那时给我们所推荐许多常见的统计数据建模应用软件，不但能做日常生活的图象，制做建模液晶电视也不尽然，分成词汇类和辅助工具类，我们能优先选择合适他们的辅助工具。
一、词汇类
1、Python
加速进阶自学 Python 统计数据可视化的关键步骤如下表所示：
自学 Python 基本上知识：介绍 Python 基本上句法，如表达式、统计正则表达式、掌控结构、函数等。自学统计数据挖掘的基本上知识：介绍统计信息处理和预测的基本上概念，如统计数据冲洗、统计数据转换等。自学常见的 Python 绘Mundolsheim：常见的 Python 绘Mundolsheim主要包括 Matplotlib、Seaborn、Plotly 和 Bokeh 等，介绍它的特征和用语。自学 Python 统计数据建模的此基础专业技能：自学怎样采用 Python 绘Mundolsheim建立基本上的统计数据绘图，如灰阶、厚边、折线图等。自学高阶统计数据建模基本功：自学怎样建立互动式绘图，如采用 Plotly 和 Bokeh 等辅助工具建立互动式图象。常见的 Python 统计数据建模辅助工具主要包括：
Matplotlib：是 Python 中最常见的绘Mundolsheim众所周知，全力支持建立静态绘图。Seaborn：是两个如前所述 Matplotlib 的统计数据建模辅助工具，全力支持建立高阶绘图。Plotly：是两个强悍的统计数据建模辅助工具，全力支持建立互动式绘图。Bokeh：是两个高阶的互动式统计数据建模辅助工具，全力支持建立静态绘图和页面建模。2、R 词汇
R词汇因为简单易用和丰富的建模包被认为是另外一种建模词汇，通过短短几行标识符就能筛选复杂的统计数据集，再利用成熟的模型函数处理统计数据，就能制做精美的图象进行统计数据建模。
在R中能调用的建模包除了此基础的graphics、ggplot2、还嵌入了highcharter、recharts等前端常见的建模辅助工具。另外，Rmarkdown、Rshiny在构建建模平台方面也提供了极大的便利性。一般情况下，工程师会用 R 进行原型设计，再用 Java 或者 Python将其实现。
3、Java
Java 并没有 R 和 Python 那样的统计数据建模的能力， 同时也不是最好的用于统计模型的词汇。但是如果需要进行原型的此基础开发和构建大规模系统， Java 往往是最好的选择。
二、辅助工具类
1、Flourish
Flourish是两个专门制做静态统计数据的建模网站，统计数据展示场景很多，在抖音上常看到的静态排名视频就是用这个应用软件制做的。这个建模辅助工具不用下载应用软件，直接在浏览器上就可以通过Flourish制做图象，非常方便。能加速地把表格统计数据转换为各种各样好看的图象，并且它提供的Bar Chart Race (静态条形图)有一套完整的参数让我们能绘制出他们想要的静态条形阶。
2、FVS
FVS 是专为液晶电视建模场景打造的一款产品，专注于液晶电视场景，主要包括像多分页液晶电视、3D数字液晶电视、管理驾驶舱等。FVS基本上上是把制做建模液晶电视的门槛降到了最低，图象基本上靠拖拽，所见即所得，想要做可视化液晶电视但不能词汇的朋友们能尝试。
辅助工具体验地址：
3、Echarts
这是百度旗下的两个纯Javascript的统计数据建模库，常应用于应用软件产品开发或页面的统计图象模块。可在Web端高度定制建模图象，图象种类多，静态建模效，各类图象各类形式都完全开源免费。能处理大统计数据量和3D绘图也不逊色，据说结合百度地图的采用很出色。
