数据可视化展示方式是什么？推荐这2款工具！
在大数据时代，我们身边充斥着各类信息，各种数据，人们的时间被打碎，注意力被分散，更多的人喜欢看图片而非文字，喜欢看图表而非数据。那么常见的数据可视化展示方式有哪些，以及有哪些数据可视化展示工具呢？
一、常见的数据可视化展示方式有：
1、柱状图
数据可视化展示的场景：柱状图一般用于表现分类的变量或者是连续的分类变量的组合。
它的适用场合是二维数据集（每个数据点包括两个值x和y），但只有一个维度需要比较。柱状图利用柱子的高度，反映数据的差异。肉眼对高度差异很敏感，辨识效果非常好。柱状图的局限在于只适用中小规模的数据集。
通常来说，柱状图的X轴是时间维，用户习惯性认为存在时间趋势。如果遇到X轴不是时间维的情况，建议用颜色区分每根柱子，改变用户对时间趋势的关注。
2、折线图
数据可视化展示的场景：折线图适合二维的大数据集，尤其是那些趋势比单个数据点更重要的场合。
折线图是排列在工作表的列或行中的数据可以绘制到折线图中。折线图可以显示随时间（根据常用比例设置）而变化的连续数据，因此非常适用于显示在相等时间间隔下数据的趋势。
3、饼图
饼图是一种应该避免使用的数据可视化展示图表，因为肉眼对面积大小不敏感。但在具体反映某个比重的时候，配上具体数值，会有较好的效果。饼图广泛得应用在各个领域，用于表示不同分类的占比情况，通过弧度大小来对比各种分类。
4、散点图
数据可视化展示的场景：散点图通常用于分析两个连续变量之间的关系。适用于三维数据集，但其中只有两维需要比较。
散点图也叫 X-Y 图，它将所有的数据以点的形式展现在直角坐标系上，以显示变量之间的相互影响程度，点的位置由变量的数值决定。
5、气泡图
气泡图是散点图的一种衍生，通过每个点的面积大小，反映第三维。
排列在工作表的列中的数据可以绘制在气泡图中。气泡图与散点图相似，不同之处在于：气泡图允许在图表中额外加入一个表示大小的变量进行对比。
6、雷达图
雷达图适用于多维数据（四维以上），且每个维度必须可以排序。数据点一般6个左右，太多的话辨别起来有困难。
雷达图又可称为戴布拉图、蜘蛛网图，是财务分析报表的一种。即将一个公司的各项财务分析所得的数字或比率，就其比较重要的项目集中划在一个圆形的图表上，来表现一个公司各项财务比率的情况，使用者能一目了然的了解公司各项财务指标的变动情形及其好坏趋向。
二、数据可视化展示工具
1、FineBI
这也是找了很久感觉很不错的一款数据可视化展示工具。其中还有很多对数据处理的公式和方法，图表也比较全面。相对于百度的echarts，FineBI还是一款比较容易入手的数据分析工具。最后，FineBI提供了免费的版本，功能齐全，更加适合个人对数据分析的学习和使用。
2、Tableau
数据可视化展示工具除了图片美观之外，是否容易上手，海量数据的处理速度等都是考量工具优劣的标准。而Tableau以其高度的灵活性和动态性高居榜首。Tableau不仅可以制作图表、图形还可以绘制地图，用户可以直接将数据拖拽到系统中，不仅支持个人访问，还可以进行团队协作同步完成数据图表绘制。
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