加班做的可视化被老板嫌弃，是因为你不会用这些数据工具
一天老板给我一个任务：“喂，在吗？给我把这3个月的报表数据展现一下，要做好看点，下班前给我。”
我的内心
我立马打开Excel，大脑飞速运转，眼睛里只有密密麻麻的数字，各种要数据，函数公式，终于在夜里11点，把下面这图发给了老板：
第二天，老板把我叫过去，我以为是表扬我，结果是一顿XXXX，你这做的什么玩意？整整一天就做出这么个XX？
你做的这个，我用这个可视化工具，20分钟就能做出来，而且比你的好看太多，你自己看看：
这就是专业的数据分析工具做出来的东西，可视化只是它们的展现形式而已，背后的数据和分析逻辑才是最重要的。
一说到数据可视化工具，很多人脑子里可能会列举出很多答案，我给它们做了如下分类：
1.动态数据报表：能够直连数据库，数据实时更新，及时反映业务实际情况，主要工具是应用于企业级的报表平台，国内除了FineReport似乎也没有别的；
2.开源可视化：能够实现动态实时数据的更新与展示，除了时间序列数据，还有动态路径数据、实时轨迹数据等等，比较专业，代表工具为ECharts、Highcharts等；
3.自助式分析：多数不需要代码，拖拽即可分析，不用等IT处理好数据，想分析什么维度就分析什么维度，代表工具比如python、FineBI等
而使用者包含这些人：
1.管理层：这些人是组织的关键决策者，时间很紧，更关心的是见解和建议，而不是技术细节。你要回答他们是什么，为什么，怎么做，最重要的是简洁且关键
2.业务人员：BI也行，报表也行
3.分析师：专业的BI工具
Excel想必大家都不陌生，作为职场标配软件，它既是典型的入门级数据可视化工具，也有着许多强大功能。
还记得我初入职场时，工作团队的标准可视化工具就是Excel。然而，人工处理数据耗费了大量时间，使我们无暇关注数据和业务本身，所有的力气都放在了取数制数上，面对大数据量的稳定性也是一塌糊涂。
我就以我的个人经验，从最中肯的角度，推荐几个不错的数据可视化工具。
一、动态数据报表
1、FineReport
这里我推荐报表工具FineReport，这可能是最好用的数据报表工具，FineReport是带着数据分析思想的报表，涵盖了早期商业智能的功能。
这和传统的报表工具不一样，传统报表工具如Excel需要手动修改数据，复杂的还需要写个VBA，而FineReport直连数据库，可以做到数据实时更新。
FineReport的知识层次如下，每一个层次又有很多级别：
1.操作：FineReport的使用技巧，按照大功能可分为数据表、图表、参数查询、数据填报、移动端、平台搭建、定时调度、部署集成
2.扩展：主要是底层的数据处理，需要掌
3.握的有数据库知识SQL语言、ETL等，前端的一些实现开发，需要掌握的是JS
4.开发：FineReport支持各类插件，不满足的功能可以自己开发定制，会用到java
最让人感到惊讶的功能是它的可视化大屏功能。
报表工具的先进性同时也促进了数据分析领域的拓展，但如果思想还只停留在报表工作上，绝对会被取代。
二、开源可视化
1、Echarts
Echarts是一款开源工具，百度出品，画面酷炫确实有一定的吸引力，有自己的优势。
这里就不得不提一下Highcharts了，其实使用上两者很类似，都是看着option该怎么配然后给数据，不过性能上highchart占内存明显的小，而64位chrome浏览器默认单页面js只能占1.5G左右的内存，加参数也最多2g，用echart的话内存实在是不够。
数据量特别大的话highchart有明显优势，但是这么大的数据量下已经开始卡了，不推荐单页模式搞大数据量，在流畅度操作的性能方面，两者差不多。
一个很恰当的比喻：Highcharts 和 Echarts 就像是 Office 和 WPS 的关系，不过这也是暂时的，相信Echarts会做得更好，谁说国产的东西比不过外国。
三、自助式分析
1、python
python大法好，现在在很多地方都能看见这样的标语：自从学了python，我怎么怎么样，其实完全脱离了该语言的本质，一味鼓吹，是没有任何意义的。
其实python很强大，数据可视化只是其一小部分，数据处理也很厉害，这里就不多赘述。
2、FineBI
先来看看FineBI的分析模式：
这是一款很敏捷的数据可视化工具，什么叫敏捷？就是轻便且易用，不用下载应用，直接在浏览器就可以操作。
其主打的是超大数据量性能和自助式分析2个特点，在特定环境下，最高可以支撑亿级数据秒呈现，是先预加载好数据，再进行分析，在功能方面，适用于企业中的技术人员、业务人员和数据分析师，可以完全自主的进行探索式分析。
直接导入现有的数据，或者直接连接企业数据库，将结果导入到FineBI，稍作处理就得到了自助数据集。
在自助数据集内创建组件，确定想分析的维度之后，就可以直接生成可视化了。
以上就是粗略的介绍了一下数据可视化工具，希望能对你有所帮助。
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