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什么是数据可视化？十大数据可视化工具TableauDundas BIJupyterZoho ReportsGoogle ChartsVisual.lyRAWIBM WatsonPower BISisense 俗话说，文字不如表格，表格不如图片。放到数据领域来说，就是对于复杂、难理解、海量的数据，必须通过可视化处理，让数据一目了然。
市场研究机构Fortune Business Insights发布报告称，2019年数据可视化市场规模为88.5亿美元。预计到2027 年，市场价值将达到192 亿美元，复合年增长率为10.2%。
那么数据可视化到底是什么？
数据可视化就是将数据转换为简单易懂的图表等，以更直观的方式展示和呈现数据。通过“可视化”，我们可以有效地表达我们无法通过图形手段理解的数据，准确、高效、简洁、全面地传达某些信息。我们甚至可以帮助发现某些模式和特征并挖掘数据背后的价值。
比如，很多人做汇报的时候，都会给老板一个这样的表格：
这种呈现数据的方式仅列出数据。密集的数据既不能让我们看到关键信息是什么，也不能让老板从数据中找出规律和特征。这也大大降低了数据的有用性。意义。
但想象一下，如果您使用可视化将数据转换为图表会怎样？老板获取信息会不会更快？是否可以从数据中更快地发现事物变化的趋势和规律？关键数据能否帮助老板快速决策？
正确的！这就是数据可视化的价值。
对于经常需要使用数据、做分析、推理的人来说，数据可视化是一种非常实用的分析方法。良好的可视化有助于快速发现数据背后的模式、找到原因并做出判断。
那么，如何实现数据可视化呢？
10 个大数据可视化工具
我为你整理了10个超级好用、无比方便的数据可视化工具，谷歌、微软、Facebook、Byte等各大公司都在使用。
画面
Tableau 是使用最广泛的数据可视化工具之一，为全球超过57,000 家公司提供交互式可视化解决方案。
它可用于集成高级数据库（包括Teradata、SAP、My SQL、Amazon AWS 和Hadoop）。 Tableau 可以高效地可视化人工智能和机器学习所需的大数据，并创建易于理解的图表或图形。
表格的优点：
出色的可视化能力。便于使用。一流的性能。支持多种数据源。移动响应能力。表格的缺点：
价格有点高，不支持自动刷新2. Dundas BI
Dundas BI是一款专为企业用户打造的数据分析软件。它具有强大的数据分析和可视化报告、仪表板和图表功能。它支持高度定制。它还简化了大型数据集的清理、检查、转换和建模。帮助用户轻松构建优秀的智能数据分析平台。
登打士BI的优势：
灵活的多种数据源和图表，具有用于提取、显示和修改数据的内置功能。登打士BI的缺点：
3D 图表3. 如果没有预测分析选项，则不支持Jupyter
它是一种基于Web 的可视化工具，是最受欢迎的数据可视化工具之一，使用户能够创建和共享包含可视化、方程、叙述文本和实时代码的文档。 JupyteR 非常适合数据清理和转换、统计建模、数值模拟、交互式计算和机器学习。
JupyteR的优点：
快速创建视觉美观且易于共享的原型。 JupyteR的缺点：
代码审查稍微复杂一点4. Zoho Reports
Zoho Reports，也称为Zoho Analytics，是一款综合性数据可视化工具，集成了商业智能和在线报告服务，可在几分钟内快速创建和共享报告。先进的可视化工具还支持从一些主要数据库和应用程序导入大数据。
Zoho报表的优点：
轻松创建和修改报告支持电子邮件和文件共享等实用功能充足的数据空间及时的客户支持Zoho 报告的缺点：
对新用户不够友好数据太大时图表会变得混乱5. Google Charts
使用SVG和HTML5编码的Google Charts，其图形生成能力和图形数据可视化能力令人惊叹。 Google Charts 提供缩放功能，并支持iOS、Android 甚至早期版本的Internet Explorer 浏览器。它的跨平台兼容性真是太棒了！
