前言
对于数据分析师来说，数据可视化永远是一门不过时的学问，不仅因为上到企业领导、下到业务分析都要用到可视化，更因为它是分析师手中的优秀工具，它向我们揭示了数据背后的规律。
但很多人又会问，自己做的数据可视化丑出天际，领导不喜欢怎么办？
其实想要做出漂亮的可视化非常简单，很多人只是了解其中基本的图表类型，比如柱状图、条形图、饼图等，但想要实现可视化进阶，还必须掌握一些可视化工具。
数据可视化工具
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，我们的可选范围实在是太多了。
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。
1、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。
可是，Excel并不适合处理大数据，一旦体量上来，卡死就是必然的。
Excel实现数据可视化的操作相对来说较为简单，但是功能也比较少，类型只有柱形图、气泡图、热度图以及区域地图等，目前大数据领域常见的需求并不在可选范围内，可用的主题也是微软经典的几款，显得有一些“视觉疲劳”。
2、FineBI（文末有链接）
FineBI是一款自助式大数据分析软件，一是快，快到可以秒级反应大数据需求；二是简单，简单到业务人员拖拖拽拽即可进行有价值的数据分析；三是酷炫，给管理层看的数据可视化大屏，清晰明了。
- 你可以把它视作为可视化工具，因为它里面自带几十种常用图表，以及动态效果；
- 你也可以把它作为报表工具，因为它能接入各种OA、ERP、CRM等系统数据，不写代码不写SQL就能批量化做报表。
- 你还可以把它看作数据分析工具，其内置等常见的数据分析模型、以及各式图表，可以借助FineBI做一些探索性的分析。
我相信肯定有人会问，你弄这么花里花哨，意义在哪里？有什么用？
拜托，谁和你说花里胡哨就没有用呢，如果你是决策层，你会喜欢哪一个数据可视化？是一眼就可以清晰看出企业运营情况的，还是密密麻麻没有任何重点的数字？
FineBI内置的丰富图表，篇幅有限，这里不过多赘述，有需要的私信我即可。
以下图为例，托拖拽拽就统计出了公司历年的销售金额以及回款金额数据......相比永代码调试Python程序比，确实很爽！
对房价进行分析也是不在话下！
以上的所有分析都可以由业务人员自主完成，是的，你没看错，不再需要IT改来改去，业务人员自己就可以是数据分析师~
3、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 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，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。
可是，这一大类需要会编程的数据分析软件，对普通人不太友好。现在的痛点是业务人员不能够自主地去分析数据，如果做不到这一点，那么对于企业来说价值就真的很小了。
总结
数据可视化最重要的是什么？
既不是花里胡哨，也不是自助分析，而是通过分析数据找到企业真正的弱点与增长点，将产品打造成符合不同类型用户的场景需求，这才是最重要的事情。
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