Excel用户都很清楚，excel用起来确实比较方便，但是互联网办公时代，却有很多弊端，比如说数据共享协作，用户权限控制等是个很大的麻烦，一般人在这个问题上都玩不转。举个例子：销售部经理，每天或每周让销售人员填报一个销售报表，于是就做了一个表分发给各个销售员，然后销售员各自填好了，发给销售经理或其助理，然后他们就复制粘贴汇总了，如果说销售队伍小人员少，那这个工作还好做，但如果销售人员很多，表格数量大，表格复杂，再加上有那么些个人不太听指挥，总想着去修改表格的格式，那完蛋了，这个活真是干不下去了，一不小心，数据就会错乱了漏了……，咱们负责报表处理的excel或WPS的“表哥”“表妹”们那真是叫一个苦不堪言啊。

看了网络上有很多这样的需求，也有很多人出招，多半解决方案都是要用到VBA编程，这可不是一般人能玩的，而且即使会编程，做出来的东西也难以令人满意。怎样才能更好的解决EXCEL数据共享的问题呢？小编认为，EXCEL主要是为个人单机应用比较好，互联网协同办公那就不那么灵，所以，我建议另外其他的软件来做这个工作。今天推荐云表软件，长得和EXCEL很像，操作也有几分类似，还有永久免费版使用。接下来我来看云表是如何解决数据共享问题的。

第一步，先到云表官网注册下载个免费版使用。给个链接免得迷路：https://iyunbiao/。如果想得到协助，你可以搜他们的客服群，也有专业客服在线指导。

第二步：画表单模板，这个和excel画表格很像似。当然，云表除了可以自定义表单样式（模板），还可以设置填写规范，这个让填写的人员不能随便改动，必须按要求填写，另外，还有校验功能，没按要求填的，会提示错误。

上图为证：

在模板属性还可以设置生成APP，这样用户没有带电脑的时候也可以用手机完成数据的填报、查看和审批工作。关于表单设计，还可以设置智能自动录入，自动编号，自动计算等……功能很多很实用也很简单，安装好软件，照着操作说明，很快就能设置好，就不一一详解。

第三步：如果表单数据需要汇总统计，那就另外画一个报表模板，这个要用到业务公式，放心，这个业务公式是纯中文的，不用编程，也难不到你。所有的操作都是中文的，都能看得懂。具体操作细节，根据你要实现的功能和需求会有不同，这个要用软件实践一下，看看教程，就能实现，当然也可以找官方客服教你。

第四步，报表统计查询分析。可以根据需求设计不同的报表，数据透视，图表分析都是可以的。

第五步，设计组织架构和人员权限。把公司组构和不同角色人员的权限明确了。

第六步，设计流程。如果你的数据填报中要审批审核等流程，可以自定义，像画流程图一样，也很简单。

做完这几步，数据按权限录入填报查看审批，都做完了，完成后，把每个人员的账号分配一下，下次再填报表时，他们登录各自的账号填报就好了，领导只需要查看最终报表。数据管理方便，，也不会出错，效率还高，领导满意，自己轻松。实际做好的软件可以很精致漂亮的，上个图。咱们虽然没学过编程，但是做出的软件绝对不比程序员差，效率还比他们高，企业CIO都得拍手称赞！

当然，做报表管理只是云表最基础的功能，你完全可以用云表做各种管理软件，比如进销存、OA、ERP、WMS仓库管理系统、生产管理系统、会员管理系统、客户关系管理系统等各行业的各种场景下的管理系统，只要你有需要，就可以通过云表来搭建，PC端和手机APP一起生成。另外，如果需要与其他软件或者智能设备对接，也完全没有问题。

即使不是懂编程，不懂数据库，不是程序员，只要你有excel或者WPS的使用基础，只要了解自己的管理需求，相信你都能设计得出来属于自己的个性化软件。

作为运营人员免不了要和数据打交道。你做一个运营报告，有没有一些既可以把可视化图表做得高大上，又不会很复杂的工具？今天分享5款非常好用的小工具（带网址的哦）。

1.BDF

BDP是一个免费的分析工具，分析模板非常丰富，有各种数据模板可以套用，然后换上自己的数据，就大工告成了！而且还支持制作数据地图（自带坐标纠偏）一个比较万用平台。有微信公众号运营分析模版哦，对于广大新媒体运营者来说，的确是一个非常好用的工具呢。

2、百度图说

百度图说号称是Echart团队开发的，优点是简单易上手，不用摸索就能使用。缺点是功能不太丰富。

3.文图

文图主要是用于图文结合的项目报告里面使用。最大的优势是它帮你定好主题配好颜色，让你整个报告看起来风格统一很简洁美观。

4.智图GeoQ

智图GeoQ是一款功能强大的数据地图制作软件，自身有非常强大的地理数据库，对坐标的纠偏，地址字段的识别支持非常好，底图类型很多。

五.地图慧

地图慧也是一个地图数据工具，有手机移动APP，移动端上使用。但制图体验上个人觉得不如GeoQ来的好用。

这几天总有小伙伴在后台问有没有Excel模板。对此小e表示，Word、PPT都有了，怎么会少了Excel！E职家族常年致力治疗各种职场疑难杂症。攻克办公软件这件事就交给我们了！你们要的Excel模板合集，这期统统都给你 ~

