有哪些可视化数据分析工具推荐？
干货预警，全文8888字，配图100 ，阅读预计10分钟。赶时间的朋友点赞▲收藏★关注❤，方便以后再看。数据可视化分析工具一般分为软件类 网页类，对于兼具数据分析 可视化呈现，推荐大家从Excel入手，再学习其他数据分析工具。这里给大家推荐四个适合新手入门的可视化工具，给大家安利了2款软件和2个网站工具，通过接触这4款工具，也能快速做到举一反三，迅速上手其他可视化工具。
工具1：Excel推荐Excel的理由有很多：01.普及率高、可定制；02.入门简单、自由操作度高；03.方便与PPT结合展示，工作场合最广泛。也建议日常要处理报表同学都是从Excel学起。有人会觉得Excel的可视化比较差，那是因为绝大多数同学不知道：主题配色、排版，装饰元素等等细节问题。下面就给大家看看Excel的作品：工具2：Power BIPower BI也是微软出品的可视化工具，原来是基于Excel的三大插件:Power Query、Power Pivot Power View组成。
它图表丰富、有第三方图表库，可在线分享报表。可视化作品如下：工具3：flourish网页网址：https://flourish.studio/这是一个国外的动态可视化网站，只需要导入数据，就可以实现一些超棒可视化效果，如下：如果简单的数据可视化，Excel的普及率、兼容性和在数据储存、数据分析、数据呈现都有着坚实的基础。
还有最重要的一条是，某些领导就是要看Excel文件。对于基础的可视化需求，Excel就足以实现了。太难的图表即使自己会做，还经常要跟领导/观众解释一番。最近整理了关于Excel数据可视化表达的知识点，并且做了相关案例演示和配套练习资料，在这里分享给大家。01.REPT函数02.条件格式03.迷你图4.地图可视化5.Excel图表二、Power BI可视化想要掌握可视化图表的制作，一定要先了解基本图表的制作方法，和每种图表的特点。
以下就是常用的25种系统图表。经过前面的5章节内容，终于来到了Power View报表制作的环节了。回顾一下Power View的界面控制图表主要是由三个因素决定的：元素/对象、主题/配色，排列对齐。三个因素决定的：元素/对象、主题/配色，排列对齐。1.元素对象图表来源可分为2大类：系统自带、APP市场下载。
根据图表展示性质，分为6大类图表：分别为比较、分布、趋势、占比等。如何选择图表类型如何选择图表类型一个图表组成的基本要素有以下：标题、图例、横坐标、纵坐标、数据标签、背景、边框。这里的图表跟Excel区别是，Excel能直接在图表里面删减。这里的颜色、格式设置，均有在图表设置区域完成。1.字段设置：控制横坐标、纵坐标的字段。
2.格式设置：控制图表元素是否显示，字体、颜色、样式等设置3.分析：添加辅助线，对比分析。主题设置主题设置可以批量更换整个Power BI的配色设置。有同学可能疑惑，Power BI的默认图表颜色是如何设置的，为什么是这种颜色？图表颜色和【视图】选项卡中主题颜色：颜色1~颜色8，对应下来的。当然PowerBI除了系统自定义的配色方案，还给我们提供了丰富的主题库参考，解决我们配色的烦恼。
自带配色主题库里面有很多良好配色，在【视图】选项卡下的【主题库】进入分享博客中就有很多良好的配色主题库，点击对应的作品，可下载主题。网址：https://community.powerbi.com/t5/Themes-Gallery/bd-p/ThemesGallery社区配色方案点击下载.json类型文件，就能下载主题库。
有哪些让人惊艳的数据可视化工具？
作为一名数据分析师，一提到数据可视化就会感到莫名兴奋，我认为数据可视化有两个非常重要的部分：一个是数据，一个是可视化。而我们最常见的问题就是一看已经有了数据，却不知道如何去可视化。市面上有相当多的可视化工具，绝对能够挑花你的眼，但这些大多是门槛比较高的工具，比如Gantti、Paper.js、Highchart.js等等，不得不说，它们在技术层面上确实做的很牛逼，也很成熟。
但是针对的使用人群也比较单一，就是程序员。个人觉得在大数据时代，数据的使用是会越来越普及的，现在的很多做数据类工具的公司都在企图让数据分析变成一件没门槛的事，只有大家都能轻松上手，才能真正实现数据价值最大化。所以站在这个角度上说，想给大家推荐几款人人可用，能够快速给数据赋能的可视化工具。数据可视化的目的？在推荐工具之前我们需要回答另外一个问题，你需要用这些数据可视化的工具来做什么，实现什么目的？也许你因为有一个完整的想法，已经通过事实验证了，需要用更直观易懂的方式来展现出来，从而讲述一个逻辑或者是一个故事；也许你是有大量的数据，你想怎么从这些数据中间发现，挖掘，并展现一些数据背后的知识或者洞察，发现等；也许你是有各种各样的数据，但是你不懂数据建模，编程，或者数据清洗，你需要一个易用的数据可视化工具实现通过拖拽就能完成数据的可视化，并且可以给出最合适的展示图形；也许还有其他的各种场景，但是所有数据可视化工具都有他核心服务的一个场景，漂亮，易用，简单，协作，智能，等等都是每一个数据可视化工具的父母给予他的一个标签，我们需要匹配相关的标签来做对应的推荐。
