神奇的土豆
大概這些：
1.plotly
2.R ggplot2
3.無需編程語言的工具（7個）
4.基於JavaScript實現的工具（8個）
5.基於其他語言的工具（5個）
6.地圖數據可視化工具（7個）
7.金融（股票）數據可視化工具（2個）
8.時間軸數據可視化工具（2個）
9.函數與公式數據可視化工具（2個）
10.其他（3個）
共計37個。
禾令奇
目前國內數據可視化工具或產品很多，到底那個工具或者產品是最好的？看了很多數據可視化產品，總結下來分為幾大類。
- 數據可視化庫類
- 報表、BI類
- 大屏投放類
- 專業類（地圖、科學計算、機器學習）
下面我將一一分別進行工具介紹：
一．數據可視化庫類Echarts
一個純javascript的數據可視化庫，百度的產品，常應用於軟件產品開發或者 系統的圖表模塊，圖表種類多，動態可視化效果，開源免費
評價：非常好的一個可視化庫，圖表種類多，可選的主題。Echarts中主要還是以圖表為主，沒有提供文本和表格方面的展現庫，如果有相關需求還需要引入表格和文本方面的其他可視化庫。
HighCharts
與echarts相似，同樣是可視化庫，不過是國外的產品，商用需要付費，文檔詳盡。
評價：同樣是非常好的一個可視化庫，圖表種類多。但是同樣需要進行二次開發，,沒有提供文本和表格方面的展現庫。而且因為商用付費，所以能選擇echarts肯定不會選擇highcharts。
AntV
Antv是螞蟻金服出品的一套數據可視化語法，是國內第一個才用the grammar of Graphics這套理論的可視化庫。在提供可視化庫同時也提供簡單的數據歸類分析能力。
評價：是一個優秀的可視化庫，需要進行二次開發。因為採用的是the grammar of Graphics 語法，和echarts相比各有千秋。
二．報表、BI類由echarts衍生出來的子產品，同樣繼承了echarts的特點，圖表種類多，沒有提供文本和表格方面的展現庫。Echarts接受json格式的數據，百度圖說把數據格式進行了封裝，可以通過表格的形式組織數據。
評價：可以把表格數據轉換成圖表展現形式的工具，支持excel數據導入 ，適合做靜態的BI報告。因為數據偏靜態，沒看到與數據庫結合的部分，很難和第三方系統結合展現動態變化的數據，如日報表、月報表、週報表等。
FineReport
FineReport報表軟件是一款純Java編寫的、集數據展示(報表)和數據錄入(表單)功能於一身的企業級web報表工具，它“專業、簡捷、靈活”的特點和無碼理念，僅需簡單的拖拽操作便可以設計複雜的中國式報表，搭建數據決策分析系統。
評價：FineReport可以直連數據庫，方便快捷的定製各種複雜表樣，用來做出固定格式的週報、月報等。它的格式類似於excel界面，特色功能報表製作，報表權限分配，報表管理還有填報，支持多種數據庫。
Tableau
Tableau 是桌面系統中最簡單的商業智能工具軟件，Tableau 沒有強迫用戶編寫自定義代碼，新的控制檯也可完全自定義配置。在控制檯上，不僅能夠監測信息，而且還提供完整的分析能力。Tableau控制檯靈活，具有高度的動態性。
評價：全球知名的BI工具，價格6000元/年/人左右，但是國外產品不花錢不會為你做任何定製化改動，售後很有問題。
FineBI
FineBI與FineReport都是帆軟的產品。首先FineReport作為一款報表工具，主要用於解決提升IT部門的常規/複雜報表開發效率問題；而FineBI是商業智能BI工具，在IT信息部門分類準備好數據業務包的前提下，給與數據，讓業務人員或領導自行分析，滿足即席數據分析需求，是分析型產品。
FineBI的使用感同Tableau類似，都主張可視化的探索性分析，有點像加強版的數據透視表。上手簡單，可視化庫豐富。可以充當數據報表的門戶，也可以充當各業務分析的平臺。
評價：FineBI做到了自助式分析，圖表類型豐富，數據分析功能較強大，鑽取，篩選，分組等功能都有。但是對於普通沒有IT基礎的人來說，要想真正熟練地掌握finebi，還是有一定的難度的，需要花上幾天，但是這個難度相比Excel的VBA學習還是低不少的。
Power BI
Power BI 是一套商業分析工具，用於在組織中提供見解。可連接數百個數據源、簡化數據準備並提供即席分析。生成美觀的報表並進行發佈，供組織在 Web 和移動設備上使用。每個人都可創建個性化儀表板，獲取針對其業務的全方位獨特見解。在企業內實現擴展，內置管理和安全性。
