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「超级表格微视频」第十期
提升效率、 增强免疫力，尽在超级表格微视频！
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    如何绘制统计图
   
  
  

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统计图
     
    
   
   

    

     

      

     
    
    

     

      

     
    
   
  
 
 


 
这是一张第一季度工资表，包括了1、2、3月的各个部门所发的工资明细。
 


 
基于这张表，我们利用超级表格可以绘制一张统计图。统计该表格记录数中各个部门的数量。
 

 
我们也可以按照月份进行统计。
 

  

 
当然，也可以统计到各个月份不同部门的所发的工资金额，
 以及整个季度，不同部门所发的工资金额。
 


 


 

  

   

    
统计图功能个性化十足，不同的搭配可以得到不同的效果。合理的运用超级表格统计图功能，能够帮助大家方便、直观地进行数据分析，大大地提升工作效率。
    


   
   
超级表格统计图
   

    


   
  
 
 


 

  

   

    

     

      

     
    
    

     

      

     
    
   
   

    

     

      
How   to
     
    
    

     

      
绘制统计图
     
    
   
   

    

     

      

     
    
    

     

      

       

      
     
    
   
  
 
 
第一步：有一张需要进行绘图统计的表格。
 
例如这张工资明细表中有月份列、每个人所处的部门列以及每个人所发的工资列。
 


 
注意：工资列一定要将列类型设置为【数字】，否则无法将工资列作为Y轴进行统计图的绘制。
 

第二步：表格数据整理完毕后，点击屏幕右上角的「视图」→创建统计图
 
统计图的设置界面分别是统计图的统计范围、统计图的绘制设置以及统计图的预览。
 

 


 
第三步：行数统计模式

 
系列指的是统计的直接对象，而行数统计模式指的是对系列的个数统计。
 
例如此时，我们以部门作为系列进行行数统计就可以非常直观的看到市场部、技术部和运营部在该表格中出现的次数。

 


 
类别指的是我们可以将统计对象基于某个维度进行分类处理。
 
例如我们把部门作为系列，而把类别选择为月份，点击预览后，则可以统计不同月份的各部门数量。
 


 
去掉类别勾选后，又能够统计整个季度的各部门数量。
 


 

  

   

    

     

      

     
    
    

     

      

     
    
   
   

    

     

      
How     to
     
    
    

     

      
统计工资金额
     
    
   
   

    

     

      

     
    
    

     

      

     
    
   
  
 
 


 
列值计算模式

 
当不勾选列值计算时，Y轴默认的是数量，而勾选列值计算后，会弹出一个Y轴的选择框。在这里可以进行Y轴的选择，从而代替行数计算模式下的数量。
 


 
注意：这里的Y轴只能选择原表格中“数字”列类型的列。因此，这里我们可以选择工资。
 
点击预览后，就可以直接显示整个季度发往各个部门的工资金额。
 



 
共享统计图视图
 
绘制好的统计图会作为一个视图保存下来，我们可以通过共享表格的方式，将该统计图视图单独的共享出去
 


 
协作者登录后可以直接打开看到统计图，并且统计图会随着原数据表中数据的变动自动更新。
 

  

 
 

  
  
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目录
 
一、量化交易概述
 
1、量化交易（投资方法）
 
2、算法交易（自动交易、黑盒交易或机器交易）
 
3、量化策略
 
4、量化选股
 
5、股票回测
 
二、股票数据
 
三、股票数据分析
 
1、导入股票时间序列数据
 
2、绘制股票成交量的时间序列图
 
3、绘制股票收盘价和成交量的时间序列图
 
3、绘制K线图（蜡烛图）
 
（1）K线图理论
 
（2）K线图绘制
 
4、股票指标相关性分析
 
（1）相关关系分析
 
（2）相关系数（Correlation coefficient）分析
 
5、移动平均线
 

一、量化交易概述
 
1、量化交易（投资方法）
 
以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，极大地减少了投资者情绪波动的影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。
 
量化交易一般会经过海量数据仿真测试和模拟操作等手段进行检验，并依据一定的风险管理算法进行仓位和资金配置，实现风险最小化和收益最大化，但往往也会存在一定的潜在风险。
 
