【IT168 评论】通过数据分析与数据可视化，世界上的数据才被人理解。随着大数据技术的变革，可视化解决方案也与其他技术一样迅速发展。图表、视频、演示文稿以及AR/VR技术都让我们直观地从数据中获得见解。

　　本文将介绍2017年上半年一些最好的、最受欢迎或创新的数据可视化工具，这些工具都提供免费使用和个人使用许可证。

　　Tableau

　　Tableau经常被认为是最好的数据可视化软件之一。目前，Tableau拥有非常大的客户群，涵盖各行业共57,000多个账户。由于其简单易用，而且能够生成远远超出通用BI解决方案提供的交互式可视化功能。由于与大量高级数据库解决方案(包括Hadoop、Amazon AWS、MySQL、SAP和Teradata)的良好集成，特别适用于处理大数据操作中巨大而非常快速变化的数据集，包括人工智能和机器学习应用程序。广泛的研究和测试已经使Tableau能够尽可能高效地创建图形和可视化，并使人们易于理解。

　　QlikView

　　Qlik与其Qlikview工具是这个领域的另一个主要参与者，也是Tableau最大的竞争对手。该供应商在全球100多个国家拥有超过40,000个客户帐户，其高度可定制的设置和广泛的功能是其主要优势，这可能意味着需要更多的时间才能掌握并充分利用它。除了数据可视化功能，Qlikview还提供强大的商业智能、分析和企业报告功能，对喜欢干净、无杂乱界面的用户而言是个很棒的选择。Qlikview与其姐妹软件包Qliksense一起使用，它处理数据挖掘和发现。同时还有一个强大的社区，有大量的第三方在线资源可用于帮助新用户了解如何将其集成到项目中。

　　FusionCharts

　　FusionCharts是广泛使用的、基于JavaScript图表和可视化包的。它可以生成90种不同的图表类型，并集成了大量的平台和框架，提供了很大的灵活性。让FusionCharts非常受欢迎的一个功能是，不必从头开始创建每个新的可视化，用户可以从一系列“实时”示例模板中选择，根据需要插入数据源即可。

　　Highcharts

　　Highcharts可以提供试用版、非商业用途或个人用途。它的网站声称，它被世界上最大的100家公司中的72家使用，通常在需要快速灵活的解决方案时才被选择，需要经过专家的数据可视化培训才能投入运行。其成功的关键之处在于是跨浏览器支持，这意味着任何人都可以查看和运行其交互式可视化功能。

　　Datawrapper

　　近几年，Datawrapper逐渐成为一个受欢迎的选择，特别是在使用它来创建图表和显示统计数据的媒体企业中。它有一个简单、清晰的界面，上传csv数据、创建简单的图表以及在报表中快速嵌入maps都变得非常简单。

　　Plotly

　　通过与分析导向的编程语言(如Python，R和Matlab)的集成，Plotly可以实现更复杂的可视化。它构建在开源的d3.js可视化库的JavaScript之上，但是这个商业软件包(提供免费的非商业许可证)增加了用户友好性和支持层以及内置的对Salesforce等API的支持。

　　Sisense

　　Sisense提供了一个完整的堆栈分析平台，但其可视化功能提供了一个简单易用的拖放界面，允许以最简单的方式创建图表和更复杂的图形以及交互式可视化。它可以将多个数据源收集到一个易于访问的存储库中，即可通过仪表板即时查询甚至跨大数据集。仪表板可以在各个部门之间共享，从而确保即使是非技术员工也能找到他们所遇到问题的答案。

如今学习应用数据可视化的渠道有很多，你可以跟踪一些专家博客，但更重要的一点是实践/实操，你必须对目前可用的数据可视化工具有个大致了解。以下是Netmagzine列举的二十大数据可视化工具，无论你是准备制作简单的图表还是复杂的图谱或者信息图，这些工具都能满足你的需要。更加美妙的是，这些工具大多免费。

第一部分：入门级工具

1.Excel

Excel的图形化功能并不强大，但Excel是分析数据的理想工具，上图是Excel生成的热力地图

作为一个入门级工具，Excel是快速分析数据的理想工具，也能创建供内部使用的数据图，但是Excel在颜色、线条和样式上可选择的范围有限，这也意味着用Excel很难制作出能符合专业出版物和网站需要的数据图。但是作为一个高效的内部沟通工具，Excel应当是你百宝箱中必备的工具之一。

2.CSV/JSON

CSV(逗号分隔值)和JSON（JavaScript对象注释）虽然并不是真正的可视化工具，但却是常见的数据格式。你必须理解他们的结构，并懂得如何从这些文件中导入或者导出数据。以下将要介绍的所有数据可视化工具都支持CSV、JSON中至少一种格式。

第二部分：在线数据可视化工具

3.Google Chart API

Google Chart API工具集中取消了静态图片功能，目前只提供动态图表工具。能够在所有支持SVG\Canvas和VML的浏览器中使用，但是Google Chart的一个大问题是：图表在客户端生成，这意味着那些不支持JavaScript的设备将无法使用，此外也无法离线使用或者将结果另存其他格式，之前的静态图片就不存在这个问题。尽管存在上述问题，不可否认的是Google Chart API的功能异常丰富，如果没有特别的定制化需要，或者对Google视觉风格的抵触，那么你大可以从Google Chart开始。

4.Flot

Flot是一个优秀的线框图表库，支持所有支持canvas的浏览器（目前主流的浏览器如火狐、IE、Chrome等都支持）。

5.Raphal

Raphal是创建图表和图形的JavaScript库，与其他库最大的不同是输出格式仅限SVG和VML。SVG是矢量格式，在任何分辨率下的显示效果都很好。

6.D3

D3（Data Driven Documents）是支持SVG渲染的另一种JavaScript库。但是D3能够提供大量线性图和条形图之外的复杂图表样式，例如Voronoi图、树形图、圆形集群和单词云等。虽然D3能够提供非常花哨的互动图表，但你在选择数据可视化工具时，需要牢记的一点是：知道在何时保持简洁。

7.Visual.ly

如果你需要制作信息图而不仅仅是数据可视化，目前也有大把的工具可用。Visual.ly就是最流行的一个选择。虽然Visual.ly的主要定位是：“信息图设计师的在线集市”，但是也提供了大量信息图模板。虽然功能还有很多限制，但是Visual.ly绝对是个能激发你灵感的地方。

