Tableau

Tableau是一家提供商業智慧的軟體公司，總部位於美國華盛頓州西雅圖市，致力於幫助人們看清並理解資料，幫助不同個體快速且簡便的分析、視覺化和分享資訊。Tableau是新一代的BI軟體，基於斯坦福大學的突破性技術，Tableau公司在全球擁有9000多家企業或組織客戶，遍及各個行業的各類規模企業。2011年，Tableau被美國(Gartner)高德納諮詢公司評為世界上發展速度最快的商業智慧公司。

Tableau 是桌面系統中最簡單的商業智慧工具軟體，Tableau 沒有強迫使用者編寫自定義程式碼，新的控制檯也可完全自定義配置。在控制檯上，不僅能夠監測資訊，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。

Tableau公司將資料運算與美觀的圖表完美地嫁接在一起。它的程式很容易上手，各公司可以用它將大量資料拖放到數字“畫布”上，轉眼間就能建立好各種圖表。這一軟體的理念是，介面上的資料越容易操控，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。

特性：

輕鬆整合。共享內置於 Tableau Desktop 的分析視角。

互動性。您可以過濾、排序並深入挖掘特定的詳細資訊。

完全免費。只需下載即可開始瀏覽資料。

Caravel

Caravel 是 Airbnb （知名線上房屋短租公司）開源的資料探查與視覺化平臺（曾用名Panoramix），該工具在視覺化、易用性和互動性上非常有特色，使用者可以輕鬆對資料進行視覺化分析。

核心功能：

快速建立資料視覺化互動儀表盤豐富的視覺化圖表模板，靈活可擴充套件細粒度高可擴充套件性的安全訪問模型，支援主要的認證供應商（資料庫、OpenID、LDAP、OAuth 等）簡潔的語義層，可以控制資料資源在 UI 的展現方式與 Druid 深度整合，可以快速解析大規模資料集

Apache KylinApache Kylin（麒麟）是由eBay貢獻給開源社群的大資料分析引擎，支援在超大資料集上進行秒級別的SQL及OLAP查詢，目前是Apache基金會的孵化專案。本文是一系列介紹快速資料立方體計算（Fast Cubing）的第一篇，將從概念上介紹新演算法與舊演算法的區別以及分析它的優劣。該演算法目前正在內部進行測試和改進，將在Apache Kylin 後續版本中釋出。原始碼已經公開在Kylin的Git程式碼庫中，感興趣的讀者可以到相應分支檢視。

在當前網際網路，由於大資料研究熱潮，以及資料探勘，機器學習等技術的改進，各種資料視覺化圖表層出不窮，如何讓大資料生動呈現，也成了一個具有挑戰性的可能，隨之也出現了大量的商業化軟體。今天就給大家介紹一款逆天Power BI視覺化工具。逆天的不僅僅是工具，還有其使用門檻和價格。

Power BI系列文章地址：http://www.cnblogs.com/asxinyu/p/Power_BI_Introduce.html

1.前言

半年來，一直在做資料統計的後臺工作，雖然出來了資料，但考慮到前端視覺化的問題，非常暈頭，包括領導也在考慮這方面的事情，也不斷接觸了很多BI工具，傳統BI架構中，資料和使用，以及報表都整合在一起，隨著業務的複雜，開發人員工作越來越大，雖然現在使用前端工具做一個圖表很容易，但考慮到緯度和靈活性，對複雜的業務來說，已經嚴重跟不上腳步。經過最近一段時間的學習瞭解和學習，體會也越來越深。

今天就給大家推薦一款BI神器Power BI，目前個人只是會簡單的使用，主要精力集中在各項功能以及整個視覺化系統實現的細節，如資料來源重新整理，雲端展示，儀表盤設計，業務系統整合，協作共享等方面。雖然不是很深，但我相信，隨著目前技術和各個廠家的不斷投入和推廣，這個工具也會越來越強大。

