今天給大家推薦一些常用的數(shù)據(jù)可視化軟件，不僅可以做日常的圖表，制作可視化大屏也不在話下，分為語言類和工具類，大家可以選擇最合適自己的工具。

一、語言類

1、Python

快速入門學(xué)習(xí) Python 數(shù)據(jù)可視化的步驟如下：

• 學(xué)習(xí) Python 基礎(chǔ)知識：了解 Python 基本語法，如變量、數(shù)據(jù)類型、控制結(jié)構(gòu)、函數(shù)等。
• 學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)知識：了解數(shù)據(jù)處理和分析的基本概念，如數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)變換等。
• 學(xué)習(xí)常用的 Python 繪圖庫：常用的 Python 繪圖庫包括 Matplotlib、Seaborn、Plotly 和 Bokeh 等，了解它們的特點和用法。
• 學(xué)習(xí) Python 數(shù)據(jù)可視化的基礎(chǔ)技能：學(xué)習(xí)如何使用 Python 繪圖庫創(chuàng)建基本的數(shù)據(jù)圖形，如直方圖、散點圖、折線圖等。
• 學(xué)習(xí)高級數(shù)據(jù)可視化技巧：學(xué)習(xí)如何創(chuàng)建交互式圖形，如使用 Plotly 和 Bokeh 等工具創(chuàng)建交互式圖表。

常用的 Python 數(shù)據(jù)可視化工具包括：

• Matplotlib：是 Python 中最常用的繪圖庫之一，支持創(chuàng)建靜態(tài)圖形。
• Seaborn：是一個基于 Matplotlib 的數(shù)據(jù)可視化工具，支持創(chuàng)建高級圖形。
• Plotly：是一個強(qiáng)大的數(shù)據(jù)可視化工具，支持創(chuàng)建交互式圖形。
• Bokeh：是一個高級的交互式數(shù)據(jù)可視化工具，支持創(chuàng)建動態(tài)圖形和網(wǎng)頁可視化。

2、R 語言

R語言因為簡單易用和豐富的可視化包被認(rèn)為是另外一種可視化語言，通過短短幾行代碼就可以篩選復(fù)雜的數(shù)據(jù)集，再利用成熟的模型函數(shù)處理數(shù)據(jù)，就能制作精美的圖表進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化。

在R中可以調(diào)用的可視化包除了基礎(chǔ)的graphics、ggplot2、還嵌入了highcharter、recharts等前端常用的可視化工具。另外，Rmarkdown、Rshiny在構(gòu)建可視化平臺方面也提供了極大的便利性。一般情況下，工程師會用 R 進(jìn)行原型設(shè)計，再用 Java 或者 Python將其實現(xiàn)。

3、Java

Java 并沒有 R 和 Python 那樣的數(shù)據(jù)可視化的能力， 同時也不是最好的用于統(tǒng)計模型的語言。但是如果需要進(jìn)行原型的基礎(chǔ)開發(fā)和構(gòu)建大規(guī)模系統(tǒng)， Java 往往是最好的選擇。

二、工具類

1、Flourish

Flourish是一個專門制作動態(tài)數(shù)據(jù)的可視化網(wǎng)站，數(shù)據(jù)展示場景很多，在抖音上常看到的動態(tài)排名視頻就是用這個軟件制作的。這個可視化工具不用下載軟件，直接在瀏覽器上就可以通過Flourish制作圖表，非常方便?？梢钥焖俚匕驯砀駭?shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為各種各樣好看的圖表，并且它提供的Bar Chart Race (動態(tài)條形圖)有一套完整的參數(shù)讓我們可以繪制出自己想要的動態(tài)條形階。

2、FVS

FVS 是專為大屏可視化場景打造的一款產(chǎn)品，專注于大屏場景，包括像多分頁大屏、3D數(shù)字大屏、管理駕駛艙等。FVS基本上是把制作可視化大屏的門檻降到了最低，圖表基本靠拖拽，所見即所得，想要做可視化大屏但不會語言的朋友們可以嘗試。

工具體驗地址：

3、Echarts

這是百度旗下的一個純Javascript的數(shù)據(jù)可視化庫，常應(yīng)用于軟件產(chǎn)品開發(fā)或網(wǎng)頁的統(tǒng)計圖表模塊?？稍赪eb端高度定制可視化圖表，圖表種類多，動態(tài)可視化效，各類圖表各類形式都完全開源免費。能處理大數(shù)據(jù)量和3D繪圖也不遜色，據(jù)說結(jié)合百度地圖的使用很出色。