2、算法交易（自动交易、黑盒交易或机器交易）
 
通过设计算法，利用计算机程序发出交易指令的方法。在交易中，程序可以决定的范围包括交易时间的选择、交易的价格，甚至包括最后需要成交的资产数量。
 
3、量化策略
 
使用计算机作为工具，通过一套固定的逻辑来分析、判断和决策。量化策略既可以自动执行，也可以人工执行。
 
一个完整的策略需要包含输入、策略处理逻辑、输出；策略处理逻辑需要考虑选股、择时、仓位管理和止盈止损等因素。
 
4、量化选股
 
用量化的方法选择确定的投资组合，期望这样的投资组合可以获得超越大盘的投资收益。
 
常用的量化选股模型：多因子选股模型、行业轮动选股、风格轮动模型、资金流模型、动量反转模型、一致预期模型、趋势跟踪选股等。
 
5、股票回测
 
将交易策略在历史数据中进行合理验证的过程。
 
股票回测的意义：策略筛选、策略优化、策略验证。
 
二、股票数据
 
部分股票数据如下：
 
 
该支股票数据包含了开盘价、最高价、最低价、收盘价、成交量、市值、换手率、pe和pb这9种指标。
 
 
股票指标名称
 
 
指标含义
 
 
开盘价（open）
 
 
每个交易日开市后的第一笔每股买卖成交价格
 
 
最高价（high）
 
最低价（low）
 
 
最高价是好的卖出价格，最低价是好的买进价格，可根据价格极差判断股价的波动程度和是否超出常态范围
 
 
收盘价（close）
 
 
最后一笔交易前一分钟所有交易的成交量加权平均价，无论当天股价如何振荡，最终将定格在收盘价上
 
 
成交量（volume）
 
 
指一个时间单位内对某项交易成交的数量，可根据成交量的增加幅度或减少幅度来判断股票趋势，预测市场供求关系和活跃程度
 
 
市值（market value）
 
 
市场价格总值，可以市值的增加幅度或减少幅度来衡量该种股票发行公司的经营状况
 
 
换手率（turnover）
 
 
“换手率”也称“周转率”，指在一定时间内市场中股票转手买卖的频率，是反映股票流通性强弱的指标之一
 
 
pe
 
 
市盈率, 股票价格除以每股盈利的比率，评估股价水平是否合理的指标之一，反应企业近期表现，可根据其大小判断投资回收期的长短和投资风险大小
 
 
pb
 
 
市净率，股价除以账面价值，可衡量该种股票的投资价值和投资风险
 
三、股票数据分析
 
1、导入股票时间序列数据
 
from pandas import read_excel
## 读取excel文件，并将‘日期’列解析为日期时间格式,并设为索引
stock_data=read_excel('stock_data/600000.SH.xlsx',parse_dates=['日期'],index_col='日期')
stock_data.drop('交易日期', axis=1, inplace=True) #删除第二列’交易日期‘
stock_data.index.name='日期' #日期为索引列
#将数据按日期这一列排序（保证后续计算收益率的正确性）
stock_data=stock_data.sort_values(by='日期')
# 打印数据的前5行
print(stock_data.head())
 
 
要得到数据的更多信息，可以使用.info()方法。它告诉我们该数据一共有1481行，索引是时间格式，日期从2013年1月4日到2019年3月14日。总共有9列，并列出了每一列的名称和数据格式，并且没有缺失值，其中pb为1434行，即末尾是缺失值。
 
print(stock_data.info())
 
 
2、绘制股票成交量的时间序列图
 
 绘制股票在2013年到2019年的日成交量的时间序列图。
 
以时间为横坐标，每日的成交量为纵坐标，做折线图，可以观察股票成交量随时间的变化情况。这里直接用DataFrame数据自带的作图工具（该工具能够快速做图，并自动优化图形输出形式）
 
import matplotlib.pyplot as plt
stock_data['成交量'].plot(grid=True,color='red',label='600000.SH')
plt.title('2013-2019 volume', fontsize='9')
plt.ylabel('volume', fontsize='8')
plt.xlabel('date', fontsize='8')
plt.legend(loc='best',fontsize='small')
plt.show()
 
 结果为：
 
 
3、绘制股票收盘价和成交量的时间序列图
 
绘制股票在2016年3月份—2017年12月份的日收盘价和日成交量的时间序列图，因为它们的数值差异很大，所以采用两套纵坐标系来做图。
 
stock_data.index.name='date' #日期为索引列
#对股票数据的列名重新命名
stock_data.columns=['open','high','low','close','volume','market_value','turnover','pe','pb']
data=stock_data.loc['2016-02-15':'2017-12-29']  #获取某个时间段内的时间序列数据
data[['close','volume']].plot(secondary_y='volume',grid=True)
plt.title('2016-2017 close and volume', fontsize='9')
plt.show()
 
结果为：
 
 
3、绘制K线图（蜡烛图）
 
（1）K线图理论
 
绘制方法：首先我们找到该日或某一周期的最高和最低价，垂直地连成一条直线；然后再找出当日或某一周期的开市和收市价，把这二个价位连接成一条狭长的长方柱体。假如当日或某一周期的收市价较开市价为高（即低开高收），我们便以红色来表示，或是在柱体上留白，这种柱体就称之为"阳线"。如果当日或某一周期的收市价较开市价为低（即高开低收），我们则以绿色表示，又或是在住柱上涂黑色，这柱体就是"阴线"了。
 
