做数据分析图的软件有FineBI、Tableau、Power BI、QlikView、D3.js、Excel、SAS、R、Python、Google Data Studio等。其中，FineBI是一款功能强大且易用的商业智能（BI）工具，特别适合企业用户进行数据分析与可视化。FineBI支持多种数据源接入，提供丰富的可视化图表，强大的数据处理能力和灵活的权限管理，帮助用户快速获得有价值的商业洞察。FineBI的用户界面友好，操作简便，即使是非技术人员也能轻松上手使用。官网： https://s.fanruan.com/f459r;
一、FINEBI
FineBI是由帆软公司开发的一款商业智能工具，能够帮助企业用户进行数据分析和可视化。FineBI支持多种数据源接入，能够处理大规模数据，提供丰富的可视化图表和灵活的权限管理。通过FineBI，用户可以快速创建交互式仪表板和报告，从而获得深刻的商业洞察，支持决策。FineBI具有以下几个特点：
- 多数据源支持：FineBI能够接入多种数据源，包括关系数据库、NoSQL数据库、Excel文件等，满足不同企业的需求。
- 丰富的可视化图表：提供多种图表类型，如柱状图、折线图、饼图、地图等，帮助用户全面展示数据。
- 强大的数据处理能力：支持数据清洗、转换和聚合等操作，让用户能够方便地处理和分析数据。
- 灵活的权限管理：FineBI提供了细粒度的权限控制，确保数据安全。
- 用户友好的界面：界面设计简洁，操作简便，即使是非技术人员也能轻松上手使用。
二、TABLEAU
Tableau是一款广泛使用的数据可视化工具，适用于各种规模的企业。Tableau能够连接到多种数据源，提供强大的数据处理和可视化功能。它的界面设计简洁，用户友好，支持拖拽操作，能够快速创建复杂的图表和仪表板。Tableau的主要特点包括：
- 多数据源接入：支持连接到多种数据库、文件和云服务，满足不同数据整合需求。
- 强大的可视化功能：提供丰富的图表类型和定制选项，帮助用户创建高质量的可视化图表。
- 交互式仪表板：支持创建交互式仪表板，用户可以通过点击图表进行过滤和钻取操作。
- 广泛的社区支持：Tableau拥有一个活跃的用户社区，提供丰富的资源和支持。
三、POWER BI
Power BI是微软推出的一款商业智能工具，广泛应用于企业数据分析和可视化。Power BI能够连接到多种数据源，提供强大的数据处理和可视化功能。它集成了Excel和Office 365，用户可以方便地在熟悉的环境中进行数据分析。Power BI的主要特点包括：
- 多数据源支持：支持连接到多种数据库、文件和云服务，满足不同数据整合需求。
- 强大的数据处理功能：提供数据清洗、转换和聚合等操作，帮助用户处理复杂数据。
- 丰富的可视化图表：提供多种图表类型和定制选项，帮助用户创建高质量的可视化图表。
- 集成性强：与Excel和Office 365无缝集成，用户可以方便地在熟悉的环境中进行数据分析。
四、QLIKVIEW
QlikView是一款功能强大的数据分析和可视化工具，广泛应用于企业数据分析。QlikView能够连接到多种数据源，提供强大的数据处理和可视化功能。它支持创建交互式仪表板和报告，帮助用户获得深刻的商业洞察。QlikView的主要特点包括：
- 多数据源支持：支持连接到多种数据库、文件和云服务，满足不同数据整合需求。
- 强大的数据处理功能：提供数据清洗、转换和聚合等操作，帮助用户处理复杂数据。
- 丰富的可视化图表：提供多种图表类型和定制选项，帮助用户创建高质量的可视化图表。
- 交互性强：支持创建交互式仪表板和报告，用户可以通过点击图表进行过滤和钻取操作。
五、D3.JS
D3.js是一款基于JavaScript的数据可视化库，广泛应用于Web数据可视化。D3.js能够帮助开发者创建高度定制化的可视化图表和交互效果。它提供了丰富的图表类型和定制选项，满足各种可视化需求。D3.js的主要特点包括：
- 高度定制化：提供丰富的API和图表类型，开发者可以根据需求创建高度定制化的图表。
- 灵活性强：支持多种数据源和格式，满足不同数据整合需求。
- 强大的交互性：提供丰富的交互效果，帮助用户创建动态的可视化图表。
- 开源免费：D3.js是开源项目，免费使用，拥有广泛的社区支持。
六、EXCEL
Excel是微软推出的一款电子表格软件，广泛应用于数据分析和可视化。Excel提供了丰富的数据处理和可视化功能，用户可以方便地创建各种图表和报告。Excel的主要特点包括：
- 广泛使用：作为一款常用的办公软件，Excel在企业中得到了广泛应用。
- 丰富的图表类型：提供多种图表类型和定制选项，帮助用户创建高质量的可视化图表。
- 强大的数据处理功能：支持数据清洗、转换和聚合等操作，帮助用户处理复杂数据。
- 集成性强：与Office 365无缝集成，用户可以方便地在熟悉的环境中进行数据分析。
七、SAS
SAS是一款广泛应用于统计分析和数据挖掘的软件，广泛应用于企业和科研机构。SAS提供了强大的数据处理和分析功能，用户可以方便地进行数据清洗、转换和聚合操作。SAS的主要特点包括：
- 强大的统计分析功能：提供丰富的统计分析和数据挖掘功能，满足复杂数据分析需求。
- 多数据源支持：支持连接到多种数据库、文件和云服务，满足不同数据整合需求。