評價：類似於excel的桌面bi工具，功能比excel更加強大。支持多種數據源。價格便宜。但是隻能作為單獨的bi工具使用，沒辦法和現有的系統結合到一起。
三．可視化大屏類阿里DataV
提供豐富的模板與圖形，支持多數據源，拖拉式佈局，支持服務化服務方式和本地部署。整體來說是一款很好的大屏的產品。
評價：產品不錯，就是價格服務版每年5100元/年，本地部署竟然要110萬，每年續費也要37萬。
FineReport
前文有介紹過，finereport是一個企業級的報表工具，同時也提供大屏的服務。通過佈局、色彩、綁定數據等環節完成大屏的製作。擁有很多自助開發的可視化插件庫。
評價：很優秀的軟件，性價比高。學習方面，掌握FineReport的dashboard製作，應該也比較簡單的。
五 .專業類（地圖、科學計算、機器學習）地圖類
很多工具都能實現數據地圖，比如echarts，finereport，tableau等。
R-ggplot2
ggplot2是R語言最流行的第三方擴展包，是RStudio首席科學家Hadley Wickham讀博期間的作品，是R相比其他語言一個獨領風騷的特點。包名中“gg”是grammar of graphics的簡稱，是一套優雅的繪圖語法。主要用於機器學習繪圖。
評價：機器學習、數學、科學計算領域專業的繪圖語言。專業與技術要求都很高，不是專業搞機器學習或者科學計算的工程師，一般不會用到。
Python
Python是一門編成語言,其周邊的繪圖庫也比較豐富比如pandas和matplotlib ,pandas能夠繪製線圖、柱圖、餅圖、密度圖、散點圖等； matplotlib主要是繪製數學函數相關的圖如三角函數圖、概率模型圖等。
評價：機器學習、數學、科學計算領域專業的繪圖語言。專業與技術要求都很高，不是專業搞機器學習或者科學計算的工程師，一般不會用到。
IT技術管理那些事兒
數據可視化圖表不僅要美觀酷炫，還有直觀展示數據，及時發現數據背後的含義，幾十種常見的圖表見下方！
除了柱狀圖、條形圖、折線圖、餅圖等常用圖表之外，還有數據地圖（熱力圖、軌跡圖等）、人口金字塔、矩形樹圖、瀑布圖和散點圖，旭日圖，漏斗圖等酷炫圖表，一起了解下不同圖表的使用場景、優劣勢！這些數據可視化圖表均來自bdp（http://me.bdp.cn），拖拽即生成圖表~~
1.柱狀圖
適用場景：適用場合是二維數據集（每個數據點包括兩個值x和y），但只有一個維度需要比較，用於顯示一段時間內的數據變化或顯示各項之間的比較情況。適用於枚舉的數據，比如地域之間的關係，數據沒有必然的連續性。
優勢：柱狀圖利用柱子的高度，反映數據的差異，肉眼對高度差異很敏感。
劣勢：柱狀圖的侷限在於只適用中小規模的數據集。
延伸圖表：堆積柱狀圖、百分比堆積柱狀圖
不僅可以直觀的看出每個系列的值，還能夠反映出系列的總和，尤其是當需要看某一單位的綜合以及各系列值的比重時，最適合。
（堆積柱狀圖）
2.條形圖
適用場景：顯示各個項目之間的比較情況，和柱狀圖類似的作用。
優勢：每個條都清晰表示數據，直觀。
延伸圖表：堆積條形圖、百分比堆積條形圖
（堆積條形圖）
3.折線圖
適用場景: 折線圖適合二維的大數據集，還適合多個二維數據集的比較。一般用來表示趨勢的變化，橫軸一般為日期字段。
優勢：容易反應出數據變化的趨勢。
4.各種酷炫的數據地圖（一共有7種類型，最喜歡BDP的地圖了，尤其是動態軌跡圖，製作人口遷徙圖很方便~）
適用場景：適用於有空間位置的數據集，一般分成行政地圖（氣泡圖、面積圖）和GIS地圖（包括熱力圖、軌跡圖等）。行政地圖一般有省份、城市數據就夠了（比如福建-泉州）；而GIS地圖則需要經緯度數據，更細化到具體區域，只要有數據，可做區域、全國甚至全球的地圖，支持百度地圖、騰訊地圖等。
優劣勢：特殊狀況下使用，涉及行政區域。
（1）行政地圖（面積圖）：以顏色深淺來展示數據的大小！
（2）行政地圖（氣泡圖）
（3）GIS地圖：海量點
（4）GIS地圖：熱力圖（分別為全國熱力圖和上海區域熱力圖）
（5）GIS地圖：（北京某區域）散點圖
（6）GIS地圖：地圖+柱狀/餅圖/條形
（7）GIS地圖：軌跡圖，人口遷徙動態變化效果：https://me.bdp.cn/share/index.html?shareId=sdo_6b712c6cfd905db62b2c02c49e731f34
