数据可视化工具有哪些,哪个数据可视化工具比较好？

看了一下其他的回答，都是利用现有的可视化软件，这里以Python为例，介绍2个比较好用的可视化包—seaborn和pyecharts，简单易学、容易上手，绘制的图形漂亮、大方、整洁，感兴趣的朋友可以尝试一下，实验环境win10+python3.6+pycharm5.0，主要内容如下：

1.seaborn：这是一个基于matplotlib的可视化包，是对matplotlib更高级的API封装，绘制的图形种类繁多，包括常见的折线图、柱状图、饼状图、箱型图、热力图等，所需的代码量更少，使用起来更方便，下面我简单介绍一下这个包的安装和使用：

• 安装seaborn，这个直接在cmd窗口输入命令“pip install seaborn”就行，如下：

• 安装成功后，我们就可以进行简单的测试了，代码如下，很简单：

程序运行截图如下：

• 更多示例的话，可以查看seaborn官网的教程，很丰富，也有详细代码注释和说明，值得学习一下：

2.pyecharts：这个是echarts提供给python的一个接口，在前端的数据可视化中，可能会用到这个echarts包，借助pyecharts，我们不仅可以绘制出漂亮的柱状图、折线图等，还可以绘制3D图形、地图、雷达图、极坐标系图等，简单好用，非常值得学习，下面我简单介绍一下这个包的安装和使用：

• 安装pyecharts，这个直接在cmd窗口输入命令“pip install pyecharts”就行，如下：

• 安装成功后，我们就可以进行简单的测试了，代码如下，绘制了一个简单的柱状图：

程序运行截图如下：

• 更多示例的话，也可以查看官方的教程，介绍很详细，参数说明也很具体，值得一学：

至此，这里就简单介绍了seaborn和pyecharts包的安装和使用。总的来说，这2个包使用起来非常方便，简单易学、容易上手，绘制的图形也很美观、漂亮，只要你有一点python基础，看看官方示例，很快就能掌握的，当然，你也可以使用可视化工具来完成，像JMP等，这里就是提供一种思路，感兴趣的朋友可以尝试一下，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧，也欢迎大家评论、留言。

有什么好用的数据可视化软件？

类似于excel内的制作柱状图，饼状图之类的，需要制作出，年总数多少，月总数多少，已完成多少等等之类的，用excel做不完整，有没有其他的简单好用的这类软件？关键是，免费，好用，简洁

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给大家推荐四款免费的可视化工具分别是：Excel、Power BI,Fourish网站、镝数图表。

E01.Excel数据可视化到底有多强大？

1-1.到底什么是数据可视化？

数据可视化，可以帮助我们更具象地了解一个事物的特性。例如中国的人口东多西少，利用地图就能很好理解，差异大概有多大。

中国县级市/区分布图

1-2.零基础有哪些值得学习的可视化工具？

给大家安利了2款软件和2个网站工具，通过接触这4款工具，也能快速做到举一反三，迅速上手其他可视化工具。

工具1：Excel

推荐Excel的理由有很多：01.普及率高、可定制；02.入门简单、自由操作度高；03.方便与PPT结合展示，工作场合最广泛。也建议日常要处理报表同学都是从Excel学起。

有人会觉得Excel的可视化比较差，那是因为绝大多数同学不知道：主题配色、排版，装饰元素等等细节问题。

下面就给大家看看Excel的作品：

工具2：Power BI

Power BI也是微软出品的可视化工具，原来是基于Excel的三大插件:Power Query、Power Pivot Power View组成。它图表丰富、有第三方图表库，可在线分享报表。

