数据可视化分析工具(数据分析可视化工具)

本文目录：

• 1、有哪些让人惊艳的数据可视化工具？
• 2、有哪些值得推荐的数据可视化工具
• 3、国内有哪些好的数据可视化工具，推荐一下
• 4、可视化数据分析软件有哪些
• 5、数据可视化工具主要有哪些?
• 6、国内免费好用的数据可视化软件？

有哪些让人惊艳的数据可视化工具？

作为一名数据分析师，一提到数据可视化就会感到莫名兴奋，我认为数据可视化有两个非常重要的部分：一个是数据，一个是可视化。而我们最常见的问题就是一看已经有了数据，却不知道如何去可视化。

市面上有相当多的可视化工具，绝对能够挑花你的眼，但这些大多是门槛比较高的工具，比如Gantti、Paper.js、Highchart.js等等，不得不说，它们在技术层面上确实做的很牛逼，也很成熟。但是 针对的使用人群也比较单一 ，就是程序员。

个人觉得在大数据时代，数据的使用是会越来越普及的，现在的很多做数据类工具的公司都在企图让数据分析变成一件没门槛的事， 只有大家都能轻松上手，才能真正实现数据价值最大化。

所以站在这个角度上说，想给大家推荐几款人人可用，能够快速给数据赋能的可视化工具。

数据可视化的目的？

在推荐工具之前我们需要回答另外一个问题，你需要用这些数据可视化的工具来做什么，实现什么目的？

首先要明确数据分析是需要以 自我需求为导向 的，抛开目的推荐可视化工具都是刷流氓。

我们可以将他们分类为：

基于这一假设，开始基于目的性推荐几款数据可视化工具。

一、个人自助式分析

1、FineBI

简洁明了的数据分析工具，也是我个人最喜欢的可视化工具，优点是零代码可视化、可视化图表丰富，只需要拖拖拽拽就可以完成十分炫酷的可视化效果，拥有数据整合、可视化数据处理、 探索 性分析、数据挖掘、可视化分析报告等功能，更重要的是 个人版免费。

主要优点是可以实现自助式分析，而且 学习成本极低 ，几乎不需要太深奥的编程基础，比起很多国外的工具都比较易用上手，非常适合经常业务人员和运营人员。

在综合性方面，FineBI的表现比较突出， 不需要编程 而且简单易做，能够实现平台展示，比较适合企业用户和个人用户，在数据可视化方面是一个不错的选择。

2、python

本来没想把python放进来的，毕竟python这种脚步语言学习起来是 比较麻烦 的，但是最终考虑还是python太强大了，数据分析可视化只是python的一小部分应用方向，如果你不想敲代码的话，建议忽略这一节。

其实利用Python 可视化数据并不是很麻烦，因为Python中有两个专用于可视化的库matplotlib和seaborn能让我们很容易的完成任务。

3、Tableau

Tableau是各大外企在用的数据分析类报表工具，个人感觉主打的是：人人都会用的数据分析工具，通过简单的图形化操作（类似Excel）就可以得出自己想要的分析结果。

原理是通过连接公司数据库基于一定的SQL语法建立基本数据集，对数据集进行分析。这对数据集的 完整性有很高的要求 。

二、指标监控型报表

1、FineReport

可视化的一大应用就是数据报表，而FineReport可以自由编写整合所需要的报表字段进行报表输出，支持定时刷新和监控邮件提醒，是大部分互联网公司会用到的 日常报表平台 。

尤其是公司体系内经营报表，我们用的是商业报表工具，就是FineReport。推荐他是因为有两个高效率的点：

三、动态数据可视化

一个使用 JavaScript 实现的开源可视化库，底层依赖轻量级的矢量图形库 ZRender，提供直观，交互丰富，可高度个性化定制的数据可视化图表，它是由百度团队开源的。

在实际开发中使用的往往会要求从服务器端取数据进行动态显示，一般来说数据请求过程如下：

通常都是用 Jsp+Servlet+Echarts 来实现动态数据可视化的。

您的问题非常好，很高兴结合工作实践回答您的问题。

数字经济下半场，数据将成为新的石油，云计算提供强大的算力引擎，而5G则为更高速、更低延时的信息就速公路（当然，后面必然还会有6G，nG，包括可能大力发展的卫星通信）