5.餅圖（環圖）
適用場景：顯示各項的大小與各項總和的比例。適用簡單的佔比比例圖，在不要求數據精細的情況適用。
優勢：明確顯示數據的比例情況，尤其合適渠道來源等場景。
劣勢：不會具體的數值，只是整體的佔比情況。
餅圖、環圖你喜歡那個呢，可以直接設置~
6.雷達圖
適用場景：雷達圖適用於多維數據（四維以上），一般是用來表示某個數據字段的綜合情況，數據點一般6個左右，太多的話辨別起來有困難。
優勢：主要用來了解公司各項數據指標的變動情形及其好壞趨向。
劣勢：理解成本較高。
7.漏斗圖
適用場景：漏斗圖適用於業務流程多的流程分析，顯示各流程的轉化率。
優勢:在網站分析中，通常用於轉化率比較，它不僅能展示用戶從進入網站到實現購買的最終轉化率，還可以展示每個步驟的轉化率，能夠直觀地發現和說明問題所在。
劣勢:單一漏斗圖無法評價網站某個關鍵流程中各步驟轉化率的好壞。
8.詞雲
適用場景： 顯示詞頻，可以用來做一些用戶畫像、用戶標籤的工作。
優勢：很酷炫、很直觀的圖表。劣勢：使用場景單一，一般用來做詞頻。
9.散點圖
適用場景：顯示若干數據系列中各數值之間的關係，類似XY軸，判斷兩變量之間是否存在某種關聯。散點圖適用於三維數據集，但其中只有兩維數據是需要比較的。另外，散點圖還可以看出極值的分佈情況。
優勢：對於處理值的分佈和數據點的分簇區域（通過設置橫縱項的輔助線），散點圖都很理想。如果數據集中包含非常多的點，那麼散點圖便是最佳圖表類型。
劣勢：在點狀圖中顯示多個序列看上去非常混亂。
10.面積圖
適用場景：強調數量隨時間而變化的程度，也可用於引起人們對總值趨勢的注意。
延伸圖表：堆積面積圖、百分比堆積面積圖還可以顯示部分與整體之間（或者幾個數據變量之間）的關係。
11.指標卡
適用場景：顯示某個數據結果&同環比數據。
優勢：適用場景很多，很直觀告訴看圖者數據的最終結果，一般是昨天、上週等，還可以看不同時間維度的同環比情況。
劣勢：只是單一的數據展示，最多有同環比，但是不能對比其他數據。
12.計量圖
適用場景：一般用來顯示項目的完成進度。
優勢：很直觀展示項目的進度情況，類似於進度條。
劣勢：表達效果很明確，數據場景比較單一。
13.瀑布圖
適用場景：採用絕對值與相對值結合的方式，適用於表達數個特定數值之間的數量變化關係，最終展示一個累計值。
優勢：展示兩個數據點之間的演變過程，還可以展示數據是如何累計的。
14.桑基圖
適用場景：一種特定類型的流程圖，始末端的分支寬度總各相等，一個數據從始至終的流程很清晰，圖中延伸的分支的寬度對應數據流量的大小，流量隨著時間推移變化的情況，通常應用於能源、材料成分、金融等數據的可視化分析。參考桑基圖 |簡單粗暴，年末就要“囤”技能！
15.旭日圖
適用場景：旭日圖可以表達清晰的層級和歸屬關係，以父子層次結構來顯示數據構成情況，旭日圖能便於細分溯源分析數據，通過分層佔比情況真正瞭解數據的具體構成。
優勢：分層看數據很直觀，逐層下鑽看數據。
16.矩形樹圖
適用場景：類似於旭日圖，兩者區別可參考矩形樹圖 | 開工啦，10秒就能學會新年第1個“雞”能哦！
17.對比條形圖（人口金字塔）
適用場景：在對多列數據進行對比時，而且數據標籤比較長的話，一般會採用條形圖做對比。
18.雙軸圖
適用場景：柱狀圖+折線圖的結合，適用情況很多，比如數量級相差很大的情況、數據同環比分析對比等情況都能適用。
優勢：特別通用，屬於不同圖表的組合使用，比如柱狀圖+折線圖的結合，圖表很直觀。
劣勢：這個好像沒什麼劣勢，個人感覺。
當然，當你分析數據的時候一定不會只用一種圖表，尤其是數據報告中，都會用到多個圖表，如下圖~
下面是深色背景（星空藍）下的圖表效果：
這些可視化圖表均來自數據可視化軟件BDP個人版！希望對您有用！
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國外產品系列
1、ChartBlocks
ChartBlocks是一款網頁版的可視化圖表生成工具，在線使用。通過導入電子表格或者數據庫來構建可視化圖表。整個過程可以在圖表的嚮導指示下完成。它的圖表在HTML5的框架下，使用強大的JavaScript庫D3.js來創建圖表。圖表是響應式的，可以和任何的屏幕尺寸及設備兼容。 還可以將圖表嵌入任何網頁中。
數據信息/數據乾貨分享/大數據資料下載關注公眾號【中雲大數據分析】或網站http://www.wstxjs.com/
