做数据可视化的工具有哪些

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做数据可视化的工具有哪些

做数据可视化的工具有很多，其中一些广受欢迎且功能强大的工具包括FineBI、FineReport、FineVis、Tableau、Power BI、D3.js等。推荐使用FineBI、FineReport和FineVis，因为它们不仅功能强大，而且易于使用。FineBI是一款商业智能工具，可以通过简单的拖拽操作实现数据分析和可视化；FineReport则主要用于报表制作，支持多种数据源的接入和复杂报表的设计；FineVis作为新的可视化工具，提供了丰富的图表和高级的可视化功能。FineBI官网： https://s.fanruan.com/f459r FineReport官网： https://s.fanruan.com/ryhzq FineVis官网： https://s.fanruan.com/7z296

一、FINEBI、FINEREPORT、FINEVIS

FineBI是帆软旗下的一款商业智能工具，专注于数据分析和可视化。它可以帮助用户通过简单的拖拽操作实现复杂的数据分析，并自动生成丰富多样的图表。FineBI提供了灵活的权限管理，可以确保数据的安全性，并且支持多种数据源的接入，如关系型数据库、大数据平台、Excel等。FineBI官网： https://s.fanruan.com/f459r

FineReport也是帆软旗下的一款产品，主要用于报表制作。它不仅支持多种数据源的接入，还提供了丰富的报表设计功能。用户可以通过FineReport实现复杂的报表设计，包括多维度分析报表、动态报表、以及各种图表展示。FineReport的一个显著特点是其强大的参数化功能，可以通过参数设置实现报表的动态展示。FineReport官网： https://s.fanruan.com/ryhzq

FineVis则是帆软最新推出的可视化工具，专注于高级数据可视化。FineVis提供了丰富的图表类型，包括柱状图、折线图、饼图等常见图表，以及桑基图、旭日图等高级图表。FineVis还支持拖拽式的可视化操作，可以帮助用户快速创建和调整图表，提升数据分析的效率。FineVis官网： https://s.fanruan.com/7z296

二、TABLEAU、POWER BI

Tableau是一款广受欢迎的数据可视化工具，具有强大的数据分析和可视化功能。它支持多种数据源的接入，包括关系型数据库、云数据源、以及大数据平台。Tableau提供了丰富的图表类型和可视化选项，用户可以通过简单的拖拽操作创建复杂的可视化分析。Tableau还具有强大的仪表板功能，可以将多个图表和分析结果整合到一个界面中，方便用户进行综合分析。

Power BI是微软推出的一款商业智能工具，专注于数据分析和可视化。Power BI支持多种数据源的接入，包括Excel、SQL Server、Azure等。用户可以通过Power BI创建丰富的图表和仪表板，实现数据的可视化展示。Power BI还具有强大的数据建模功能，可以通过数据建模实现复杂的业务逻辑分析。Power BI的优势在于其与微软生态系统的紧密集成，用户可以方便地与Office 365、SharePoint等其他微软产品进行集成。

三、D3.JS、HIGHCHARTS

D3.js是一款基于JavaScript的数据可视化库，具有强大的自定义能力。D3.js允许用户通过编写代码创建高度自定义的图表和可视化效果，适用于需要高度定制化的项目。D3.js支持多种数据格式的接入，包括JSON、CSV等，用户可以通过编写代码将数据转换为可视化图表。虽然D3.js的学习曲线较陡，但其强大的功能和灵活性使其成为许多数据科学家和开发者的首选工具。

Highcharts是一款基于JavaScript的数据可视化库，专注于创建交互性强的图表。Highcharts提供了丰富的图表类型，包括柱状图、折线图、饼图等常见图表，以及高级图表如股票图、热力图等。Highcharts的优势在于其简单易用的API，用户可以通过简单的配置创建复杂的图表。Highcharts还支持响应式设计，可以在不同设备上良好展示。

四、QLIK SENSE、SISENSE

Qlik Sense是一款自助式数据分析和可视化工具，专注于数据探索和洞察。Qlik Sense支持多种数据源的接入，包括关系型数据库、云数据源等。用户可以通过Qlik Sense创建交互性强的图表和仪表板，实现数据的可视化展示。Qlik Sense的优势在于其强大的数据关联功能，可以帮助用户快速发现数据之间的关联关系，提升数据分析的效率。

Sisense是一款商业智能工具，专注于大数据分析和可视化。Sisense支持多种数据源的接入，并提供了强大的数据处理和分析功能。用户可以通过Sisense创建复杂的图表和仪表板，实现数据的可视化展示。Sisense的优势在于其强大的数据处理能力，可以处理大规模数据集，并提供快速的分析结果。Sisense还具有强大的内存计算引擎，可以提升数据分析的效率。

五、GOOGLE DATA STUDIO、REDASH

Google Data Studio是谷歌推出的一款数据可视化工具，专注于数据报告和可视化。Google Data Studio支持多种数据源的接入，包括谷歌分析、谷歌广告等谷歌产品的数据源。用户可以通过Google Data Studio创建交互性强的图表和报告，实现数据的可视化展示。Google Data Studio的优势在于其与谷歌生态系统的紧密集成，用户可以方便地与其他谷歌产品进行集成。

Redash是一款开源的数据可视化工具，专注于数据查询和可视化。Redash支持多种数据源的接入，包括SQL数据库、NoSQL数据库等。用户可以通过Redash编写SQL查询语句获取数据，并创建丰富的图表和仪表板。Redash的优势在于其简单易用的界面和强大的查询功能，适用于需要频繁进行数据查询和分析的用户。

六、KNIME、RAPIDMINER

KNIME是一款开源的数据分析和可视化工具，专注于数据挖掘和机器学习。KNIME支持多种数据源的接入，并提供了丰富的数据处理和分析功能。用户可以通过KNIME创建复杂的数据分析流程，实现数据的可视化展示。KNIME的优势在于其强大的数据处理能力和灵活的工作流设计，适用于需要进行复杂数据分析和挖掘的用户。

RapidMiner也是一款开源的数据分析和可视化工具，专注于数据挖掘和机器学习。RapidMiner支持多种数据源的接入，并提供了丰富的数据处理和分析功能。用户可以通过RapidMiner创建复杂的数据分析流程，实现数据的可视化展示。RapidMiner的优势在于其强大的数据处理能力和易用的界面，适用于需要快速进行数据分析和挖掘的用户。

七、MATPLOTLIB、SEABORN

Matplotlib是一款基于Python的数据可视化库，专注于创建静态、交互式和动画图表。Matplotlib提供了丰富的图表类型和自定义选项，用户可以通过编写代码创建复杂的可视化效果。Matplotlib的优势在于其强大的自定义能力和广泛的社区支持，适用于需要高度定制化的项目。

Seaborn是一款基于Matplotlib的数据可视化库，专注于统计数据的可视化。Seaborn提供了简洁的API和丰富的图表类型，用户可以通过编写代码创建复杂的统计图表。Seaborn的优势在于其简化了Matplotlib的使用，并提供了更高级的统计可视化选项，适用于需要进行统计分析和可视化的用户。