有哪些值得推荐的数据可视化工具,展开所有建议书：1，Excel：您可以进行视觉分析，可以直接插入所需的图表效果在数据编辑页面中，然后编辑报告的报告，但Excel的图表效果几乎略微略微，不是那么很酷，更多的图表操作。 2，桌布：在他买了桌子之前为了学习特殊钱，它真的很贵。如果你每年有一个999刀，我只买了很多职能，我还玩了很多功能，工具很好，功能非常强，可视化效果真的很好，还有数据钻，动态功能效果，但桌布真的太贵了。 3，BDP个人版：操作并不困难，功能不需要编写，拖放字段，可以选择，并且可以是adjusTED，视觉效果仍然很好。 BDP个人版本有一个好处：当我第一次进行可视化分析时，数据将实时自动更新（可以连接到数据库），重新劳动的感觉也很好。 4，echarts：此外，可视化是好的，但需要某些编程代码知识，仍然存在数据白色白色的大阈值。
国内有哪些好的数据可视化工具，推荐一下,确实，数据可视化可以被描述为数据分析工作的最后一个过程。以前的工作表现得很好。如果表明不是很好，那么它是脚，听你的损失是一个损失。可视化工具列表，我希望为您的学习或工作带来一些帮助。 1.强大的R访问Pack -ggplot2R是争取统计分析的脚本语言软件。基于S语言开发，如果您是R语言故障粉丝，我相信您将不知道R-GGPLOT2中的单独绘图包，GGPLOT2“强”为什么可以轻松处理图像绘图，静态，动态，称为名字，个性化的专业化;另一方面，是一个统计统计性质，对此包相对熟悉。 ggplot2由2005年哈德利威克姆。流行的原因是将图形分解为语素的想法（例如秤，层）。 GGPLOT2可以由R语言底座绘图包代替，而GGPLOT2具有各种打印和网页尺寸。对于R基本绘图包，GGPLOT2允许用户在图表中增加，删除或转换更摘要的水平。执行这种抽象成本。 GGPLOT2在晶格绘图包上的耗时耗时。 2.数据科学da vinci -matplotlib如果您愿意使用python进行数据分析，那么我认为您无法熟悉Matplotlib，Matplotlib是Python语言的可视化和其数学扩展包Numpy可视化。 Matplotlib优势：默认的绘图样式与内置-in代码;与Python集成;图形绘图更美丽。缺点，高度依赖于其他包，例如numpy。仅针对Python：很难用Python以外的语言使用。让我们在Python中使用Matplotlib进行散点图：导入Matplotlib.pyplot作为pltfrom numpy.random导入randa = rand（100）b = rand（100）plt.scatter（a，b）plt.show（）3，菜单操作用户福音 - Tableau最近，公司招聘要求将是Tbaleau，Xiaobian也是最近已知这个软件。 Tableua是一家在美国华盛顿州西雅图的软件公司，可以生成互动数据可视化产品，专注于商业智能。 Tableau产品查询关系数据库，OLAP多维数据集，云数据库和电子表格，然后生成一个数字图表类型。产品还可以提取数据并存储并从内存数据引擎中检索它们。 4，Microsoft认为用户是不可分割的，Interactive Palette - PowerBipower BI是Microsoft提供的业务分析服务。它提供交互式可视化与自助业务智能，最终用户可以在不依赖信息技术人员或数据库管理员的情况下创建报告和仪表板。 PowerBi和Excel无缝访问，专业增强版Excel更需要安装PowerBi插件并打开Excel吃。当然，一些数据分析软件还具有透视图，绘图，如MySQL，SPSS，但数据可视化不充当主要功能，这里没有上面的详细信息。
有哪些常用的数据可视化工具,您可以尝试数据视图，更容易使用，更有效，比传统商业智能更高效，更高效的在线数据分析云服务平台。它提供了各种涵盖所有Excel的视觉图表，您可以通过拖动操作来创建饼图，列图形，地图等。您还可以根据您的需求创建个性化仪表板，设置图表样式，布局解决方案等。整个生产过程非常简单，快速。

责任编辑（王子瑜）

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