2、D3.js
D3是個圖表庫，對於前端工程師來說，D3.js 稱得上是最好的數據可視化工具庫。
D3厲害的地方在於它建立了一整套數據到SVG屬性的計算框架，常用Data visualization模型，大多都可以再d3.layout裡面找到。D3.js運行在JavaScript上，並使用HTML，CSS和SVG。
D3.js是開源工具，使用數據驅動的方式創建漂亮的網頁，D3.js可實現實時交互，這個庫非常強大和前沿。
3、Tableau
Tableau公司將數據運算與美觀的圖表完美地嫁接在一起。它的程序很容易上手，各公司可以用它將大量數據拖放到數字"畫布"上，轉眼間就能創建好各種圖表。這一軟件的理念是，界面上的數據越容易操控，公司對自己在所在業務領域裡的所作所為到底是正確還是錯誤，就能瞭解得越透徹。其兩種不同的變體是基於雲計算的Tableau Online和Tableau Server。
它們都是為與大數據有關的組織設計的。企業使用這個工具非常方便，而且提供了閃電般的速度。還有一件事對這個工具是肯定的，Tableau具有用戶友好的特性，並與拖放功能兼容。但是在大數據方面的性能有所缺陷，每次都是實時查詢數據，如果數據量大，會卡頓。
國內做數據可視化產品/工具的公司
國內有獨立成一行業的公司，圍繞可視化做一些應用產品/系統的公司，比如：
帆軟——報表軟件finereport、商業智能finebi、大屏可視化阿里——螞蟻金服可視化控件AntV、數據可視化大屏DataV數字冰雹——大屏可視化百度——開源圖表控件Echarts網易——數據分析平臺（BI）網易有數
除此之外，還有很多互聯網公司會開發自己的數據可視化產品、BI平臺，引用國內外開源，對內形成解決方案，但是不對外。軟件集成商也對針對客戶需求，做專門的方案，自己開發或者集成別人的應用。
1、FineBI
FineBI是一款商業智能BI工具，做數據分析和可視化數據展現，以分析為主，提供多種數據接入方式，可視化功能強大，平臺更適合掌握分析方法瞭解分析的思路的用戶，其他用戶的使用則依賴於分析師的結果輸出。FineBI也是找了很久感覺很不錯的一款數據可視化工具。其中還有很多對數據處理的公式和方法，圖表也比較全面。相對於百度的echarts，FineBI還是一款比較容易入手的數據分析工具。最後，FineBI提供了免費的版本，功能齊全，更加適合個人對數據分析的學習和使用。
2、EchartChart
echarts的優點：
國產貨有語言優勢或區域優勢。畢竟是中國製造，自己家做出來的，親和力高，比較適用於我們的思維，對於城市的地理座標、城市代碼等都已經配置好了，需要的時候，直接調用，很方便。免費，各類圖，各種形式，K線圖完全免費開源。能減少製作成本，也方便使用，（不用擔心以後會有什麼）當客戶選擇的時候，我們可以有更多的方案為他們準備。對於處理大量的數據和3D繪圖：基於canvas繪圖，所以3D繪圖方面佔據絕對的優勢。（可以結合百度地圖的使用，而且方便快捷。）一個純Javascript的圖表庫：可以流暢的運行在PC和移動設備上，兼容當前絕大部分瀏覽器（IE6/7/8/9/10/11，chrome，firefox，Safari等），底層依賴輕量級的Canvas類庫ZRender，提供直觀，生動，可交互。（使用了幾個瀏覽器，均沒發現什麼問題。）支持和絃圖、力導佈局圖、拖拽重計算、數據視圖、值域漫遊、大規模散點。支持動態類型切換（十分方便，以內置代碼，輕輕動動手指就可）
3、支付寶AntV
AntV 是螞蟻金服的數據可視化解決方案，主要包含「數據驅動的高交互可視化圖形語法」G2、專注解決流程與關係分析的圖表庫 G6、適於對性能、體積、擴展性要求嚴苛場景下使用的移動端圖表庫 F2 以及一套完整的圖表使用指引和可視化設計規範。已為阿里集團內外2000+個業務系統提供數據可視化能力，其中不乏日均千萬 UV 級的產品
數據分享
DT(Data Technology)時代已經來臨，使用BI工具代替手工統計分析數據，已經成為企業和政府快速致勝的武器。好的BI工具能有效的幫助企業提高分析效率、減少分析成本、提高數據價值、完善信息化水平。
新型的數據可視化產品層出不窮，基本上各種語言都有自己的可視化庫，傳統數據分析及BI軟件也都擴展出一定的可視化功能，再加上專門的用於可視化的成品軟件，我們的可選範圍實在是太多了。那麼，我們要選擇的可視化工具，必須滿足互聯網爆發的大數據需求，必須快速的收集、篩選、分析、歸納、展現決策者所需要的信息，並根據新增的數據進行實時更新。
