Python/R/GUI/BI类型常用数据可视化工具

什么是数据可视化工具？

数据可视化工具是指旨在可视化数据的所有形式的软件。它们处理数据输入，将其转换为用户可以根据自己的需求进行定制的视觉效果。

不同的工具可以包含不同的功能，但最基本的是，数据可视化工具提供输入数据集和可视化操作的功能。

以下是按照不同类型整理的数据可视化工具，包括Python、R、GUI、BI等。

Python 数据可视化工具

Matplotlib

Matplotlib 是一个综合库，也是Python中最常用的数据可视化工具之一，用于在 Python 中创建静态、动画和交互式可视化。它提供了构建块来创建许多不同类型数据集的丰富可视化效果，例如折线图、直方图、条形图和散点图。同时，Matplotlib还支持自定义颜色、样式、标签等绘图属性。都可以在 Matplotlib中用几行代码轻松创建。

Seaborn

Seaborn 是一个基于 matplotlib 的 Python 数据可视化库，与 pandas 数据结构紧密集成。专门用于绘制统计图表和信息图。它提供了更加美观、易于阅读的图表样式，适合直接用于展示和演示。Seaborn也支持自定义颜色、样式等属性，可以帮助用户更好地呈现数据。

Bokeh

Bokeh 是一个功能强大的 Python 包，matplotlib 和 Seaborn 主要关注静态可视化。相比之下，Bokeh的主要优势是交互式的数据可视化。它支持多种类型的图表，包括散点图、线图、柱状图、等高线图等。Bokeh的优势在于它可以直接在Web浏览器中展示图表，用户可以通过滚轮、拖拽等方式交互地探索数据，比如可以通过滑动条改变折线图的X轴范围，通过复选框切换散点图的数据源等。

Plotly

Plotly是一个非常著名且强大的交互式的、开源的、基于浏览器的Python图形库，它通过构建基于Web的可交互图表来展示信息，可创建多达数十种精美的图表和地图，包括 3D 图表、统计图形和 SVG 地图。还可以直接和R、Python、MATLAB等软件或者语言无缝对接。Plotly还提供了一个在线的可视化平台，可以将生成的图表保存至该平台，并进行分享。

R 数据可视化工具

Ggplot2

Ggplot2是一个 R软件包，提供了一种基于Wilkinson所述图形语法的图形系统，用于以声明方式创建图形。它基于图形语法，该语法侧重于遵循分层方法以结构化方式描述和构建可视化或图形。Ggplot2包的目标是提供一个全面的、基于语法的、连贯一致的图形生成系统，允许用户创建新颖的、有创新性的数据可视化图形。

Leaflet

Leaflet 是一个轻量级的开源 JavaScript 库，用于创建具有各种功能和插件的友好型交互式地图。同名的 R 包使得在 R 中创建这些类型的可视化成为可能。

GUI 数据可视化工具

RAWGraphs

RAWGraphs 是一个开源数据可视化框架，旨在让每个人都能轻松直观地表示复杂数据。RAWGraphs提供类型丰富的高质量图表，数据仅仅在浏览器端进行可视化操作，而无需编码，特别适用于数据保密性高的需求，数据图表的设计结果可以输出为多种图片格式，也可输出为.rawgraphs格式，便于随时随地导入进行数据图表更新与维护。

SovitChart

动图封面

SovitChart 是一个功能齐全的拖放式可视化工具，它为绘图提供了一个在线的可视化高级界面，基于Echarts研发，提供了丰富的模板与图形，支持多数据源、拖拉式布局，支持云端和本地部署。可用来制作可视化大屏界面、企业领导驾驶舱页面、仪表盘页面、图表式统计报表页面、大数据可视化页面及常用的可视化Web页面等。

Google Charts

Google Charts是一个纯基于JavaScript的图表库，旨在通过添加交互式图表功能来增强Web应用程序。Google Charts 提供了种类繁多的图表。例如，折线图、样条图、面积图、条形图、饼图等。它提供了相当广泛的交互式图形集合。虽然它不像其他基于 GUI 的数据可视化工具那样功能丰富，但 Google Charts 永远免费。

DataWrapper

Datawrapper 是一个基于 Web 的工具，帮助用户轻松创建交互式图表、地图或表格。该工具不需要任何代码或设计技能，为用户提供了一个可访问的界面来可视化数据集。

商业智能工具软件

Tableau

Tableau 是一款功能强大且广为人知的数据可视化分析工具，可一次分析来自多个来源的数据。该平台可以帮助用户将数据转化为视觉化、交互式的图表和仪表板，让数据分析更加直观、深入。无论是新手还是专业人士，都可以使用 Tableau 快速创建数据驱动的故事和见解，从而更加高效地发现商业机会、进行差异化竞争和提高管理效果。