数据分析师之可视化工具推荐指南 _可视化

双十二一过，元旦也悄然飘去，不能抓住2018年末的尾巴了， 2019的大门随即打开，我相信这个时候财务工作的小姐姐或者“表哥表姐”就开始为年度汇报工作发愁了：汇报量大，数据多，数据文件更是一个又一个……传统的表格自己看这都费劲，不能抓住主要信息第一时间，何况你的老板，还好，世界上还有数据可视化这么个黑科技。今天就诚意满满为你列出好用的数据可视化工具清单！
数据可视化
我相信聪明的你戳进这篇推文大概率是知道什么是数据可视化的，不过咱也照顾照顾暂时还不知道这个概念的同学，来，简单说说什么是数据可视化。
数据可视化主要旨在借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。
为了有效地传达思想概念，美学形式与功能需要齐头并进，通过直观地传达关键的方面与特征，从而实现对于相当稀疏而又复杂的数据集的深入洞察。
数据可视化与信息图形、信息可视化、科学可视化以及统计图形密切相关。
好用的数据可视化工具
强大的R可视化包-
R是一款偏向于统计分析的脚本语言软件，基于S语言开发，如果你是R语言忠实fans ，我相信你一定不会不知道R里单独的一个绘图包— ，之所以给“强大”的头衔，一方面确实能够轻松应付各个领域的图像绘制，静态的，动态的，说的出名字的，个性化特制的；另一方面小编就是学统计学的，自然相对熟悉这个包。
由在2005年创造。受欢迎的原因是将图形分解为语素（如尺度、图层）的思想。可以作为R语言基础绘图包的替代，同时预设有多种印刷及网页尺寸。
较R基础绘图包而言，允许用户在更抽象的层面上增加、删除或转换图表中的元素。这种抽象化的代价是执行速度。较绘图包而言更耗时。
数据科学的达芬奇—
如果你偏好使用做数据分析，那我相信你对不能再熟悉了，是语言及其数学扩展包 NumPy的可视化操作界面。
的优点：带有内置代码的默认绘图样式；与的深度集成；图形绘制相较更加美观。缺点嘛，高度依赖其他包，如Numpy 。只适用于：很难在以外的语言中使用。
我们来用里的做一个散点图试试：
. as plt
from numpy.rand
a = rand(100)
b = rand(100)
plt.(a,b)

文章插图
plt.show()
菜单式操作用户的福音书—
近期有企业招聘要求会，小编也是最近才知道这个软件的。
是一家软件公司总部设在西雅图，华盛顿，美国产生交互式数据可视化产品，着重于商务智能。产品查询关系数据库， OLAP多维数据集，云数据库和电子表格，然后生成许多图表类型。产品还可以从其内存数据引擎中提取数据并存储和检索。
微软忠实用户离不开的交互式标板—
Power BI是提供的业务分析服务。它提供具有自助式商业智能功能的交互式可视化，最终用户可以自行创建报告和仪表板，而无需依赖信息技术人员或数据库管理员.与excel无缝接入，专业增强版的excel更是不需要安装插件，打开excel就可使用了。