各位老铁们，大家好，今天由我来为大家分享数据可视化工具有哪些，以及数据可视化的相关问题知识，希望对大家有所帮助。如果可以帮助到大家，还望关注收藏下本站，您的支持是我们最大的动力，谢谢大家了哈，下面我们开始吧！
数据分析工具类软件，好用的有哪些
先看张图：
这是我用FineBI做出来的，可以说这是一款集自助分析和可视化于一体的神器--FineBI，听过Tableau和PowerBI的应该也都知道，他们都是同一类工具，但相之于两者，优势更加明显！
接下来讲重点讲解它的主要功能、特点和同类具的对比、以及基本使用方法。
FineBI的主要功能FineBI是一款BI商业智能工具，能简单快速的生成各种酷炫的可视化数据报表，做有目的性的数据分析。
所以，它主要完成下面几个工作：
1.数据的整合
2.数据的分析和可视化
3.报表制作与发布
FineBI的主要特点BI工具那么多，为何我要重点推荐这款BI工具呢？
但这款BI做为国产，不由得让我产生好奇和好感，值得关注和鼓励。更何况它能够足以应对基本的数据分析，不虚于那两者，且具备下面几大特点：
1、打通各类数据源
FineBI能够从各种数据源中抓取数据进行分析，除了支持大家常用的Oracle、SQLServer、MySQL等数据库，还支持SAPBW、HANA、Essbase等多维数据库。
大数据前端分析，FineBI可对接Hadoop、Kylin、Derby、Gbase、ADS、Hbase、Mongodb等大数据平台。在对接方面有自己的分布式连接方案。
下图是FineBI的数据连接窗口：
私信回复”BI“，即可获取工具!
还支持导入Excel数据，支持从R语言脚本导入数据。所以基本能对接各类数据源，打通并整合。
2.易用性(无需编程)
FineBI采用的拖拽数据字段，自动出图的操作方式，让我们可以把更多精力投放到数据管理，算法研究和业务沟通上。下图展示了FineBI清爽商务的工作界面。
易用性还体现在数据处理方面。
要知道一份数据拿到在分析是还是要做很多公式计算、过滤筛选处理的。惊喜的是这个工具内置了各种计算公式、过滤组件。
比如时间过滤，大家觉得还要手写公式么。
各种现成的计算公式，基本告别SQL和代码。
这里展示的仅仅是一小个方面，绝大多数商业公司出品的软件在易用性方面完爆开源产品。
3、可视化颜值高
一些图表（出自官方）
4、数据权限管控
FineBI的数据权限管控，可以说是很专业了，这也是开源和商业不能比的。
笔者是FineReport的深度用户，FineReport是报表应用工具，应用面更广，数据安全性要求也更高，FineBI差不多是沿用了其兄弟产品的一套权限管理方案。可以对不同部门/岗位/角色的人员，进行数据源/业务包/数据表/分析报表的权限管控。简单来讲，你可以让不同人看到仅有自己权限下的报表和数据。
常用的数据处理工具
1
数据处理工具：Excel数据分析师，在有些公司也会有数据产品经理、数据挖掘工程师等等。他们最初级最主要...
2
数据库：MySQLExcel如果能够玩的很转，能胜任一部分数据量不是很大的公司。但是基于Excel处理...
3
数据可视化：Tableau&Echarts如果说前面2条是数据处理的技术，那么在如今“颜值为王”的现在，如何将数据展现得更好看...
统计工具有哪几种
有很多种统计工具，不同的工具适用于不同的统计需求。以下是几种常见的统计工具：
1.MicrosoftExcel：Excel是一种通用的电子表格软件，在日常办公和数据分析中广泛使用，其功能强大，可进行各种统计分析。
2.SPSS：SPSS是一种专业的统计分析软件，适用于数据分析、数据挖掘、质量控制、以及社会科学等领域。
3.Stata：Stata是一种专业的统计分析软件，主要用于经济学、社会学和政治学领域的数据分析。
4.R：R是一种免费的、开放源代码的统计分析软件，适用于各种统计分析和数据可视化需求。
5.SAS：SAS是一种强大的商业统计软件，广泛应用于企业和政府机构中的数据分析和业务决策。
6.MATLAB：MATLAB是一种专业的数学软件，适用于科学计算、数据分析和可视化等领域。
7.Python：Python是目前非常流行的编程语言，常用于数据科学、机器学习和深度学习等领域的统计分析。
8.Tableau：Tableau是一种数据可视化软件，适用于将数据转换为生动、引人入胜的可视化图表。
以上是常见的几种统计工具，每种工具都有其特别的适用范围和功能，选择合适的工具需根据需求和使用场景进行选择。
动态数据可视化有哪些工具
说到动态数据可视化，首先得先知道它到底是什么。我个人把这个名词简单理解就是让数据动起来，看起来更加的清晰与明了，更加方便于我们对数据的分析。
动态数据越来越多的应用到我们的工作中，做好数据可视化可以让工作完成的更加优秀。不过话说回来，想做好动态数据化也不是那么容易，今天我就分享一个既操作简单又好看的数据可视化工具——“图表秀”（www.tubiaoxiu.com）
推荐它比较看重以下几点：
这个工具是免费的，只要注册了之后就可以使用了；
操作比较简单，不需要太专业的技能，还支持ppt的导出、数据的导入，这一点上我个人非常喜欢，也可以节省不少时间
工具里有很大行业大咖制作的模板供使用，而且布局、版式、颜色都帮你安排妥当了。
大数据可视化软件和工具有哪些
主要有以下一些：
1.Excel：是一个入门级工具，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。相信大多数人都接触过Excel软件，其中还有很多人会专门学习，excel中也自带很多图表功能，可以对数据进行可视化展现。
2.?GoogleChartAPI：目前只提供动态图表工具。能够在所有支持SVGCanvas和VML的浏览器中使用。
3.?Tableau：商业分析必备的工具，功能和运行速度很强大，而且易于上手，做出来的图表也十分美观。
而且Tableau还可以连接数据库，进行数据处理，目前支持市面上几乎所有的数据库连接，当然也支持本地文件直接输入软件。
4.?Qlikview：Qlikview可能是Tableau最强的竞争对手。它被选为GartnerMagicQuadrant2019的领导者，拥有康泰纳仕、斯巴鲁和全球零售银行等客户。
5.?MicrosoftPowerB：MicrosoftPowerBI界面带给人一种熟悉感，使新用户易于上手和使用。为了便于操作，PowerBI提供了一个免费的基本版本，并且是开源的。
6.?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。
7.Plotly:这是最丰富多彩的BI解决方案之一，巧妙地帮助用户创建易于理解的交互式图表。它的一些主要功能是：根据输入定制的二维和三维图表,集成面向分析的语言(如Python、R和Matlab),用户api等。
8.NodeBox：NodeBox是OSX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。
9.Datawrapper：Datawrapper简单、清晰和易于使用的界面，它的主要功能是：易于使用，不需要编码或设计技能，快速交互生成图表，打造不同的品牌风格。
10.?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。
11.?阿里的DataV:DataV旨在让更多的人看到数据可视化的魅力，帮助非专业的工程师通过图形化的界面轻松搭建专业水准的可视化应用。DataV提供丰富的可视化模板，满足您会议展览、业务监控、风险预警、地理信息分析等多种业务的展示需求。
文章到此结束，如果本次分享的数据可视化工具有哪些和数据可视化的问题解决了您的问题，那么我们由衷的感到高兴！