2020年伊始，中央六次点名新基建，中央六次点名新基建，4月20日，国家首次明确新基建范围，其中，数据中心建设，被列为算力基础设施之一。

数据，已经在不断成为重要的资源，从国家到企业，都将视之为新兴战略资源，不断积累、加工、挖掘，产生新的生产力，在已经到来的智能经济时代，各国不断从数据大国走向数据强国，将是一个持久的命题与实践。

回到本题。正因为数据越来越重要，数据蕴含的价值越来越得到共识与重视，所以，不论是企事业单位还是个人，对数据的可视化需求将越来越多，用数据来分析，基于数据来决策，甚至进行预测、智能模拟。

这几年，除了国外以款数据可视化平台，国内相关系统平台也发展迅速。笔者2019年基于公司BI项目建设，对市场上主流的几款BI工具如永洪、亿信、帆软、金蝶数据魔方等进行了选型。最终选型了市场占有率及品牌口碑较好的帆软FineReport、FineBi10.0，经过一年多的建设，平台运行良好、稳定，开发敏捷。

另外，近年来，python不断兴起，其数据抓取、处理能力异常强大，有条件的企业或个人，也可以利用python及其开源的django、matplotlib等架构库，自行开发可视化系统工具，保持利用最新的技术迭代。这是笔者强烈推荐的方式。

以上，就是个人的一点体会，谨以分享，供您参考，共同学习，天天向上。

说到可视化工具，值得一提的就是 图扑软件 Hightopo 的 HT for Web （2D/3D） 编辑器 。

独创的自定义格式矢量渲染引擎，从底层设计就追求极致的性能，所有组件皆可承受上万甚至几十万以上图元量，上万的表格数据、网络拓扑图元和仪表图表承载力，更好的适应了物联网大数据时代需求。可以用于业务数据的快速呈现，制作仪表板，也可以构建可视化的大屏幕。各种多维数据库，广泛应用于企业级。

数据可视化技术 的基本思想，是将数据库中每一个数据项作为单个图元元素表示，大量的数据集构成数据图像，同时将数据的各个属性值以多维数据的形式表示，可以从不同的维度观察数据，从而对数据进行更深入的观察和分析。

在信息时代发展迅速的前提下，数据是当今重要的信息载体，可以通过数据的捕获，通过监管和维护去了解一个行业下关于工业管控下的数据可视化系统。

有哪些值得推荐的数据可视化工具

大讲台数据可视化培训为你解答：

第一部分：入门级工具

1、Excel

Excel的图形化功能并不强大，但Excel是分析数据的理想工具，上图是Excel生成的热力地图

作为一个入门级工具，Excel是快速分析数据的理想工具，也能创建供内部使用的数据图，但是Excel在颜色、线条和样式上可选择的范围有限，这也意味着用Excel很难制作出能符合专业出版物和网站需要的数据图。但是作为一个高效的内部沟通工具，Excel应当是你百宝箱中必备的工具之一。

2、CSV/JSON

CSV(逗号分隔值)和JSON（JavaScript对象注释）虽然并不是真正的可视化工具，但却是常见的数据格式。你必须理解他们的结构，并懂得如何从这些文件中导入或者导出数据。以下将要介绍的所有数据可视化工具都支持CSV、JSON中至少一种格式。

第二部分：在线数据可视化工具

3、GoogleChartAPI

GoogleChartAPI工具集中取消了静态图片功能，目前只提供动态图表工具。能够在所有支持SVG\Canvas和VML的浏览器中使用，但是GoogleChart的一个大问题是：图表在客户端生成，这意味着那些不支持JavaScript的设备将无法使用，此外也无法离线使用或者将结果另存其他格式，之前的静态图片就不存在这个问题。尽管存在上述问题，不可否认的是GoogleChartAPI的功能异常丰富，如果没有特别的定制化需要，或者对Google视觉风格的抵触，那么你大可以从GoogleChart开始。

4、Flot

Flot是一个优秀的线框图表库，支持所有支持canvas的浏览器（目前主流的浏览器如火狐、IE、Chrome等都支持）。

5、Rapha?l

Rapha?l是创建图表和图形的JavaScript库，与其他库最大的不同是输出格式仅限SVG和VML。SVG是矢量格式，在任何分辨率下的显示效果都很好。

6、D3

D3（DataDrivenDocuments）是支持SVG渲染的另一种JavaScript库。但是D3能够提供大量线性图和条形图之外的复杂图表样式，例如Voronoi图、树形图、圆形集群和单词云等。虽然D3能够提供非常花哨的互动图表，但你在选择数据可视化工具时，需要牢记的一点是：知道在何时保持简洁。

