数据分析可视化必备的3款工具分享-九数云BI

标签：数据分析可视化 | 发布时间： 2024-12-31 16:18:24

从数据中获取信息的最佳方式之一，就是数据分析可视化。做数据可视化，选对工具很重要。市场上数据可视化工具很多，好坏参差不齐，在体验过N多款数据可视化工具后，我认为以下3款工具值得掌握！

从数据中获取信息的最佳方式之一，就是数据分析可视化。做数据可视化，选对工具很重要。市场上数据可视化工具很多，好坏参差不齐，在体验过N多款数据可视化工具后，我认为以下3款工具值得掌握！

一、Excel

Excel太强大了，在不同人手里，它可以是数据库、可以是数据处理工具，甚至还可以是IDE。当然，我们也可以把Excel当成一款数据可视化工具。

用Excel，我们可以创建专业的数据透视表和基本的统计图表。Excel最大的特点就是简洁方便，它内置了较为全面的图表样式和丰富的设置选项，但操作逻辑都是极为简便易懂的，几乎不需要教程即可摸索掌握。

不过相比于后面介绍的工具，Excel只能算作一款数据可视化的入门级工具。一是因为它难以支撑大数据量的数据可视化，二是它内置的图表在样式、颜色、线条上都只能选默认的，更改自由度不够。

当然，入门级不代表完全没有优势，就我而言，在数据量较小时Excel就是我的作图首选。

二、Python

作为数据分析师，ESP三件套（Excel+SQL+Python）都是基本功。在Python数据分析相关的众多第三方包中，数据分析可视化库是非常强大的。这里简单介绍2个基础的可视化库：

1、Matplotlib

Matplotlib是python中公认的数据可视化工具，通过Matplotlib，几行代码即可生成线图、直方图、功率谱、条形图、错误图、散点图等，还可以用一些MATLAB函数来更改控制行样式、字体属性、轴属性等。

2、Seaborn

Seaborn是基于matplotlib产生的一个模块，专攻于统计可视化，可以和pandas进行无缝链接，使初学者更容易上手。相对于matplotlib，Seaborn语法更简洁，两者关系类似于numpy和pandas之间的关系。

三、九数云BI

九数云BI是一款高效、易用的在线数据分析和数据分析可视化工具，帮助企业快速洞察数据，做出精准决策。九数云BI支持百万行数据实时处理实时预览，大大提高了数据分析的效率。九数云BI支持多种数据源的接入和整合，便于团队成员共享和协作，提高了数据处理的效率和团队工作的协同性。该工具提供丰富的图表类型和交互式仪表板，使得数据展示直观且易于理解，帮助用户快速把握数据趋势和模式。

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