数据可视化常用库是什么

数据可视化常用库包括：FineBI、FineReport、FineVis、Matplotlib、Seaborn、Plotly、D3.js、ggplot2、Tableau、Power BI。其中，FineBI、FineReport和FineVis是帆软旗下的产品，它们在企业级数据可视化中表现尤为出色。FineBI是一款商业智能分析工具，能够帮助用户高效地进行数据挖掘和分析。它不仅支持多种数据源，还能够通过拖拽式操作，轻松生成各种图表，满足用户的多样化需求。

一、FINEBI

FineBI是一款专业的商业智能（BI）工具，旨在帮助企业实现数据的高效分析和决策支持。FineBI支持多种数据源连接，包括数据库、Excel和API接口。用户可以通过拖拽式操作，轻松设计各种复杂的报表和图表。FineBI还提供强大的数据挖掘功能，包括关联分析、回归分析和聚类分析等，帮助用户从海量数据中发现有价值的信息。FineBI的仪表盘功能使得管理层可以实时监控关键业务指标，做出及时决策。FineBI的报表和仪表盘可以嵌入到企业的内部系统中，实现无缝集成。FineBI官网： https://s.fanruan.com/f459r 

二、FINEREPORT

FineReport是一款企业级报表工具，广泛应用于企业的数据报表和管理报表的制作。FineReport支持多种数据源，包括关系型数据库和非关系型数据库。用户可以通过简单的拖拽操作，设计出复杂的报表模板。FineReport还提供了强大的报表计算功能，包括汇总、排序和过滤等。FineReport的报表可以自动生成Excel、PDF和HTML等多种格式，方便用户查看和分享。FineReport的权限管理功能，可以确保报表数据的安全性。FineReport还支持多种报表发布方式，包括邮件、FTP和Web服务等。FineReport官网： https://s.fanruan.com/ryhzq 

三、FINEVIS

FineVis是一款数据可视化工具，帮助用户通过图表和图形展示数据。FineVis支持多种图表类型，包括柱状图、折线图和饼图等。用户可以通过简单的拖拽操作，快速生成各种图表。FineVis还提供了丰富的图表样式和主题，用户可以根据需求自定义图表的外观。FineVis的交互功能，使得用户可以通过点击和拖动等操作，动态查看数据的变化。FineVis的嵌入功能，可以将图表嵌入到企业的内部系统中，实现数据的实时展示。FineVis官网： https://s.fanruan.com/7z296 

四、MATPLOTLIB

Matplotlib是Python中最常用的数据可视化库之一。它提供了丰富的绘图功能，能够生成高质量的图表。Matplotlib支持多种图表类型，包括折线图、散点图、柱状图和饼图等。用户可以通过简单的代码，生成各种复杂的图表。Matplotlib还支持自定义图表的各个细节，包括颜色、线条和标签等。Matplotlib的子库Seaborn，提供了更加高级的绘图功能，使得用户可以生成更加美观的图表。Matplotlib还可以与Pandas和NumPy等数据分析库无缝集成，方便用户进行数据分析和可视化。

五、SEABORN

Seaborn是基于Matplotlib的高级数据可视化库，提供了更加简洁的API和美观的默认样式。Seaborn支持多种统计图表，包括箱线图、热图和小提琴图等。用户可以通过简单的代码，快速生成各种高级图表。Seaborn还提供了丰富的调色板和主题，用户可以根据需求自定义图表的外观。Seaborn的集成功能，使得用户可以方便地与Pandas和NumPy等数据分析库进行数据交互。Seaborn还提供了多种数据集和示例代码，帮助用户快速上手。

六、PLOTLY

Plotly是一个开源的数据可视化库，支持Python、R、JavaScript等多种编程语言。Plotly支持多种图表类型，包括折线图、散点图、柱状图和饼图等。用户可以通过简单的代码，生成各种交互式图表。Plotly还提供了丰富的图表样式和主题，用户可以根据需求自定义图表的外观。Plotly的交互功能，使得用户可以通过点击和拖动等操作，动态查看数据的变化。Plotly的嵌入功能，可以将图表嵌入到Web页面中，实现数据的实时展示。Plotly还提供了丰富的插件和扩展，用户可以根据需求进行功能扩展。