7、Visual.ly

如果你需要制作信息图而不仅仅是数据可视化，目前也有大把的工具可用。Visual.ly就是最流行的一个选择。虽然Visual.ly的主要定位是：“信息图设计师的在线集市”，但是也提供了大量信息图模板。虽然功能还有很多限制，但是Visual.ly绝对是个能激发你灵感的地方。

第三部分：互动图形用户界面（GUI）控制

如果数据可视化的互动性强大到可以作为GUI界面会怎样？随着在线数据可视化的发展，按钮、下拉列表和滑块都在进化成更加复杂的界面元素，例如能够调整数据范围的互动图形元素，推拉这些图形元素时输入参数和输出结果数据会同步改变，在这种情况下，图形控制和内容已经合为一体。以下这些工具能够帮你实现这些功能：

8、Crossfilter

当我们为方便客户浏览数据开发出更加复杂的工具时，我们已经能够创建出既是图表，又是互动图形用户界面的小程序。JavaScript库Crossfilter就是这样的工具。

Crossfilter应用：当你调整一个图表中的输入范围时，其他关联图表的数据也会随之改变。

9、Tangle

JavaScript库Tangle进一步模糊了内容与控制之间的界限。在下图这个应用实例中，Tangle生成了一个负载的互动方程，读者可以调整输入值获得相应数据。

第四部分：地图工具

地图生成是web上最困难的任务之一。GoogleMaps的出现完全颠覆了过去人们对在线地图功能的认识。而Google发布的MapsAPI则让所有的开发者都能在自己的网站中植入地图功能。

近年来，在线地图的市场成熟了很多，如果你需要在数据可视化项目中植入定制化的地图方案，目前市场上已经有很多选择，但是知道在何时选择何种地图方案则成了一个很关键的业务决策。地图方案看上去功能都很强大，但是切忌：“有了一把锤子，看什么都像钉子。”

10、ModestMaps

顾名思义，ModestMaps是一个很小的地图库，只有10KB大小，是目前最小的可用地图库。这似乎意味着ModestMaps只提供一些基本的地图功能，但是不要被这一点迷惑了。在一些扩展库的配合下，例如Wax，ModestMaps立刻会变成一个强大的地图工具。

11、Leaflet

CloudMade团队为大家带来了Leaflet，这是另外一个小型化的地图框架，通过小型化和轻量化来满足移动网页的需要。Leaflet和ModestMaps都是开源项目，有强大的社区支持，是在网站中整合地图应用的理想选择。

12、PolyMaps

Polymaps是另外一个地图库，但主要面向数据可视化用户。Polymaps在地图风格化方面有独到之处，类似CSS样式表的选择器，是不可错过的好东西。

13、OpenLayers

OpenLayers可能是所有地图库中可靠性最高的一个。虽然文档注释并不完善，且学习曲线非常陡峭，但是对于一些特定的任务来说，OpenLayers无可匹敌。例如能够提供一些其他地图库都没有的特殊工具。

14、Kartograph

Kartograph的标记线是对地图绘制的重新思考，我们都已经习惯了莫卡托投影（Mercatorprojection），但是Kartograph为我们带来了更多的选择。如果你不需要调用全球数据，而仅仅是生成某一区域的地图，那么Kartogaph将使你脱颖而出。

15、CartoDB

CartoDB是一个不可错过的网站。你可以用CartoDB很轻易就把表格数据和地图关联起来，这方面CartoDB是最优秀的选择。例如，你可以输入CSV通讯地址文件，CartDB能将地址字符串自动转化成经度/维度数据并在地图上标记出来。目前CartoDB支持免费生成五张地图数据表，更多使用需要支付月费。

ChartingFonts（随着iPad3等高清移动设备的普及）web开发的一个最新趋势是将符号字体与字体整合（把符号变成字体），创建出漂亮的矢量化图标。在这些新型字体中，例如FFChartwell和Chartjunk是专门用来显示图表和图形的。他们与OpenType碰到的问题一样，就是不能被所有的浏览器支持，但是不久的未来这些矢量字体将是数据可视化工作中需要考虑到的因素。

第五部分：进阶工具

如果你准备用数据可视化做一些“严肃”的工作，那么你可能不会对在线可视化工具或者web小程序有太大兴趣，你需要的是桌面应用和编程环境。

16、Processing

Processing是数据可视化的招牌工具。你只需要编写一些简单的代码，然后编译成Java。目前还有一个Processing.js项目，可以让网站在没有JavaApplets的情况下更容易地使用Processing。由于端口支持Objective-C，你也可以在iOS上使用Processing。虽然Processing是一个桌面应用，但也可以在几乎所有平台上运行，此外经过数年发展，Processing社区目前已近拥有大量实例和代码。