也许有人认为Excel这样的数据记录工具没什么经验可取。升级个人技能只能靠日复一日的摸索，和前辈模板的无私奉献。事实上并非如此。数据内容也许无法复制，可常用数据登记项目、表格样式设计还是大有规律可循。尤其是财务部门工作者，提起做表格大概是说不尽道不完的苦闷。试想：月初、年末数据汇总时正在头痛的你忽然拥有一份格式完美、条目清晰的表格模板，区区几个数字录入又怎么会难倒你！

再也不用为月初年末的工作报表愁白了头！

再也不用随时掏出小本本记录函数公式！

再也不用一字一词输入分类！

再也不用绞尽脑汁设置突显！

只是想一想是不是就觉得自己终于可以摆脱大表姐、大表哥的荣誉称号了~

话不多说，快来看看小e倾心推荐：各行业Excel财务账表模板大合集！

01、总账、明细账表

02、商贸企业财务表

03、工资、个税、考勤表

04、餐饮酒店营业表

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这是一款陪伴众多数据小白到数据达人的可视化神器，也许你刚开始觉得自己不会编程，不懂算法，不会建模，是个数据分析上的白痴了，每次老板让你总结数据、做报表的时候，你内心拒绝啊、痛苦啊！直到有一天...你发现了BDP个人版，你不仅想要感叹免费的神器真的是太难找了！！！

那么今天就来好好介绍下这款拯救了万千数据人的工具吧~

一、BDP个人版不同版本：

个人版（免费）：适用于数据小白想要提高数据分析能力，制作出酷炫的报表。

个人版（银钻会员）：适用于工作中常需处理分析数据，制作可视化报表的用户。

个人版（金钻会员）：适用于专业处理分析大量数据的用户或需要时刻掌握数据动态的中小型团队。

更有sass在线使用和私有云部署两种企业版哟，详情可参考：企业版官网

二、使用流程：

数据整合—数据处理—数据分析—可视化展示—报表汇报

1、数据整合：BDP可接入本地数据、主流数据库、各类第三方平台（百度统计、友盟、竞价推广、公众号等），适合各个行业的用户使用！

2、数据处理：可直接创建合表：多表关联、数据聚合、追加合并、SQL合表和二维转一维5种处理方式，拖拽就能实现，尤其是多表关联确实好用（多表关联和vlookup功能类似，不同于excel的复杂操作，在BDP多表关联仅需拖拽即可完成，无需任何函数和编程），可完全替代excel。

多表关联：即join，BDP中分成left join、inner join和full join，简单地说，就是通过某个字段，让几个工作表从此紧紧”绑“到地在一起。没有函数，没有编程的多表关联操作就这么轻松搞定了，是不是比vlookup简单好多，而且数据是实时更新的哦！

3、数据分析：BDP是不需要写函数公式，直接拖拽！在数值栏处选择分析方式，有求和、计数、平均值等常见计算，也有同环比、留存率、重复率等高级计算，还可以对之后的数据变化趋势进行预测。

4、可视化展示：根据数据的适用情况选择想要的可视化图表，最近推出了全新的自定义图表，现在已有近60种图表样式。全部图表都只需拖拽就可以生成哟~

普通图表：

（1）柱状图：用于显示一段时间内的数据变化或显示各项之间的比较情况。

（2）词云图：根据一段文字里的关键词出现频率生成文字的图片组合，字体越大说明对应的词汇的频率越高。

经纬度地图：

地域分析很重要，全国、省份分布可用行政地图，更详细的地域分布可用经纬度地图，比如乡镇、具体街道等。工作表中需含有经纬度字段，BDP支持地址转经纬度功能，BDP可制作热力地图、轨迹地图等6种经纬度地图。

自定义图表：

（1）色块图：色块图作用于二维数据的热力图，由小色块代表某个维度的值。特别适合用于数据量较大、且具有连续性的数据进行分析，直观的利用颜色展示数据分布。

（2）象形条形图：可指定使用的贴图效果，当使用百分比时可设置是否按最大值作为100%的单位。

重点是还支持图表联动和自由下钻！超炫酷的交互体验，操作so easy的~

图表联动：

图表联动功能可以将某个图表作为筛选器，点击其中某一个数据项，与其关联的图表将会筛选出所选项的数据内容，快速又直观。

例如上图，我在左侧各地区销售额中点击“华东”，在右侧就会显示出相应的销售额曲线。

多层下钻：

下钻是通过增加图层从汇总数据深入到细节数据进行观察。通过逐层下钻，让我们对数据更加一目了然。

5、报表汇报：数据报表做好后，点击右上角“分享”就能把数据报表分享给领导，分享的数据结果可以实时更新。（注：私密分享是金钻会员才能用）

仪表盘展示效果：

带有图文混编功能的高级仪表盘哟~

三、与其他类似产品相比的优势：

1、学习成本：全面提供操作视频、文档教程，操作简单好上手，不需培训，普通业务人员10分钟也能玩转BDP，更有各行业微信交流群（数据大佬们常常探讨行业走向趋势哟）和专属微信客服提供技术支持，想学不会都难。

2、多种数据源整合：BDP提供对接数据库（MySQL、SQLServer、Oracle等）、网络营销平台（百度推广、头条推广等）、数据统计平台（友盟统计、百度统计等）、企业管理平台（支付宝微信支付、伙伴云表格、金数据等）还有各种人口、天气、居民消费等公共数据和本地同步宝、excel插件等实时更新同步工具。