可视化作品如下：

工具3：flourish网页

网址：https://flourish.studio/

这是一个国外的动态可视化网站，只需要导入数据，就可以实现一些超棒可视化效果，如下：

工具一、Excel

对于普通的白领职员，刚开始还是建议学习Excel可视化表达。其实不管你学习什么工具，基础图表的原理都是相通的。

如果简单的数据可视化，Excel的普及率、兼容性和在数据储存、数据分析、数据呈现都有着坚实的基础。还有最重要的一条是，某些领导就是要看Excel文件。

对于基础的可视化需求，Excel就足以实现了。太难的图表即使自己会做，还经常要跟领导/观众解释一番。

最近整理了关于Excel数据可视化表达的知识点，并且做了相关案例演示和配套练习资料。文笔差，直接上课件案例（部分）

01五种主流可视化表达形式

01.REPT函数

02.条件格式

03.迷你图

04.三维地图

全国地级市（台湾除外）

全国县城/区分布（台湾除外）

05.Excel图表

还想了解更多的内容，请参加我们的课程呐~

由于每个行业都有很深的学问、甚至每个公司的表格、数据输出的列都不一样。这里建议同学们好好学习数据看板制作的原理，再根据自己公司的业务需求和自己对业务的理解，制作属于自己的可视化报表。

一、Excel数据大屏，自动化

Excel方面就是普及率高，每个人电脑几乎都有Excel，打开就可以浏览或修改。Excel也可以做错出挺棒的自动化模板，如下：

我在2020年根据自己工作经验制作的《Excel数据大屏，自动化模板》受到许多同学的认可，因为之前很多工作内容就是搞表格和搞PPT的。

说到制作自动化数据看板，还是Power BI 功能会更出色。不管Excel也好、Power BI也罢，甚至Tableau，Python……，它们都是工具，大家根据自己实际情况学习和使用就好。

个人不太建议，原来没有编程基础的同学，因为临时偶尔不重要的一个工作任务去学习Python类可视化报表哈。虽然我日常也会恰这类的饭。如临时需求，建议找一些专业的外援制作效果应该更好哦。

二、Power BI 自动化模板

许多同学看过我做的Excel自动化模板，其实Power BI自动化模板也不错。它比Excel的可容纳数据量更多，可视化功能更简单和丰富、可以发布网页上等优于Excel的特点。

《Power BI自动化模板》

下面的Power BI网红动态条形图模板，就是利用Power BI制作。如果又新的数据，刷新即可生成新的报表。

可能大家对Power BI还是挺陌生的，它是由微软出版的商业可视化报表软件，而且是完全免费。制作数据看板，它可以轻松跨越多个报表之间，实现数据关联。图表之间也能轻松交互。

Power BI主要有三大模块功能组成。分别是Power Query、Power Pivot和Power View。

01.Power Query功能

Power Query主要功能是获取数据、整理数据。用了12节课演示了常用的数据处理技巧、数据有哪些问题，和如何进行数据清洗。

教大家如何爬取电商手机商品数据、豆瓣电影TOP250数据。

02.Power Pivot功能

Power Pivot主要是数据关联和数据建模的内容。如在多对多关系如何搭建维度表链接2个数据源。如何建立一个最高频的维度表，日期表。

03.Power View功能

在Power View介绍了各种基础图表是如何绘制的，如何从第三方视觉对象。一共介绍了25个系统图表的绘制。

列举了分组、筛选和排序功能的重要性。如何制作出让人看得明白的可视化报表。

04.综合实践，自动化数据看板

最后是综合所有的内容，完整做出一个系统的，多数据报表关联的数据看板。此处列举了社区团购、知乎号、公众号三个系统报表的制作。

这个公众号从19年8月还是21个粉丝，到目前的3.5万粉丝。也感谢大家的关注和支持呢。（1个月，我的Excel公众号从23粉丝涨到1088知乎er！）

阅读量也从最开始的200涨到下载的1800左右叻。

知乎是从15年就注册玩了，也是经历好久才达到了5万粉丝呐，好久也没有复盘过知乎的内容。就借着这个做课程的机会，顺便把自己的粉丝也盘点了一下。

当然，后续我们还会添加补充同学们反馈比较多的问题，让大家在这一门课程就能够轻松上手Power BI并能完成难度一般的数据报表制作。

有哪些可视化数据分析工具推荐？

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数据可视化分析工具一般分为软件类+网页类，对于兼具数据分析+可视化呈现，推荐大家从Excel入手，再学习其他数据分析工具。