實時性：數據可視化工具必須適應大數據時代數據量的爆炸式增長需求，必須快速的收集分析數據、並對數據信息進行實時更新;
簡單操作：數據可視化工具滿足快速開發、易於操作的特性，能滿足互聯網時代信息多變的特點;
更豐富的展現：數據可視化工具需具有更豐富的展現方式，能充分滿足數據展現的多維度要求;
多種數據集成支持方式：數據的來源不僅僅侷限於數據庫;很多數據可視化工具都支持團隊協作數據、數據倉庫、文本等多種方式，並能夠通過互聯網進行展現。
數據可視化主要通過編程和非編程兩類工具實現。主流編程工具包括以下三種類型：從藝術的角度創作的數據可視化，比較典型的工具是 Processing，它是為藝術家提供的編程語言;從統計和數據處理的角度，既可以做數據分析，又可以做圖形處理，如R，SAS;介於兩者之間的工具，既要兼顧數據處理，又要兼顧展現效果，D3.js、Echarts都是很不錯的選擇，二者這種基於Java的數據可視化工具更適合在互聯網上互動的展示數據。
1. 入門級
入門級的意思是該工具是可視化工作者必須掌握的技能，難度不一定小、門檻也不一定低。相反，對於可視化大拿來說，這些工具依舊起到四兩撥千斤的妙用。
Excel
別以為EXCEL只會處理表格，你可以把它當成數據庫，也可以把它當成IDE，甚至可以把它當成數據可視化工具來使用。它可以創建專業的數據透視表和基本的統計圖表，但由於默認設置了顏色、線條和風格，使其難以創建用於看上去“高大上”視覺效果。儘管如此，我仍然推薦你使用Excel。
億信BI
億信BI真正敏捷實用的商業智能分析平臺，相信每一個接觸到數據可視化的人都聽說過億信BI，億信BI是一款數據可視化工具，可輕鬆實現中國式報表、dashboard儀表盤、統計圖、地圖分析、分析報告、多維分析等它不需要編程，而僅僅通過簡單的拖拽操作即可完成驚豔的效果。對比Excel，它是專業應對數據可視化方案的利器，主要表現在數據可視化、聚焦/深挖、靈活分析、交互設計等功能。億信BI是為數據而生，他洞悉數據的蛛絲馬跡，發現數據的潛在價值，預測數據的發展趨勢，他可以構建大型的總和數據分析平臺，也可以作為小型的個性化的解決方案。億信BI最大的缺點在於它是商業軟件，不過官方提供試用。
2. 在線數據可視化
Google Charts
Google Charts是一個免費的開源js庫，使用起來非常簡單，只需要在標籤中將src指向然後即可開始繪製。它支持HTML5/SVG，可以跨平臺部署，並特意為兼容舊版本的IE採用了vml。
在新版google charts 發佈之前，google有個類似的產品叫做Google Charts API，不同之處在於後者使用http請求的方式將參數提交到api，而後接口返回一張png圖片。
Flot
Flot是一個很棒的線圖和條形圖創建工具，可以運用於支持canvas的所有瀏覽器——意味著大多數主流瀏覽器。這是一個jQuery庫，如果你已經熟悉jQuery，你就可以容易的對圖像進行回調、風格和行為操作。 浮懸的優點是你可以訪問大量的調用函數，這樣就可以運行你自己的代碼。設定一種風格，可以讓在用戶懸停鼠標、點擊、移開鼠標時展示不同的效果。比起其他製圖工具，浮懸給予你更多的靈活空間。浮懸提供的選項不多，但它可以很好地執行常見的功能。
D3
D3(Data Driven Documents)是支持SVG渲染的另一種Java庫。但是D3能夠提供大量線性圖和條形圖之外的複雜圖表樣式，例如Voronoi圖、樹形圖、圓形集群和單詞雲等。D3.js是數據驅動文件(Data-Driven Documents)的縮寫，他通過使用HTMLCSS和SVG來渲染精彩的圖表和分析圖。D3對網頁標準的強調足以滿足在所有主流瀏覽器上使用的可能性，使你免於被其他類型架構所捆綁的苦惱，它可以將視覺效果很棒的組件和數據驅動方法結合在一起。
Echarts百度出品的優秀產品之一，也是國內目前開源項目中少有的精品。一個純 Java 的圖表庫，可以流暢的運行在 PC 和移動設備上，兼容當前絕大部分瀏覽器，底層依賴輕量級的 Canvas 類庫 ZRender，提供直觀，生動，可交互，可高度個性化定製的數據可視化圖表。3.0版本中更是加入了更多豐富的交互功能以及更多的可視化效果，並且對移動端做了深度的優化。Echarts最令人心動的是它豐富的圖表類型，以及極低的上手難度。