3、数据处理：大部分工具基本不具备ETL的能力，没有数据仓库的能力，也没有各种信息解析能力，而这些恰好BDP都有。而且计算性能很强大，哪怕是亿行数据也可以很快处理。

4、可视化分析：BDP支持的图表类型和分析计算功能远远多于其他工具，比如轨迹地图、航班迁徙图、桑基图等。更对手机、电脑、投影仪、大屏等多种设备做了兼容调整，以保证最好的展示效果。

其实我已经用过很多类似的产品了，比如Tableau、power BI，这些产品也是各有千秋，今天推荐BDP个人版只是觉得它的性价比是最高的！！！也欢迎更多的数据分析方面的朋友们来交流探讨啦~

免费体验网址：BDP个人版 https://me.bdp/home.html

1、 Talend Open Studio

是第一家针对的数据集成工具市场的ETL(数据的提取Extract、传输Transform、载入Load)开源软件供应商。Talend的下载量已超过200万人次，其开源软件提供了数据整合功能。其用户包括美国国际集团（AIG）、康卡斯特、电子港湾、通用电气、三星、Ticketmaster和韦里逊等企业组织。

2、DYSON

探码科技自主研发的DYSON智能分析系统，可以完整的实现大数据的采集、分析、处理。DYSON智能分析系统专业针对互联网数据抓取、处理、分析，挖掘。可以灵活迅速地抓取网页上散乱分布的信息，并通过强大的处理功能，准确挖掘出所需数据，是目前使用人数最多的网页采集工具.

3、YARN

一种新的Hadoop资源管理器，它是一个通用资源管理系统，可为上层应用提供统一的资源管理和调度，解决了旧MapReduce框架的性能瓶颈。它的基本思想是把资源管理和作业调度/监控的功能分割到单独的守护进程。

4、Mesos

由加州大学伯克利分校的AMPLab首先开发的一款开源群集管理软件，支持Hadoop、ElasticSearch、Spark、Storm 和Kafka等架构。对数据中心而言它就像一个单一的资源池，从物理或虚拟机器中抽离了CPU，内存，存储以及其它计算资源， 很容易建立和有效运行具备容错性和弹性的分布式系统。

5、Datale

由探码科技研发的一款基于Hadoop的大数据平台开发套件，RAI大数据应用平台架构。

6、 Ambari

作为Hadoop生态系统的一部分，提供了基于Web的直观界面，可用于配置、管理和监控Hadoop集群。目前已支持大多数Hadoop组件，包括HDFS、MapReduce、Hive、Pig、 Hbase、Zookeper、Sqoop和Hcatalog等。

7、ZooKeeper

一个分布式的应用程序协调服务，是Hadoop和Hbase的重要组件。它是一个为分布式应用提供一致性服务的工具，让Hadoop集群里面的节点可以彼此协调。ZooKeeper现在已经成为了 Apache的顶级项目，为分布式系统提供了高效可靠且易于使用的协同服务。

8、Thrift

在2007年facebook提交Apache基金会将Thrift作为一个开源项目，对于当时的facebook来说创造thrift是为了解决facebook系统中各系统间大数据量的传输通信以及系统之间语言环境不同需要跨平台的特性。

9、Chukwa

监测大型分布式系统的一个开源数据采集系统。建立在HDFS/MapReduce框架之上并继承了Hadoop的可伸缩性和可靠性，可以收集来自大型分布式系统的数据，用于监控。它还包括灵活而强大的显示工具用于监控、分析结果。

10、Lustre

一个大规模的、安全可靠的、具备高可用性的集群文件系统，它是由SUN公司开发和维护的。该项目主要的目的就是开发下一代的集群文件系统，目前可以支持超过10000个节点，数以PB的数据存储量。

11、HDFS

Hadoop Distributed File System，简称HDFS，是一个分布式文件系统。HDFS是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上。HDFS能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用。

12、GlusterFS

一个集群的文件系统，支持PB级的数据量。GlusterFS 通过RDMA和TCP/IP方式将分布到不同服务器上的存储空间汇集成一个大的网络化并行文件系统。

13、Alluxio

前身是Tachyon，是以内存为中心的分布式文件系统，拥有高性能和容错能力，能够为集群框架（如Spark、MapReduce）提供可靠的内存级速度的文件共享服务。

14、Ceph

新一代开源分布式文件系统，主要目标是设计成基于POSIX的没有单点故障的分布式文件系统，提高数据的容错性并实现无缝的复制。

15、PVFS

一个高性能、开源的并行文件系统，主要用于并行计算环境中的应用。PVFS特别为超大数量的客户端和服务器端所设计，它的模块化设计结构可轻松的添加新的硬件和算法支持。

16、QFS

Quantcast File System (QFS) 是一个高性能、容错好、分布式的文件系统，用于开发支持 MapReduce处理或者需要顺序读写大文件的应用。

17、 Logstash

一个应用程序日志、事件的传输、处理、管理和搜索的平台。可以用它来统一对应用程序日志进行收集管理，提供了Web接口用于查询和统计。

18、Scribe

Scribe是Facebook开源的日志收集系统，它能够从各种日志源上收集日志，存储到一个中央存储系统（可以是NFS，分布式文件系统等）上，以便于进行集中统计分析处理。

19、Flume

Cloudera提供的一个高可用的、高可靠的、分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据。同时，Flume支持对数据进行简单处理，并写入各种数据接受方（可定制）。

