目前市面上有N多可视化的工具，可以做成可视化大屏，甚至有很多B端系统也附带可视化页面，据此就有很多人开始怀疑我们这些做定制开发的，还有啥生存空间。
其实你真的多虑了，存在即合理，我们承认可视化工具的标准和高效，但是大部分领域还得定制开发挑大梁。
一、可视化工具简化了可视化大屏开发过程
可视化工具的出现确实简化了可视化大屏的开发过程，主要有以下几个原因：
- 拖拽式操作：可视化工具通常采用拖拽式的操作界面，用户可以通过简单的拖拽、配置和设置来生成可视化效果，无需编写复杂的代码。这种交互方式使得非专业程序员也能够轻松地创建可视化大屏。
- 图表库和模板：可视化工具通常内置了丰富的图表库和模板，用户可以直接选择合适的图表类型和样式，快速生成所需的可视化效果。这样可以节省大量的时间和精力，避免从零开始设计和开发。
- 数据连接和处理：可视化工具通常提供了数据连接和处理的功能，可以直接连接各种数据源，并进行数据的清洗、转换和聚合。这使得用户能够轻松地将数据导入可视化工具中，并进行相应的数据处理，以生成所需的可视化效果。
- 交互和动画效果：可视化工具通常支持各种交互和动画效果，用户可以通过配置和设置来实现数据的交互和动态展示。这样可以提升可视化大屏的用户体验，使得数据更加生动和有趣。
可视化工具的出现简化了可视化大屏的开发过程，使非专业程序员也能够轻松地创建和定制可视化效果，提高了开发效率和用户体验。
二、可视化工具胜任的是通用性需求
可视化工具主要适用于通用性需求，即相对简单和常见的数据可视化需求。这些需求通常包括：
- 基本图表展示：可视化工具可以轻松地生成常见的图表类型，如柱状图、折线图、饼图等，用于展示数据的分布、趋势和比例关系。
- 数据筛选和过滤：可视化工具通常提供了数据筛选和过滤的功能，用户可以根据特定的条件对数据进行筛选和过滤，以便更好地分析和展示所需的数据。
- 数据聚合和汇总：可视化工具可以对数据进行聚合和汇总，生成汇总统计图表，如总计、平均值、最大值、最小值等，以便更好地理解和分析数据。
- 数据交互和导航：可视化工具通常支持数据的交互和导航，用户可以通过交互方式来探索和分析数据，如鼠标悬停、点击、缩放等。
- 基本样式和布局：可视化工具通常提供了一些基本的样式和布局选项，用户可以根据需求自定义图表的样式、颜色和布局，以满足特定的设计要求。
总的来说，可视化工具适用于通用性需求，能够快速生成常见的图表和可视化效果，适合非专业程序员和快速开发的场景。对于更复杂和特定的需求，可能需要进行定制开发或者使用更专业的数据可视化工具。
三、操作可视化工具也需要具备一定的专业水平
操作可视化工具也需要具备一定的专业水平。虽然可视化工具的出现确实简化了可视化大屏的开发过程，但是要想充分发挥可视化工具的优势，还需要具备一定的专业水平和技能。
首先，需要具备一定的数据分析和处理能力，能够对数据进行清洗、转换和聚合，以便更好地生成所需的可视化效果。
其次，需要了解各种图表类型和可视化效果的特点和应用场景，能够根据需求选择合适的图表类型和样式，以展示数据的分布、趋势和比例关系。
还需要具备一定的设计和美学能力，能够根据需求进行图表的样式和布局设计，以满足特定的设计要求和用户体验。
最后，需要具备一定的技术能力，能够熟练掌握可视化工具的操作和配置，以及进行必要的代码编写和调试。
综上所述，操作可视化工具也需要具备一定的专业水平，需要掌握数据分析和处理、图表类型和可视化效果、设计和美学以及技术能力等方面的知识和技能。
四、认为工具能够取代人都是犯了常识性错误：工具是由人操作的，不是自动自发进行的。
可视化工具本身不能取代人的专业能力和判断力。工具只是辅助工具，需要由人来操作和运用。尽管可视化工具可以简化可视化大屏的开发过程，但是要充分发挥其优势，还需要人来进行数据分析、图表选择、设计布局以及技术调试等方面的工作。
人的专业能力和判断力是不可替代的，只有人才能够理解数据的背景和含义，选择合适的图表类型和样式，进行必要的数据处理和分析，以及根据需求进行定制化的设计和开发。工具只是人的辅助工具，人的专业能力和判断力是决定可视化效果质量的关键因素。
因此，尽管可视化工具能够简化开发过程，但是操作可视化工具仍然需要具备一定的专业水平，包括数据分析和处理能力、图表选择和设计能力、技术能力等。只有人与工具相结合，才能够创造出优秀的可视化效果。