2.微軟Power BI技術演變

雖然本次釋出的Power BI獨立產品眼球一亮，比較逆天，但其實微軟在BI領域一直都很強，原因很簡單，就是因為逆天的Excel，微軟Excel很早就支援了資料透視表，並基於Excel開發了相關BI外掛，如Power Query，PowerPrivot,Power View和Power Map等。這些外掛讓Excel如同裝上了裝逼的翅膀，瞬間高大上。由於Excel的普及和可操作性簡單，加上資料透視表技術已經深入人心，所以全新的Power BI呼之欲出，相比Tableau等產品，有著無可比擬的天然優勢。由於微軟大船的原因，可能在這方面發力比較晚，讓Tableau等專業產品有了發揚光大的機會。Tableau產品的體驗課和售前演示都聽過，目前不打算學習。看看目前在BI領域的魔力象限分佈圖：

很顯然，微軟與Tableau處於行業領先位置，但就目前的行業佔有率來說，與Tableau還有差距。

3.全新的Power BI隆重登場

很顯然Power BI是整合了Power Query，PowerPrivot,Power View和Power Map等一系列工具的成果，所以以前使用Excel做報表和BI分析的，可以快速使用，甚至直接使用以前的模型，同時新版本的Excel 2016也提供了Power BI外掛。

3.1 Any data,Any where,Any time

看看這個口號，一起來了解Power BI。

3.1.1 Any Data

Power BI已經支援各種資料來源，包括檔案(如Excel，CSV，XML，Json，文字等，還支援資料夾)，資料庫(常見的關係型資料庫如Access，MSSQL，Oracle，DB2，Mysql等等)，還有各種微軟雲資料庫，其他外部資料來源（如R指令碼，Hadoop檔案，Web等等）；

3.1.2 Any Where

意味著我們可以在任何地方進行編輯和修改報表，不僅僅是Power Desktop可以進行編輯和釋出報表，微軟還有線上版編輯工具，功能也一點不差，在tableau的體驗課上沒見過有web開發環境。透過模型的釋出，對組合釋出的報表，我們可以使用分享功能，傳送到郵箱，或者嵌入到業務系統中，非常方便。

3.1.3 Any time

意味著不管你是開發者，還是領導，都可以隨時透過網際網路進行資料分析和決策。

3.2 Power BI Desktop 與 Power BI Mobile

Power BI Desktop 是一個桌面版開發環境，同時也可以進行線上的開發和編輯，非常強大。如下圖：

同時，也有針對手機端的Power BI Mobile，涵蓋WP，Android和蘋果三大平臺。手機版的功能暫時沒有體驗，這裡不過多說明，有興趣的可以進行下載。

連結如下：https://powerbi.microsoft.com/en-us/mobile/

3.3 其他功能亮點

由於功能比較多，個人也在學習使用階段，暫時只把自己掌握和了解的部分功能寫出來。

與Excel PowerPrivot整合，模型檔案都可以通用；

與Excel整合，可以透過Excel釋出上傳模型；以前使用Excel做資料分析的，也非常容易上手

可以自定義視覺影象物件，可以線上下載別人製作的自定義圖表；效果可以為所欲為，爽不爽。。。

智慧問答，根據你的簡單輸入或者規定語法，自動獲取資料和展示；爽呆了。。。

還可以根據你提供的資料來源，自動進行各個緯度的分析和展示，然後挑選你任務有價值的圖表直接放到儀表盤，爽呆了。

提供了REST API可以使用你喜歡的程式語言來推送資料到報表或者資料集中，更加靈活。

4.Power BI的授權和費用問題

很顯然大家肯定關注Power BI的授權和使用費用問題。根據我個人的瞭解，行業領頭羊Tableau的產品是價格不菲，15天試用期，聽說是6K美刀一個使用者起步，使用者數有最低數，幾個就不清楚了)，一年免費的新版本升級，一年後20%的升級費用。Soga,是不是很坑，那麼大家肯定比較關注Power BI的價格。我把我瞭解的資訊和大家分享一下：

1.有免費版。Desktop版本無功能限制，這一點最令人激動，需要使用企業郵箱註冊。免費的儲存線上儲存服務是1G空間(已經可以滿足很多很多人的需求了)。

2.有專業版，9.99美刀每使用者每個月(10G空間)，就算10個使用者（對大部分企業來說，10使用者已經很強大，100G的，有多少公司的統計資料可以到？也意味著BI團隊有10多人，注意不是開發），每個月也就幾百塊，一年幾千塊，可以說超值。專業版不僅在儲存容量有增加，另外一個功能就是資料的線上重新整理頻率和重新整理量大大增加。免費使用者每天一次，1萬行資料，；而專業版是每小時1百萬資料行。其次就是共享協作的差別，免費版只能分享，但不能協作。對很多企業來說，1個使用者建立已經OK了。