20、RabbitMQ

一个受欢迎的消息代理系统，通常用于应用程序之间或者程序的不同组件之间通过消息来进行集成。RabbitMQ提供可靠的应用消息发送、易于使用、支持所有主流操作系统、支持大量开发者平台。

21、ActiveMQ

Apache出品，号称“最流行的，最强大”的开源消息集成模式服务器。ActiveMQ特点是速度快，支持多种跨语言的客户端和协议，其企业集成模式和许多先进的功能易于使用，是一个完全支持JMS1.1和J2EE 1.4规范的JMS Provider实现。

22、Kafka

一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者规模网站中的所有动作流数据，目前已成为大数据系统在异步和分布式消息之间的最佳选择。

23、Spark

一个高速、通用大数据计算处理引擎。拥有Hadoop MapReduce所具有的优点，但不同的是Job的中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。它可以与Hadoop和Apache Mesos一起使用，也可以独立使用。

24、Kinesis

可以构建用于处理或分析流数据的自定义应用程序，来满足特定需求。Amazon Kinesis Streams 每小时可从数十万种来源中连续捕获和存储数TB数据，如网站点击流、财务交易、社交媒体源、IT日志和定位追踪事件。

25、 Hadoop

一个开源框架，适合运行在通用硬件，支持用简单程序模型分布式处理跨集群大数据集，支持从单一服务器到上千服务器的水平scale up。Apache的Hadoop项目已几乎与大数据划上了等号，它不断壮大起来，已成为一个完整的生态系统，拥有众多开源工具面向高度扩展的分布式计算。高效、可靠、可伸缩，能够为你的数据存储项目提供所需的YARN、HDFS和基础架构，并且运行主要的大数据服务和应用程序。

26、Spark Streaming

实现微批处理，目标是很方便的建立可扩展、容错的流应用，支持Java、Scala和Python，和Spark无缝集成。Spark Streaming可以读取数据HDFS，Flume，Kafka，Twitter和ZeroMQ，也可以读取自定义数据。

27、Trident

是对Storm的更高一层的抽象，除了提供一套简单易用的流数据处理API之外，它以batch(一组tuples)为单位进行处理，这样一来，可以使得一些处理更简单和高效。

28、Flink

于今年跻身Apache顶级开源项目，与HDFS完全兼容。Flink提供了基于Java和Scala的API，是一个高效、分布式的通用大数据分析引擎。更主要的是，Flink支持增量迭代计算，使得系统可以快速地处理数据密集型、迭代的任务。

29、Samza

出自于LinkedIn，构建在Kafka之上的分布式流计算框架，是Apache顶级开源项目。可直接利用Kafka和Hadoop YARN提供容错、进程隔离以及安全、资源管理。

30、Storm

Storm是Twitter开源的一个类似于Hadoop的实时数据处理框架。编程模型简单，显著地降低了实时处理的难度，也是当下最人气的流计算框架之一。与其他计算框架相比，Storm最大的优点是毫秒级低延时。

31、Yahoo S4 （Simple Scalable Streaming System）

是一个分布式流计算平台，具备通用、分布式、可扩展的、容错、可插拔等特点。程序员可以很容易地开发处理连续无边界数据流（continuous unbounded streams of data）的应用。它的目标是填补复杂专有系统和面向批处理开源产品之间的空白，并提供高性能计算平台来解决并发处理系统的复杂度。

32、HaLoop

是一个Hadoop MapReduce框架的修改版本，其目标是为了高效支持 迭代，递归数据 分析任务，如PageRank，HITs，K-means，sssp等。

33、Presto

是一个开源的分布式SQL查询引擎，适用于交互式分析查询，可对250PB以上的数据进行快速地交互式分析。Presto的设计和编写是为了解决像Facebook这样规模的商业数据仓库的交互式分析和处理速度的问题。Facebook称Presto的性能比诸如Hive和MapReduce要好上10倍有多。

34、 Drill

于2012年8月份由Apache推出，让用户可以使用基于SQL的查询，查询Hadoop、NoSQL数据库和云存储服务。它能够运行在上千个节点的服务器集群上，且能在几秒内处理PB级或者万亿条的数据记录。它可用于数据挖掘和即席查询，支持一系列广泛的数据库，包括HBase、MongoDB、MapR-DB、HDFS、MapR-FS、亚马逊S3、Azure Blob Storage、谷歌云存储和Swift。

35、Phoenix

是一个Java中间层，可以让开发者在Apache HBase上执行SQL查询。Phoenix完全使用Java编写，并且提供了一个客户端可嵌入的JDBC驱动。Phoenix查询引擎会将SQL查询转换为一个或多个HBase scan，并编排执行以生成标准的JDBC结果集。

36、Pig

是一种编程语言，它简化了Hadoop常见的工作任务。Pig可加载数据、转换数据以及存储最终结果。Pig最大的作用就是为MapReduce框架实现了一套shell脚本 ，类似我们通常熟悉的SQL语句。

37、Hive

是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。 其优点是学习成本低，可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。

38、SparkSQL

前身是Shark，SparkSQL抛弃原有Shark的代码并汲取了一些优点，如内存列存储（In-Memory Columnar Storage）、Hive兼容性等。由于摆脱了对Hive的依赖性，SparkSQL无论在数据兼容、性能优化、组件扩展方面都得到了极大的方便。