Highcharts在Echarts出現之初，功能還不是那麼完善，可視化工作者往往會選擇HighCharts。Highcharts 系列軟件包含 Highcharts JS，Highstock JS，Highmaps JS 共三款軟件，均為純 Java 編寫的 HTML5 圖表庫。Highcharts 是一個用純 Java 編寫的一個圖表庫， 能夠很簡單便捷的在 Web 網站或是 Web 應用程序添加有交互性的圖表。Highstock 是用純 Java 編寫的股票圖表控件，可以開發股票走勢或大數據量的時間軸圖表，Highmaps 是一款基於 HTML5 的優秀地圖組件。
R嚴格來說，R是一種數據分析語言，與matlab、GNU Octave並列。然而ggplot2的出現讓R成功躋身於可視化工具的行列，作為R中強大的作圖軟件包，ggplot2牛在其自成一派的數據可視化理念。它將數據、數據相關繪圖、數據無關繪圖分離，並採用圖層式的開發邏輯，且不拘泥於規則，各種圖形要素可以自由組合。當熟悉了ggplot2的基本套路後，數據可視化工作將變得非常輕鬆而有條理。
DataV阿里出品的數據可視化解決方案，之所以推薦DataV這個後起之秀，完全是因為淘寶雙“11”活動中實時互動大屏幕太搶眼了。DataV支持多種數據源，尤其是和阿里系各種數據庫完美銜接，如果你的數據本身就存在阿里雲上，那選用DataV肯定是個省時省力的好辦法。圖表方面，DataV內置了豐富的圖表模板，支持實時數據採集和解析。
3. 類GUI數據可視化CrossfilterCrossfilter 是一個用來展示大數據集的 Java 庫，它可以把數據可視化和GUI控件結合起來，按鈕、下拉和滑塊演變成更復雜的界面元素，使你擴展內容，同時改變輸入參數和數據。交互速度超快，甚至在上百萬或者更多數據下都很快。Crossfilter也是一種Java庫，它可以在幾乎不影響速度的前提下對數據創建過濾器，將過濾後的數據用於展示，且涉及有限維度，因此可以完成對海量數據集的篩選與加載。
4. 進階工具 ProcessingProcessing 是用 Java 編程語言寫的，並且 Java 語言也是在語言樹中最接近 Processing 的。所以，如果您熟悉 C 或 Java 語言，Processing 將很容易學。Processing 並不包括 Java 語言的一些較為高級的特性，但這些特性中的很多特性均已集成到了 Processing。如今，圍繞它已經形成了一個專門的社區，致力於構建各種庫以供用這種語言和環境進行動畫、可視化、網絡編程以及很多其他的應用。Processing 是一個很棒的進行數據可視化的環境，具有一個簡單的接口、一個功能強大的語言以及一套豐富的用於數據以及應用程序導出的機制。
WekaWeka是一個能根據屬性分類和集群大量數據的優秀工具，Weka不但是數據分析的強大工具，還能生成一些簡單的圖表。weka首先是一個數據挖掘的利器，它能夠快速導入我們的結構化數據，然後對數據屬性做分類、聚類分析，幫助我們理解數據。但他的可視化功能同樣不遜色，選擇界面中的visualization，你會立刻明白：是它讓你理解數據，然後你才讓用戶可視化數據。
鹹良叔德
數據可視化入門並不困難，這裡我們從什麼是數據可視化、數據可視化的價值、什麼是好的數據可視化、數據可視化難在哪、怎麼做數據可視化、可視化進階路線、可視化工具推薦、數據可視化注意事項這八個方面簡單介紹一下：
一、什麼是數據可視化？可視化可簡明地定義為：通過可視表達增強人們完成某些任務的效率。
任何形式的數據可視化都會由豐富的內容、引人注意的視覺效果、精細的製作三個要素組成，概括起來就是新穎而有趣、充實而高效、美感且悅目三個特徵。
很多數據產品在幫助數據分析的同時提供了內置的可視化圖表，也提供了配色參考建議，諸如以下我用FineReport做的產品分析。
FineReport二、數據可視化的價值數據可視化都有一個共同的目的，那就是準確而高效、精簡而全面地傳遞信息和知識。可視化能將不可見的數據現象轉化為可見的圖形符號，能將錯綜複雜、看起來沒法解釋和關聯的數據，建立起聯繫和關聯，發現規律和特徵，獲得更有商業價值的洞見和價值。因此，數據可視化能夠加深和強化受眾對於數據的理解和記憶。
三、什麼是好的數據可視化數據可視化能做到準確、充實、高效、美感就是好的可視化：