下面網址列出了具體的功能差別：https://powerbi.microsoft.com/en-us/pricing/#

5.Power BI資源

1.Power BI下載：

我用的是BDP，常見的餅圖、環圖、柱狀圖、折線圖、雙軸圖等圖表都可以拖拽製作，還有一些比較高大上的圖表，如經緯度地圖、行政地圖、漏斗圖、詞雲等等，都可以拖拽生成，視覺化效果也很贊，我是很稀飯這個視覺化軟體的。

奧威的speedbi兩步一分鐘，將EXCEL檔案變成視覺化圖表、動態分析方案，實現資料視覺化與移動BI應用，透過分享，充分挖掘資料價值，人人都成為資料分析專家。

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只需要將你現在手頭的excel資料底稿上傳，就可以快速生成圖表，整個過程最快只要1分鐘！沒有任何技術門檻，無需任何IT知識，不需要安裝就可以使用。

移動BI應用，一切盡在“掌”握

思必得大資料雲平臺讓EXCEL檔案變得平臺化，更容易訪問。任何一臺電腦或移動裝置，都可以快速訪問。還可整合到企業現有的門戶或APP中，實現資訊共享，應用無限。

可以進入官網用Q登入線上體驗

　　之前看到一個國外妹子用了24種工具製作一個相同的圖表，比較了12款視覺化軟體和12個程式設計/圖表庫，並針對工具/圖表庫的側重度，靈活程度，圖表創新性，互動效果四大方面，寫了一篇一級棒的文章。本文編譯了這篇文章和大家分享，便於大家更加了解這些視覺化工具與程式設計的優缺點。

　　資料視覺化在很多領域都有應用，比如自然科學，商業當然還有新聞業。（插播：本美數課課代表從事的資料新聞~）所有這些領域都有不同的需求——但即使在資料新聞領域，不同的場景下呈現的方式和效果也不同，因此不存在一個完美的工具可以滿足所有的需求。

　　下面是她在製作中曾遇到過的一些矛盾，也是資料視覺化工作者常常遇到的情況。

　　1）分析 VS 展示：

　　是想使用工具（R, Python）來分析資料，還是更注重於構建視覺化效果（D3.js, Illustrator）？有些工具（比如說 Tableau, Ggvis, Plotly）試圖在這其中謀求平衡，既可分析又可展示。

　　她根據分析和展示上的側重性對視覺化工具和程式語言們進行了排列：可以看到工具類的往往更注重展示，而程式設計類的比較平均，各有側重點。

　　2）資料管理

　　如果製作視覺化的時候需要更改源資料怎麼辦？在這方面，這些工具或程式語言的靈活性如何？低靈活性：比如在Illustrator中，即使你只是輕微修改了資料，也需要重頭開始製作圖表，這種工具還不方便進行資料管理。

　　中靈活性：比如在D3.js中，可以單獨處理或修改資料，然後再重新匯入資料檔案來更新視覺化結果。

　　高靈活性：比如在Plotly和Lyra中，匯入資料後，可以直接在該工具中修改或是增減新資料。

　　3）傳統圖表 VS 創新圖表：

　　如果你只需要基本的圖表型別，如柱狀圖或折線圖，Excel完全可以滿足啦~但你如果想建立表現形式更為豐富的互動圖表，比如點選可以出現酷炫的互動效果，像D3.js之類的程式語言就更適合啦，但是學習此類工具的門檻也往往更高，有著陡峭的學習曲線和冗長的程式碼。或者也可以使用Processing，用它製作這張散點圖的程式碼長度只有D3.js的一半。還有Lyra，它不需要任何程式碼基礎，但也可以讓你輕鬆修改資料有關的視覺元素。

　　下圖是她對視覺化軟體和程式語言兩類的靈活性的評價排列

　　4）互動圖表 VS 靜態圖表：

　　你是需要創造基於網頁的互動圖表（如D3.js, Highcharts能做到的），還是PDF/SVG/PNG形態的圖表就能滿足你 (R和Illustrator可以做到)？