39、Stinger

原来叫Tez，是下一代Hive，由Hortonworks主导开发，运行在YARN上的DAG计算框架。某些测试下，Stinger能提升10倍左右的性能，同时会让Hive支持更多的SQL。

40、Tajo

目的是在HDFS之上构建一个可靠的、支持关系型数据的分布式数据仓库系统，它的重点是提供低延迟、可扩展的ad-hoc查询和在线数据聚集，以及为更传统的ETL提供工具。

41、Impala

Cloudera 声称，基于SQL的Impala数据库是“面向Apache Hadoop的领先的开源分析数据库”。它可以作为一款独立产品来下载，又是Cloudera的商业大数据产品的一部分。Cloudera Impala 可以直接为存储在HDFS或HBase中的Hadoop数据提供快速、交互式的SQL查询。

42、 Elasticsearch

是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式、支持多用户的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是当前流行的企业级搜索引擎。设计用于云计算中，能够达到实时搜索、稳定、可靠、快速、安装使用方便。

43、Solr

基于Apache Lucene，是一种高度可靠、高度扩展的企业搜索平台。知名用户包括eHarmony、西尔斯、StubHub、Zappos、百思买、AT&T、Instagram、Netflix、彭博社和Travelocity。

44、Shark

即Hive on Spark，本质上是通过Hive的HQL解析，把HQL翻译成Spark上的RDD操作，然后通过Hive的metadata获取数据库里的表信息，实际HDFS上的数据和文件，会由Shark获取并放到Spark上运算。Shark的特点就是快，完全兼容Hive，且可以在shell模式下使用rdd2sql()这样的API，把HQL得到的结果集，继续在scala环境下运算，支持自己编写简单的机器学习或简单分析处理函数，对HQL结果进一步分析计算。

45、Lucene

基于Java的Lucene可以非常迅速地执行全文搜索。据官方网站声称，它在现代硬件上每小时能够检索超过150GB的数据，它拥有强大而高效的搜索算法。

46、Terracotta

声称其BigMemory技术是“世界上首屈一指的内存中数据管理平台”，支持简单、可扩展、实时消息，声称在190个国家拥有210万开发人员，全球1000家企业部署了其软件。

47、 Ignite

是一种高性能、整合式、分布式的内存中平台，可用于对大规模数据集执行实时计算和处理，速度比传统的基于磁盘的技术或闪存技术高出好几个数量级。该平台包括数据网格、计算网格、服务网格、流媒体、Hadoop加速、高级集群、文件系统、消息传递、事件和数据结构等功能。

48、GemFire

Pivotal宣布它将开放其大数据套件关键组件的源代码，其中包括GemFire内存中NoSQL数据库。它已向Apache软件基金会递交了一项提案，以便在“Geode”的名下管理GemFire数据库的核心引擎。

49、 GridGain

由Apache Ignite驱动的GridGrain提供内存中数据结构，用于迅速处理大数据，还提供基于同一技术的Hadoop加速器。

50、MongoDB

是一个基于分布式文件存储的数据库。由C++...

Web开发人员经常需要找到在应用程序中表示数据的方法。在这篇文章中，我们介绍了几种可以提供帮助的不同工具。

Web或基于Web的报告工具用于使用任何Web界面查看，创建和/或编辑报告 - 比方说Web浏览器。这些工具可以嵌入到不同的第三方应用程序中，也可以是独立的。网络报告的主要目的是通过将网络作为唯一媒介以可执行格式组织数据。

在数据分析的初始阶段，报告起着关键作用。它很容易用于以交互式和视觉吸引的方式呈现数据，从而简化数据分析。互动性从一个报告到另一个报告，或从一个平台到另一个平台都有很大不同。基本的网络报告工具可用于过滤，排序，导出和钻取不同的语义数据层以进行有效的分析。所有这些功能使最终用户能够进行深入的数据分析。

这证明了Web透视表在Web报表方面的重要性。因此，我准备了免费和独立的Web数据透视表工具列表，以帮助您增强您的Web报告体验：

1. PivotTable.js

这个免费的Web数据透视表的主要功能是允许用户轻松进行数据分析和探索，提供拖放支持。Nicolas Kruchten最初在CoffeeScript中创建了PivotTable.js，并将其构建在jQuery和jQueryUI之上。通常情况下，用户更喜欢这个网页数据透视表，因为他们可以通过使用自定义色标来改变外观 - 也就是说，他们可以重新定义初始颜色集合，之后他们可以根据自己的喜好进行自定义。用户还可以使用易于理解的并使用过滤和总体选项。

这个免费的网络枢轴网格提供本地化支持，并有一个内置的表格，热图和表格条形图渲染器。PivotTable.js还提供附加组件，使用户可以将数据透视表转换为透视图。

2. WebDataRocks Web数据透视表

面向开发人员的这种网络报告工具是那些希望使用高效工具进行数据可视化和分析的人员的可用选项之一。用JavaScript编写，它可以在一个有吸引力的数据透视表中显示CSV和JSON文件中的数据，以帮助您更好地理解数据。它提供了增强的Web报告体验，您可以在其中了解实时数据报告。

更好的是WebDataRocks提供了众多的数据分析功能，使用户可以更轻松地进行网络报告。这个简单的透视控件支持拖放，多个数据字段，总计和小计，本地化，排序，过滤，向下钻取等。