表示意义：能够全面透彻地观察到市场的真正变化。我们从K线图中，既可看到股价（或大市）的趋势，也同时可以了解到每日市况的波动情形。
 
 
（2）K线图绘制
 
首先，安装 mpl_finance 模块（pip install mpl_finance）
 
使用mpl_finance 模块中的candlestick_ohlc() 函数绘制K线图。
 
下面定义了pandas_candlestick_ohlc()函数来绘制适用于本文数据的K线图，其中大部分代码都是在设置坐标轴的格式。
 
 绘制股票在2013年3月份每日的开盘价，最高价，最低价，收盘价的K线图。
 
import numpy as np
from mpl_finance import candlestick_ohlc
from matplotlib.dates import DateFormatter, WeekdayLocator, DayLocator, MONDAY,date2num

#定义绘制K线图的函数
def pandas_candlestick_ohlc(stock_data, otherseries=None):
    # 设置绘图参数，主要是坐标轴
    mondays = WeekdayLocator(MONDAY)
    alldays = DayLocator()
    dayFormatter = DateFormatter('%d')

    fig, ax = plt.subplots()
    fig.subplots_adjust(bottom=0.2)
    if stock_data.index[-1] - stock_data.index[0] < pd.Timedelta('730 days'):
        weekFormatter = DateFormatter('%b %d')
        ax.xaxis.set_major_locator(mondays)
        ax.xaxis.set_minor_locator(alldays)
    else:
        weekFormatter = DateFormatter('%b %d, %Y')
    ax.xaxis.set_major_formatter(weekFormatter)
    ax.grid(True)

    # 创建K线图
    stock_array = np.array(stock_data.reset_index()[['date','open','high','low','close']])
    stock_array[:,0] = date2num(stock_array[:,0])
    candlestick_ohlc(ax, stock_array, colorup = "red", colordown="green", width=0.6)

    # 可同时绘制其他折线图
    if otherseries is not None:
        for each in otherseries:
            plt.plot(stock_data[each], label=each)
        plt.legend()

    ax.xaxis_date()
    ax.autoscale_view()
    plt.setp(plt.gca().get_xticklabels(), rotation=45, horizontalalignment='right')
    plt.show()

stock_data.index.name='date' #日期为索引列
#对股票数据的列名重新命名
stock_data.columns=['open','high','low','close','volume','market_value','turnover','pe','pb']
data=stock_data.loc['2016-02-15':'2016-03-31']  #获取某个时间段内的时间序列数据
pandas_candlestick_ohlc(data)
 
 结果为：
 
 
 该图红色代表上涨，绿色代表下跌。
 
4、股票指标相关性分析
 
（1）相关关系分析
 
下面挑选了部分代表性的指标，并使用pandas.scatter_matrix()函数，将各项指标数据两两关联做散点图，对角线是每个指标数据的直方图。指标包括：成交量、市值、换手率、pe、pb。
 
from pandas.plotting import scatter_matrix
#换手率字符串类型转换为浮点型函数
def str_to_float(s):
    s=s[:-1]
    s_float=float(s)
    return s_float
stock_data['换手率']=stock_data['换手率'].apply(str_to_float)#换手率字符串类型转换为浮点型
#对股票数据的列名重新命名
stock_data.columns=['open','high','low','close','volume','market_value','turnover','pe','pb']
data=stock_data.loc['2018-01-02':'2018-12-28']  #获取某个时间段内的时间序列数据
scatter_matrix(data[['volume','market_value','turnover','pe','pb']])
plt.show()
 
 
从图中可以明显发现成交量（volume）和换手率（turnover）有非常明显的线性关系；pe和pb有非常明显的线性关系；市值（marker_value）分别和pe、pb有非常明显的线性关系。所以我们可以将换手率、市值、pe这三个指标去除，这里使用了相关性关系来实现数据降维。
 
注意：相关表和相关图可反映两个变量之间的相互关系及其相关方向，但无法确切地表明两个变量之间相关的程度。
 
（2）相关系数（Correlation coefficient）分析
 
相关系数是用以反映变量之间相关关系密切程度的统计指标。
 
 
我们可以使用numpy.corrcof()来直接计算各指标数据间的相关系数。
 
#换手率字符串类型转换为浮点型函数
def str_to_float(s):
    s=s[:-1]
    s_float=float(s)
    return s_float
stock_data['换手率']=stock_data['换手率'].apply(str_to_float)#换手率字符串类型转换为浮点型
#对股票数据的列名重新命名
stock_data.columns=['open','high','low','close','volume','market_value','turnover','pe','pb']
data=stock_data.loc['2018-01-02':'2018-12-28']  #获取某个时间段内的时间序列数据
cov=np.corrcoef(data[['volume','market_value','turnover','pe','pb']].T)
print(cov)
 