　　幾年前，互動圖表曾受到高度追捧，但現在關注焦點慢慢從“看起來怎麼樣”轉移到“什麼才更有意義”。

　　對於分析部分，互動特性往往也是很有必要存在的。Plotly和R的庫Ggvis就可以讓讀者輕鬆地將滑鼠懸停在可視元素上來檢視基礎資料。

　　下圖是作者對於軟體/程式設計的在靜態和互動的劃分

　　看完了以上四個方面，There Are No Perfect Tools, Just Good Tools for People with Certain Mindsets.還是那句話，沒有十全十美的工具，不同的工具適合不同的思維方法。

　　人各有長處，何況工具呢？它們都是依照特定的製作思路和功能被開發的，而真實使用場景下，使用者的思路和開發者們預想的方式可能會不同。開發者們往往會受到以前使用工具和他們同事的影響，況且他們也有著非常不同的專業背景：比如新聞學、統計學、計算機科學、設計專業等等等。

　　我的朋友Alberto Cairo曾經像我推薦過Yeeron和InZight兩個工具，但是我覺得很難用。而他覺得難用的Lyra，卻是個給我帶來諸多啟發的工具。這是因為我倆背景不同：他的首要自我認知是記者，其次才是設計師；而我則認為自己主要是個設計師。所以他喜歡能發現故事的視覺化工具，而我則喜歡更高的設計自由度。

　　We Still Live in an “Apps Are for the Easy Stuff, Code Is for the Good Stuff” World.我們仍然更認同“視覺化軟體更容易上手，但寫程式碼可以做出更好的作品”。（所以想入視覺化黑洞的同學們，學程式碼吧！hello world：）

　　大多數軟體很容易上手，但功能有限。

　　大多數程式語言/圖表庫相對較難學習，但提供可以更多的靈活性和選項。

　　下面的圖表是原作對學習的靈活性和難度之間的關聯排列：可以看出大多數程式語言/圖表庫處於高難度和靈活多變的區域，而大多數支援一鍵生成的視覺化軟體則處於低難度與不靈活的區域。

特別簡潔，除了基礎圖表製作外，聯動過濾以及資料下鑽這些功能，都特別方便。

2. Fusion Charts Suit XT Fusion Charts Suit XT是一個專業的JavaScript圖表庫，可以用來建立90多種型別的圖表，包括2D和3D版本的圖表。

3. Modest Maps 這是一個小型的、免費、用於建立互動式地圖的庫。

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物件。

5. Raw Raw是一個開源的資料視覺化工具，基於流行的D3.js，支援多種圖表型別。

6. Leaflet Leaflet是一個開源的JavaScript庫，用於建立對移動裝置友好的互動式地圖。

7. Chartkick Chartkick是一個Ruby gem，可非常方便、快速地建立漂亮的圖示。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、散點圖等多種型別，且易於擴充套件和修改。

9. Springy Springy是一個使用JavaScirpt實現的有向圖佈局演算法，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，用於建立圖形和動畫，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

資料視覺化圖表不僅要美觀酷炫，還有直觀展示資料，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，還有資料地圖（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！這些資料視覺化圖表均來自bdp（http://me.bdp.cn），拖拽即生成圖表~~

　　1.柱狀圖

　　適用場景：適用場合是二維資料集（每個資料點包括兩個值x和y），但只有一個維度需要比較，用於顯示一段時間內的資料變化或顯示各項之間的比較情況。適用於列舉的資料，比如地域之間的關係，資料沒有必然的連續性。

　　優勢：柱狀圖利用柱子的高度，反映資料的差異，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資料集。

　　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：顯示各個專案之間的比較情況，和柱狀圖類似的作用。

　　優勢：每個條都清晰表示資料，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資料集，還適合多個二維資料集的比較。一般用來表示趨勢的變化，橫軸一般為日期欄位。

　　優勢：容易反應出資料變化的趨勢。

　　4.各種酷炫的資料地圖（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資料集，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、城市資料就夠了（比如福建-泉州）；而GIS地圖則需要經緯度資料，更細化到具體區域，只要有資料，可做區域、全國甚至全球的地圖，支援百度地圖、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）：以顏色深淺來展示資料的大小！

