可视化数据分析怎么做,可视化数据分析的5大原则？( 三 ) _生活百科

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4、可视化都哪些好用的工具？常用的可视化工具主要有这4类：
一是在线可视化工具。主要有镝数、花火等，优点是图表种类丰富、类型新颖、配色年轻化，还提供了一些十分酷炫动态图表，操作也比较简单，很多新媒体都在用，缺点是数据保密性不够。

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二是编程可视化工具。主要有E-charts、D3、ggplot、Matplotlib、pandas、plt等，优点是可以制作大型数据集和交互动画的图表，高端大气上档次，可视化效果跟脑洞大小呈正比，缺点是需要有编程基础，门槛较高。

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三是商业智能工具。比如国内比较有有名的FineBI等，是专业的大数据 BI 和分析平台，主要为企业提供一站式商业智能解决方案，用他们做数据分析和可视化驾驶舱真是妥妥的，不需要写代码，而且操作比较方便，缺点是目前市场上的大部分BI都收费，不过FineBI个人版免费，这一点算是很人性化的

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四是基础可视化工具。主要就是Excel ，优点是通用、易用、实用，傻瓜式操作，基本上人人都会，使用成本较低，同时还有基于excel开发的图表插件Thinkcell Chart、Zebra Bi ，国内可视化大神Peter开发的Easyshu ，可以高效地制作出商业图表。缺点是Excel本身主要制作常规性的图表，很多特殊图表无法实现，功能强大的图表插件价格不菲。

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山不在高有仙则名，水不在深有龙则灵。工具没有好坏，也不是越多越好，好用趁手就行，对于我个人来说这4类可视化工具各有特色，但要说最容易上手，最适合入门，适合大部分人日常需求的工具，非Excel莫属。
5、关于可视化应用的一些建议一是多看。
他山之石可以攻玉，多看优秀的可视化作品可以提高审美，比如Power Bi、商务周刊、经济学人、第一财经、数可视等，以及花火、镝数、Thinkcell Chart、Zebra Bi等，都可以从中汲取营养，成为我们可视化灵感的来源。
二是多想。
在一些数据分析讨论群里问的80%以上的问题都是，数据是什么什么样的，应该做成什么样的图表？有这种困惑的主要原因还是对可视化的类型不够熟悉，思考得太少，没有搭建起来可视化与观点呈现之间的桥梁。
三是多练。
练习是提高可视化水平最有效的手段，练习时无需过于追求复杂的制图技术，忽视图表本质。IBCS之所以能成为全世界的商业图表标准，是其对图表的标准化以及对细节的优化，降低了图表的理解难度。这里的多练就是要打好基本功，掌握基本操作+常用技巧。有一个小技巧可以判断基本功是否扎实，就是看到一个图表后大概能分析出来是如何做出来的，大家不妨试试。