作为一名数据分析师，当谈到数据可视化时，我会感到莫名的兴奋。我认为数据可视化有两个非常重要的部分:一个是数据，一个是可视化。我们最常见的问题是，我们有数据，但我们不知道如何可视化它。
市面上有不少可视化工具，绝对能挑花你的眼，但大部分都是门槛比较高的工具，比如Gantti，Paper.js，Highchart.js等。不得不说他们真的很牛逼，技术层面很成熟。但是也是针对单一用户群体，即程序员。
个人认为在大数据时代，数据的使用会越来越普及。现在很多做数据工具的公司都在努力让数据分析成为一件无门槛的事情。只有大家都能轻松上手，才能真正实现数据价值的最大化。
所以从这个角度来说，我想推荐几个大家都有的，可以快速赋能数据的可视化工具。
数据可视化的目的？
在推荐工具之前，我们需要回答另一个问题。你需要用这些数据可视化工具做什么，想达到什么目的？
可能是因为你有一个完整的想法，这个想法已经被事实验证了，你需要用一种更直观、更容易理解的方式表现出来，来讲一个逻辑或者一个故事；
也许你有很多数据。你想如何去发现、挖掘和展示一些知识或见解、发现等。数据背后？
也许你有各种各样的数据，但你不懂数据建模、编程或数据清理。你需要一个简单易用的数据可视化工具，通过拖拽实现数据可视化，它能给出最合适的显示图形；
可能还有其他场景，但是所有的数据可视化工具都有其核心服务的场景。美观、易用、简单、协作、智能等。是不是都是各个数据可视化工具的父母给他贴的标签。我们需要匹配相关标签才能做出相应的推荐。
首先要明确数据分析需要以自我需求为导向。不顾目的推荐可视化工具简直是刷流氓。
我们可以将它们分为:
个人自助式分析
：非编程式可视化，能够适合业务人员、运营人员等进行自我数据分析，不需要依赖IT人员，代表工具比如
python、FineBI、Tableau
等BI工具；
指标监控型报表
：能够及时反映业务实际情况，给予数据分析支持进行预测分析、决策诊断等，主要工具是应用于企业级的报表平台，国内除了
FineReport
似乎也没有别的；
动态数据可视化
：能够实现动态实时数据的更新与展示，除了时间序列数据，还有动态路径数据、实时轨迹数据等等，比较专业，代表工具为
ECharts
等；
好吧，基于这个假设，我开始基于目的推荐我喜欢的数据可视化工具。
一、个人自助分析
FineBI
简洁明了的数据分析工具，也是我个人最喜欢的可视化工具。它的优点是零代码可视化，丰富的可视化图表，只需拖动就能实现非常酷炫的可视化效果。具有数据集成、可视化数据处理、探索性分析、数据挖掘、可视化分析报告等功能，更重要的是个人版免费。
主要优点是可以实现自助分析，学习成本极低，几乎不需要太深厚的编程基础。与国外很多工具相比，使用起来很方便，非常适合正规的业务人员和操作人员。从全面性来说，FineBI的性能比较突出，不需要编程，简单易行，可以实现平台展示，比较适合企业用户和个人用户，在数据可视化方面是个不错的选择；
python
我不想放python进去。毕竟python这种脚步语言学起来比较麻烦，但最终考虑的还是python太强大了。数据分析可视化只是python应用方向的一小部分。如果你不想敲代码，建议你忽略这一节。
其实用Python来可视化数据并不是很麻烦，因为Python中有两个专门用于可视化的库，***tplotlib和seaborn，可以让我们轻松完成任务。
Tableau
Tableau是国外各大公司使用的数据分析报表工具。我个人觉得是一个大家都可以用的数据分析工具。通过简单的图形化操作(类似Excel)，就可以得到你想要的分析结果。
原理是通过连接公司数据库，建立基于一定SQL语法的基础数据集，并对数据集进行分析。这对数据集的完整性有很高的要求。
二。指标监测报告
finereport
可视化的一大应用是数据报表，而FineReport可以自由编写集成所需的报表字段并输出报表，支持定期刷新和监控邮件提醒。是大部分互联网公司都会使用的日报平台。
特别是对于公司系统内部的业务报表，我们使用的是业务报表工具finereport。推荐他是因为有两个高效点:①可以完成从数据库中检索数据(具有整合数据的功能)-设计报表模板-展示数据的过程。②类似excel做报表，一个带参数查询的模板可以代替几十个报表。
三。动态数据可视化
JavaScript实现的开源可视化库，依托底层轻量级矢量图形库ZRender，提供直观、交互、高度个性化的数据可视化图表。是百度团队开源的。
在实际开发中，经常需要从服务器上取数据进行动态显示。一般来说，数据请求过程如下:
客户端通过ajax发送请求；服务器端Servlet接收请求；生成json数据并返回给客户端；客户端接收数据后显示。
一般用JSP+servlet+e charts来实现动态数据可视化。
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