谷歌图表的优点：
用户友好且易于集成数据。漂亮的数据图表。兼容性强。谷歌图表的缺点：
导出功能需要微调工具演示不足缺乏定制化6. Visual.ly
Visual.ly的优点：
一流的输出质量轻松创建精美的图形信息图表Visual.ly 的缺点很简单：
嵌入选项：更少的单点显示，而不是更多7. RAW
RAW，有人称之为开源数据可视化工具，5分钟内可以完成所有事情。
Raw 将自己定义为“电子表格和矢量图形之间缺失的链接”。它基于D3.js 构建，设计得非常好。它有一个非常直观的界面，让您感觉就像以前使用过它一样。它是开源的，不需要任何注册。
所有数据处理都在浏览器中完成，因此您的数据是安全的。 RAW 具有高度可定制性和可扩展性，甚至可以接受新的自定义布局。
RAW的优点：
布局友好，反馈合理及时。作品可以导出为SVG 或PNG 文件8. IBM Watson
IBM Watson是认知计算系统和技术平台的杰出代表。认知计算代表了一种新的计算模式，包含信息分析、自然语言处理和机器学习等领域的大量技术创新，可以帮助决策者从大量非结构化数据中揭示非凡的见解。
IBM Watson 还具有复杂的个性化分析功能。它可以利用文本分析和心理语言学模型对海量社交媒体数据和商业数据进行深入分析，掌握用户个性特征，构建360度个体全景画像。
IBM Watson 的优势：
自然语言处理功能提供跨多种设备的可访问性预测分析自助服务图表IBM Watson 的缺点：
客户支持需要改进高成本维护9. Power BI
Power BI 优势：
不需要特殊的技术支持。易于与多个应用程序集成。个性化且丰富的图形选项。没有速度限制或存储限制。支持微软产品Power BI。缺点：
多数据集的处理有待改进10. Sisense
Sisense 是一个集成的端到端数据分析平台，基于内存列式数据库构建，提供可视化数据探索、仪表板和嵌入式高级分析功能。 Sisense 可以部署在本地、公共云、私有云或混合云中，或者作为托管服务部署。
Sisense 声称的一个区别是，它大量使用CPU 上的内存（缓存）来移动数据，速度比RAM 快50-100 倍。 2019年荣获财经在线最佳商业智能奖。
西信优势：
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用户评论
看到BAT连字节都在用了，这数据可视化工具肯定不得了！
有12位网友表示赞同！
想知道能做出哪些炫酷的图表！赶快去瞧瞧。
有17位网友表示赞同！
2022年最火的工具排行榜上，这个绝对要占一席子！
有15位网友表示赞同！
这么牛的工具，是不是操作性很强啊？
有19位网友表示赞同！
想去体验一下看看效果，据说能清晰展现数据趋势。
有15位网友表示赞同！
这10个工具里有没有免费的那种？学习新的工具也不需要花太多钱吧！
有9位网友表示赞同！
数据可视化一直是我的痛点，这个工具能解决我的难题吗？
有12位网友表示赞同！
是不是有详细的使用教程啊？
有10位网友表示赞同！
BAT和字节都重视数据分析，选的工具肯定靠谱！
有20位网友表示赞同！
数据可视化效果很重要，能更好地帮助我们理解数据背后含义。
有11位网友表示赞同！
有没有哪些知名案例展示可以用？想看看真实的效果！
有5位网友表示赞同！
哇，看起来很专业的样子，希望有中文界面方便使用！
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这个工具的功能也太强大了吧？支持各种图表类型吗？
有20位网友表示赞同！
学习一下新的技术，这几年数字化发展速度太快了！
有16位网友表示赞同！
感觉这个排名很有参考价值，可以去研究一下其中的佼佼者！
有11位网友表示赞同！
希望能多了解一些关于数据分析和可视化方面的知识!
有6位网友表示赞同！