　　（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，在不要求資料精細的情況適用。

　　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，可以直接設定~

　　6.雷達圖

　　適用場景：雷達圖適用於多維資料（四維以上），一般是用來表示某個資料欄位的綜合情況，資料點一般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資料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，它不僅能展示使用者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，可以用來做一些使用者畫像、使用者標籤的工作。

　　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：顯示若干資料系列中各數值之間的關係，類似XY軸，判斷兩變數之間是否存在某種關聯。散點圖適用於三維資料集，但其中只有兩維資料是需要比較的。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資料點的分簇區域（透過設定橫縱項的輔助線），散點圖都很理想。如果資料集中包含非常多的點，那麼散點圖便是最佳圖表型別。

　　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（或者幾個資料變數之間）的關係。

　　11.指標卡

　　適用場景：顯示某個資料結果&同環比資料。

　　優勢：適用場景很多，很直觀告訴看圖者資料的最終結果，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：只是單一的資料展示，最多有同環比，但是不能對比其他資料。

　　12.計量圖

　　適用場景：一般用來顯示專案的完成進度。

　　優勢：很直觀展示專案的進度情況，類似於進度條。

　　劣勢：表達效果很明確，資料場景比較單一。

　　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：展示兩個資料點之間的演變過程，還可以展示資料是如何累計的。

　　14.桑基圖

　　適用場景：一種特定型別的流程圖，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資料流量的大小，流量隨著時間推移變化的情況，通常應用於能源、材料成分、金融等資料的視覺化分析。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資料構成情況，旭日圖能便於細分溯源分析資料，透過分層佔比情況真正瞭解資料的具體構成。

　　優勢：分層看資料很直觀，逐層下鑽看資料。

　　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：在對多列資料進行對比時，而且資料標籤比較長的話，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、資料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，當你分析資料的時候一定不會只用一種圖表，尤其是資料報告中，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：

這些視覺化圖表均來自資料視覺化軟體BDP個人版！希望對您有用！

隨著網路的不斷普及，網路資源更被不斷的運用的我們的工作學習中，如何將資料更好的呈現出來是我們在工作彙報中的一大難點，當然市面上也有許多資料視覺化的軟體，今天我給大家推薦一個數據視覺化軟體—圖表秀。

圖表秀（tubiaoxiu.com）是一個線上圖表製作工具，可以快速線上定義各種圖表，不僅包含了傳統的餅圖、柱圖、折線圖等圖表，還包含了弦圖、玫瑰花圖等高階資料視覺化圖表，可以線上製作各種傳統圖表以及高階資料視覺化圖表，提升資料展現效果。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。後續還將陸續推出視覺化社群等更多功能。圖表秀適用於任何行業領域，只要有資料展示與分析需求，就可以使用圖表秀。

其中包含各種特色圖表

註冊登陸後可享受多種免費模板，會員可享受更多模板、更多功能：

可一鍵輕鬆配色

黑色主題：

小清新主題：

更多圖表秀內容請登入圖表秀官網：https://www.tubiaoxiu.com

東軟平臺雲的DataViz，是一個視覺化資料分析展示平臺，為您提供自助式資料探索與視覺化分析服務，讓你無需資料分析師和IT人員的幫助，無需編寫任何程式碼，只需透過拖拽式操作即可完成資料分析工作，快速挖掘契合業務的資料價值，而且會讓你很快既是業務員又是資料分析師。還可以實現隨時隨地人人創作、多維度多層次分析、豐富的高階圖表及多主題切換、支援連線多種資料來源。此外，還支援拖拽圖表組合佈局，設定圖表聯動互動，分析結果支援適應各種解析度的大屏展示。 註冊平臺雲，進入個人中心，即可體驗我的各項資料處理功能了。