结果为：
 
 
看数字还是不够方便，所以继续将上述相关系数矩阵转换成图形，使用matplotlib.pyplot.matshow() 将矩阵可视化。如下图所示，其中用颜色来代表相关系数。
 
cov=np.corrcoef(data[['volume','market_value','turnover','pe','pb']].T)
img=plt.matshow(cov)
plt.colorbar(img,ticks=[-1,0,1])
plt.show()
 
 
从图中可以看出，0和2的相关系数非常大，即成交量（volume）和转手率（turnover）强烈正相关，查看相关系数矩阵，数值为1；1、3和4相关系数非常大，即市值，pe和pe强烈正相关，查看相关系数矩阵，其数值为1。
 
相关性分析总结：用矩阵图表的方式分析多个指标或观察指标间的相关系数矩阵可以迅速找到了强相关的指标。
 
5、移动平均线
 
移动平均线（Moving Average，MA）是用统计分析的方法，将一定时期内的证券价格（指数）加以平均，并把不同时间的平均值连接起来，形成一根MA，用以观察证券价格变动趋势的一种技术指标。
 
使用股票数据中每日的收盘价，算出5日均价和20日均价，并将均价的折线图（也称移动平均线）与K线图画在一起。
 
选取该股票2013-03-11日——2016-05-31的数据进行模拟。
 
stock_data['close_mean5']=np.round(stock_data['close'].rolling(window=5,center=False).mean(),2)
stock_data['close_mean20']=np.round(stock_data['close'].rolling(window=20,center=False).mean(),2)
data=stock_data.loc['2016-03-11':'2016-05-31']  #获取某个时间段内的时间序列数据
pandas_candlestick_ohlc(data,['close_mean5','close_mean20'])
 
 
移动平均线具有抹平短期波动的作用，更能反映长期的走势。观察上图，比较5日均线和20日均线，特别是关注它们的交叉点，这些是交易的时机。移动平均线策略，最简单的方式就是：当5日均线从下方超越20日均线时，买入股票，当5日均线从上方越到20日均线之下时，卖出股票。
 
为了找出交易的时机，我们计算5日均价和20日均价的差值，并取其正负号，作于下图。当图中水平线出现跳跃的时候就是交易时机。
 
stock_data['close_m5-20']=stock_data['close_mean5']-stock_data['close_mean20']
stock_data['diff']=np.sign(stock_data['close_m5-20'])
data=stock_data.loc['2016-03-11':'2016-05-31']  #获取某个时间段内的时间序列数据
data['diff'].plot(ylim=(-2,2)).axhline(y=0,color='black',lw=2)
plt.show()
 
 
为了更方便观察，上述计算得到的均价差值，再取其相邻日期的差值，得到信号指标。当信号为1时，表示买入股票；当信号为-1时，表示卖出股票；当信号为0时，不进行任何操作。
 
data['signal'] = np.sign(data['diff'] - data['diff'].shift(1))
data['signal'].plot(ylim=(-2,2))
plt.show()
 
 
从上图中看出，一共有三轮买进和卖出的时机。
 
看一下下这三轮交易详情：
 
trade = pd.concat([  pd.DataFrame({"price": data.loc[data["signal"] == 1, "close"],"operation": "Buy"}),
                     pd.DataFrame({"price": data.loc[data["signal"] == -1, "close"],"operation": "Sell"})  ])
trade.sort_index(inplace=True)
print(trade)
 
 
上述表格列出了交易日期、操作和当天的价格。但是发现这三轮交易的卖出价都小于买入价，实际上按上述方法交易是亏本了！
 
这里的分析只是演示移动平均线策略的思想，而并非真正的投资建议。
 
如果考虑更长的时间跨度，比如2年、5年，并考虑更长的均线，比如将20日均线和50日均线比较；虽然过程中也有亏损的时候，但赢的概率更大。
 
 
 
 
 
 
 
 
 
参考：
 
1、基于移动平均的交易策略
 
2、数据分析实践之路
 
 

今天给大家分享的是在数据分析中很重要的一环，也就是描述统计。在百科的解释中，描述统计是通过图表或数学方法，对数据资料进行整理、分析，并对数据的分布状态、数字特征和随机变量之间关系进行估计和描述的方法。描述统计分为集中趋势分析和离中趋势分析和相关分析三大部分。在这三个部分当中，集中趋势主要是靠数据当中的平均数、中数、众数等统计指标来表示。离中趋势主要是靠数据当中的四分差、平均差、方差和标准差等统计指标来进行研究。最后一个相关分析之前有跟大家介绍过，主要是看数据之间是否存在统计学上的关联性并进行分析和研究。
 