17、NodeBox

NodeBox是OSX上创建二维图形和可视化的应用程序。你需要了解Python程序，NodeBox与Processing类似，但是没有Processing的互动功能。

第六部分：专家级工具

与Excel相对的是专业数据分析工具。如果你是一个专业的数据分析师，那么你就必须对下面将要介绍的工具有所了解（如果不是精通的话）。众所周知，SPSS和SAS是数据分析行业的标准工具，但是这些工具的费用不菲，只有大型组织和学术机构才有机会使用，下面我们介绍几种免费的替代工具，这些开源工具的共同特征是都有强大的社区支持。开源分析工具性能不输老牌专业工具，插件的支持甚至更好。

18、R

作为用来分析大数据集的统计组件包，R是一个非常复杂的工具，需要较长的学习实践，学习曲线也是本文所介绍工具中最陡峭的。但是R拥有强大的社区和组件库，而且还在不断成长。当你能驾驭R的时候，一切付出都是物有所值的。

19、Weka

当你成长成一名数据科学家的时候，你需要将个人能力从数据可视化扩展到数据挖掘领域。Weka是一个能根据属性分类和集群大量数据的优秀工具，Weka不但是数据分析的强大工具，还能生成一些简单的图表。

20、Gephi

Gephi是进行社交图谱数据可视化分析的工具，不但能处理大规模数据集并生成漂亮的可视化图形，还能对数据进行清洗和分类。Gephi是一种非常特殊的软件，也非常复杂，先于他人掌握Gephi将使你一骑绝尘。

国内有哪些好的数据可视化工具，推荐一下

诚然，数据可视化可谓是数据分析工作的最后一道工序，前面的作业做得再好，如果不能很好地展现出来，那就算是临门一脚、功亏一篑了……下面给大家列出好用的数据可视化工具清单，希望可以为你的学习或工作带来一些帮助。

1、强大的R可视化包-ggplot2

R是一款偏向于统计分析的脚本语言软件，基于S语言开发，如果你是R语言忠实fans，我相信你一定不会不知道R里单独的一个绘图包—ggplot2，之所以给ggplot2“强大”的头衔，一方面确实能够轻松应付各个领域的图像绘制，静态的，动态的，说的出名字的，个性化特制的；另一方面小编就是学统计学的，自然相对熟悉这个包。

ggplot2由Hadley Wickham在2005年创造。受欢迎的原因是将图形分解为语素（如尺度、图层）的思想。ggplot2可以作为R语言基础绘图包的替代，同时ggplot2预设有多种印刷及网页尺寸。

较R基础绘图包而言，ggplot2允许用户在更抽象的层面上增加、删除或转换图表中的元素。 这种抽象化的代价是执行速度。ggplot2 较 lattice 绘图包而言更耗时。

2、数据科学的达芬奇—matplotlib

如果你偏好使用python做数据分析，那我相信你对matplotlib不能再熟悉了，matplotlib 是Python语言及其数学扩展包 NumPy的可视化操作界面。

Matplotlib的优点：带有内置代码的默认绘图样式；与Python的深度集成；图形绘制相较Gnuplot更加美观。缺点嘛，高度依赖其他包，如Numpy。只适用于Python：很难在Python以外的语言中使用。

我们来用python里的matplotlib做一个散点图试试：

import matplotlib.pyplot as plt

from numpy.random import rand

a = rand(100)

b = rand(100)

plt.scatter(a,b)

plt.show()

3、菜单式操作用户的福音书—Tableau

近期有企业招聘要求会Tbaleau，小编也是最近才知道这个软件的。

tableua是一家软件公司总部设在西雅图，华盛顿，美国产生交互式数据可视化产品，着重于商务智能。Tableau产品查询关系数据库，OLAP多维数据集，云数据库和电子表格，然后生成许多图表类型。产品还可以从其内存数据引擎中提取数据并存储和检索。

4、微软忠实用户离不开的交互式标板—PowerBI

Power BI是Microsoft提供的业务分析服务。它提供具有自助式商业智能功能的交互式可视化，最终用户可以自行创建报告和仪表板，而无需依赖信息技术人员或数据库管理员.PowerBI与excel无缝接入，专业增强版的excel更是不需要安装PowerBI插件，打开excel就可食用了。