它可以轻松地与Angular集成！

与类似的免费网页转轴网格工具相比，这一个也可以被'techie'人使用。它的设计更适合所有想要以高效方式快速分析数据的人。

3. Orb.js

该工具是基于React的库，可提供用户可能需要的所有必需功能以进行高效的数据报告和分析。JS数据透视表带有拖放支持，您可以使用光标移动字段。用户可以对数据进行排序，向下钻取并筛选到适当的枢轴网格数据。JavaScript数据透视网格也可以毫无麻烦地计算小计和总计。用户还可以选择扩展或折叠小计。

Orb.js的另一个强大功能是用户可以启用固定标题选项。这个数据透视表以其简约和整洁的设计而闻名，可让您在快速透视网格中高效地评估和分析数据。Orb.js根据MIT许可证免费分发。

4. React-Pivot Table

React-Pivot Table提供了一个拖放功能，您可以通过它创建枢纽网格应用程序的另一个基于React的库。网络报告工具可以过滤以及评估总计。用户还可以选择使用自定义缩放颜色更改其外观。这个Web数据透视表是基于jQuery的，由与PivotTable.js合作的开发人员构建。

React-Pivot表提供本地化支持，并具有内置表格，热图和表格条形图渲染器。

但是，选择正确的Web数据透视表取决于您的特定个人和业务需求。我已经编制了一些Web透视表的列表，以帮助您做出明智的决定。

曾经以为开源报表是免费的，这个“曾经”指的是2008年之前，那个时期人工成本很低，很多软件公司用几个工程师，拿开源的报表改一改、写点代码，虽然样式难看，不太复合客户的要求，也就只能凑合了。一些网上论坛甚至为此开专版讨论 JAVA 报表，里面都是热火朝天，发问者甚众，一时间好不热闹。

2008年之后，一方面，随着皕杰报表、帆软等国产中式报表工具快速崛起，这些国产报表在解决中国报表需求复杂性和多样化方面有着明显的优势，开创类Excel报表设计新模式、多源数据的卓越处理功能等，极大的提升了报表的开发效率；国内厂商提供本地化的贴心的技术服务，而开源报表压根不存在严格意义上的技术支持。

另一方面，随着人工成本的上升、报表日益复杂的要求，在论坛里，象“请教高手 ireport 某某问题如何解决？”之类的帖子，发问者往往也是在线苦苦等候答复。运气好的在线能等到，运气不好的那就等着吧。如果碰到的正好是个没解的问题呢？或许会有热心观众参与讨论，解决办法还得自己想。掰着指头算算，花在这问题上的时间、人工成本日益增加；仅仅Java工程师一个月的成本就超出了商业报表工具的购买费用，这还不包括导致的项目时间拖期、人工效率的损失等各种隐形的成本。

由此可见，用开源的报表是最昂贵的，随着皕杰报表等国产中式报表工具成为国内Java报表的中流砥柱，开源报表的没落也是必然的！

很多读者看到漂亮的图表都会问“这个怎么做”，“用什么工具实现”。制作漂亮的可视化一般有这样几个方式：

利用Excel内置的图表做一些常规的统计图。高级复杂的譬如动态图表，图表的筛选展示可以通过写VBA来实现。通过R、Python一类的数据分析语言，调用图表功能包，呈现可视化的数据，数据分析常用。借助Echarts、HighCharts、D3.js等开源的可视化插件，嵌入代码，开发成插件包，可视化工程师和前端开发常用。

可视化最实用的场景就是做报表。既然这次的主题是可视化，那小编今天就细细地讲一下酷炫的可视化报表是怎么做的？有哪些基础和高级的可视化图表？代码开发是怎么一回事？大屏又是如何操作？

代表工具FineReport，此前介绍过FineReport的使用场景和功能。大家若不熟悉，可自行和Excel绑定对比。

你用过Excel，却不知还有一款神器“FineReport”这款效率远超Excel的表格工具，没用过就可惜了！

基础图表+表格

柱形图、折线图、饼图、气泡图、散点图等能满足常规的数据统计。拿到数据后，先分析要展示几个维度，选用什么样的图表，需要几个图表展示等。

如何选择图表的类型？

基础图表的制作流程

在FineReport中，图表的操作流程类似Excel，数据准备——插入图表——选择图表类型—选择分类轴、系列名称和系列值——选择图表样式。

各式各样的表格

表格主要在于文字、数字、格间的美感，以及整体的色彩搭配和谐，这些在FineReport中都可通过自定义来是实现。

高级图表

高级图表都是在基本图表的基础上展开来一些新特性。

饼图类：等弧度玫瑰图、不等弧度玫瑰图…

柱形图类：堆积柱形图、百分比堆积柱形图…

条形图类：堆积条形图、百分比堆积条形图…

折线图类：堆积折线图、面积图…

仪表盘类：多指针的仪表盘360度、多指针的仪表盘180度、百分比圆环仪表盘、百分比刻度槽型仪表盘、试管型仪表盘…

雷达图类：普通雷达图、堆积柱形雷达图…

气泡图类：普通气泡图、力学气泡图、十字象限气泡图…

地图类：区域地图、点地图、大数据流向地图…

还有各种组合图，比如“柱形图—折线图、柱形图—面积图、堆积柱形图—折线图、自定义地图”…

其他，还有漏斗图、甘特图、词云、框架图等等。

这些图在FineReport都是现成使用的。在其他工具或其他使用场景中，可由交由可视化工程师开发。

为了高度结合数据分析的过程，更好的理解数据背后的业务意义。可视化图表除了形态还有动态展示部分，就是所谓的动态可视化。

例1：地图的钻取和联动

例2：图表联动

例3：点击词云跳转链接

例4：图表切换

过去这些动态特效和交互属性都要写代码开发，这个在FineReport都已经封装成一个个功能，还有图表缩放、自动刷新、数据提示。再复杂点，就是设动态参数加超链。

利用开源插件开发

就是用市面上开源的数据可视化工具， 譬如Highcharts、D3.js、百度Echarts、蚂蚁金服AntV、GoogleCharts、Raphael.js、Sigma.js、three.js等。

