2022年10大让人惊艳的数据可视化工具，BAT和字节都在用

究竟什么是数据可视化？

10大数据可视化工具

1. Tableau

2. Dundas BI

3. Jupyter

4. Zoho Reports

5. Google Charts

6. Visual.ly

7. RAW

8. IBM Watson

9. Power BI

10. Sisense

都说字不如表、表不如图，放到数据领域就是说，对于复杂难懂且体量庞大的数据而言，将它们进行可视化处理，数据就能一目了然。

市场调研机构Fortune Business Insights发布报告称，2019 年数据可视化市场为 88.5 亿美元。到 2027 年，市场价值预计将达到 192 亿美元，复合年增长率为 10.2%。

究竟什么是数据可视化？

数据可视化就是将数据转换成简单易懂的图表等，以一种更直观的方式展现和呈现数据。通过“可视化”的方式，对我们看不懂的数据通过图形化的手段进行有效地表达，准确高效、简洁全面地传递某种信息，甚至我们帮助发现某种规律和特征，挖掘数据背后的价值。

举个例子，很多人做报表时都会给老板这样的表格：

这样的数据呈现方式仅仅是将数据进行了罗列，密密麻麻的数据既没有办法让我们看到什么是重点信息，也没办法让老板从这些数据中找出什么规律和特征，也大大降低了数据的意义。

但是，设想一下，如果你利用可视化的手段将数据转化成图表的形式呢？老板获取信息的效率会不会更快？是不是能更快得从数据中找出事物变化的趋势与规律？重点数据是不是能帮助老板快速进行决策？

Right！这就是数据可视化的价值。

对于经常需要用数据、做分析、理逻辑的人来说，数据可视化是一项非常实用的分析方法。好的可视化，有助于快速发现数据背后的规律、找到原因、作出判断。

那，怎样才能实现数据可视化呢？

10大数据可视化工具

我给大家整理了10大超好用、无敌方便的数据可视化工具，谷歌、微软、facebook、字节等大厂都在用。

1. Tableau

Tableau 是使用最广泛的数据可视化工具之一，为全球超过 57000 家公司提供交互式可视化解决方案。

它可以用于集成整合高级数据库（包括 Teradata、SAP、My SQL、Amazon AWS和Hadoop），Tableau能够高效地对人工智能、机器学习需要的大数据进行可视化处理，创建成易懂的图表或图形。

Tableau 的优点：

出色的可视化能力
使用方便
一流的性能
支持多种数据源
移动响应

Tableau 的缺点：

价格有点偏高
不支持自动刷新

2. Dundas BI

Dundas BI是一款专为企业用户打造的数据分析软件，拥有强大的数据分析以及可视化的报表和仪表板、图表功能，支持高度定制，它还简化了清理、检查、转换和建模大数据集的复杂操作，帮助用户轻松搭建一个优秀的智能数据分析平台。

Dundas BI 的优点：

灵活
多种数据源和图表
内置提取、显示和修改数据等各种功能

Dundas BI 的缺点：

没有预测分析的选项
不支持 3D 图表

3. Jupyter

基于 Web端的可视化工具，它是最受好评的数据可视化工具之一，它使用户能够创建和共享包含可视化、方程、叙述文本和实时代码的文档。JupyteR 是数据清理和转换、统计建模、数值模拟、交互式计算和机器学习的理想选择。

JupyteR 的优点：

快速制作原型图
视觉美观
方便共享

JupyteR 的缺点：

代码审查稍显复杂

4. Zoho Reports

Zoho Reports，也称为 Zoho Analytics，是一个综合数据可视化工具，它集成了商业智能和在线报告服务，能够在几分钟内快速创建和共享报告。高级可视化工具还支持从一些主流的数据库和应用程序中导入大数据。

Zoho Reports的优点：

轻松创建和修改报告
功能实用，例如支持电子邮件和文件共享
充足的数据空间
及时的客户支持

Zoho 报告的缺点：

对新用户不够友好
当数据过大时，图表会变得混乱

5. Google Charts

使用 SVG 和HTML5编码的 Google Charts，它的图形生成能力、图形数据可视化能力让人叹为观止。Google Charts 提供缩放功能，并且支持iOS 、安卓甚至早期版本的 Internet Explorer 浏览器，它的跨平台兼容性真的绝了！

谷歌图表的优点：

用户友好
易于整合数据
数据图表美观
强兼容性

谷歌图表的缺点：

导出功能需要微调
工具演示不足
缺乏定制

6. Visual.ly

Visual.ly以丰富的信息图资源而著称，很多用户乐意把自己制作的信息图上传到网站中与他人分享。用 Visual.ly 制作信息图并不复杂，它是一个自动化工具，用户可以快速而简易插入不同种类的数据，并通过图形把数据表达出来。

Visual.ly 的优点：

一流的输出质量
轻松制作精美的图形
信息图直观明了

Visual.ly 的缺点：

嵌入选项少
单点展示，而非多点

7. RAW

RAW，有人称它是5分钟搞定一切的开源数据可视化工具。

Raw将自己定义为“电子表格和矢量图形之间的缺失链接”。它建立在D3.js之上，设计得非常好。它有这样一个直观的界面，你会觉得你之前使用过它。它是开源的，不需要任何注册。

所有的数据处理在浏览器中完成，所以你的数据是安全的。RAW是高度可定制和可扩展的，甚至可以接受新的自定义布局。

RAW的优点：

支持用于数据可视化的复制粘贴选项
布局友好、合理
及时反馈
可以将作品导出为SVG或PNG文件

8. IBM Watson

IBM Watson是认知计算系统的杰出代表，也是一个技术平台。认知计算代表一种全新的计算模式，它包含信息分析，自然语言处理和机器学习领域的大量技术创新，能够助力决策者从大量非结构化数据中揭示非凡的洞察。

IBM Watson还有精细的个性化分析能力，它能利用文本分析与心理语言学模型对海量社交媒体数据和商业数据进行深入分析，掌握用户个性特质，构建360度个体全景画像。

IBM Watson 的优点：

自然语言处理能力
提供多种设备的可访问性
预测分析
自助图表

IBM Watson 的缺点：

客户支持需要改进
高成本维护

9. Power BI

十大好用的可视化工具，怎么少得了Power BI，它是一个数据可视化和商业智能工具。Power BI能够将从不同来源获得的所有数据转换为报表和图表，使其易于理解。

Power BI优点：

不需要特殊的技术支持
易于和多种应用程序整合
个性化、丰富的图形选择
不限速，不限存储
支持微软产品

Power BI缺点：

多种数据集的处理，有待改进

10. Sisense

Sisense是一个集成的、端到端的数据分析凭条，建立在内存列数据库上，提供可视化数据探索、仪表板和嵌入式高级分析功能。Sisense可以部署在本地、公共、私有或混合云中，也可作为托管服务。

Sisense 宣称的一个不同点是，它大量使用CPU上的内存(cache)以比RAM快50-100倍的速度移动数据。2019年，它获得了Finance Online的最佳商业智能奖。

Sisense优点：

非常适合涉及大量数据集的任务项目
可靠的接口
一流的客户支持
快速升级
无缝定制的灵活性

Sisense缺点：

开发和维护成本稍高
不支持时间格式
可视化版本有限