第三部分：互动图形用户界面（GUI）控制

如果数据可视化的互动性强大到可以作为GUI界面会怎样？随着在线数据可视化的发展，按钮、下拉列表和滑块都在进化成更加复杂的界面元素，例如能够调整数据范围的互动图形元素，推拉这些图形元素时输入参数和输出结果数据会同步改变，在这种情况下，图形控制和内容已经合为一体。以下这些工具能够帮你实现这些功能：

8.Crossfilter

当我们为方便客户浏览数据开发出更加复杂的工具时，我们已经能够创建出既是图表，又是互动图形用户界面的小程序。JavaScript库Crossfilter就是这样的工具。

Crossfilter应用：当你调整一个图表中的输入范围时，其他关联图表的数据也会随之改变。

9.Tangle

JavaScript库Tangle进一步模糊了内容与控制之间的界限。在下图这个应用实例中，Tangle生成了一个负载的互动方程，读者可以调整输入值获得相应数据。

第四部分：地图工具

地图生成是web上最困难的任务之一。Google Maps的出现完全颠覆了过去人们对在线地图功能的认识。而Google发布的Maps API则让所有的开发者都能在自己的网站中植入地图功能。

近年来，在线地图的市场成熟了很多，如果你需要在数据可视化项目中植入定制化的地图方案，目前市场上已经有很多选择，但是知道在何时选择何种地图方案则成了一个很关键的业务决策。地图方案看上去功能都很强大，但是切忌：“有了一把锤子，看什么都像钉子。”

10. Modest Maps

顾名思义，Modest Maps是一个很小的地图库，只有10KB大小，是目前最小的可用地图库。这似乎意味着Modest Maps只提供一些基本的地图功能，但是不要被这一点迷惑了。在一些扩展库的配合下，例如Wax，Modest Maps立刻会变成一个强大的地图工具。

11.Leaflet

CloudMade团队为大家带来了Leaflet，这是另外一个小型化的地图框架，通过小型化和轻量化来满足移动网页的需要。Leaflet和Modest Maps都是开源项目，有强大的社区支持，是在网站中整合地图应用的理想选择。

12. PolyMaps

Polymaps是另外一个地图库，但主要面向数据可视化用户。Polymaps在地图风格化方面有独到之处，类似CSS样式表的选择器，是不可错过的好东西。

13.OpenLayers

OpenLayers可能是所有地图库中可靠性最高的一个。虽然文档注释并不完善，且学习曲线非常陡峭，但是对于一些特定的任务来说，OpenLayers无可匹敌。例如能够提供一些其他地图库都没有的特殊工具。

14.Kartograph

Kartograph的标记线是对地图绘制的重新思考，我们都已经习惯了莫卡托投影（Mercator projection），但是Kartograph为我们带来了更多的选择。如果你不需要调用全球数据，而仅仅是生成某一区域的地图，那么Kartogaph将使你脱颖而出。

15.CartoDB

CartoDB是一个不可错过的网站。你可以用CartoDB很轻易就把表格数据和地图关联起来，这方面CartoDB是最优秀的选择。例如，你可以输入CSV通讯地址文件，CartDB能将地址字符串自动转化成经度/维度数据并在地图上标记出来。目前CartoDB支持免费生成五张地图数据表，更多使用需要支付月费。

Charting Fonts

（随着iPad3等高清移动设备的普及）web开发的一个最新趋势是将符号字体与字体整合（把符号变成字体），创建出漂亮的矢量化图标。在这些新型字体中，例如FF Chartwell和Chartjunk是专门用来显示图表和图形的。他们与OpenType碰到的问题一样，就是不能被所有的浏览器支持，但是不久的未来这些矢量字体将是数据可视化工作中需要考虑到的因素。

第五部分：进阶工具

如果你准备用数据可视化做一些“严肃”的工作，那么你可能不会对在线可视化工具或者web小程序有太大兴趣，你需要的是桌面应用和编程环境。

16. Processing

Processing是数据可视化的招牌工具。你只需要编写一些简单的代码，然后编译成Java。目前还有一个Processing.js项目，可以让网站在没有Java Applets的情况下更容易地使用Processing。由于端口支持Objective-C，你也可以在iOS上使用Processing。虽然Processing是一个桌面应用，但也可以在几乎所有平台上运行，此外经过数年发展，Processing社区目前已近拥有大量实例和代码。

17.NodeBox

NodeBox是OS X上创建二维图形和可视化的应用程序。你需要了解Python程序，NodeBox与Processing类似，但是没有Processing的互动功能。

第六部分：专家级工具

与Excel相对的是专业数据分析工具。如果你是一个专业的数据分析师，那么你就必须对下面将要介绍的工具有所了解（如果不是精通的话）。众所周知，SPSS和SAS是数据分析行业的标准工具，但是这些工具的费用不菲，只有大型组织和学术机构才有机会使用，下面我们介绍几种免费的替代工具，这些开源工具的共同特征是都有强大的社区支持。开源分析工具性能不输老牌专业工具，插件的支持甚至更好。

18.Ｒ

作为用来分析大数据集的统计组件包，Ｒ是一个非常复杂的工具，需要较长的学习实践，学习曲线也是本文所介绍工具中最陡峭的。但是Ｒ拥有强大的社区和组件库，而且还在不断成长。当你能驾驭Ｒ的时候，一切付出都是物有所值的。

19.Weka

当你成长成一名数据科学家的时候，你需要将个人能力从数据可视化扩展到数据挖掘领域。Weka是一个能根据属性分类和集群大量数据的优秀工具，Weka不但是数据分析的强大工具，还能生成一些简单的图表。

20. Gephi

Gephi是进行社交图谱数据可视化分析的工具，不但能处理大规模数据集并生成漂亮的可视化图形，还能对数据进行清洗和分类。Gephi是一种非常特殊的软件，也非常复杂，先于他人掌握Gephi将使你一骑绝尘。

数据化运营越来越流行，很多企业都忙着运营起一个个大大小小的项目。但是还是有很多企业的IT人员没能把项目做好，问题漏洞百出。其实做项目首先的一步，就是选好一款适用的大数据可视化工具。俗话说得好，要先工其事，必先利其器。一款好的大数据可视化工具会更有利于数据可视化分析项目的后续开展。那么，大数据可视化工具该怎么选呢，接下来我们来看看。

市面上各式各样的大数据可视化工具有很多，有的是自助式的小型BI，有的是比较复杂的高端BI。项目有大有小，当有的项目没那么复杂，如果配上比较高大上的产品，就会使得项目不适应。