像在7月，我们举办了一场可视化插件开发大赛上，很多开发者开发了令人心动的图表插件。

譬如下方的3D城市全景地图，作者Little使用Echart-GL开源库和MapBox，与地图结合，基于真实地图和基本建筑数据构造都市圈级别的宏大场景，适用于政府部门、连锁企业、LBS提供商等对真实经纬度和展现区域范围敏感的用户。插件的底层是WebGL（Web Graphic Library），它是一个 JavaScript API，用于在任何兼容的 Web 浏览器中渲染 3D 图形。WebGL 程序由用 JavaScript 编写的控制代码和用 OpenGL 着色语言（GLSL）编写的着色器代码构成，这种语言类似于 C 或 C++，可在 GPU 上执行。

比如滚动报表图。传统的决策报表块是静态的，列表不会滚动，数据必须一次性展现，在大屏中效果不够酷炫，无法自动获取最新的数据，除非编写大量的js代码，对一般人来说就只能望洋兴叹。

而插件安装后，可以用图表的形式展现报表，通过设置数据集，显示成类似报表块列表，零代码获取数据库信息并配置自动更新时间，支持通过字段名称配置表头，支持自定义颜色配置等多种丰富的配置项，这样制作的决策报表效果也更酷炫。

数据大屏

大屏展现作为数据可视化的一个典型使用场景，涵盖的知识太多。一个完整的大屏项目从开始调研到实施交付可能需要开发工程师、项目经理、视觉工程师、UI工程师、硬件工程师等等众多专业人员的参与。

于数据大屏设计美学：大屏做成这样，领导不重用你都难！数据大屏的具体制作：4步教你玩转可视化大屏设计｜内附实际操作

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最后，12月28日晚上20：00，帆软将在知乎上举办 “如何成为企业需要的数据分析人才” Live 直播，教大家如何找到数据职业生涯的破局点，欢迎大家参加！

推荐一些简单的，日常工作能实际应用，或者个人学习数据分析、可视化有必要的工具。

希望大家能真的用起来！

推荐顺序：

能中文版的，尽量不推荐没汉化的，密密麻麻我也头疼；

能“傻瓜式”使用的，尽量不写代码，怕把你们吓跑；

能免费的尽量不付费，破解咱不提倡哈。

本文章提要：

纯可视化图表生成（3个）可视化报表类（1个）商业智能分析（3个）数据地图类（2个）可视化大屏类（3个）数据挖掘编程语言（2个）

纯可视化图表生成类——适合开发，工程师

Echart

一个纯Javascript的数据可视化库，百度的产品，常应用于软件产品开发或网页的统计图表模块。可在Web端高度定制可视化图表，图表种类多，动态可视化效，各类图表各类形式都完全开源免费。能处理大数据量和3D绘图也不逊色，据说结合百度地图的使用很出色。

Echart还是多用于一些开发场景的，但它也衍生了一个0代码的图表生成器—“百度图说”，我体验了下，操作基本上就是选择图标，把数据复制过去，然后生成图表，保存为图或者代码嵌入。

AntV

AntV又是蚂蚁金服出品（阿里系）的一套数据可视化语法，貌似是国内第一个采用The grammar Of Graphics这套理论的可视化库。antv带有一系列的数据处理API，简单数据的数据归类，分析的能力，被很多大公司用作自己BI平台的底层工具。

Highcharts

说道Echarts，都会拿来与Hicharts对比，两者有点像WPS和OFFICE的关系，倒不是说Echarts怎样，日常图表动效Echarts完全够了。

Highcharts同样是可视化库，只不过是国外的，商用的话需要付费。其优势是文档详细, 实例也很很详细，文档中依赖哪些js脚本，css都十分详细，学习和开发都比较省时省力，相应的产品稳定性较强。

可视化报表类——适合报表开发、BI工程师

FineReport

一个报表软件，企业级的应用。用于系统的开发业务报表，数据分析报表。也可集成在OA，ERP，CRM等应用系统内，做数据报表模块，也可以开发成财务分析系统，就看你如何驾驭数据了。

两大核心功能是填报和数据展示，但我觉得比较惊艳的一点是，它内置了大量的图表和可视化动效，可视化很丰富，完全没有印象中做报表那种古板的风格。多以它能做出格式各样的dashboard、甚至是可视化大屏，一点不虚。

我之前工作有段时间拿finereport，感触最深的是开发报表很省力，10张门店报表以往做10张excel的，在他里面就是一个参数查询，然后批量导出，用一个模板。

