常用的数据可视化工具,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？

也许你因为有一个完整的想法，已经通过事实验证了，需要用更直观易懂的方式来展现出来，从而讲述一个逻辑或者是一个故事；
也许你是有大量的数据，你想怎么从这些数据中间发现，挖掘，并展现一些数据背后的知识或者洞察，发现等；
也许你是有各种各样的数据，但是你不懂数据建模，编程，或者数据清洗，你需要一个易用的数据可视化工具实现通过拖拽就能完成数据的可视化，并且可以给出最合适的展示图形；
也许还有其他的各种场景，但是所有数据可视化工具都有他核心服务的一个场景，漂亮，易用，简单，协作，智能，等等都是每一个数据可视化工具的父母给予他的一个标签，我们需要匹配相关的标签来做对应的推荐。

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：

个人自助式分析：非编程式可视化，能够适合业务人员、运营人员等进行自我数据分析，不需要依赖IT人员，代表工具比如python、FineBI、Tableau等BI工具；
指标监控型报表：能够及时反映业务实际情况，给予数据分析支持进行预测分析、决策诊断等，主要工具是应用于企业级的报表平台，国内除了FineReport似乎也没有别的；
动态数据可视化：能够实现动态实时数据的更新与展示，除了时间序列数据，还有动态路径数据、实时轨迹数据等等，比较专业，代表工具为ECharts等；

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：

可以完成从数据库取数（有整合数据功能）—设计报表模板—数据展示的过程。
类似excel做报表，一张模板配合参数查询可以代替几十张报表。

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：

客户端通过ajax发送请求；
服务器端Servlet接收请求；
生成json数据并返回给客户端；
客户端接收数据后显示。

通常都是用Jsp+Servlet+Echarts来实现动态数据可视化的。

什么是数据可视化？

数据可视化被许多学科视为视觉通信的现代等价物。它涉及创建和研究数据的视觉表示。为了清晰有效地传达信息，数据可视化使用统计图形，图表，信息图形和其他工具。数字数据可以使用点，线或条编码，从而在视觉上传达定量信息。有效的可视化有助于用户分析和推理数据和证据。它使复杂的数据更易于访问，易于理解和使用。用户可能有特定的分析任务，比如进行比较或理解因果关系，图形的设计原则（即显示比较或显示因果关系）跟随任务。表格通常用于用户查找特定测量的位置，而各种类型的图表用于显示数据中的一个或多个变量的模式或关系。

数据可视化既是一门艺术，也是一门科学，被一些人视为描述性统计学的一个分支，而且其他人则认为数据可视化为一种扎根理论的开发工具。因互联网活动而产生的数据量增加以及环境中传感器数量的增加被称为“大数据”或物联网。对这些数据进行处理，分析和交流，为数据可视化带来了道德和分析方面的挑战。数据科学领域和实践者称为数据科学家帮助解决这一挑战。

数据可视化与信息图形，信息可视化，科学可视化，探索性数据分析和统计图形密切相关。2000以来，数据可视化已成为研究，教学和开发的一个活跃领域，能够将科学和信息可视化结合起来。有学者认为，数据可视化的理想状态不仅仅是清晰传达，更要激发观众的参与和注意。

了解更多硅谷前沿深度讯息请看硅发布微信公众号。

Python有哪些数据可视化方法？

这里介绍2种python可视化的方法，分别是seaborn和pyecharts，这2个库简单易学、容易上手，可以快速绘制出简洁、漂亮的图表，而且代码量少，使用起来非常方便，下面我简单介绍一下这2个库的安装和使用，实验环境win10+python3.6+pycharm5.0，主要内容如下：

seaborn：这是一个基于matplotlib的可视化库，是对matplotlib的更高级封装，极大地方便了我们的数据可视化，省去了许多matplotlib默认参数的配置，代码量少，而且制图漂亮，下面我简单介绍一下这个库：

1.安装seaborn，这个直接在cmd窗口中输入命令“pip install seaborn”就行，如下：

2.安装成功后，我们可以进行一下简单的测试了，主要代码如下（官方示例）：

程序运行截图如下，制图效果还不错：

3.至于更多的示例的话，可以查看一下官网的教程，种类繁多，注释清楚，介绍详细，很适合开发者来学习：

pyecharts：这个是echarts的一个python接口，借助echarts，我们可以快速绘制出简洁、漂亮的可视化图表。易学易懂、上手简单、使用方便，非常适合数据可视化，下面我简单介绍一下这个库：

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

2.安装成功后，我们就可以进行简单的测试了，主要代码如下：

程序运行截图如下：

更多示例，也可以参考一下pyecharts官网教程，相关参数和代码都有很详细解释、说明，非常适合初学者来学习。

至此，2种python可视化的方法就介绍完毕了。总的来说，这2个可视化库使用起来都非常方便，简单易学、容易上手，感兴趣的话，可以参考一下官网教程，尝试一下，当然，你也可以使用matplotlib，ggplot2等可视化库，只要适合自己的项目，都行，网上也有相关教程和资料，感兴趣的可以搜一下，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。