我们今天主要是介绍一下针对我们的数据如何用EXCEL进行描述统计分析。我们先来看一下我们今天需要用到的数据：
 
 
如上图所示，为某班级期中考试部分同学考试成绩，现在我们需要针对这部分同学成绩进行描述统计分析。
 
一般来说，样本数据分布区间、标准差等都是描述样本数据范围及波动大小的统计量，但是如果我们直接进行计算会较为繁琐。因为这些都是描述样本数据的常用变量，所以我们直接使用 Excel 数据分析中的“描述统计”就可以直接得出我们需要的结果。
 
在开始的时候，我们需要在数据栏中的分析模块里选择数据分析（如果大家的EXCEL中没有此模块需要单独添加，在之前最早的文章中有给大家分享过如何进行添加）。在弹出的数据分析框中选择描述统计即可弹出描述统计分析界面：
 
 
 
按上图来选择我们所需要的描述统计相关输出数值，点击确定以后就会出现如下输出界面：
 
 
在输出的区域当中，我们能够看到，这里面有平均值、标准误差(相对于平均值)、中值、众数、标准偏差、方差、峰值、偏斜度、极差、最小值、最大值、总和、样本总个数、最大值、最小值和置信度这些输出结果。我们应该怎么来解读这些数呢？
 
在输出的这些数里面，我们针对其中部分数值来给大家解释一下：
 
中值：排序后位于中间的数据的值；
 
众数：在整个样本数据当中出现次数最多的值；
 
峰度：用来衡量数据分布起伏变化的指标，以正态分布为基准，比其平缓时值为正，反
 
之则为负；
 
偏度：用来衡量数据峰值偏移的指数，根据峰值所处位置在均值左侧或者右侧分别表示为正值或负值；
 
极差：最大值与最小值的差；
 
第 K 大(小)值：输出表的某一行中包含每个数据区域中的第 k 个最大(小)值；
 
置信度：数值 95% 可用来计算在显著性水平为 5% 时的平均值置信度。
 
以上就是我们针对样本数据作出的描述统计分析，在一般的分析当中，我们主要是通过描述统计来对我们的样本数据进行一个总的观察，在描述统计中我们基本上就能够对我们的数据有一个基本的认识，从而能够有效的进行其他分析。例如在问卷分析当中我们可以通过描述统计对我们被调查的对象有一个大概的了解，从而决定我们其他分析应该如何继续进行。
 
描述统计分析是一个比较简单的分析，在统计学软件中都会有相应的模块，今天先跟大家分享了在EXCEL中如何进行分析，大家可以自己拿一些数据进行尝试，看看是不是在描述统计分析以后会对我们的数据样本有更清晰和直观的认识。
 
**文章来自公众号【小白数据营】**
 
大家可以私信我进入到交流群中参与讨论和交流。

 
                                         可视化设计框架
 
这些框架，类库或者工具是从30多款主流软件分析对比筛选得出，读者可以根据自己需要进行进一步筛选。
 
一．     Flex：
 
Flex是什么？
 
      Flex是一个免费的开放源框架，可用于构建交互性较高、具有表现力的 Web应用程序，这些应用程序一致地部署在所有主要浏览器、桌面和操作系统中。Flex提供一个现代、基于标准的语言和编程模型，该模型支持公共设计模式。使用基于 XML的声明性语言 MXML描述 UI布局和行为，使用面向对象的 ActionScript 3.0编程语言创建客户端逻辑。
 
基于什么技术？
 
      是一门独立的语言。基于Eclipse的开发工具，支持智能编码、交互式遍历调试以及可视设计 RIA的用户界面布局、外观和行为。FlashBuilder 4包含整个 Flex框架，包括编译器、组件库和调试器。其中组件库非常丰富，拖拽可以搞定。
 
使用难易程度？学习成本高低？
 
      flex通过HTTPService和后端java、php、.net等后端语言交互。通过fb创建flex project，观察目录结构及其文件。 
 
mxml文件： XML的声明性语言MXML描述UI布局和行为，类似与HTML(DIV+CSS);
       as文件：用于编写客户端(浏览器端)的逻辑，类似与JavaScript；
       swf文件：用于生成必须的FLash模板。
 
学习成本较高。
 
学习资料是否完备？
 
学习资料完备。
 
适合在什么环境下使用？
 
适合实现UI效果，拓扑图，报表。
 
输入输出?
 