準確：用最簡單的方式傳遞最準確的信息， 最簡單方式就是最合理的圖表，需要根據比較關係、數據維數、數據多少選擇。
充實：一份數據分析報告或者解釋清楚一個問題，需要多個指標或者同一指標的不同維度相互配合佐證分析結論。
高效：成功的可視化，雖表面簡單卻富含深意，可以讓觀察者一眼就能洞察事實併產生新的理解。
美感：分為兩個層次，第一層是整體協調美，沒有多餘元素，圖表中的座標軸、形狀、線條、字體、標籤、標題排版等元素是經過合理安排的 ， 第二層是讓人愉悅的視覺美，色彩應用恰到好處。
四、數據可視化難在哪？好的產品體驗不是一件容易的事情，需要具備一定的數據分析能力、熟練使用可視化工具、較好的美術素養、良好的用戶體驗感覺。
1. 數據不準確、結論不是很清晰，所以數據可視化的最大難點在數據可視化之外的基礎性工作，數據收集、數據分析沒有做好，可視化就是徒勞無功。
2. 數據可視化是用高度抽象的圖表展示覆雜的數據、信息，需要邏輯及其嚴密。
3. 維度多、變量多，不確定應該展示哪些信息？數據過多，需要採用交互式的展現可視化。
4. 和UI圖形界面相比，圖表只有有限的文圖指引，不能很好的說明數據的上下文關係。
5.圖表高度抽象，對於閱讀者素質要求很高。
6.選擇正確的圖表不容易，各類圖表都有自己的優勢和侷限性。
7.圖表細節處見真功夫，圖表需要考慮細節實在是太多，佈局、元素、刻度、單位、圖例等等都需要合理。
五、怎麼做數據可視化？1. 明確圖表想說明什麼業務問題、業務邏輯 、數據分析結論
2. 確定關係和對比的維度，是時間趨勢、比較，還是分佈關係，對比維度（時間： 同比 環比 定基）、空間（華南 華北 區域與全國）、特定標準（實際和計劃）
3. 根據對比關係，數據維度，數據分類多少選擇合理的圖表，每一種圖表都有它自身的優點和侷限性
4. 生成圖表並驗證是否正確，是否和預期一致
5. 細節調整，座標軸（刻度標記類型、間隙、刻度標籤位置、數據類型、小數位、是否千分位）、顏色取值、圖例位置、圖上標籤、圖表標題等細節
6. 在恰當處備註文字說明，例如標註特殊事件
我推薦幾本數據可視化領域的經典圖書，有時候網上刷再多的文章不如好好閱讀一本書：
六、可視化進階路線數據可視化一般是整個數據分析鏈路的最後一個環節。在數據可視化之前，我們需要對原始數據進行大量的整理和清洗處理，這一環節首選數據庫SQL，數據處理之後才是分析和可視化。數據可視化有兩個方向很值得去嘗試：商業智能BI與動態交互圖表。
SQL是數據分析師的核心技能之一。有些公司並不給數據庫權限,需要分析師寫郵件提需求,這非常不好。數據分析師經常有各類假設需要驗證,很多時候寫十幾行SQL就能得到的答案,還得麻煩其他部門導出數據。
所以，這裡推薦一個數據可視化技能的進階路線：SQL+BI+Echarts
七、可視化工具推薦對於數據可視化，有諸多工具，如：
1、圖表類插件：ECharts、Highcharts、D3js等功能都十分強大。
2、數據報表類：Excel、金蝶、FineReport等，對於日常的報表製作，更加易學實用。
3、可視化BI類：比如cognos、tableau、FineBI等，更直接地針對業務分析。
以上，前兩者是純粹的可是化圖標，後兩者涵蓋從數據採集、分析、管理、挖掘、可視化在內的一系列複雜數據處理。
FineReport八、可視化過程的注意事項總結幾點注意事項，少走些彎路：
1. 數據圖表主要作用是傳遞信息，不要用它們選技巧，不要追求過分漂亮，以反映業務問題為主
2. 不要試圖在一張圖中表達所有的信息，不要讓圖表太沉重，適得其反
3. 數據可視化是以業務邏輯為主線串聯，不要隨意堆砌圖表
4. 避免過度開發，什麼數據都想展現，數據太多就選擇最核心的數據指標、和正常偏差大的、能支持分析結論的
5. 不要試圖掩蓋問題，迴避“不良結論”，真實反映業務，暴露問題
6. 避免過度設計，一般不適用3D、陰影，合理運用色彩同樣能讓圖表顯示的很高級
ArbiterPt
有不少，網上推薦的有很多，但是個人接觸了一點時間下來，感覺比較好用的就兩個，一個是微軟自己推出的Power BI，另外一個就是python
首先來說說這個Power BI，我為什麼推薦這個呢？因為他和office的excel是串聯的，兩者之間可以無障礙的切換，這對於很多的辦公一族和普通的辦公室工作人員來說，這是最簡單實用的數據可視化軟件，他也不需要寫太多的複雜的代碼，只需要學習一些函數和數據建模的方法就可以，如果公司有一個同事會的話，其他的同事在他搭建好的模塊的基礎上，只需要更改數據就可以直接得出很多自己想要的圖像了，同時他可以提供問答功能，非常的人性化
