数据分析做图软件有哪些

数据分析做图软件有很多，常见的包括：FineBI、Tableau、Power BI、Excel、R、Python、QlikView、D3.js、Google Data Studio、Plotly。其中，FineBI是一款非常优秀的商业智能工具，因其强大的数据可视化和分析功能广受欢迎。FineBI不仅支持多种数据源接入，还提供丰富的图表类型和灵活的拖拽操作界面，使得用户可以方便地进行数据分析和图表制作。FineBI的另一个重要特点是其易于上手，不需要编程基础，适合业务人员快速掌握并应用到日常工作中。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（BI）工具，专为企业数据分析而设计。FineBI的核心功能包括数据集成、数据清洗、数据分析和数据可视化。通过FineBI，企业可以从多个数据源中提取数据，进行清洗和转换，最终生成各种图表和报告，以帮助决策者做出明智的商业决策。FineBI支持多种数据源，包括数据库、Excel、CSV等，用户可以轻松导入和整合数据。

FineBI的图表类型丰富，包括柱状图、折线图、饼图、散点图、地图等，满足不同数据分析需求。其拖拽式操作界面使得用户无需编程即可创建复杂的图表和仪表盘，非常适合业务人员使用。此外，FineBI还支持自定义计算字段、过滤器和参数设置，使得数据分析更加灵活和精准。官网： https://s.fanruan.com/f459r;

二、TABLEAU

Tableau是另一款广受欢迎的数据可视化和商业智能工具。Tableau以其强大的数据连接能力和丰富的图表类型著称，能够从多种数据源中提取数据，并提供实时的交互式数据可视化。Tableau的用户界面设计简洁，操作简单，用户可以通过拖拽操作快速创建各种图表和仪表盘。

Tableau还支持高级分析功能，如预测分析、聚类分析和趋势分析，适合数据科学家和分析师使用。此外，Tableau的社区和生态系统非常活跃，用户可以通过Tableau公共平台分享和获取数据可视化作品。Tableau的版本分为桌面版、服务器版和在线版，满足不同规模企业的需求。

三、POWER BI

Power BI是微软推出的一款商业智能工具。Power BI集成了强大的数据连接、数据建模和数据可视化功能，能够帮助企业从多个数据源中提取数据，进行清洗和转换，并生成各种图表和报告。Power BI的界面设计友好，用户可以通过拖拽操作快速创建图表和仪表盘。

Power BI还支持自然语言查询，用户可以通过输入自然语言问题，快速获取数据分析结果。此外，Power BI与微软的其他产品，如Excel和SharePoint，无缝集成，用户可以方便地将数据导入Power BI进行分析。Power BI的版本分为桌面版、服务版和移动版，满足不同场景的需求。

四、EXCEL

Excel是最常用的数据分析和可视化工具之一。Excel提供了丰富的图表类型和数据分析功能，适合日常数据处理和分析。用户可以通过简单的操作创建柱状图、折线图、饼图、散点图等常见图表，并通过数据透视表和数据透视图进行高级数据分析。

Excel还支持宏和VBA编程，用户可以通过编写宏和脚本实现自动化数据处理和分析。Excel的强大之处在于其灵活性和易用性，用户无需编程基础即可进行复杂的数据分析和图表制作。Excel广泛应用于各行各业，是数据分析人员的重要工具。

五、R

R是一种专为统计计算和数据分析设计的编程语言。R提供了丰富的统计分析和数据可视化功能，适合数据科学家和分析师使用。用户可以通过编写R脚本进行数据导入、清洗、分析和可视化，生成各种图表和报告。

R的优势在于其强大的统计分析能力和灵活的编程接口，用户可以通过R扩展包实现各种高级分析和可视化功能。R的社区和生态系统非常活跃，用户可以通过CRAN获取和分享各种R扩展包。R广泛应用于学术研究、金融分析和市场调研等领域。

六、PYTHON

Python是另一种广泛应用于数据分析和可视化的编程语言。Python的优势在于其简单易学和强大的数据处理能力，用户可以通过编写Python脚本进行数据导入、清洗、分析和可视化。Python提供了丰富的扩展包，如Pandas、NumPy、Matplotlib和Seaborn，帮助用户实现各种数据分析和可视化任务。

Python的灵活性和扩展性使其成为数据科学家和分析师的首选工具。用户可以通过Python与其他工具和平台集成，实现自动化数据处理和分析。Python广泛应用于金融、市场营销、医疗和制造等行业，是数据分析的重要工具。