当然有些数据分析软件也带透视表、绘图功能，如MySQL、SPSS，但数据可视化不作为主要功能，这里就不如上面较详细说了。

可视化数据分析软件有哪些

数据可视化工具软件：

PowerBI

Microsoft PowerBI同时提供本地和云服务。它最初是作为Excel插件引入的，不久PowerBI凭借其强大的功能开始普bai及。目前，它被视为商业分析领域的软件领导者。它提供了数据可视化和bi功能，使用户可以轻松地以更低的成本实现快速，明智的决策，用户可协作并共享自定义的仪表板和交互式报告。

Solver

Solver致力于通过获取可提升公司盈利能力的所有数据源来提供世界一流的财务报告、预算方案和财务分析。其软件BI360可用于云计算和本地部署，它专注于四个关键的分析领域，包括财务报告、预算、仪表板和数据仓库。

Qlik

Qlik是一种自助式数据分析和可视化工具。它具有可视化仪表板，可简化数据分析，并帮助公司快速制定业务决策。

Tableau Public

Tableau 是一个交互式数据可视化工具。不像大多数可视化工具那样需要编写脚本，Tableau的简便性可以帮助新手降低使用难度。只需托拉拽的简单操作使数据分析轻松完成。他们也有一个“新手入门工具包”和丰富的培训资料，可帮助用户创建创更多的分析报告。

Fusion Tables

你可以使用它来做数据收集、数据可视化和数据共享。他就像电子数据表，但功能更强大更专业。你可以通过添加CSV、KML和电子表格中的数据集和同事共享资料。你还可以发布数据资料并将其嵌入到其他网页属性中。

Infogram

Infogram是一种直观的可视化工具，可帮助你创建精美的信息图表和报告。它提供了超过35个交互式图表和500多个地图，帮助你可视化数据。除了各种各样的图表，还有柱状图、条形图、饼图或词云等，它用创新的信息图表给你留下深刻印象。

数据可视化工具主要有哪些?

思迈特软件Smartbi是我感觉很不错的一款大数据可视化系统。其中还有很多对数据处理的公式和方法，图表也比较全面。相对于百度的echarts，思迈特软件Smartbi还是一款比较容易入手的数据分析工具。最后，思迈特软件Smartbi提供了免费的版本，功能齐全，更加适合个人对数据分析的学习和使用。

数据可视化，是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。其中，这种数据的视觉表现形式被定义为，一种以某种概要形式抽提出来的信息，包括相应信息单位的各种属性和变量。

思迈特软件Smartbi大数据分析产品融合BI定义的所有阶段，对接各种业务数据库、数据仓库和大数据分析平台，进行加工处理、分析挖掘和可视化展现；满足所有用户的各种数据分析应用需求，如大数据分析、可视化分析、探索式分析、复杂报表、应用分享等等。

思迈特软件Smartbi是一款商业智能BI工具，做数据分析和可视化数据展现，以分析为主，提供多种数据接入方式，可视化功能强大，平台更适合掌握分析方法了解分析的思路的用户，其他用户的使用则依赖于分析师的结果输出。

数据可视化工具靠不靠谱，来试试Smartbi,思迈特软件Smartbi经过多年持续自主研发，凝聚大量商业智能最佳实践经验，整合了各行业的数据分析和决策支持的功能需求。满足最终用户在企业级报表、数据可视化分析、自助探索分析、数据挖掘建模、AI智能分析等大数据分析需求。

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国内免费好用的数据可视化软件？

思迈特软件Smartbi这款思迈特软件Smartbi数据可视化软件是个人版终身免费，不需要下载安装，也不需要费心软件维护等问题，只需登录账号即可使用平台上的可视化分析功能、图表，快速完成智能数据可视化分析报表。

数据可视化可以将看起来没有关联的数据建立联系，从中发现规律及洞察知识从而获取有价值的商业见解。数据可视化的本质就是视觉对话，数据可视化将数据分析技术与图形技术结合，清晰有效地将分析结果信息进行解读和传达。

思迈特软件Smartbi不仅支持Excel静态图形且支持Echarts动态图形。Excel数据可视化（条件格式等）与echarts数据可视化（地图、词云等）强强联手，丰富的动静结合效果清晰而直观地表达出隐藏在数据背后的故事。

用思迈特软件Smartbi做可视化关键有4步：1. 数据连接 2. 数据解决 3. 探索式分析 4. 数据可视化。

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