另外一個就是python，python本身就是一種膠水語言，他之所以強大就是因為他有很多的強大的庫，這些庫就等於他的各種模塊，你只需要調用這些模塊就可以輕鬆的實現各種作圖了，在大數據時候，python的數據處理能力也是非常的不錯的，大數據+數據可視化的首先就是python
VBA雜談
要說簡單好用的那就看看東軟平臺雲的DataViz（https://cloud.neusoft.com/pages/product/p_dataviz），不需要專業的IT技術，只需要通過簡單的拖拽就可以實現自助式數據可視化分析。
DataViz提供豐富的數據可視化效果，包括傳統的圖表，如柱圖、餅圖、折線圖等，高級可視化的弦圖、南丁格爾圖、熱力圖，面向地理位置信息的地圖數據可視化，可以按照省市縣等不同程度進行展現，也可以根據經緯度信息在地圖上進行軌跡、熱力標記點等數據可視化。幫助業務人員高效便捷地完成各種統計分析，上卷下鑽，多維透視，篩選過濾，地理分析等數據分析工作
夢
目前互聯網中有很多數據可視化工具，本文選取了最好的30個工具，希望能夠對你有所幫助。 1. iCharts iCharts是一個在線的數據可視化工具，被廣泛應用於商業、經濟、體育等領域的報告中。iCharts免費版本提供了一些基本的交互式圖表樣式，如果更使用高級的樣式，則需要購買高級版本。
2. Fusion Charts Suit XT Fusion Charts Suit XT是一個專業的JavaScript圖表庫，可以用來創建90多種類型的圖表，包括2D和3D版本的圖表。
3. Modest Maps 這是一個小型的、免費、用於創建交互式地圖的庫。
4. Pizza Pie Charts 這是一個基於Adobe Snap SVG框架的響應式的餅圖，主要使用HTML和CSS來生成圖表，但你也可以使用JavaScript對象。
5. Raw Raw是一個開源的數據可視化工具，基於流行的D3.js，支持多種圖表類型。
6. Leaflet Leaflet是一個開源的JavaScript庫，用於創建對移動設備友好的交互式地圖。
7. Chartkick Chartkick是一個Ruby gem，可非常方便、快速地創建漂亮的圖標。Chartkick還有一個JavaScript API，不依賴於Ruby。
8. Ember Charts 這是一個基於Ember.js和d3.js框架的圖表庫，包括時間序列、條形圖、餅圖、線型圖、散點圖等多種類型，且易於擴展和修改。
9. Springy Springy是一個使用JavaScirpt實現的有向圖佈局算法，使用了真實世界中的一些物理原理，你可以隨意拖動圖表中的元素。
10. Bonsai Bonsai是一個開源的JavaScript庫，用於創建圖形和動畫，並配備了一個直觀，功能豐富的API。
11. Google Charts
12. jsDraw2DX
13. Cube
14. Gantti
15. Smoothie Charts
16. Envision.js
17. BirdEye
18. Arbor.js
19. Gephi
20. HighChartjs
21. Javascript InfoVIS Tool
22. Axiis
23. Protvis
24. HumbleFinance
25. D3.js
26. Dipity
27. Kartograph
28. Timeflow
29. Paper.js
30. Visulize Free
零壹課堂
我在工作中經常用到的數據可視化軟件工具有圖表秀（tubiaoxiu.com），這是一個在線圖表製作工具，可以快速在線定義各種圖表，不僅包含了傳統的餅圖、柱圖、折線圖等圖表，還包含了弦圖、玫瑰花圖等高級數據可視化圖表，可以在線製作各種傳統圖表以及高級數據可視化圖表，提升數據展現效果。圖表可以作為演講稿、總結報告來使用，還可以便捷分享到微信、微博等社交媒體上，實現無障礙演示溝通。後續還將陸續推出可視化社區等更多功能。圖表秀適用於任何行業領域，只要有數據展示與分析需求，就可以使用圖表秀這個工具。
圖表秀支持導入excel表格和手動輸入數據，非常的適用。
希望有所幫助。
