SIR113583291
数据可视化的软件,个人使用的,求推荐,最好多说几个,多多益善
1.使用你最熟悉的软件 学习用编程建立数据可视化不代表要摒弃你已经熟悉的工具。
我一般使用任何能够最快速解决问题的工具，这个工具可以是Excel,GoogleSheets，或者是Python。
你不需要只用R或者只用JavaScript做完所有工作，在一项工作中囊括不同的工具是有好处的。
你的最终目的是制作可视化图表，每一步的结果会引导你进行到下一步，所以不要太纠结于用“正确”的方法做事。
2.从基础做起 不要期待你第一次尝试就会做出非常高级非常惊艳的视觉效果。
尤其在学习的初期，你是有很多路要走的，所以要从基础做起，再慢慢去使用更加高级的技巧。
这样你才不会一开始就感到备受打击，从而放弃学习的希望。
在R语言中，有很多工具包可以帮助你做事情，甚至有时候你只要使用一个函数就行了。
但是如果你不熟悉R的编程句法，我还是建议你从最基本的R语言学起，即便可能会有些难。
就好比我之前提到的d3.js这个JacaScript函式库，如果你不熟悉JavaScript，或者刚刚开始学习编程，很多类似的东西都会看起来很难。
我建议你从MikeBostock写的基础教程学起，慢慢开始了解你做的东西。
3.找一个项目去完成 不要认为要把所有的东西学完再开始做项目，这样你会被耽搁。
先学习一些基础知识就可以开始了，这至少可以保证，日后当你遇到问题在网上搜索的时候，能够看懂那些解决方法。
选择一些数据，然后开始着手尝试可视化吧。
一开始的进展肯定非常缓慢，你也会觉得很困惑，这都是很正常的。
我直到现在还经常因为一些问题感到困惑，但你一定要坚持做完。
做项目的受益之处，在于它逼着你去学习你需要知道的。
你每做完一个项目，下一个就会变得容易一些了。
通常一个数据可视化的项目会分成以下的步骤。
处理和格式化数据 Python 当我有一个非矩形分隔的文件 ，或数据比较凌乱时，我会写一些特别的Python脚本。
幸运的话，我会找到并重新利用过去已有的脚本。
有时会用Beautiful Soup来修饰，有时会用csvkit 。
R 我只有在需要加载csv格式表格时才会用到R，通常只是做数据聚合，合并，或处理从原来的数据中派生的部分。
Tabula 多用于公开的政府数据，包括在 PDF文件中涉及的数据。
没有 Tabula的话这个过程将非常痛苦。
Microsoft Excel 只有在有需求的时候才会用到它。
数据读入Excel中，然后再导入像Numbers或是OpenOffice这样的工具中。
Google Sheets 有时使用电子表格比写脚本更快，我很喜欢这样简洁的过程。
分析数据 在你去做最后的图形之前，你需要先了解这个数据集。
R 这里我想到的是R。
因为R作为一个开源的统计计算语言，它有一个很丰富的社区，数不尽的扩展包，以及在Stack Overflow上大量的已解答的问题。
制作静态图形 这对我来说通常包含两个阶段：（i）在R中进行可视化； （ii）在Illustrator中润色。
R 在R中有可视化工具包，如ggplot2，但我几乎全部使用R自带的那些功能，即base R。
Adobe Illustrator 如果图形要发布给别人看，我会以PDF格式保存R生成的图形，并在Illustrator中编辑。
虽然有些矫枉过正，但效果还不错。
我也在考虑试着用Sketch。
制作交互式图形 Flash已经过时了，而JavaScript是新的宠儿。
R在这里应用不广。
d3.js 我用数据驱动的文档来做交互式的数据可视化（我还在学习中）。
有许多例子可以用来试手。
但如果我想快速完成一个图表，我有时也会尝试用 Vega-Lite 。
4.认真阅读编程指南和范例 编程指南是很有用的。
一开始可能会有些难，但你必须要适应。
如果你的程序出了问题，很大可能是因为你写的不对，而不是代码的实现有问题。
所以这个时候你就需要仔细阅读指南，确认你的函数运用是正确的。
在R语言中，所有函数的指南都是用相同的格式写的，它会告诉你这个函数有哪些参数，返回值是什么，并且之后会给出使用的范例，这些范例都非常经典。
d3.js函式库的创建者MikeBostock就写了非常好的指南，在网上也有很多其他教程。
Bostock在指南中收录的大量范例是非常有用的，每当我遇到问题，在网上搜索解决方法的时候，我一般都会把出现的问题和“mbostock”放在一起搜索。
5.着手去做 我有时会也会因为想太多而迟迟不开始，但是只要你能着手按照以上的小提示去做，能节省很多时间。
用工具进行数据可视化，一般会有一个最优的做法，但没有必要从一开始就去寻找它。
先把形状和颜色在屏幕上试下，然后将数据编译进去，让数据在大体上看起来没问题。
如果有些不对劲（尤其是对于含有互用和动画的可视化项目），你再去寻求更优化的做法。
一般情况下，即使不是最优，你的图表也是没错的。
有哪些好用的数据可视化工具？
提供商业智能可视化工具的软件服务商，国内主要代表为帆软、永洪科技、四方伟业、SMARTBI等，国外主要代表为SAP BO、IBM Cognos、Oracle BIEE、Microsoft BI等。
新兴的可视化工具提供商，国内厂商主要代表有数字冰雹、恒泰实达等，国外主要代表有Tableau、Qlik、Microstrategy等。
来自互联网巨头公司的可视化厂商，主要的代表有网易有数、百度图说、阿里云数加等。
这些互联网厂商从云端切入大数据、BI市场，数据在云端，无论是从数据获取、处理、分析的便捷性、应用成本还是解决方案的架构等各个方面考虑，都具备了很强的操作性和可行性。
常用的数据可视化软件有哪些
数据可视化工具的话国内外有很多，给题主稍微介绍一下吧。
国外：Tableau：自身定位是一款可视化工具，与qlikview的定位差不多，可视化功能很强大，对计算机的硬件要求很高，部署较复杂。
目前移动端只支持IOS系统。
Qlikview：属于新一代的轻量化BI产品，体现在建模，部署和使用上。
智能运行在windoes系统cls产品架构。
采用内存动态计算，数据量小时，速度很快，数据量大时，吃内存很厉害性能偏慢。
国内：FineBI：轻量化的BI工具，部署方便，走多维分析方向。
后期采用jar包升级换代，维护方便，最具性价比。
永洪BI：敏捷BI软件，产品稳定性较高。
利用sql处理数据，不支持程序接口，实施交由第三方外包。
常用的数据可视化软件有哪些
展开全部 1. 开源大数据生态圈Hadoop HDFS、Hadoop MapReduce, HBase、Hive 渐次诞生，早期Hadoop生态圈逐步形成。
开源生态圈活跃，并免费，但Hadoop对技术要求高，实时性稍差。
2. 商用大数据分析工具一体机数据库/数据仓库（费用很高）IBM PureData(Netezza), Oracle Exadata, SAP Hana等等。
数据仓库（费用较高）Teradata AsterData, EMC GreenPlum, HP Vertica 等等。
数据集市（费用一般）QlikView、 Tableau 、国内永洪科技Yonghong Data Ma尝伐佰和脂古拌汰饱咯rt 等等。
前端展现用于展现分析的前端开源工具有JasperSoft,Pentaho, Spagobi, Openi, Birt等等。
用于展现分析商用分析工具有Cognos,BO, Microsoft, Oracle,Microstrategy,QlikView、 Tableau 、国内永洪科技Yonghong Z-Suite等等。
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