几乎所有的大数据分析工具都具备一些基本性的功能，比如数据转换和存储架构(例如，Hadoop和Apache Spark)。但是，在大数据分析工具产品的市场上其实也会有很多细分的市场，故而您企业必须针对您的技术战略实际所涉及的领域采购产品。这些具体的领域包括流程挖掘、预测分析、实时解决方案、人工智能和商业智能仪表板。

其实在企业一开始引入BI产品，直到做项目之前，需要弄清楚企业真正的业务需求和问题，才能选择到能够有效解决这些特定问题的产品。

大数据和高级分析是复杂的，但是企业使用的大数据可视化工具，要易于获取、易于阅读。

快速可视化产品，其操作必须非常的简单，而且足以进行深入的分析，简单易用的大数据可视化工具让商业用户们得以轻松的找到适当的数据，然后自行生成可视化的产品。这就将其分析团队解放出来，以便能够执行更为高级的分析任务。

除此之外，最为重要的是，切记不要为非技术业务用户提供程序员级别的工具。他们操作起来会感到力不从心，可能会诉诸使用他们以前的工具，而这些工具并不能真正的奏效(否则，你企业就不会大费周章的实施大数据分析项目了)。

在一个项目的实施中，当然还有很多别的影响因素。但是，工具的选择是最基础的，同时也很关键。所以，如果可以的话，请务必为企业的业务分析团队提供简单高效的BI工具，以便能够更好的用于数据发现以及数据可视化分析。

　考虑到现有技术解决方案的复杂性与多样化，企业往往很难找到适合自己的大数据收集与分析工具。然而，混乱的时局之下已经有多种方案脱颖而出，证明其能够帮助大家切实完成大数据分析类工作。下面我们将整理出一份包含十款工具的清单，从而有效压缩选择范畴。

　　数据已经成为现代化企业中最为重要的宝贵资源。一切决策、策略或者方法都需要依托于对数据的分析方可实现。随着“大数据分析”逐步替代其上代版本，即“商务智能”，企业正面临着一个更加复杂、且商业情报规模更为庞大的新时代。

　　考虑到现有技术解决方案的复杂性与多样化，企业往往很难找到适合自己的大数据收集与分析工具。然而，混乱的时局之下已经有多种方案脱颖而出，证明其能够帮助大家切实完成大数据分析类工作。下面我们将整理出一份包含十款工具的清单，从而有效压缩选择范畴。

　　1. OpenRefine

　　这是一款高人气数据分析工具，适用于各类与分析相关的任务。这意味着即使大家拥有多川不同数据类型及名称，这款工具亦能够利用其强大的聚类算法完成条目分组。在聚类完成后，分析即可开始。

　　2.hadoop

　　大数据与Hadoop可谓密不可分。这套软件库兼框架能够利用简单的编程模型将大规模数据集分发于计算机集群当中。其尤为擅长处理大规模数据并使其可用于本地设备当中。作为Hadoop的开发方，Apache亦在不断强化这款工具以提升其实际效果。

　　3. Storm

　　同样来自Apache的Storm是另一款伟大的实时计算系统，能够极大强化无限数据流的处理效果。其亦可用于执行多种其它与大数据相关的任务，具体包括分布式RPC、持续处理、在线机器学习以及实时分析等等。使用Storm的另一大优势在于，其整合了大量其它技术，从而进一步降低大数据处理的复杂性。

　　4. Plotly

　　这是一款数据可视化工具，可兼容JavaScript、MATLAB、Python以及R等语言。Plotly甚至能够帮助不具备代码编写技能或者时间的用户完成动态可视化处理。这款工具常由新一代数据科学家使用，因为其属于一款业务开发平台且能够快速完成大规模数据的理解与分析。

　　5. Rapidminer

　　作为另一款大数据处理必要工具，Rapidminer属于一套开源数据科学平台，且通过可视化编程机制发挥作用。其功能包括对模型进行修改、分析与创建，且能够快速将结果整合至业务流程当中。Rapidminer目前备受瞩目，且已经成为众多知名数据科学家心目中的可靠工具。

　　6. Cassandra

　　Apache Cassandra 是另一款值得关注的工具，因为其能够有效且高效地对大规模数据加以管理。它属于一套可扩展NoSQL数据库，能够监控多座数据中心内的数据并已经在Netflix及eBay等知名企业当中效力。

　　7. Hadoop MapReduce

　　这是一套软件框架，允许用户利用其编写出以可靠方式并发处理大规模数据的应用。MapReduce应用主要负责完成两项任务，即映射与规约，并由此提供多种数据处理结果。这款工具最初由谷歌公司开发完成。

　　8. Bokeh

　　这套可视化框架的主要目标在于提供精致且简洁的图形处理结果，用以强化大规模数据流的交互能力。其专门供Python语言使用。

　　9. Wolfram Alpha

　　这是一套搜索引擎，旨在帮助用户搜索其需要的计算素材或者其它内容。举例来说，如果大家输入“Facebook”，即可获得与Facebook相关的HTML元素结构、输入解释、Web托管信息、网络统计、子域、Alexa预估以及网页信息等大量内容。

　　10. Neo4j

　　其官方网站将这款工具称为图形数据库技术的下一场革命。这种说法在一定程度上并不夸张，因为此套数据库使用数据间的关系以操作并强化性能表现。Neo4j目前已经由众多企业用于利用数据关系实现智能应用，从而帮助自身保持市场竞争优势。

End.

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如今，企业越来越重视数据分析给业务决策带来的有效应用，而可视化是数据分析结果呈现的重要步骤。而可视化技术/工具在国内国外也发展的相当成熟，很多都已经做成应用（比如可视化图表库，BI工具等等），并投入商用。

如何利用大数据可视化，如何做好大数据可视化，今天就给大家介绍一些实用的工具，有图表库、有BI ......