推薦我們的產品 資料觀（www.shujuguan.cn/?from=18050302）

可以在一個介面中完整表達你的資料思想：

優點一：圖表型別豐富：

優點二：製作步驟簡單：

優點三：免費

給你推薦一個大資料分析的工具——DataViz（https://cloud.neusoft.com/pages/product/p_dataviz）。

推薦DataViz的原因有3個：

1.這款工具不需要技術開發人員和專業的資料分析師就可以使用；

2.DataViz對於大資料可進行視覺化分析，使結果一目瞭然，更具參考意義；

3.它支援如Oracle、 MySQL、 SQL Server等、文字資料來源如Excel、 Csv等多種資料來源，並有60多種圖表可供使用。

接下來我們看看幾個示例圖：

國外產品系列

1、ChartBlocks

ChartBlocks是一款網頁版的視覺化圖表生成工具，線上使用。透過匯入電子表格或者資料庫來構建視覺化圖表。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來建立圖表。圖表是響應式的，可以和任何的螢幕尺寸及裝置相容。 還可以將圖表嵌入任何網頁中。

2、D3.js

D3是個圖表庫，對於前端工程師來說，D3.js 稱得上是最好的資料視覺化工具庫。

D3厲害的地方在於它建立了一整套資料到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執行在JavaScript上，並使用HTML，CSS和SVG。

D3.js是開源工具，使用資料驅動的方式建立漂亮的網頁，D3.js可實現實時互動，這個庫非常強大和前沿。

3、Tableau

Tableau公司將資料運算與美觀的圖表完美地嫁接在一起。它的程式很容易上手，各公司可以用它將大量資料拖放到數字"畫布"上，轉眼間就能建立好各種圖表。這一軟體的理念是，介面上的資料越容易操控，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。

它們都是為與大資料有關的組織設計的。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具有使用者友好的特性，並與拖放功能相容。但是在大資料方面的效能有所缺陷，每次都是實時查詢資料，如果資料量大，會卡頓。

國內做資料視覺化產品/工具的公司

國內有獨立成一行業的公司，圍繞視覺化做一些應用產品/系統的公司，比如：

帆軟——報表軟體finereport、商業智慧finebi、大屏視覺化阿里——螞蟻金服視覺化控制元件AntV、資料視覺化大屏DataV數字冰雹——大屏視覺化百度——開源圖表控制元件Echarts網易——資料分析平臺（BI）網易有數

除此之外，還有很多網際網路公司會開發自己的資料視覺化產品、BI平臺，引用國內外開源，對內形成解決方案，但是不對外。軟體整合商也對針對客戶需求，做專門的方案，自己開發或者整合別人的應用。

1、FineBI

FineBI是一款商業智慧BI工具，做資料分析和視覺化資料展現，以分析為主，提供多種資料接入方式，視覺化功能強大，平臺更適合掌握分析方法瞭解分析的思路的使用者，其他使用者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資料視覺化工具。其中還有很多對資料處理的公式和方法，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資料分析工具。最後，FineBI提供了免費的版本，功能齊全，更加適合個人對資料分析的學習和使用。

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、城市程式碼等都已經配置好了，需要的時候，直接呼叫，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。對於處理大量的資料和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：可以流暢的執行在PC和移動裝置上，相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，可互動。（使用了幾個瀏覽器，均沒發現什麼問題。）支援和絃圖、力導佈局圖、拖拽重計算、資料檢視、值域漫遊、大規模散點。支援動態型別切換（十分方便，以內建程式碼，輕輕動動手指就可）

3、支付寶AntV

AntV 是螞蟻金服的資料視覺化解決方案，主要包含「資料驅動的高互動視覺化圖形語法」G2、專注解決流程與關係分析的圖表庫 G6、適於對效能、體積、擴充套件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視覺化設計規範。已為阿里集團內外2000+個業務系統提供資料視覺化能力，其中不乏日均千萬 UV 級的產品

DataViz資料視覺化分析工具是線上資料分析軟體(BI)，無需資料分析師和IT人員的幫助，業務人員只需透過拖拽式操作即可完成資料視覺化分析工作。支援拖拽資料集中維度和度量即可自動實現視覺化展現以及資料透視功能，支援數十種圖表自由切換。支援連線各種業務資料庫如Oracle、 MySQL、 SQL Server等、文字資料來源如Excel、 Csv等。可以訪問東軟平臺雲(https://cloud.neusoft.com)直接註冊訪問。

excel ：基本上支援了最常用的資料分析功能：用來概述(總結)資料特徵，資料視覺化，對資料轉型(去除噪音資料)從而得到新的資料集用來分析等。這些工具足夠強大到讓我們可以重新從多個方面審視資料。