七、QLIKVIEW

QlikView是Qlik公司推出的一款商业智能工具。QlikView以其强大的数据探索和数据可视化功能著称，用户可以通过简单的操作实现数据导入、清洗、分析和可视化。QlikView的用户界面设计友好，支持拖拽操作，用户可以快速创建各种图表和仪表盘。

QlikView的优势在于其内存计算引擎，能够快速处理大规模数据，提供实时的数据分析和可视化。QlikView还支持高级分析功能，如预测分析和聚类分析，适合数据科学家和分析师使用。QlikView的版本分为桌面版、服务器版和云端版，满足不同规模企业的需求。

八、D3.JS

D3.js是一种基于JavaScript的数据可视化库。D3.js的优势在于其灵活性和强大的数据绑定和可视化能力，用户可以通过编写JavaScript代码实现各种复杂的数据可视化效果。D3.js支持SVG、Canvas和WebGL等绘图技术，能够生成高质量的图表和交互式可视化作品。

D3.js的学习曲线较陡，适合有编程基础的用户使用。D3.js的社区和生态系统非常活跃，用户可以通过GitHub获取和分享各种D3.js扩展和插件。D3.js广泛应用于数据新闻、学术研究和商业报告等领域，是数据可视化的重要工具。

九、GOOGLE DATA STUDIO

Google Data Studio是谷歌推出的一款免费数据可视化工具。Google Data Studio支持多种数据源连接和实时数据更新，用户可以通过拖拽操作快速创建图表和报告。Google Data Studio的界面设计简洁，操作简单，适合业务人员和数据分析师使用。

Google Data Studio还支持团队协作和分享，用户可以通过链接分享数据报告，实时查看和更新数据。Google Data Studio与谷歌的其他产品，如Google Analytics和Google Sheets，无缝集成，用户可以方便地将数据导入Google Data Studio进行分析。Google Data Studio广泛应用于市场营销、销售和运营等领域。

十、PLOTLY

Plotly是一种基于Python的开源数据可视化库。Plotly的优势在于其高质量的图表和交互式可视化功能，用户可以通过简单的代码生成各种图表和仪表盘。Plotly支持多种图表类型，包括折线图、柱状图、饼图、散点图和3D图表，满足不同数据分析需求。

Plotly的用户界面设计友好，支持拖拽操作，用户可以快速创建和定制图表。Plotly还支持与其他数据分析工具，如Pandas和NumPy，集成，用户可以方便地进行数据处理和可视化。Plotly广泛应用于数据科学、金融分析和市场调研等领域，是数据可视化的重要工具。

相关问答FAQs：

1. 什么是数据分析做图软件？

数据分析做图软件是一种工具，用于将数据转化为可视化图表或图形的程序。这些软件帮助用户更好地理解数据，发现数据中的模式、趋势和关联，从而支持决策和制定策略。

2. 有哪些常用的数据分析做图软件？

• Tableau：Tableau是一款功能强大的可视化分析工具，用户可以通过简单拖放操作创建交互式的图表和仪表板，支持多种数据源。

• Power BI：Power BI是微软推出的商业智能工具，提供数据清洗、建模和可视化功能，能够轻松地将数据转化为图表、报表和仪表板。

• Google Data Studio：Google Data Studio是一款免费的数据可视化工具，用户可以连接各种数据源，创建交互式报表和仪表板，并与他人共享。

• R语言：R语言是一种开源的数据分析工具，通过各种包（如ggplot2、plotly）可以创建各种复杂的图表和可视化效果。

• Python：Python也是一种流行的数据分析工具，借助库如Matplotlib、Seaborn和Plotly，用户可以生成各种图表和图形。

3. 如何选择适合自己的数据分析做图软件？

选择适合自己的数据分析做图软件需要考虑以下几个因素：

• 功能需求：根据自己的数据分析需求，选择软件是否提供了合适的功能，比如数据连接、图表类型、仪表板设计等。

• 易用性：软件的易用性也是选择的关键因素，是否支持简单的拖放操作、是否有友好的用户界面等。

• 成本：有些软件是商业付费的，而有些则是免费的，需考虑软件的成本是否符合自己的预算。

• 数据源：软件是否支持连接自己使用的数据源，比如Excel、数据库、云服务等。

• 学习曲线：不同软件的学习曲线各不相同，需要考虑自己的技术水平和时间成本，选择一个适合自己的软件。

综上所述，选择合适的数据分析做图软件需要综合考虑功能、易用性、成本、数据源以及学习曲线等因素，以便更好地进行数据分析和可视化工作。