国外产品系列

1、ChartBlocks

ChartBlocks是一款网页版的可视化图表生成工具，在线使用。通过导入电子表格或者数据库来构建可视化图表。整个过程可以在图表的向导指示下完成。它的图表在HTML5的框架下，使用强大的JavaScript库D3.js来创建图表。图表是响应式的，可以和任何的屏幕尺寸及设备兼容。 还可以将图表嵌入任何网页中。

2、D3.js

D3是个图表库，对于前端工程师来说，D3.js 称得上是最好的数据可视化工具库。

D3厉害的地方在于它建立了一整套数据到SVG属性的计算框架，常用Data visualization模型，大多都可以再d3.layout里面找到。D3.js运行在JavaScript上，并使用HTML，CSS和SVG。

D3.js是开源工具，使用数据驱动的方式创建漂亮的网页，D3.js可实现实时交互，这个库非常强大和前沿。

3、Tableau

Tableau公司将数据运算与美观的图表完美地嫁接在一起。它的程序很容易上手，各公司可以用它将大量数据拖放到数字"画布"上，转眼间就能创建好各种图表。这一软件的理念是，界面上的数据越容易操控，公司对自己在所在业务领域里的所作所为到底是正确还是错误，就能了解得越透彻。其两种不同的变体是基于云计算的Tableau Online和Tableau Server。

它们都是为与大数据有关的组织设计的。企业使用这个工具非常方便，而且提供了闪电般的速度。还有一件事对这个工具是肯定的，Tableau具有用户友好的特性，并与拖放功能兼容。但是在大数据方面的性能有所缺陷，每次都是实时查询数据，如果数据量大，会卡顿。

国内做数据可视化产品/工具的公司

国内有独立成一行业的公司，围绕可视化做一些应用产品/系统的公司，比如：

帆软——报表软件finereport、商业智能finebi、大屏可视化阿里——蚂蚁金服可视化控件AntV、数据可视化大屏DataV数字冰雹——大屏可视化百度——开源图表控件Echarts网易——数据分析平台（BI）网易有数

除此之外，还有很多互联网公司会开发自己的数据可视化产品、BI平台，引用国内外开源，对内形成解决方案，但是不对外。软件集成商也对针对客户需求，做专门的方案，自己开发或者集成别人的应用。

1、FineBI

FineBI是一款商业智能BI工具，做数据分析和可视化数据展现，以分析为主，提供多种数据接入方式，可视化功能强大，平台更适合掌握分析方法了解分析的思路的用户，其他用户的使用则依赖于分析师的结果输出。FineBI也是找了很久感觉很不错的一款数据可视化工具。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、EchartChart

echarts的优点：

国产货有语言优势或区域优势。毕竟是中国制造，自己家做出来的，亲和力高，比较适用于我们的思维，对于城市的地理坐标、城市代码等都已经配置好了，需要的时候，直接调用，很方便。免费，各类图，各种形式，K线图完全免费开源。能减少制作成本，也方便使用，（不用担心以后会有什么）当客户选择的时候，我们可以有更多的方案为他们准备。对于处理大量的数据和3D绘图：基于canvas绘图，所以3D绘图方面占据绝对的优势。（可以结合百度地图的使用，而且方便快捷。）一个纯Javascript的图表库：可以流畅的运行在PC和移动设备上，兼容当前绝大部分浏览器（IE6/7/8/9/10/11，chrome，firefox，Safari等），底层依赖轻量级的Canvas类库ZRender，提供直观，生动，可交互。（使用了几个浏览器，均没发现什么问题。）支持和弦图、力导布局图、拖拽重计算、数据视图、值域漫游、大规模散点。支持动态类型切换（十分方便，以内置代码，轻轻动动手指就可）

3、支付宝AntV

AntV 是蚂蚁金服的数据可视化解决方案，主要包含「数据驱动的高交互可视化图形语法」G2、专注解决流程与关系分析的图表库 G6、适于对性能、体积、扩展性要求严苛场景下使用的移动端图表库 F2 以及一套完整的图表使用指引和可视化设计规范。已为阿里集团内外2000+个业务系统提供数据可视化能力，其中不乏日均千万 UV 级的产品

【IT168 资讯】如今，有大量功能强大的可视化工具可以帮助您展示想法、可视化数据、进行谈话，与客户和全球社区分享您的重要分析。在本文中，我们将比较最常用的平台并分析其主要功能，以帮助您选择一个或多个平台，为您的工作交流提供不可或缺的帮助。

在评估各种商业智能(BI)工具时，很难将事实与虚构分离开来，因为每个BI供应商都将其产品作为唯一的“最佳”解决方案进行销售，这往往使得互联网充斥着偏见的评论。如果你想了解功能性产品的价值，避免大肆宣传和点击无尽的部分评论，那么你来对地方了。

我们将引导您了解所有主要工具(如QlikView，Klipfolio，Tableau，Geckoboard，Power BI和Google Data Studio)的特性、优点和缺点。我们还将比较它们的关键参数，包括可用性、设置、价格、支持、维护、自助服务功能、不同数据类型的支持等。让我们分别看看每个工具。

QlikView

QlikView是一种将用户作为数据接收者的解决方案。它允许用户在工作流程中探索和发现数据，这与开发人员在处理数据时的工作方式类似。为了保持数据探索和可视化方法的灵活性，该软件致力于维护数据之间的关联。这可以帮助最终用户发现您的数据，即使这些搜索项目的来源是令人难以置信的，这些数据也会提醒您检索相关项目。

QlikView非常灵活。它允许设置和调整每个对象的每个小方面，并自定义可视化和仪表板的外观和感觉。具有如此大的灵活性，还有一个集成的ETL(提取，转换，加载)引擎，使您能够执行普通的数据清理操作。但是，这可能会很昂贵。

产品差异化

许多Qlikview在商业智能领域的竞争对手认识到差异化商品的高价值，并试图重现其许多特征，但大多数情况下都失败了。 Qlikview的设计是在avant-garde预构建的仪表板应用程序和联想仪表板的基础上开发的，这些应用程序既创新又直观易用。由于具有先进的搜索功能，它还提供了避免使用数据仓库和使用关联仪表板在内存中提取数据的功能，如上所述。

特征

Qlikview的独特性和灵活性的完美结合使其在其他BI供应商中占有一席之地，并为各行各业处理了大量不同规模的业务提供各种有用的应用程序。

QlikView拥有众多的功能，使其对基于来自多个来源的数据创建高级仪表板非常有用。

其中一个特点是QlikView能够自动操作数据关联：它可以识别集合中各种数据项之间的关系，而无需用户进行任何明确的预配置工作。这项任务的自动化极大地加快了仪表板开发的进程。

Qlikview处理数据输入的另一个重要特性是将其保存在多个用户的内存中，即保存在服务器的RAM中。这样可以加快查询速度，从而加快数据探索速度，并改善用户在运行中计算的聚合体验，而不是基于存储的计算。由于Qlikview保留了内存中的数据，因此根据需要计算聚合要快得多，而不是查询预先计算的聚合值。另外，它更具有内存效率。

将数据保存在内存中肯定是一项艰巨的进步，因为它需要大量的内存来处理所有的数据。 QlikView通过令人难以置信的压缩级别将数据缩小至原始大小的10%来解决此问题。我们相信这是通过大量使用数据字典并仅使用分析所需的最重要的数据获得的最大的Qlikview功能之一。

