数据分析图可视化软件有哪些

市场上常见的数据分析图可视化软件包括：FineBI、Tableau、Power BI、QlikView、D3.js、ECharts、Matplotlib、Google Data Studio、Plotly、Datawrapper。其中，FineBI 是一款优秀的商业智能（BI）工具，专注于数据分析和可视化。FineBI 提供了丰富的图表类型和强大的数据处理能力，支持大数据量的实时分析和可视化。用户无需编程背景，通过拖拽式操作即可轻松实现复杂的数据分析和图表制作。官网： https://s.fanruan.com/f459r;

一、FINEBI

FineBI 是国内知名的软件开发公司帆软推出的一款商业智能（BI）工具。其主要优势包括易用性、强大的数据处理能力、丰富的图表类型、良好的用户体验。FineBI 采用拖拽式操作界面，用户无需编写代码即可完成数据分析和图表制作。FineBI 支持多种数据源的接入，如数据库、Excel 文件、CSV 文件等，用户可以轻松将不同数据源进行整合分析。FineBI 还支持实时数据分析，用户可以通过仪表盘实时监控业务指标，及时发现问题并做出决策。FineBI 具有良好的扩展性，支持二次开发和自定义插件，满足不同企业的个性化需求。官网： https://s.fanruan.com/f459r;

二、TABLEAU

Tableau 是全球领先的数据可视化和商业智能平台之一，以其强大的数据可视化功能和易用性著称。Tableau 提供了丰富的图表类型和强大的数据处理能力，支持拖拽式操作，用户无需编写代码即可完成复杂的数据分析和图表制作。Tableau 支持多种数据源的接入，如数据库、云服务、Excel 文件等，用户可以轻松将不同数据源进行整合分析。Tableau 还支持实时数据分析，用户可以通过仪表盘实时监控业务指标，及时发现问题并做出决策。Tableau 具有良好的扩展性，支持二次开发和自定义插件，满足不同企业的个性化需求。

三、POWER BI

Power BI 是微软推出的一款商业智能工具，主要用于数据分析和数据可视化。Power BI 提供了丰富的图表类型和强大的数据处理能力，支持拖拽式操作，用户无需编写代码即可完成复杂的数据分析和图表制作。Power BI 支持多种数据源的接入，如数据库、云服务、Excel 文件等，用户可以轻松将不同数据源进行整合分析。Power BI 还支持实时数据分析，用户可以通过仪表盘实时监控业务指标，及时发现问题并做出决策。Power BI 具有良好的扩展性，支持二次开发和自定义插件，满足不同企业的个性化需求。

四、QLIKVIEW

QlikView 是 Qlik 公司推出的一款商业智能工具，主要用于数据分析和数据可视化。QlikView 提供了丰富的图表类型和强大的数据处理能力，支持拖拽式操作，用户无需编写代码即可完成复杂的数据分析和图表制作。QlikView 支持多种数据源的接入，如数据库、云服务、Excel 文件等，用户可以轻松将不同数据源进行整合分析。QlikView 还支持实时数据分析，用户可以通过仪表盘实时监控业务指标，及时发现问题并做出决策。QlikView 具有良好的扩展性，支持二次开发和自定义插件，满足不同企业的个性化需求。

五、D3.JS

D3.js 是一个基于 JavaScript 的数据可视化库，主要用于创建动态和交互式的数据可视化图表。D3.js 提供了丰富的图表类型和强大的数据处理能力，用户可以通过编写代码实现复杂的数据分析和图表制作。D3.js 支持多种数据源的接入，如数据库、云服务、Excel 文件等，用户可以轻松将不同数据源进行整合分析。D3.js 具有良好的扩展性，支持二次开发和自定义插件，满足不同企业的个性化需求。D3.js 适用于有编程背景的用户，可以实现高度定制化的数据可视化图表。

六、ECHARTS

ECharts 是百度推出的一款开源数据可视化库，主要用于创建动态和交互式的数据可视化图表。ECharts 提供了丰富的图表类型和强大的数据处理能力，用户可以通过编写代码实现复杂的数据分析和图表制作。ECharts 支持多种数据源的接入，如数据库、云服务、Excel 文件等，用户可以轻松将不同数据源进行整合分析。ECharts 具有良好的扩展性，支持二次开发和自定义插件，满足不同企业的个性化需求。ECharts 适用于有编程背景的用户，可以实现高度定制化的数据可视化图表。