Tableau：一個快速探索資料的視覺化軟體，每一次觀察都可使用各種可能的圖表。它是一種由自己計算出資料型別、可用的較佳方法等的智慧演算法。

Data Wrapper：一個閃電般的快速視覺化軟體，如果團隊中有人被分配到BI工作時，他/她對該做什麼毫無頭緒的話，可以考慮選擇這個軟體。視覺化桶由線條圖、條形圖、列圖、餅圖、疊加條形圖和地圖組成。

Weka：容易學習，作為一個機器學習工具，它的介面是足夠直觀的，你可以迅速完成工作。它為資料預處理、分類、迴歸、聚類、關聯規則和視覺化提供了選擇。

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你說的這些需求可以看看東軟平臺雲（https://cloud.neusoft.com）的DataViz，只要註冊賬戶就可以免費試用，而且提供的是雲服務，不需要自己安裝任何工具。只要透過簡單的拖拽就可以實現豐富的視覺化展示效果。

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，這是最簡單實用的資料視覺化軟體，他也不需要寫太多的複雜的程式碼，只需要學習一些函式和資料建模的方法就可以，如果公司有一個同事會的話，其他的同事在他搭建好的模組的基礎上，只需要更改資料就可以直接得出很多自己想要的影象了，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組，你只需要呼叫這些模組就可以輕鬆的實現各種作圖了，在大資料時候，python的資料處理能力也是非常的不錯的，大資料+資料視覺化的首先就是python

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，只需要透過簡單的拖拽就可以實現自助式資料視覺化分析。

DataViz提供豐富的資料視覺化效果，包括傳統的圖表，如柱圖、餅圖、折線圖等，高階視覺化的弦圖、南丁格爾圖、熱力圖，面向地理位置資訊的地圖資料視覺化，可以按照省市縣等不同程度進行展現，也可以根據經緯度資訊在地圖上進行軌跡、熱力標記點等資料視覺化。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，地理分析等資料分析工作

DT(Data Technology)時代已經來臨，使用BI工具代替手工統計分析資料，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、提高資料價值、完善資訊化水平。

新型的資料視覺化產品層出不窮，基本上各種語言都有自己的視覺化庫，傳統資料分析及BI軟體也都擴展出一定的視覺化功能，再加上專門的用於視覺化的成品軟體，我們的可選範圍實在是太多了。那麼，我們要選擇的視覺化工具，必須滿足網際網路爆發的大資料需求，必須快速的收集、篩選、分析、歸納、展現決策者所需要的資訊，並根據新增的資料進行實時更新。

實時性：資料視覺化工具必須適應大資料時代資料量的爆炸式增長需求，必須快速的收集分析資料、並對資料資訊進行實時更新;

簡單操作：資料視覺化工具滿足快速開發、易於操作的特性，能滿足網際網路時代資訊多變的特點;

更豐富的展現：資料視覺化工具需具有更豐富的展現方式，能充分滿足資料展現的多維度要求;

資料視覺化主要透過程式設計和非程式設計兩類工具實現。主流程式設計工具包括以下三種類型：從藝術的角度創作的資料視覺化，比較典型的工具是 Processing，它是為藝術家提供的程式語言;從統計和資料處理的角度，既可以做資料分析，又可以做圖形處理，如R，SAS;介於兩者之間的工具，既要兼顧資料處理，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的資料視覺化工具更適合在網際網路上互動的展示資料。

1. 入門級

入門級的意思是該工具是視覺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，對於視覺化大拿來說，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，你可以把它當成資料庫，也可以把它當成IDE，甚至可以把它當成資料視覺化工具來使用。它可以建立專業的資料透視表和基本的統計圖表，但由於預設設定了顏色、線條和風格，使其難以建立用於看上去“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慧分析平臺，相信每一個接觸到資料視覺化的人都聽說過億信BI，億信BI是一款資料視覺化工具，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程式設計，而僅僅透過簡單的拖拽操作即可完成驚豔的效果。對比Excel，它是專業應對資料視覺化方案的利器，主要表現在資料視覺化、聚焦/深挖、靈活分析、互動設計等功能。億信BI是為資料而生，他洞悉資料的蛛絲馬跡，發現數據的潛在價值，預測資料的發展趨勢，他可以構建大型的總和資料分析平臺，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體，不過官方提供試用。