这里给大家推荐四个适合新手入门的可视化工具，给大家安利了2款软件和2个网站工具，通过接触这4款工具，也能快速做到举一反三，迅速上手其他可视化工具。

工具1：Excel

推荐Excel的理由有很多：01.普及率高、可定制；02.入门简单、自由操作度高；03.方便与PPT结合展示，工作场合最广泛。也建议日常要处理报表同学都是从Excel学起。

有人会觉得Excel的可视化比较差，那是因为绝大多数同学不知道：主题配色、排版，装饰元素等等细节问题。

下面就给大家看看Excel的作品：

工具2：Power BI

Power BI也是微软出品的可视化工具，原来是基于Excel的三大插件:Power Query、Power Pivot Power View组成。它图表丰富、有第三方图表库，可在线分享报表。

可视化作品如下：

工具3：flourish网页

网址：https://flourish.studio/

这是一个国外的动态可视化网站，只需要导入数据，就可以实现一些超棒可视化效果，如下：

如果简单的数据可视化，Excel的普及率、兼容性和在数据储存、数据分析、数据呈现都有着坚实的基础。还有最重要的一条是，某些领导就是要看Excel文件。

对于基础的可视化需求，Excel就足以实现了。太难的图表即使自己会做，还经常要跟领导/观众解释一番。

最近整理了关于Excel数据可视化表达的知识点，并且做了相关案例演示和配套练习资料，在这里分享给大家。

01.REPT函数

02.条件格式

03.迷你图

4.地图可视化

5.Excel图表

二、Power BI可视化

想要掌握可视化图表的制作，一定要先了解基本图表的制作方法，和每种图表的特点。以下就是常用的25种系统图表。

经过前面的5章节内容，终于来到了Power View报表制作的环节了。

回顾一下Power View的界面

控制图表主要是由三个因素决定的：元素/对象、主题/配色，排列对齐。

三个因素决定的：元素/对象、主题/配色，排列对齐。

1.元素对象

图表来源可分为2大类：系统自带、APP市场下载。

根据图表展示性质，分为6大类图表：分别为比较、分布、趋势、占比等。

如何选择图表类型

如何选择图表类型

一个图表组成的基本要素有以下：标题、图例、横坐标、纵坐标、数据标签、背景、边框。

这里的图表跟Excel区别是，Excel能直接在图表里面删减。这里的颜色、格式设置，均有在图表设置区域完成。

• 1.字段设置：控制横坐标、纵坐标的字段。
• 2.格式设置：控制图表元素是否显示，字体、颜色、样式等设置
• 3.分析：添加辅助线，对比分析。

主题设置

主题设置可以批量更换整个Power BI的配色设置。

有同学可能疑惑，Power BI的默认图表颜色是如何设置的，为什么是这种颜色？图表颜色和【视图】选项卡中主题颜色：颜色1~颜色8，对应下来的。

当然PowerBI除了系统自定义的配色方案，还给我们提供了丰富的主题库参考，解决我们配色的烦恼。

自带配色

主题库里面有很多良好配色，在【视图】选项卡下的【主题库】

进入分享博客中就有很多良好的配色主题库，点击对应的作品，可下载主题。

网址：https://community.powerbi.com/t5/Themes-Gallery/bd-p/ThemesGallery

社区配色方案

点击下载.json类型文件，就能下载主题库。

再点击回浏览主题库，使用刚刚下载好的主题库文件，技能快速更换配色了。

靛青色主题

由于时间问题，先更新到这里，有疑问可以在评论区留言，到时候抽空给大家更新更详细内容。