可用性

即使对普通用户来说，QlikView的仪表板和报告也很容易浏览。但是，构建报表可能非常具有挑战性，因为它需要高水平的开发人员技能，熟悉默认SQL以及使用Qlikview的专有查询语言进行训练以构建数据库交互。

定价

QlikView被评为BI领域最昂贵的平台之一。完整的价格政策可在以下链接中找到：qlik。定价方案相当复杂，可能令人困惑。许多新用户通过其“文档许可证”陷入了代价高昂的陷阱，该文档许可证以某种模糊的方式表达了工作条件。最初的定价计划实际上可能会让您费用增加一倍，因为速率仅适用于一个“文档”(.tde文件)。许多客户后来发现这是令人不愉快的惊喜，并且它还可以刺激用户的价格近两倍。与Qlikview相比，其他竞争对手的定价政策更直接。

QlikView是关于目的地的，所以你需要确切地知道你要去的地方。如果有些问题仍然模糊，则可能花费大量时间尝试将多个表单放在一起，最终可能会丢弃多个表单，因为任何误解的数据都会影响最终结果。只要您不改变原始问题，QlikView就可以让您使用您的数据完成精彩的事情。

总而言之，如果您有正确的思维方式来应用程序化界面，并且能够从一开始就整合正确的问题，以便您的数据以不同形式派生，那么Qlikview可能是适合您的解决方案。当然，您还需要准备投入额外的努力来维护正确的报告。

　KLIPFOLIO

Klipfolio是一个BI解决方案，在云中占据100%(不需要桌面应用程序)，为数据可视化和仪表盘组成提供了一个真正具有洞察力的工具。这使得它能够最有效地处理数据、增强实时解决方案和优化，而不是依赖于周期性回归模型。

Klipfolio支持连接到各种数据源，包括在线和离线数据源。在线资源整合了一系列云托管存储，包括Google表格、关系数据库和其他以各种形式提供数据的服务。服务部门可以在这里找到连接服务的完整参考资料。使用RESTful API也可以连接到您自己的数据源。

Klipfolio支持多种离线服务类型：MS Excel、CSV、XML、JSON等。可以通过与上面提到的在线来源相同的链接找到完整的参考列表，但是仅在数据存储库部分。

所有这些数据源，无论是单独或组合，都可以有效地用于整合各种指标，以提取数据愿景，创建、转换和共享定制可视化，以揭示任何无用数字背后的实际含义。

Klipfolio采用响应原则，利用智能手机和平板电脑等各种技术平台，以及跨越会议室墙壁的台式计算机和智能电视，帮助发现仪表板。

产品差异化

Klipfolio代表了一个功能强大的数据仪表盘构建平台，可以访问真实世界，不断变化的生动数据源。当动态变化非常重要并且可能需要紧急决策时，它最适用于实时监视和控制连续数据流。实时数据连接是数据检索的一种方式，可以保持数据准确性和可靠性所需的时间一致性，而响应速度则可用于快速决策的时间因素。

特征

·将多个数据源整合到一个报告中

·无限连接尽可能多的用户

·管理重要信息的访问权限和限制

·移动辅助功能(iOS，Android，黑莓，Windows)

·灵活的REST连接器，用于设置自定义数据源

·安全连接到SQL数据库

·支持Excel、CSV、JSON、XML文件格式

·方便的注释到分享报告的用户看到的报告

·自助式KPI编辑平台

·易于使用的阈值指标。

可用性

Klipfolio包括大量的可视化类型，包括普通表、条形图、饼图、线和面积图，这些图表的组合以及散点图。此外，通过使用一些HTML和CSS，用户可以伪造自己独特的可视化效果。在WYSIWYG编辑器的帮助下，所有这些组件都在复合仪表板上进行布局。一些更复杂的可视化元素添加了各种公式和功能。

Klipfolio仪表板具有广泛的协作框架，可根据权限与其他用户共享信息，通过电子邮件启用通知和分发。使用Klipfolio时的显著差异出现在建筑图表和图表中。

用户不必简单地将数据表中的字段拖放到工作表中，而必须使用不同的函数和公式来实现所有计算。通过这种方式，您可以使用任何类型的可视化创建工作表，但是您需要考虑如何组合和更改数据。

定价

Klipfolio是BI行业中历史最悠久的企业之一，拥有丰富的经验和专业知识，通过开发可行的解决方案为其铺平了道路。 Klipfolio主要投注今天的云服务，同时也提供前提解决方案选项。 Klipfolio仪表板(作为SaaS)使用用户每月定价政策进行分配，根据数量和时间承诺有一些小的总变化。定价从每月19美元开始，提供多种选项和定制的付款方案。 Klipfolio还提供14天的免费试用期，用于测试和学习目的。

Tableau

今天的另一个重要角色就是Tableau。与大多数其他商务智能工具一样，它通过可视化方式进行零数据分析。它旨在轻松创建和分发交互式数据仪表板，通过简单而有效的视觉效果提供对动态，变化趋势和数据密度分布的深入描述。

与许多其他服务一样，Tableau提供了连接多种系统类型的数据源的工具，如以文件格式(CSV，JSON，XML，MS Excel等)组织的数据系统，关系数据系统和非关系数据系统(PostgreSQL ，MySQL，SQL Server，MongoDB等)，云系统(AWS，Oracle Cloud，Google BigQuery，Microsoft Azure)。

与竞争对手的核心区别在于Tableau具有数据混合的特点。另一个独特的特点是实时协作的能力，使其成为商业和非商业组织的宝贵投资。有几种方法可以在Tableau中共享这些报告：将它们发布到Tableau服务器;通过电子邮件Tableau Reader功能;通过公开发布Tableau工作簿并授予访问任何有链接的人员的权限。这种选择的大小可以带来很大的灵活性并消除许多限制

产品差异化

Tableau提供了多种具有鲜明特征的可视化功能，实现了数据发现和深入洞察的智能方式。丰富的可视化类型库包括“文字云”和“气泡图”，可为Tableau提供独特的高级别理解。树图和树形图为视觉效果提供上下文信息。后者通常用于描述零件分类数据，重点关注最相关的信息。

Tableau仪表板非常灵活。它的中心特征允许以期望的方式用任何“重叠”来布置仪表板，这在屏幕空间人体工程学中非常方便。

Tableau很容易理解为工作工具，其学习曲线非常温和，因为它努力为任何类型的用户提供其所有权力，甚至是那些以前从未接触过可视化工作流技术细节的用户。

从开发人员的角度来看，Tableau不仅简单易用，而且在目的地方面也非常整洁，因为它提供了通过附加自定义参数的附加过滤来控制结果的能力。所有的数据都以清晰、有吸引力和互动的方式进行交流。Tableau提供了对数据的深刻见解，并允许有效地压缩复杂的决策过程。