业务逻辑端拼xml string，向Flex端下发xml数据流。
 
输出flash。
 
是否开源？是否免费？
 
开源，免费
 
优点缺点？
 
优点：界面漂亮，交互性强，部署更新方便，支持多种服务器语言（java）以及主流框架（Spring，Hibernate）。
 
缺点：加载慢，运行慢，内存占用多。
 
二．      Fusioncharts(flash)
 
FusionCharts是什么？
 
FusionCharts是一个Flash的图表组件，它可以用来制作数据动画图表，其中动画效果用的是Adobe Flash 8 （原Macromedia Flash的）制作的flash， FusionCharts可用于任何网页的脚本语言类似于HTML， .NET，ASP， JSP， PHP， ColdFusion等，提供互动性和强大的图表。使用XML作为其数据接口， FusionCharts充分利用流体美丽的Flash创建紧凑，互动性和视觉逮捕图表。
 
基于什么技术？
 
基于flash。
 
使用难易程度？学习成本高低？
 
很简单，只要将数据流输出到Web绑定到FusionCharts上即可。学习成本较低。
 
学习资料是否完备？
 
资料丰富。
 
适合在什么环境下使用？
 
图形报表。
 
输入输出?
 
输入：Json,XML数据流
 
输出：falsh
 
是否开源？是否免费？
 
收费，但是有免费版本。开源。
 
优点缺点？
 
优点：动画和交互图，易于使用，降低服务器负载，大量图表类型，支持钻取，锚定，放大。兼容浏览器，跨服务器语言。
 
缺点：收费。
 
三．      Open Flash Chart(flash)
 
OpenFlash Chart是什么？
 
OpenFlashChart是一款开源的以Flash和Javascript为技术基础的免费图表，用它能创建一些很有效果的报表分析图表。Open Flash Chart2是依据Open Flash Chart1.x完全重新构建的一个Flash图表绘制组件。与1.x版本最大不同之处在于把数据格式改成JSON，以实现一些更酷的功能。该版本全部采用Actionscript3开发,Adobe Flex编译。
 
GoogleCode社区的一款开源插件为Java开发者使用OFC提供了JSON生成的专用工具，那就是jofc2，我可以使用jofc2采用类似JFreeChart的方式来组织代码，大大提升开发效率。该项目的地址是：http://jofc2.googlecode.com 
     项目按照Struts2的开发标准搭建，然后把OFC开发所需的flash文件，页面显示Flash的支持文件swfobject.js放到发布目录的相应位置，再将jofc2和其依赖的xstream的jar包放到WEB-INF/lib下并加入编译路径即可。
 
基于什么技术？
 
基于flash。
 
使用难易程度？学习成本高低？
 
很简单，只要将数据流输出到Web绑定到OpenFlashChart上即可。学习成本较低。
 
学习资料是否完备？
 
资料丰富。
 
适合在什么环境下使用？
 
图形报表。
 
输入输出?
 
输入：Json,XML数据流
 
输出：falsh
 
是否开源？是否免费？
 
免费。开源。
 
优点缺点？
 
优点：动画和交互图，易于使用，降低服务器负载，大量图表类型。兼容浏览器，跨服务器语言。
 
缺点：缺少高级案例。 
 
 
 
四．      JavaScript Infovis Toolkit（js）
 
JavaScript Infovis Toolkit是什么？
 
JavaScript Infovis Toolkit提供了用于创建交互式数据可视化的Web工具。该工具包实现了像树形图一样可视化信息的高级功能，它是基于空间树而改编的，实现了分叉树（hyperbolic tree）和圆形树（radial tree）。
 
基于什么技术？
 
基于JS，html5。
 
使用难易程度？学习成本高低？
 
中等难度，主要由利用JavaScript InfovisToolkit自身的js类库完成图形，需要了解类库属性。学习成本较中等。
 
学习资料是否完备？
 
中文资料较少，但是官方网站提供完备的Example Code。
 
适合在什么环境下使用？
 
图形报表，以分叉树和圆形树见长。
 
输入输出?
 
输入：Json数据流
 
输出：html
 
是否开源？是否免费？
 
免费。开源。
 
优点缺点？
 
优点：使用html输出，客户端性能较高。兼容浏览器，跨服务器语言。
 
缺点：没有中文案例和资料。
 
五．       Highcharts
 
Highcharts是什么？
 
Highcharts 是一个用纯JavaScript编写的一个图表库，能够很简单便捷的在web网站或是web应用程序添加有交互性的图表，并且免费提供给个人学习、个人网站和非商业用途使用。HighCharts支持的图表类型有曲线图、区域图、柱状图、饼状图、散状点图和综合图表。
 
基于什么技术？
 
基于JS,html5。
 
使用难易程度？学习成本高低？
 
中等难度，主要由利用Highcharts自身的js类库完成图形，需要了解类库属性。学习成本较中等。
 
学习资料是否完备？
 
资料不是很多。
 
适合在什么环境下使用？
 
图形报表。
 
输入输出?
 