七、MATPLOTLIB

Matplotlib 是 Python 语言中的一个数据可视化库，主要用于创建静态、动态和交互式的数据可视化图表。Matplotlib 提供了丰富的图表类型和强大的数据处理能力，用户可以通过编写代码实现复杂的数据分析和图表制作。Matplotlib 支持多种数据源的接入，如数据库、云服务、Excel 文件等，用户可以轻松将不同数据源进行整合分析。Matplotlib 具有良好的扩展性，支持二次开发和自定义插件，满足不同企业的个性化需求。Matplotlib 适用于有编程背景的用户，可以实现高度定制化的数据可视化图表。

八、GOOGLE DATA STUDIO

Google Data Studio 是谷歌推出的一款免费的数据可视化和报告工具，主要用于创建动态和交互式的数据可视化图表和报告。Google Data Studio 提供了丰富的图表类型和强大的数据处理能力，支持拖拽式操作，用户无需编写代码即可完成复杂的数据分析和图表制作。Google Data Studio 支持多种数据源的接入，如数据库、云服务、Excel 文件等，用户可以轻松将不同数据源进行整合分析。Google Data Studio 具有良好的扩展性，支持二次开发和自定义插件，满足不同企业的个性化需求。

九、PLOTLY

Plotly 是一个基于 Python 的数据可视化库，主要用于创建动态和交互式的数据可视化图表。Plotly 提供了丰富的图表类型和强大的数据处理能力，用户可以通过编写代码实现复杂的数据分析和图表制作。Plotly 支持多种数据源的接入，如数据库、云服务、Excel 文件等，用户可以轻松将不同数据源进行整合分析。Plotly 具有良好的扩展性，支持二次开发和自定义插件，满足不同企业的个性化需求。Plotly 适用于有编程背景的用户，可以实现高度定制化的数据可视化图表。

十、DATAWRAPPER

Datawrapper 是一个在线数据可视化工具，主要用于创建动态和交互式的数据可视化图表。Datawrapper 提供了丰富的图表类型和强大的数据处理能力，用户无需编写代码即可完成复杂的数据分析和图表制作。Datawrapper 支持多种数据源的接入，如数据库、云服务、Excel 文件等，用户可以轻松将不同数据源进行整合分析。Datawrapper 具有良好的扩展性，支持二次开发和自定义插件，满足不同企业的个性化需求。Datawrapper 适用于没有编程背景的用户，可以快速实现数据可视化图表制作。

相关问答FAQs：

1. 什么是数据分析图可视化软件？

数据分析图可视化软件是一种用来将数据转换成图表、图形和可视化呈现的工具。通过这些软件，用户可以更直观、更易于理解地展示数据，从而更好地发现数据之间的关系、规律和趋势。

2. 哪些软件适合用于数据分析图可视化？

• Tableau: Tableau是一款功能强大的可视化软件，用户可以轻松创建交互式和具有吸引力的图表、地图和仪表板。它支持多种数据源，并且适用于各种行业和领域的数据分析。

• Microsoft Power BI: Power BI是微软推出的商业智能工具，提供丰富的数据连接选项和可视化功能。用户可以通过Power BI Desktop创建复杂的数据报告，并通过Power BI Service在云端进行共享和协作。

• Google Data Studio: Google Data Studio是免费的数据可视化工具，用户可以轻松创建精美的报告和仪表板，支持与Google服务（如Google Analytics、Google Sheets）和其他数据源的连接。

• Plotly: Plotly是一个开源的数据可视化库，支持多种编程语言（如Python、R、JavaScript），用户可以用它创建交互式的图表、图形和仪表板。

• Qlik Sense: Qlik Sense是一款企业级的数据分析和可视化软件，具有强大的数据整合和探索功能，用户可以通过它深入挖掘数据并分享发现。

3. 如何选择适合自己的数据分析图可视化软件？

• 首先，考虑自己的需求和技能水平。如果你是初学者，可以选择界面友好、易上手的工具，如Tableau或Google Data Studio；如果你有编程经验，可以尝试使用Plotly等开源工具。

• 其次，考虑数据源的类型和规模。不同的软件对数据源的支持程度不同，有些软件更适合处理大规模数据，有些则更适合处理结构化数据。

• 最后，考虑预算和部署方式。有些软件是商业版，需要付费购买许可证；而有些软件是开源免费的，适合预算有限的用户。另外，一些软件支持本地部署，而一些则提供云端服务，用户可以根据自己的需求选择合适的部署方式。