所以有号称：

工作用小屏，决策用大屏。办公用微软，经营用帆软。

商业智能分析——适合BI工程师、数据分析师

Tableau

几乎是数据分析师人人会提的工具，内置常用的分析图表，和一些数据分析模型，可以快速的探索式数据分析，制作数据分析报告。

因为是商业智能，解决的问题更偏向商业分析，用 Tableau可以快速地做出动态交互图，并且图表和配色也非常拿得出手。

FineBI

自助是BI工具，也是一款成熟的数据分析产品。内置丰富图表，不需要代码调用，可直接拖拽生成。可用于业务数据的快速分析，制作dashboard，也可构建可视化大屏。

有别于Tableau的是，它更倾向于企业应用，从内置的ETL功能以及数据处理方式上看出，侧重业务数据的快速分析以及可视化展现。可与大数据平台，各类多维数据库结合，所以在企业级BI应用上广泛，个人使用免费。

PowerBI

软继Excel之后推出的BI产品，可以和Excel无缝连接使用，创建个性化的数据看板。

数据地图类

很多工具都能实现数据地图，比如上面提到的Echarts、finereport、tableau等。

这里强烈安利的Power Map 2016，可以快速体验一把爽。

还有比较快速的，地图慧

内置的是百度地图，选择模板、上传数据、保存地图很简单的3步。

可视化大屏类

阿里DataV

天猫双十一大屏就用DataV做的，是阿里云的拖拽式可视化工具，主要用于业务数据与地理信息融合的大数据可视化，像一些展览中心，企业管控中心用。

不需要编程，通过简单的拖拽配置就能生成可视化大屏或者仪表盘。

FineReport

上面提过，这个工具它也能做可视化报表，也能做大屏。

因为后端通常连接业务系统数据，所以可以实时连接业务数据，做企业的一些经营数据展示。比如展览中心、BOSS驾驶舱，还有城市交通管控中心、交易大厅等。

数字冰雹

产品技术不了解，也只是有幸在一次活动上见过。

专注于做数据图像、三维处理、数据分析等相关业务，通过图像可视化方式呈现数据分析，在智慧城市、工业监控用的比较多。

就是商业的，不过官网上有很多大屏设计，可以提供灵感。

数据挖掘编程语言——适合技术性数据分析师、数据科学家

典型如R和Python

R-ggplot2

Python

文|小天文章源自：起点学院学习联盟

在小白们眼里，大神们的数据分析报表基本上是这样的……

要么就是像这样的……

而大部分人，差不多是这样的……

啊多么痛的领悟……

怎样才能又快又好地做出一份高颜值的数据报表呢？带着立志要把这样的图表从癞蛤蟆脱胎成白天鹅的坚定和悲壮，这里搜集了5个笔者之前用过，用户评价不错，用起来还顺手的可视化数据平台。

话不多说，直接上正文。如果你也有推荐的平台，欢迎留言分享~

-1-Echarts

没想到这个第一次用就惊艳到我的产品竟然是国产，而且还来自百度，简直堪称良心。先上几张用Echarts制作的效果图。

貌似很多小伙伴喜欢用Echarts制作地图类的可视化效果……毕竟酷炫……

除了这些惊艳的地图，Echarts同样可以运用于散点图、折线图、柱状图等这些常用的图表的制作。

如果你需要展示实时变化的数据，相信Echarts里的动态接口会对你十分有帮助。

Echarts的优点在于，文件体积比较小，打包的方式灵活，可以自由选择你需要的图表和组件。而且图表在移动端有良好的自适应效果，还有专为移动端打造的交互体验。

-2-Highcharts

这个也是很多小伙伴在使用的一个平台。完全不用担心找不到参考的样图，因为已经有很多中国区的用户在上面更新并维护着很多实例，你往往能从这些丰富的例子找到类似的表达样图。

它的图表类型自然也是很丰富啦，线图、柱形图、饼图、散点图、仪表图、雷达图、热力图、混合图等类型的图表都可以制作，也可以制作实时更新的曲线图。

Highcharts对非商用免费，对于个人网站，学校网站和非盈利机构，可以不经过授权直接使用Highcharts系列软件。Highcharts还有一个好处在于，它完全基于HTML5技术，不需要安装任何插件，也不需要配置PHP、Java等运行环境，只需要两个JS文件即可使用。

-3-帆软报表（FineReport）

FineReport的可视化效果虽然没有上面两种那么酷炫，因为定位是报表软件。但是赢在操作相当简易，不会上面那些复杂的代码也没关系。它采用类似于Excel的编辑器，只需要点选拖拽等操作，拖动数据列绑定至对应单元格，简单设置就可以在web端查看数据展示。

目前，它有普通报表、聚合报表和决策报表三类报表设计模式，基本可以满足企业各类日常数据分析的情景需求。

数据的可视化与交互效果也很不错。最牛逼的可以做高大上的动态报表

还有一个比较强大的地方，就是它的数据填报。区别于传统意义上只能做数据展示的报表，FineReport允许用户对数据库的增删改。而且，它填报报表的流程非常简单，只要四步：报表设计、控件添加、设置填报属性和填报录入，这样，填报工作就能轻松搞定啦~

-4-数说立方

数说立方是大数据应用与服务提供商“数说故事”旗下一款面向数据分析师的在线商业智能产品。在数据的可视化呈现方面，操作比较简便，即使是非数据分析的专业人员，也能轻松实现。

同时，它的实时数据可视化引擎也能让使用者可以第一时间获得数据的可视化反馈，直观地了解到数据的变化情况。

-5-PowerBI

PowerBI是微软发布的一款可视化BI工具，类似Excel升级版的大表哥。一改以往excel需要数据透视表，写大量函数的复杂特点，这款工具拖拖拽拽操作起来十分简单。