开发团队点个 Star。

另外，蚂蚁金服技术团队这两年也出过一款类似产品，叫 ChartCube。

产品交互与用户体验，对中文使用者会更友好一点，不过代码没有开源，感兴趣的也可以看下。

地址：https://chartcube.alipay.com/

·················END·················

数据可视化领域最为重要的工具之一！