输入：Json
 
输出：html
 
是否开源？是否免费？
 
个人免费，商用收费。开源。
 
优点缺点？
 
优点：兼容浏览器，图表类型丰富，跨服务器语言，提示功能，放大功能，时间轴。性能较好。
 
缺点：收费，资料不够丰富。
 
六．      D3(Data-Driven Document)
 
D3是什么？
 
D3.js是一个用来操作基于数据的文档的javascript库，D3能够帮助你使用html,svg和css来呈现数据。D3重视web标准，同时给予你现代浏览器的所有功能，因此，你无须去适应一个专有的框架，同时整合了强大的可视化部件和一个基于数据驱动的方法去操作DOM对象。
 
D3允许你绑定任意的数据到一个DOM对象中，然后绑定一些数据驱动的事务在这个文档上，例如，你可以用d3从一个数组中生成html的table.或者，使用同样的数据去制造一些具有过渡或交互的效果的动态svn的表格。
 
D3并不单单是一个提供所有可能想象的特性的框架。取而代之的是，d3解决的的问题是：如果基于数据有效地操作文档。这能够避免一些特有的呈现方式和提供额外的扩展性，同时也能够充分地利用网络的标准，例如css2,html5和svg.这是有了这些极小的开销，d3是很快的，而且支持大数据集合和交互，动画的动态行为。D3的函数风格允许通过不同的部件和插件实现代码重用。
 
基于什么技术？
 
基于JS，html。
 
使用难易程度？学习成本高低？
 
中等难度，主要由利用D3.js自身的js类库完成图形，需要了解类库属性。学习成本较高。
 
学习资料是否完备？
 
中文资料极少。
 
适合在什么环境下使用？
 
图形报表。
 
输入输出?
 
输入：Json数据流
 
输出：html
 
是否开源？是否免费？
 
免费。开源。
 
优点缺点？
 
优点：动画和交互图，易于使用，降低服务器负载，大量图表类型，跨服务器语言。
 
缺点：不符合国人报表使用习惯。
 
七．      JFreeChart
 
JFreeChart是什么？
 
JFreeChart是JAVA平台上的一个开放的图表绘制类库。它完全使用JAVA语言编写，是为applications, applets, servlets 以及JSP等使用所设计。JFreeChart可生成饼图（pie charts）、柱状图（bar charts）、散点图（scatter plots）、时序图（time series）、甘特图（Gantt charts）等等多种图表，并且可以产生PNG和JPEG格式的输出，还可以与PDF和EXCEL关联。JFreeChart技术成熟，完全是通过Java代码控制图表生成。
 
绑定结果集到JFreeChart对象中，由JFreeChart处理。
 
JFreeChartjfreechart = ChartFactory.createPieChart3D("", dataset,true, true,true);
 
基于什么技术？
 
基于Java。
 
使用难易程度？学习成本高低？
 
较难，JFreeChart是JAVA平台上的图表绘制类库，要有java基础，并且熟悉JFreeChart类库。学习成本较高。
 
学习资料是否完备？
 
资料丰富。
 
适合在什么环境下使用？
 
BS、CS图形报表。
 
输入输出?
 
输入：结果集
 
输出：图片
 
是否开源？是否免费？
 
免费开源，但是开发手册和示例要花钱购买。
 
优点缺点？
 
优点：稳定、轻量级且功能强大。API处理简单，很容易上手。生成的图表运行顺畅。
 
缺点：所有资源在服务器端生成，需要占用大量的服务器资源，而且图表以流的形式输送到客户端也占用了大量的网络资源。 只适合生成图片，而且文字、图片都不是特别清晰，还需要进行一些调整，比较麻烦。在交互性方面它又比不上Flash图表工具，比如Open Flash Chart、AnyChart、FusionCharts等。
 
八．      R语言
 
R语言是什么？
 
R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。
 
R是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统。其功能包括：数据存储和处理系统；数组运算工具（其向量、矩阵运算方面功能尤其强大）；完整连贯的统计分析工具；优秀的统计制图功能；简便而强大的编程语言：可操纵数据的输入和输出，可实现分支、循环，用户可自定义功能。
 
与其说R是一种统计软件，还不如说R是一种数学计算的环境，因为R并不是仅仅提供若干统计程序、使用者只需指定数据库和若干参数便可进行一个统计分析。R的思想是：它可以提供一些集成的统计工具，但更大量的是它提供各种数学计算、统计计算的函数，从而使使用者能灵活机动的进行数据分析，甚至创造出符合需要的新的统计计算方法。
 