上面的共享系统以其巨大的灵活性和不同的数据共享选择而闻名。即使是最挑剔的用户也肯定会找到一个合适的解决方案来满足他们最多变的需求。

　特性

·免费共享能力(有一定的限制)

·支持连接到30多个数据源类型

·混合数据源

·支持多维数据集

·与R的集成，为许多数据库映射现成的驱动程序

·领导社区建设工作(各种培训视频、博客、论坛、社交网络参与)

可用性

非常容易使用，从这个列表看，它被认为是最好的易于使用的工具。考虑到这些广泛的Tableau特性，它最方便的用例是通过图表、图形和其他可视化类型发现结构化数据。没有其他的BI解决方案可以让它比Tableau更容易，给它的用户带来惊人的力量。对于一个普通的业务用户来说，这很容易，而且与开发工具一样强大。导入数据、构建有吸引力的可视化，共享并以简单明了的形式发布它们。此外，大量的教程视频、howto -tos、blogs和论坛将节省时间，避免寻找正确的解决方案的长期斗争。

定价

Tableau有不同的许可计划，类似于其他BI解决方案。Tableau提供了三种截然不同的产品，价格截然不同。

这三种产品分别是Tableau桌面、Tableau和Tableau服务器，它们的价格不同。详细的价格信息可以在官方网站上找到。

Tableau桌面是为大多数的个人用户设计的，每年为个人用户提供$999，企业使用$1,999，覆盖支持。个人使用意味着它是针对单个开发人员的，并且支持6个数据源。企业使用意味着它是为业务需求而设计的，并允许多达44个数据源。

Tableau是一个基于云的BI平台，由Tableau供应商提供web界面。Tableau可以免费使用它的公共选项，但重要的是要记住，这个解决方案是托管在公共服务器上的，所有的报告都是公开共享的。这个私人在线版本的售价为500用户/年。

Tableau服务器对于运营自己服务器的公司来说是一个成熟的业务工具，它希望对数据流进行完全控制，并保证后台主机的安全性。然而，它的价格是每10个用户1万美元。客户的支持还提供了额外的25%的年成本。

它是又一个基于云的可视化解决方案。如果你需要使用基本预定义的小部件显示某些值，它可以成为适合您的工具。 Geckoboard提供了使用各种小部件来组合仪表板的功能。它具有丰富的与Facebook准备集成的库： twitter、Salesforce API，以便您可以即时查看您的社交媒体参与或业务数据。

它还提供了以两种方式与您自己的数据源创建自定义集成的能力：:Pull或Push。Pull意味着您的小部件每隔N秒就会提交一次数据请求(您可以设置N值)，该数据与提取数据的位置链接到特定的URL(您也可以设置)。Push意味着您可以通过向特殊小部件URL发送HTTP请求来手动为小部件提供数据。这会将您发送的数据与该小部件相关联，并将其显示在仪表板上。

Geckoboard为您提供了几个可能的小部件模板，如折线图或直方图，每个模板都有自己的可以显示的JSON格式的数据。拉式服务器或推送器以适当的格式发送数据很重要。否则，它不会在仪表板上显示任何内容。

您还可以更改窗口小部件的样式表，更改颜色模式，添加两个或更多仪表板或添加多个用户。 Geckoboard拥有一支可靠的支持团队，通常能够相对快速地做出响应，�...

数据可视化正在帮助全球的公司识别模式，预测结果并提高业务回报。可视化是数据分析的一个重要方面。简而言之，数据可视化以可视格式传达表格或空间数据的结果。图像有能力清晰地捕捉注意力并传达想法。这有助于决策并推动改进行动。

通过使用正确的工具，您可以从原始数据中勾勒出令人信服的视觉故事。以下是一些用于数据可视化的免费和开源工具。

1.Candela

如果您了解JavaScript，那么您可以使用此开源工具进行丰富的数据可视化。Candela是一个开源的可互操作网络可视化组件。

2.Charted

Charted是一款免费的数据可视化工具，可让您从CSV文件和Google电子表格创建线形图或条形图。收费带有集成组件，包括LineUp组件，UpSet组件，OnSet组件，Vega可视化和GeoJS地理空间可视化。该工具不存储数据或操作它。纯粹基于可视化，它具有基本功能来创建带有标签和备注的线条或堆积图表。

3.数据包装器

Datawrapper是一款移动友好的数据可视化工具，可让您在几秒钟内创建图表和报告。该工具的免费版本适用于单个用户，支持每月10,000个月的图表视图。使用该工具，您可以创建不同类型的可视化效果，如条形图，分割图，堆积图，点图，箭头图，面积图，散点图，符号图和等值线图。您不需要编码或设计技能来使用该工具。

4. Google Data Studio

如果您拥有Gmail帐户，Google的数据可视化工具就可以免费且轻松地进行设置。您可以轻松将其与Google产品相关联，例如Google AdWords，Google Analytics，YouTube Analytics和Google表格。

5.谷歌图表

Google的另一个简单而免费的数据可视化工具是Google Charts 工具。该工具带有用于可视化的交互式图表和数据工具。

6.Leaflet

Leaflet是一个开源的JavaScript库，允许您制作适合移动设备的交互式地图。该工具有很多插件可用于添加功能，并可在各种桌面和移动平台上正常运行。

7. MyHeatMap

MyHeatMap是一款免费工具，可以交互式查看您的地理数据。该工具的免费版本只提供公共地图，您可以为每个这些免费地图添加20个数据点。该工具使用颜色编码的热图更容易理解数据。您也可以在同一张地图内的数据集之间切换。

8. Openheatmap

Openheatmap让你把你的电子表格变成一张地图。您可以上传CSV文件或Google表格，以在几秒钟内创建交互式在线地图。该工具可用于解释邮政编码等客户人口统计数据。

9.Palladio

Palladio是一款免费工具，旨在将复杂的历史数据可视化。它具有地图视图，图形视图，列表视图和图库视图等功能。您可以使用该工具可视化CSV，TAB或TSV文件中的数据。通过图表视图，您可以可视化数据维度之间的关系。数据显示为通过线路连接的节点。另一方面，列表视图允许您安排数据以制作自定义列表。该工具还具有图库视图以在网格中显示数据。

