9款好用的bi數據可視化工具

大數據、數據分析的興起和火爆，也帶動了數據可視化的普遍應用。提及數據分析和可視化的關係，就比如你爲一堆散亂的拼圖寫了一份說明，告訴他這個數據是什麼樣子，表明什麼。能夠說，數據可視化雖然不是必不可少的，但倒是能夠加快效率，爲報告錦上添花的。

下面分享幾款好用的數據可視化工具給你們，以做參考選擇：

D3
D3（Data Driven Documents）是支持SVG渲染的另外一種Java庫。可是D3可以提供大量線性圖和條形圖以外的複雜圖表樣式，例如Voronoi圖、樹形圖、圓形集羣和單詞雲等。D3.js是數據驅動文件（Data-Driven Documents）的縮寫，他經過使用HTMLCSS和SVG來渲染精彩的圖表和分析圖。D3對網頁標準的強調足以知足在全部主流瀏覽器上使用的可能性，使你免於被其餘類型架構所捆綁的苦惱，它能夠將視覺效果很棒的組件和數據驅動方法結合在一塊兒。

DataV
阿里出品的數據可視化解決方案，之因此推薦DataV這個後起之秀，徹底是由於淘寶雙「11」活動中實時互動大屏幕太搶眼了。DataV支持多種數據源，尤爲是和阿里系各類數據庫完美銜接，若是你的數據自己就存在阿里雲上，那選用DataV確定是個省時省力的好辦法。圖表方面，DataV內置了豐富的圖表模板，支持實時數據採集和解析。

Echarts
一個純java的數據可視化庫，百度的產品，常應用於軟件產品開發或者 系統的圖表模塊，圖表種類多，動態可視化效果，開源免費。Echarts中主要仍是以圖表爲主，沒有提供文本和表格方面的展示庫，若是有相關需求還須要引入表格和文本方面的其餘可視化庫。

Flot
Flot是一個很棒的線圖和條形圖建立工具，能夠運用於支持canvas的全部瀏覽器——意味着大多數主流瀏覽器。這是一個jQuery庫，若是你已經熟悉jQuery，你就能夠容易的對圖像進行回調、風格和行爲操做。 浮懸的優勢是你能夠訪問大量的調用函數，這樣就能夠運行你本身的代碼。設定一種風格，可讓在用戶懸停鼠標、點擊、移開鼠標時展現不一樣的效果。比起其餘製圖工具，浮懸給予你更多的靈活空間。浮懸提供的選項很少，但它能夠很好地執行常見的功能。

Tableau
Tableau 是桌面系統中最簡單的商業智能工具軟件，Tableau 沒有強迫用戶編寫自定義代碼，新的控制檯也可徹底自定義配置。在控制檯上，不只可以監測信息，並且還提供完整的分析能力。Tableau控制檯靈活，具備高度的動態性。

Tableau公司將數據運算與美觀的圖表完美地嫁接在一塊兒。它的程序很容易上手，各公司能夠用它將大量數據拖放到數字「畫布」上，轉眼間就能建立好各類圖表。這一軟件的理念是，界面上的數據越容易操控，公司對本身在所在業務領域裏的所做所爲究竟是正確仍是錯誤，就能瞭解得越透徹。

Power BI
Power BI 是一套商業分析工具，用於在組織中提供看法。可鏈接數百個數據源、簡化數據準備並提供即席分析。生成美觀的報表並進行發佈，供組織在 Web 和移動設備上使用。每一個人均可建立個性化儀表板，獲取針對其業務的全方位獨特看法。在企業內實現擴展，內置管理和安全性。

Smartbi
Smartbi做爲成熟的大數據分析平臺，具有可複用、 動靜結合獨特的展現效果，使得數據可視化靈活強大，動靜皆宜，爲廣大用戶提供了無限的應用能力和想象空間。

除了支持使用Excel做爲報表設計器，完美兼容Excel的配置項。支持Excel全部內置圖形、背景圖、條件格式等設計複雜的儀表盤樣式，同時支持完整ECharts 圖形庫，支持各類各樣的圖形，包含瀑布圖、關係圖、雷達圖、油量圖、熱力圖、樹圖等幾十種動態交互的圖形，藉助於地理信息技術，還打造了地圖分析功能。

Processing
Processing 是用 Java 編程語言寫的，而且 Java 語言也是在語言樹中最接近 Processing 的。因此，若是您熟悉 C 或 Java 語言，Processing 將很容易學。Processing 並不包括 Java 語言的一些較爲高級的特性，但這些特性中的不少特性均已集成到了 Processing。現在，圍繞它已經造成了一個專門的社區，致力於構建各類庫以供用這種語言和環境進行動畫、可視化、網絡編程以及不少其餘的應用。

Processing 是一個很棒的進行數據可視化的環境，具備一個簡單的接口、一個功能強大的語言以及一套豐富的用於數據以及應用程序導出的機制。

Weka
Weka是一個能根據屬性分類和集羣大量數據的優秀工具，Weka不可是數據分析的強大工具，還能生成一些簡單的圖表。weka首先是一個數據挖掘的利器，它可以快速導入咱們的結構化數據，而後對數據屬性作分類、聚類分析，幫助咱們理解數據。但他的可視化功能一樣不遜色，選擇界面中的visualization，你會馬上明白：是它讓你理解數據，而後你才讓用戶可視化數據。