R是一个免费的自由软件，它有UNIX、LINUX、MacOS和WINDOWS版本，都是可以免费下载和使用的。在那儿可以下载到R的安装程序、各种外挂程序和文档。在R的安装程序中只包含了8个基础模块，其他外在模块可以通过CRAN获得。
 
基于什么技术？
 
基于S语言。有各种扩展包，基于R语言、 LaTeX、Java及最常用C语言。
 
使用难易程度？学习成本高低？
 
较难，需要系统的学习使用，学习成本较高。
 
学习资料是否完备？
 
资料丰富。
 
适合在什么环境下使用？
 
数据统计分析，科学计算。常用于经济计量、财经分析、人文科学研究以及人工智能。
 
输入输出?
 
输入：数据流
 
输出：R格式。
 
是否开源？是否免费？
 
免费。开源。
 
优点缺点？
 
优点：计算功能强大。
 
缺点：R经常因为过分消耗内存而受到指责，而事实也确是如此。特定条件下我们可能需要更大的内存来做运算，提供两种途径来设定（增大）内存。
 
九．      JMP
 
JMP是什么？
 
JMP主要用于实现统计分析。JMP的算法源于SAS，特别强调以统计方法的实际应用为导向，交互性、可视化能力强，使用方便，尤其适合非统计专业背景的数据分析人员使用，在同类软件中有较大的优势。
 
JMP的应用领域包括业务可视化、探索性数据分析、六西格玛及持续改善（可视化六西格玛、质量管理、流程优化）、试验设计、生存及可靠性、统计分析与建模、交互式数据挖掘、分析程序开发等。JMP是六西格玛软件的鼻祖，当年摩托罗拉开始推六西格玛的时候，用的就是JMP软件，目前有非常多的全球顶尖企业采用JMP作为六西格玛软件，包括陶氏化学、惠而浦、铁姆肯、招商银行、美国银行、中国石化等等。
 
JMP的应用非常广泛，全球用户数已经超过三十万，全球顶尖企业基本都是它的用户。
 
在医药领域，以严格和严谨著称的美国食品与药物管理局(FDA)对于药企申报的新药报告中的统计分析部分，只接受用SAS和JMP分析得出的统计结果。其40%以上的药物评审员都是JMP用户。
 
基于什么技术？
 
软件。
 
使用难易程度？学习成本高低？
 
较简单，有中文傻瓜式版本。学习成本较低。
 
学习资料是否完备？
 
资料丰富。
 
适合在什么环境下使用？
 
统计制图，图形报表。
 
输入输出?
 
输入：数据流
 
输出：JMP格式。
 
是否开源？是否免费？
 
收费，但是有破解版本。
 
优点缺点？
 
优点：简单易用，有良好的操作体验。
 
缺点：收费。
 
 
 
十．      Tableau
 
Tableau是什么？
 
Tableau 是桌面系统中最简单的商业智能工具软件，Tableau没有强迫用户编写自定义代码，新的控制台也可完全自定义配置。在控制台上，不仅能够监测信息，而且还提供完整的分析能力。Tableau控制台灵活，具有高度的动态性。
 
Tableau公司将数据运算与美观的图表完美地嫁接在一起。它的程序很容易上手，各公司可以用它将大量数据拖放到数字“画布”上，转眼间就能创建好各种图表。这一软件的理念是，界面上的数据越容易操控，公司对自己在所在业务领域里的所作所为到底是正确还是错误，就能了解得越透彻。
 
基于什么技术？
 
软件。
 
使用难易程度？学习成本高低？
 
较难。免费培训。现场或按需在线培训。
 
学习资料是否完备？
 
资料丰富。
 
适合在什么环境下使用？
 
统计分析。图形报表。
 
输入输出?
 
输入：数据流
 
输出：特定格式。
 
是否开源？是否免费？
 
收费，没有破解版本，只有使用版本。
 
优点缺点？
 
优点：轻松的拖放式界面。适用于多种数据文件与数据库。数据可扩展性。不限所处理的数据大小。在线培训。
 
缺点：收费。
 
 
 
 
 
十一．     ECharts
 
ECharts是什么？
 
ECharts是国内百度公司出的一款基于js的开源图表框架。
 
基于什么技术？
 
Javascript。
 
使用难易程度？学习成本高低？
 
简单，低成本。
 
学习资料是否完备？
 
资料丰富，在线api，demo，开源社区。
 
适合在什么环境下使用？
 
统计分析。图形报表。
 
输入输出?
 
输入：数据流
 
输出：图表。
 
是否开源？是否免费？
 
开源，免费
 
优点缺点？
 
优点：符合国内个性化需求，简单，易用。
 
缺点：成熟度低，还在不断完善中。