10. RawGraphs

RawGraphs是一个开源平台，可帮助您可视化TSV，CSV，DSV或JSON数据。免费工具使用简单，并有助于将数据转换为图表。

11. Tableau Public

Tableau Public是一款免费的商业智能工具，允许用户创建和共享交互式图表，图表，地图和应用程序。该工具的免费版本带有10 GB的存储空间。您可以将它连接到Google表格，Microsoft Excel，文本文件，JSON文件，空间文件，Web数据连接器，OData以及SAS（* .sas7bdat），SPSS（* .sav）和R等统计文件（* .rdata，* .rda）。

12.时间表

时间轴 是一款免费工具，可让您为报告创建时间表。您可以使用工具中提供的模板连接您的Google云端硬盘帐户，从Google电子表格创建时间表。使用JSON，您可以创建自定义安装。

13. Chartist.js

Chartist.js是一款免费的数据可视化工具，可让您快速轻松地创建响应式图表。

该工具提供了很大的灵活性并且可以自定义。你甚至可以使用CSS动画和转换到你的SVG元素。

14. ColorBrewer

ColorBrewer是一款免费工具，可用于根据配色方案更好地制作地图。该工具可以轻松区分复杂地图上的颜色。

15. D3.js

D3.js 是一个免费的JavaScript库，可以帮助您使用数据创建图像。该工具使您能够将任意数据连接到文档对象模型（DOM），然后将数据驱动的转换应用于文档。通过DOM编程API，程序员可以将文档作为对象访问。

16.Plotly

Plotly是一款开放源代码工具，可用于撰写，编辑和共享交互式数据可视化。您可以使用该工具通过上传CSV文件或连接到SQL数据库来创建D3.js图表和地图。您也可以使用R或Python创建图表。

17. Polymaps

Polymaps是一个免费的JavaScript库，用于在浏览器中创建动态的交互式地图。您可以使用该工具在地图上显示多缩放数据集。该工具使用可缩放矢量图形（SVG）来显示图像，从而使您可以使用CSS定义设计。

18.Weave

Weave是一个免费的数据可视化平台，符合ADA标准。该工具带有全键盘和辅助设备导航以及完整的屏幕阅读器支持。该工具还自动实时描述图像。

19. Dygraphs

Dygraphs是一个基于JavaScript的开源图表库。这个免费的工具可以用来分析密集的数据集。该工具是高度可定制的，并适用于所有浏览器。该工具为错误栏/置信区间提供了强有力的支持。

20.GanttPro

除此之外，还有许多数据可视化工具可以在有限的时间内提供免费试用。 例如，项目管理工具GanttPro可帮助您在15天的试用期内免费创建项目图表。

数据可视化对精确的数据分析至关重要。利用正确的工具，您可以轻松地向您的利益相关者总结和解释复杂的数据。通过利用数据产生的可操作的见解，公司可以获得巨额利润和储蓄。我们说的有多大？Netflix 在2017年 以其ML算法向用户推荐个性化电视节目和电影，节省了约 10亿美元。正确使用时，数据分析和可视化有能力改变人们的生活方式。

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大数据及移动互联网时代，每一个使用移动终端的人无时无刻不在生产数据，而作为互联网服务提供的产品来说，也在持续不断的积累数据。数据如同人工智能一样，往往能表现出更为客观、理性的一面，数据可以让人更加直观、清晰的认识世界，数据也可以指导人更加理智的做出决策。

而在大数据时代的今天，最有价值的商品则是数据。那么今天小编在这里给大家推荐一些常用于数据分析的必备神器。

1.Tableau

Tableau 帮助人们快速分析、可视化并分享信息。它的程序很容易上手，各公司可以用它将大量数据拖放到数字“画布”上，转眼间就能创建好各种图表。数以万计的用户使用 Tableau Public 在博客与网站中分享数据。

项目地址：https://tableau/

2.ECharts

Echarts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。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。

项目地址：http://echarts.baidu/

3.Highcharts

Highcharts的图表类型是很丰富的，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。

另外，Highcharts是对非商用免费的，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。

项目地址：https://hcharts/

4.魔镜

魔镜是中国最流行的大数据可视化分析挖掘平台，帮助企业处理海量数据价值，让人人都能做数据分析。

魔镜基础企业版适用于中小企业内部使用，基础功能免费，可代替报表工具和传统BI，使用更简单化，可视化效果更绚丽易读。

项目地址：http://moojnn/

5.图表秀

图表秀的操作简单易懂， 而且站内包含多种图表，涉及各行各业的报表数据都可以用图表秀实现， 支持自由编辑和Excel、csv等表格一键导入，同时可以实现多个图表之间联动， 使数据在我们的软件辅助下变的更加生动直观，是目前国内先进的图表制作工具。

项目地址：http://tubiaoxiu/

分享 IT 技术和行业经验，请关注-技术学派。

DT（Data Technology）时代已经来临，使用BI工具代替手工统计分析数据，已经成为企业和政府快速致胜的武器。好的BI工具能有效的帮助企业提高分析效率、减少分析成本、提高数据价值、完善信息化水平。

新型的数据可视化产品层出不穷，基本上各种语言都有自己的可视化库，传统数据分析及BI软件也都扩展出一定的可视化功能，再加上专门的用于可视化的成品软件，我们的可选范围实在是太多了。那么，我们要选择的可视化工具，必须满足互联网爆发的大数据需求，必须快速的收集、筛选、分析、归纳、展现决策者所需要的信息，并根据新增的数据进行实时更新。

实时性：数据可视化工具必须适应大数据时代数据量的爆炸式增长需求，必须快速的收集分析数据、并对数据信息进行实时更新；简单操作：数据可视化工具满足快速开发、易于操作的特性，能满足互联网时代信息多变的特点；更丰富的展现：数据可视化工具需具有更丰富的展现方式，能充分满足数据展现的多维度要求；多种数据集成支持方式：数据的来源不仅仅局限于数据库；很多数据可视化工具都支持团队协作数据、数据仓库、文本等多种方式，并能够通过互联网进行展现。

数据可视化主要通过编程和非编程两类工具实现。主流编程工具包括以下三种类型：从艺术的角度创作的数据可视化，比较典型的工具是 Processing，它是为艺术家提供的编程语言；从统计和数据处理的角度，既可以做数据分析，又可以做图形处理，如R，SAS；介于两者之间的工具，既要兼顾数据处理，又要兼顾展现效果，D3.js、Echarts都是很不错的选择，二者这种基于Java的数据可视化工具更适合在互联网上互动的展示数据。

