從數據中獲取信息的最佳方式之一，就是數據可視化。對于數據分析師來說，數據可視化既可以幫助提高分析效率，也能為報告錦上添花，是一項必不可少的技能。
做數據可視化，選對工具很重要。市場上數據可視化工具很多，好壞參差不齊，在體驗過N多款數據可視化工具后，我認為以下5款工具值得掌握！（文末可以拿）
Excel太強大了，在不同人手里，它可以是數據庫、可以是數據處理工具，甚至還可以是IDE。當然，我們也可以把Excel當成一款數據可視化工具。
用Excel，我們可以創建專業的數據透視表和基本的統計圖表。Excel最大的特點就是簡潔方便，它內置了較為全面的圖表樣式和豐富的設置選項，但操作邏輯都是極為簡便易懂的，幾乎不需要教程即可摸索掌握。
不過相比于后面介紹的工具，Excel只能算作一款數據可視化的入門級工具。一是因為它難以支撐大數據量的數據可視化，二是它內置的圖表在樣式、顏色、線條上都只能選默認的，更改自由度不夠。
當然，入門級不代表完全沒有優勢，就我而言，在數據量較小時Excel就是我的作圖首選。
FineReport可以理解為強化過的Excel報表，它雖然沒有Excel那么海納百川，但作為一款專業的報表工具，這款工具有三大亮點，專業、個性、簡單。
首先，FineReport提供了幾十種統計圖表，每類又包含了多種風格樣式，能輕松hold住各種可視化場景，支持超大數據量。而且這些圖表能支持豐富的交互動作，比如聯動、鉆取、縮放、排序等，不用來回翻大量的數據，一張報表全搞定，用戶體驗極佳！
總結一句話，Excel沒有的，它都有，Excel有的，它做得更好。
第二，FineReport提供了多種樣式選項讓用戶可自行調整，標題、標簽、圖例、背景、坐標軸......支持高度個性化！
最后一大亮點，就是FineReport是類Excel設計，用戶只要會用Excel就會用FineReport，而且零編碼，上手快，用戶只需拖拽就能設計出想要的圖表。下面這樣的可視化大屏小白都能做！
作為數據分析師，ESP三件套（Excel+SQL+Python）都是基本功。在Python數據分析相關的眾多第三方包中，可視化庫是非常強大的。這里簡單介紹2個基礎的可視化庫：
1、Matplotlib
Matplotlib是python中公認的數據可視化工具，通過Matplotlib，幾行代碼即可生成線圖、直方圖、功率譜、條形圖、錯誤圖、散點圖等，還可以用一些MATLAB函數來更改控制行樣式、字體屬性、軸屬性等。
2、Seaborn
Seaborn是基于matplotlib產生的一個模塊，專攻于統計可視化，可以和pandas進行無縫鏈接，使初學者更容易上手。相對于matplotlib，Seaborn語法更簡潔，兩者關系類似于numpy和pandas之間的關系。
Echarts是百度出品的一款基于Java實現的開源可視化庫，可以流暢運行在PC和移動設備上，兼容當前絕大部分瀏覽器，底層依賴輕量級的矢量圖形庫 ZRender，提供直觀，交互豐富，可高度個性化定制的數據可視化圖表。
Echarts支持在繪制完數據后再對其進行操作，這一特性可以讓用戶可以在圖表之間拖動一部分的數據并得到實時的反饋。
Echarts最值得稱道的是它極其豐富的圖表類型，除了常規的統計圖表，ECharts 還能提供自定義系列，只需傳入一個renderItem函數，就可以從數據映射到任何你想要的圖形，更棒的是這些都還能和已有的交互組件結合使用而不需要操心其它事情。
在數據分析中，基于地理數據的分析是常用到的。比如環境數據分析、物流中的OD分析、交通流量分析等等。在客戶分析中，也常會遇到客戶地址的熱力分析等需求。
高德地圖Map Lab就是一款免費好用的地圖分析工具，它支持CSV、Excel、DB數據以及其他api接口獲取數據，可繪制熱力圖、行政區填充熱力圖、3D熱力、3D柱形圖等各種圖形。
它支持自定義地圖樣式，用戶可通過改變背景顏色，到道路標識等創建個性化地圖， 還支持3D立體的熱力圖、蜂窩圖、3D柱形圖等等
好的可視化是會講故事的。數據可視化是數據分析和報告的重要工具，無論是報表工程師還是數據分析師，都要get這一技能，本文介紹的Excel、帆軟FineReport、Python、Echarts、高德地圖Map Lab五款數據可視化工具都比較好用而且各有專長，值得大家去嘗試。
看下面！