七、D3.JS

D3.js是一款功能强大的JavaScript库，用于在网页上创建动态和交互式数据可视化。D3.js支持多种图表类型，包括折线图、散点图、柱状图和饼图等。用户可以通过编写JavaScript代码，生成各种复杂的图表。D3.js还提供了丰富的图表样式和主题，用户可以根据需求自定义图表的外观。D3.js的交互功能，使得用户可以通过点击和拖动等操作，动态查看数据的变化。D3.js的嵌入功能，可以将图表嵌入到Web页面中，实现数据的实时展示。D3.js还提供了丰富的插件和扩展，用户可以根据需求进行功能扩展。

八、GGPLOT2

ggplot2是R语言中最常用的数据可视化库，基于Grammar of Graphics理论。ggplot2支持多种图表类型，包括折线图、散点图、柱状图和饼图等。用户可以通过简单的代码，生成各种复杂的图表。ggplot2还支持自定义图表的各个细节，包括颜色、线条和标签等。ggplot2的集成功能，使得用户可以方便地与dplyr和tidyr等数据处理库进行数据交互。ggplot2还提供了丰富的调色板和主题，用户可以根据需求自定义图表的外观。ggplot2的扩展功能，使得用户可以根据需求进行功能扩展。

九、TABLEAU

Tableau是一款商业数据可视化工具，广泛应用于商业智能和数据分析领域。Tableau支持多种数据源，包括数据库、Excel和云服务等。用户可以通过简单的拖拽操作，生成各种复杂的图表和仪表盘。Tableau还提供了丰富的图表样式和主题，用户可以根据需求自定义图表的外观。Tableau的交互功能，使得用户可以通过点击和拖动等操作，动态查看数据的变化。Tableau的嵌入功能，可以将图表嵌入到企业的内部系统中，实现数据的实时展示。Tableau还提供了强大的数据分析功能，包括数据清洗、数据转换和数据建模等。

十、POWER BI

Power BI是微软推出的数据可视化工具，广泛应用于商业智能和数据分析领域。Power BI支持多种数据源，包括数据库、Excel和云服务等。用户可以通过简单的拖拽操作，生成各种复杂的图表和仪表盘。Power BI还提供了丰富的图表样式和主题，用户可以根据需求自定义图表的外观。Power BI的交互功能，使得用户可以通过点击和拖动等操作，动态查看数据的变化。Power BI的嵌入功能，可以将图表嵌入到企业的内部系统中，实现数据的实时展示。Power BI还提供了强大的数据分析功能，包括数据清洗、数据转换和数据建模等。

通过上述内容，我们可以看到每种数据可视化库都有其独特的特点和优势。根据具体的需求选择合适的工具，可以大大提升数据分析和展示的效率。

相关问答FAQs：

数据可视化常用库是什么？

1. Matplotlib： Matplotlib是Python中最常用的数据可视化库之一，它提供了各种绘图选项，包括折线图、散点图、直方图等。Matplotlib可以用于创建出版质量的图形，支持自定义图形的各个方面。

2. Seaborn： Seaborn是建立在Matplotlib之上的库，它提供了更多的可视化选项和更美观的默认样式。Seaborn专注于统计数据可视化，能够轻松创建各种统计图表，如箱线图、热力图等。

3. Plotly： Plotly是一款交互式可视化库，能够创建丰富多彩的交互式图表和可视化界面。它支持在网页上进行交互，并且可以嵌入到Web应用程序中，为用户提供动态的数据探索体验。

4. Pandas： Pandas是Python中用于数据处理和分析的重要库，它也提供了简单易用的可视化工具，如线形图、散点图等。Pandas的可视化功能基于Matplotlib，可以方便地将数据转化为图形展示。

5. ggplot： ggplot是基于R语言中著名的ggplot2库开发的，它提供了类似于ggplot2的语法和风格，使得用户能够通过Python轻松创建漂亮的图表。

这些库都具有各自的特点和优势，可以根据具体的数据可视化需求来选择合适的库进行使用。同时，它们都具有丰富的文档和社区支持，能够帮助用户快速上手并解决问题。