1. 入门级

入门级的意思是该工具是可视化工作者必须掌握的技能，难度不一定小、门槛也不一定低。相反，对于可视化大拿来说，这些工具依旧起到四两拨千斤的妙用。

Excel

别以为EXCEL只会处理表格，你可以把它当成数据库，也可以把它当成IDE，甚至可以把它当成数据可视化工具来使用。它可以创建专业的数据透视表和基本的统计图表，但由于默认设置了颜色、线条和风格，使其难以创建用于看上去“高大上”视觉效果。尽管如此，我仍然推荐你使用Excel。

亿信BI

亿信BI真正敏捷实用的商业智能分析平台，相信每一个接触到数据可视化的人都听说过亿信BI，亿信BI是一款数据可视化工具，可轻松实现中国式报表、dashboard仪表盘、统计图、地图分析、分析报告、多维分析等它不需要编程，而仅仅通过简单的拖拽操作即可完成惊艳的效果。对比Excel，它是专业应对数据可视化方案的利器，主要表现在数据可视化、聚焦/深挖、灵活分析、交互设计等功能。亿信BI是为数据而生，他洞悉数据的蛛丝马迹，发现数据的潜在价值，预测数据的发展趋势，他可以构建大型的总和数据分析平台，也可以作为小型的个性化的解决方案。亿信BI最大的缺点在于它是商业软件，不过官方提供试用。

2. 在线数据可视化

Google Charts

Google Charts是一个免费的开源js库，使用起来非常简单，只需要在标签中将src指向然后即可开始绘制。它支持HTML5/SVG，可以跨平台部署，并特意为兼容旧版本的IE采用了vml。

在新版google charts 发布之前，google有个类似的产品叫做Google Charts API，不同之处在于后者使用http请求的方式将参数提交到api，而后接口返回一张png图片。

Flot

Flot是一个很棒的线图和条形图创建工具，可以运用于支持canvas的所有浏览器——意味着大多数主流浏览器。这是一个jQuery库，如果你已经熟悉jQuery，你就可以容易的对图像进行回调、风格和行为操作。 浮悬的优点是你可以访问大量的调用函数，这样就可以运行你自己的代码。设定一种风格，可以让在用户悬停鼠标、点击、移开鼠标时展示不同的效果。比起其他制图工具，浮悬给予你更多的灵活空间。浮悬提供的选项不多，但它可以很好地执行常见的功能。

D3

D3（Data Driven Documents）是支持SVG渲染的另一种Java库。但是D3能够提供大量线性图和条形图之外的复杂图表样式，例如Voronoi图、树形图、圆形集群和单词云等。D3.js是数据驱动文件（Data-Driven Documents）的缩写，他通过使用HTMLCSS和SVG来渲染精彩的图表和分析图。D3对网页标准的强调足以满足在所有主流浏览器上使用的可能性，使你免于被其他类型架构所捆绑的苦恼，它可以将视觉效果很棒的组件和数据驱动方法结合在一起。

Echarts百度出品的优秀产品之一，也是国内目前开源项目中少有的精品。一个纯 Java 的图表库，可以流畅的运行在 PC 和移动设备上，兼容当前绝大部分浏览器，底层依赖轻量级的 Canvas 类库 ZRender，提供直观，生动，可交互，可高度个性化定制的数据可视化图表。3.0版本中更是加入了更多丰富的交互功能以及更多的可视化效果，并且对移动端做了深度的优化。Echarts最令人心动的是它丰富的图表类型，以及极低的上手难度。

Highcharts在Echarts出现之初，功能还不是那么完善，可视化工作者往往会选择HighCharts。Highcharts 系列软件包含 Highcharts JS，Highstock JS，Highmaps JS 共三款软件，均为纯 Java 编写的 HTML5 图表库。Highcharts 是一个用纯 Java 编写的一个图表库， 能够很简单便捷的在 Web 网站或是 Web 应用程序添加有交互性的图表。Highstock 是用纯 Java 编写的股票图表控件，可以开发股票走势或大数据量的时间轴图表，Highmaps 是一款基于 HTML5 的优秀地图组件。

R严格来说，R是一种数据分析语言，与matlab、GNU Octave并列。然而ggplot2的出现让R成功跻身于可视化工具的行列，作为R中强大的作图软件包，ggplot2牛在其自成一派的数据可视化理念。它将数据、数据相关绘图、数据无关绘图分离，并采用图层式的开发逻辑，且不拘泥于规则，各种图形要素可以自由组合。当熟悉了ggplot2的基本套路后，数据可视化工作将变得非常轻松而有条理。

DataV阿里出品的数据可视化解决方案，之所以推荐DataV这个后起之秀，完全是因为淘宝双“11”活动中实时互动大屏幕太抢眼了。DataV支持多种数据源，尤其是和阿里系各种数据库完美衔接，如果你的数据本身就存在阿里云上，那选用DataV肯定是个省时省力的好办法。图表方面，DataV内置了丰富的图表模板，支持实时数据采集和解析。

3. 类GUI数据可视化CrossfilterCrossfilter 是一个用来展示大数据集的 Java 库，它可以把数据可视化和GUI控件结合起来，按钮、下拉和滑块演变成更复杂的界面元素，使你扩展内容，同时改变输入参数和数据。交互速度超快，甚至在上百万或者更多数据下都很快。Crossfilter也是一种Java库，它可以在几乎不影响速度的前提下对数据创建过滤器，将过滤后的数据用于展示，且涉及有限维度，因此可以完成对海量数据集的筛选与加载。

4. 进阶工具 ProcessingProcessing 是用 Java 编程语言写的，并且 Java 语言也是在语言树中最接近 Processing 的。所以，如果您熟悉 C 或 Java 语言，Processing 将很容易学。Processing 并不包括 Java 语言的一些较为高级的特性，但这些特性中的很多特性均已集成到了 Processing。如今，围绕它已经形成了一个专门的社区，致力于构建各种库以供用这种语言和环境进行动画、可视化、网络编程以及很多其他的应用。Processing 是一个很棒的进行数据可视化的环境，具有一个简单的接口、一个功能强大的语言以及一套丰富的用于数据以及应用程序导出的机制。WekaWeka是一个能根据属性分类和集群大量数据的优秀工具，Weka不但是数据分析的强大工具，还能生成一些简单的图表。weka首先是一个数据挖掘的利器，它能够快速导入我们的结构化数据，然后对数据属性做分类、聚类分析，帮助我们理解数据。但他的可视化功能同样不逊色，选择界面中的visualization，你会立刻明白：是它让你理解数据，然后你才让用户可视化数据。

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