如何选择合适的数据可视化工具?

如果是入门级的数据可视化工具,使用Excel插件就足够了!

Excel插件,tusimpleBI 是一款 Excel 图表插件,提供超过120+项图表功能,帮助用户制作各种 Excel 所没有的高级图表,轻轻松松一键出图。

它能够制作100多种高级图表形式,如瀑布图、Mekko图、增长箭头等咨询公司专属的高级图表,以及时尚流行的各种信息图表,如玫瑰图、桑基图、弦图等。

它还具有无需公式、无需编程、无需培训的特点,只需1次或几次鼠标点击,就能轻松生成图表。

此外,tusimpleBI 还可以实现动态更新、无缝共享,让用户能够轻松从“做图”中解放出来,更多地投入数据分析和业务洞察。

进阶的可以选择Power BI,里面包含大量的视觉对象。

在Power BI应用商店中含有大量的开发者设计的精美视觉对象,比如下面进入Power BI应用商店里面,有几百种视觉对象可以下载使用,极大方便了在数据信息表达中做数据可视化。

下面是局部从Power BI应用商店中下载下来的视觉对象预览图,有几百种丰富的视觉对象类型,数不胜数,使用起来也很方便。

高阶的数据可视化工具可以学习Python语言,Python中包含大量的数据可视化包,比较常用的Python数据可视化包有matplotlib、seaborn、pyecharts等。

Matplotlib画廊,官方的画廊,包含常见的图表类型,是后面很多画廊的鼻祖,学习很有必要。

Seaborn画廊是Matplotlib的升级版,图表更加炫酷和精美,图表展示形式更加丰富,语法更加简洁。

Pyecharts强大的数据交互功能,使数据表达信息更加生动,增加了人机互动效果,并且数据呈现效果可直接导出为html文件,增加数据结果交互的机会,使得信息沟通更加容易。

Pyecharts有着丰富的图表素材,支持链式调用,如下是使用Pyecharts的地理图表功能,空间上直观显示数据可视化效果。

选择合适的数据可视化工具很重要,针对于不同的学习难度以及工具的异同,选择适合自己的数据可视化工具,如果你在学习过程中遇到问题,可在评论区留言,解决你的问题!

相关推荐

最近更新

  1. TCP协议是安全的吗?

    2024-03-19 18:42:03       18 阅读
  2. 阿里云服务器执行yum,一直下载docker-ce-stable失败

    2024-03-19 18:42:03       19 阅读
  3. 【Python教程】压缩PDF文件大小

    2024-03-19 18:42:03       18 阅读
  4. 通过文章id递归查询所有评论(xml)

    2024-03-19 18:42:03       20 阅读

热门阅读

  1. Vue组件通信

    2024-03-19 18:42:03       18 阅读
  2. 【机器学习】1 机器学习概述

    2024-03-19 18:42:03       21 阅读
  3. 蓝桥杯day4刷题日记

    2024-03-19 18:42:03       20 阅读
  4. 手撕ListIterator底层源码

    2024-03-19 18:42:03       20 阅读
  5. 【C语言】函数的基本使用

    2024-03-19 18:42:03       17 阅读
  6. 面试算法-49-缺失的第一个正数

    2024-03-19 18:42:03       19 阅读
  7. springboot日志配置文件log4j2.xml

    2024-03-19 18:42:03       18 阅读
  8. Python高级语法

    2024-03-19 18:42:03       16 阅读
  9. 19 # 高级类型:索引类型

    2024-03-19 18:42:03       14 阅读
  10. Vue关键字important强制指定样式优先级

    2024-03-19 18:42:03       19 阅读
  11. MQL语言实现抽象工厂模式

    2024-03-19 18:42:03       16 阅读