2. 線上資料視覺化

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。它支援HTML5/SVG，可以跨平臺部署，並特意為相容舊版本的IE採用了vml。

在新版google charts 釋出之前，google有個類似的產品叫做Google Charts API，不同之處在於後者使用http請求的方式將引數提交到api，而後介面返回一張png圖片。

Flot

Flot是一個很棒的線圖和條形圖建立工具，可以運用於支援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，你就可以容易的對影象進行回撥、風格和行為操作。 浮懸的優點是你可以訪問大量的呼叫函式，這樣就可以執行你自己的程式碼。設定一種風格，可以讓在使用者懸停滑鼠、點選、移開滑鼠時展示不同的效果。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)是支援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、圓形叢集和單詞雲等。D3.js是資料驅動檔案(Data-Driven Documents)的縮寫，他透過使用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，使你免於被其他型別架構所捆綁的苦惱，它可以將視覺效果很棒的元件和資料驅動方法結合在一起。

Echarts百度出品的優秀產品之一，也是國內目前開源專案中少有的精品。一個純 Java 的圖表庫，可以流暢的執行在 PC 和移動裝置上，相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，可互動，可高度個性化定製的資料視覺化圖表。3.0版本中更是加入了更多豐富的互動功能以及更多的視覺化效果，並且對移動端做了深度的最佳化。Echarts最令人心動的是它豐富的圖表型別，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，視覺化工作者往往會選擇HighCharts。Highcharts 系列軟體包含 Highcharts JS，Highstock JS，Highmaps JS 共三款軟體，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 應用程式新增有互動性的圖表。Highstock 是用純 Java 編寫的股票圖表控制元件，可以開發股票走勢或大資料量的時間軸圖表，Highmaps 是一款基於 HTML5 的優秀地圖元件。

R嚴格來說，R是一種資料分析語言，與matlab、GNU Octave並列。然而ggplot2的出現讓R成功躋身於視覺化工具的行列，作為R中強大的作圖軟體包，ggplot2牛在其自成一派的資料視覺化理念。它將資料、資料相關繪圖、資料無關繪圖分離，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，資料視覺化工作將變得非常輕鬆而有條理。

DataV阿里出品的資料視覺化解決方案，之所以推薦DataV這個後起之秀，完全是因為淘寶雙“11”活動中實時互動大螢幕太搶眼了。DataV支援多種資料來源，尤其是和阿里系各種資料庫完美銜接，如果你的資料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內建了豐富的圖表模板，支援實時資料採集和解析。

3. 類GUI資料視覺化CrossfilterCrossfilter 是一個用來展示大資料集的 Java 庫，它可以把資料視覺化和GUI控制元件結合起來，按鈕、下拉和滑塊演變成更復雜的介面元素，使你擴充套件內容，同時改變輸入引數和資料。互動速度超快，甚至在上百萬或者更多資料下都很快。Crossfilter也是一種Java庫，它可以在幾乎不影響速度的前提下對資料建立過濾器，將過濾後的資料用於展示，且涉及有限維度，因此可以完成對海量資料集的篩選與載入。

4. 進階工具 ProcessingProcessing 是用 Java 程式語言寫的，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 語言的一些較為高階的特性，但這些特性中的很多特性均已整合到了 Processing。如今，圍繞它已經形成了一個專門的社群，致力於構建各種庫以供用這種語言和環境進行動畫、視覺化、網路程式設計以及很多其他的應用。Processing 是一個很棒的進行資料視覺化的環境，具有一個簡單的介面、一個功能強大的語言以及一套豐富的用於資料以及應用程式匯出的機制。

WekaWeka是一個能根據屬性分類和叢集大量資料的優秀工具，Weka不但是資料分析的強大工具，還能生成一些簡單的圖表。weka首先是一個數據挖掘的利器，它能夠快速匯入我們的結構化資料，然後對資料屬性做分類、聚類分析，幫助我們理解資料。但他的視覺化功能同樣不遜色，選擇介面中的visualization，你會立刻明白：是它讓你理解資料，然後你才讓使用者視覺化資料。

資料視覺化到目前技術還沒有達到“易用性”，也就是說基本都是專業人士在做，而且軟體幾乎都是付費，所以目前為止還是做不到普及。