數據可視化工具

但願你們能真的用起來！

推薦順序：

能中文版的，儘可能不推薦沒漢化的，密密麻麻我也頭疼；

能「傻瓜式」使用的，儘可能不寫代碼，怕把大家嚇跑；

能免費的儘可能不付費，破解咱不提倡哈。

本文章提要：

純可視化圖表生成（3個）可視化報表類（1個）商業智能分析（3個）數據地圖類（2個）可視化大屏類（3個）數據挖掘編程語言（2個）

純可視化圖表生成類——適合開發，工程師

Echart

一個純Javascript的數據可視化庫，百度的產品，常應用於軟件產品開發或網頁的統計圖表模塊。可在Web端高度定製可視化圖表，圖表種類多，動態可視化效，各種圖表各種形式都徹底開源免費。能處理大數據量和3D繪圖也不遜色，聽說結合百度地圖的使用很出色。

 

Echart仍是多用於一些開發場景的，但它也衍生了一個0代碼的圖表生成器—「百度圖說」，我體驗了下，操做基本上就是選擇圖標，把數據複製過去，而後生成圖表，保存爲圖或者代碼嵌入。

 

AntV

AntV又是螞蟻金服出品（阿里系）的一套數據可視化語法，貌似是國內第一個採用The grammar Of Graphics這套理論的可視化庫。antv帶有一系列的數據處理API，簡單數據的數據歸類，分析的能力，被不少大公司用做本身BI平臺的底層工具。

Highcharts

說道Echarts，都會拿來與Hicharts對比，二者有點像WPS和OFFICE的關係，倒不是說Echarts怎樣，平常圖表動效Echarts徹底夠了。

Highcharts一樣是可視化庫，只不過是國外的，商用的話須要付費。其優點是文檔詳細, 實例也很很詳細，文檔中依賴哪些js腳本，css都十分詳細，學習和開發都比較省時省力，相應的產品穩定性較強。

可視化報表類——適合報表開發、BI工程師

FineReport

一個報表軟件，企業級的應用。用於系統的開發業務報表，數據分析報表。也可集成在OA，ERP，CRM等應用系統內，作數據報表模塊，也能夠開發成財務分析系統，就看你如何駕馭數據了。

兩大核心功能是填報和數據展現，但我以爲比較驚豔的一點是，它內置了大量的圖表和可視化動效，可視化很豐富，徹底沒有印象中作報表那種古板的風格。多以它能作出格式各樣的dashboard、甚至是可視化大屏，一點不虛。

我以前工做有段時間拿finereport，感觸最深的是開發報表很省力，10張門店報表以往作10張excel的，在他裏面就是一個參數查詢，而後批量導出，用一個模板。

因此有號稱：

工做用小屏，決策用大屏。辦公用微軟，經營用帆軟。

商業智能分析——適合BI工程師、數據分析師

Tableau

幾乎是數據分析師人人會提的工具，內置經常使用的分析圖表，和一些數據分析模型，能夠快速的探索式數據分析，製做數據分析報告。

由於是商業智能，解決的問題更偏向商業分析，用 Tableau能夠快速地作出動態交互圖，而且圖表和配色也很是拿得出手。

 

FineBI

自助是BI工具，也是一款成熟的數據分析產品。內置豐富圖表，不須要代碼調用，可直接拖拽生成。可用於業務數據的快速分析，製做dashboard，也可構建可視化大屏。

有別於Tableau的是，它更傾向於企業應用，從內置的ETL功能以及數據處理方式上看出，側重業務數據的快速分析以及可視化展示。可與大數據平臺，各種多維數據庫結合，因此在企業級BI應用上普遍，我的使用免費。

PowerBI

軟繼Excel以後推出的BI產品，能夠和Excel無縫鏈接使用，建立個性化的數據看板。

 

數據地圖類

不少工具都能實現數據地圖，好比上面提到的Echarts、finereport、tableau等。

這裏強烈安利的Power Map 2016，能夠快速體驗一把爽。

還有比較快速的，地圖慧

內置的是百度地圖，選擇模板、上傳數據、保存地圖很簡單的3步。

 

可視化大屏類

阿里DataV

天貓雙十一大屏就用DataV作的，是阿里雲的拖拽式可視化工具，主要用於業務數據與地理信息融合的大數據可視化，像一些展覽中心，企業管控中心用。

不須要編程，經過簡單的拖拽配置就能生成可視化大屏或者儀表盤。

 

FineReport

上面提過，這個工具它也能作可視化報表，也能作大屏。

由於後端一般鏈接業務系統數據，因此能夠實時鏈接業務數據，作企業的一些經營數據展現。好比展覽中心、BOSS駕駛艙，還有城市交通管控中心、交易大廳等。

 

數字冰雹

產品技術不瞭解，也只是有幸在一次活動上見過。

專一於作數據圖像、三維處理、數據分析等相關業務，經過圖像可視化方式呈現數據分析，在智慧城市、工業監控用的比較多。

就是商業的，不過官網上有不少大屏設計，能夠提供靈感。

 

數據挖掘編程語言——適合技術性數據分析師、數據科學家

典型如R和Python

R-ggplot2

 

Python