- 丰富的可视化图表：提供多种图表类型和定制选项，帮助用户创建高质量的可视化图表。
- 广泛应用：广泛应用于企业和科研机构，拥有丰富的行业经验和用户基础。
八、R
R是一款广泛应用于统计分析和数据挖掘的编程语言，广泛应用于科研和企业数据分析。R提供了丰富的统计分析和可视化功能，用户可以方便地进行数据处理和分析。R的主要特点包括：
- 强大的统计分析功能：提供丰富的统计分析和数据挖掘功能，满足复杂数据分析需求。
- 开源免费：R是开源项目，免费使用，拥有广泛的社区支持。
- 丰富的可视化图表：提供多种图表类型和定制选项，帮助用户创建高质量的可视化图表。
- 灵活性强：支持多种数据源和格式，满足不同数据整合需求。
九、PYTHON
Python是一款广泛应用于数据分析和机器学习的编程语言，广泛应用于科研和企业数据分析。Python提供了丰富的数据处理和可视化库，用户可以方便地进行数据处理和分析。Python的主要特点包括：
- 强大的数据处理功能：提供丰富的数据处理和分析库，满足复杂数据处理需求。
- 开源免费：Python是开源项目，免费使用，拥有广泛的社区支持。
- 丰富的可视化库：提供多种可视化库，如Matplotlib、Seaborn等，帮助用户创建高质量的可视化图表。
- 灵活性强：支持多种数据源和格式，满足不同数据整合需求。
十、GOOGLE DATA STUDIO
Google Data Studio是一款由谷歌推出的免费数据可视化工具，广泛应用于企业数据分析。Google Data Studio能够连接到多种数据源，提供丰富的可视化图表和交互功能。它的界面设计简洁，用户友好，支持拖拽操作，能够快速创建复杂的图表和仪表板。Google Data Studio的主要特点包括：
- 免费使用：Google Data Studio是免费工具，用户可以无需付费使用。
- 多数据源接入：支持连接到多种数据库、文件和云服务，满足不同数据整合需求。
- 强大的可视化功能：提供多种图表类型和定制选项，帮助用户创建高质量的可视化图表。
- 交互式仪表板：支持创建交互式仪表板，用户可以通过点击图表进行过滤和钻取操作。
以上列举的这些工具各有特色，适用于不同的数据分析场景和需求。无论是企业用户还是个人用户，都可以根据自己的需求选择合适的数据分析图软件。
相关问答FAQs：
1. 什么软件适合做数据分析图？
数据分析图在现代商业和学术研究中扮演着至关重要的角色。有许多软件工具可用于创建各种类型的数据分析图。其中一些最流行的软件包括：
-
Microsoft Excel：Excel是一个功能强大且易于使用的工具，可以用来创建各种类型的数据分析图，如柱状图、折线图、饼图等。它还提供了丰富的数据处理和分析功能，使用户能够轻松地对数据进行计算和可视化。
-
Tableau：Tableau是一款专业的数据可视化工具，可以帮助用户创建交互式和动态的数据分析图。它支持从各种数据源中导入数据，并提供了丰富的可视化选项，使用户能够以更直观的方式理解数据。
-
Python：Python是一种流行的编程语言，有许多库和工具可用于数据分析和可视化，如Matplotlib、Seaborn和Plotly。这些库提供了丰富的绘图功能，用户可以根据自己的需求创建各种复杂的数据分析图。
-
R：R是另一种流行的数据分析和统计建模语言，也具有强大的绘图功能。R中的ggplot2包是一个功能强大且灵活的绘图工具，可以帮助用户创建各种精美的数据分析图。
2. 如何选择适合自己的数据分析图软件？
选择适合自己的数据分析图软件取决于多种因素，包括技术水平、需求和预算等。以下是一些建议：
-
如果您是初学者或对编程不熟悉，可以选择使用Microsoft Excel这样的易于使用的工具来创建基本的数据分析图。
-
如果您需要创建复杂的交互式数据可视化，可以考虑使用Tableau或Python这样的专业工具，它们提供了更丰富的功能和更灵活的定制选项。
-
如果您对编程感兴趣，并且希望有更大的灵活性和控制权，可以尝试使用Python或R这样的编程语言来创建数据分析图。
3. 数据分析图软件有哪些优势和劣势？
不同的数据分析图软件具有各自的优势和劣势，用户可以根据自己的需求和偏好选择合适的工具。
-
Microsoft Excel：优势在于易于学习和使用，适用于创建基本的数据分析图。劣势是在处理大型数据集和创建复杂可视化方面可能受限。
-
Tableau：优势在于提供丰富的可视化选项和交互功能，适用于创建高质量的数据分析图。劣势是相对较高的学习曲线和订阅费用。
-
Python：优势在于灵活性和可定制性高，适用于处理复杂数据和创建定制化的数据分析图。劣势是需要一定的编程技能和时间投入。
-
R：优势在于强大的统计建模和绘图功能，适用于进行深度的数据分析和可视化。劣势是学习曲线较陡，对编程技能要求较高。
综上所述，选择合适的数据分析图软件取决于用户的需求和技术水平，可以根据具体情况进行选择和权衡。希望以上信息能帮助您更好地选择和使用数据分析图软件。
本文内容通过AI工具匹配关键字智能整合而成，仅供参考，帆软不对内容的真实、准确或完整作任何形式的承诺。具体产品功能请以帆软官方帮助文档为准，或联系您的对接销售进行咨询。如有其他问题，您可以通过联系blog@fanruan.com进行反馈，帆软收到您的反馈后将及时答复和处理。
