根据《财富》商业洞察报告，2019 年的数据可视化市场估计为 88.5 亿美元。到 2027 年，市场价值预计将达到 192.0 亿美元，复合年增长率为 10.2%。

智能手机的普及、互联网使用的不断增长、机器学习的快速发展、云计算技术和物联网应用的不断增加，都在推动全球数据可视化市场的发展。

此外，对智能工厂的日益青睐以及可视化分析、信息可视化和科学可视化在大型和小型企业中的广泛应用也促进了数据可视化市场的增长。

什么是数据可视化？

数据可视化是以地理图、图表、火花线、信息图、热图或统计图的形式用图形表示数据的过程。

通过可视化元素呈现的数据易于理解和分析，能有效地从数据中提取可操作的见解。相关利益方可以利用这些发现做出更有效的实时决策。

数据可视化工具支持流数据、人工智能集成、可嵌入性、协作、交互式探索和自助服务功能，有助于数据的可视化呈现。

以下是 23 种一流的数据可视化工具，它们因其令人印象深刻的性能和可用性而获得了市场的认可。

什么是数据可视化工具？

最好的数据可视化工具包括 Google Charts、Tableau、Grafana、Chartist、FusionCharts、Datawrapper、Infogram 和 ChartBlocks 等。这些工具支持多种可视化风格，简单易用，能够处理大量数据。

数据的重要性与日俱增。对于任何组织来说，在做出关键决策时，你都能理解数据的重要性。出于同样的原因，数据可视化正在吸引人们的注意力。市场上出现了现代数据可视化工具和先进软件。数据可视化工具是一种用于将数据可视化的软件。每种工具的功能各不相同，但最基本的是，它们允许你输入数据集并以图形方式对其进行修改。大多数（但不是全部）工具都带有用于创建简单可视化的预置模板。

最佳数据可视化工具的共同点是什么？

市场上所有用于数据可视化的技术都有一些共同点。第一个优点是使用简单。你很可能会遇到两类软件：一类易于使用，另一类确实难以实现数据可视化。有些软件有很好的文档和教程，并且以用户友好的方式构建。而另一些软件，不管它们的其他品质如何，都在某些方面存在缺陷，因此被排除在 "最佳 "工具列表之外。您应该确保的一点是，软件能够在单一显示中处理大量数据和多种数据。

较好的软件还能生成各种图表、图形和地图。显然，市场上还有其他一些软件以不同的方式呈现事实。有些数据可视化工具专注于单一风格的图表或地图，并在这方面表现出色。这些工具也是目前 "最好 "的工具之一。最后是财务问题。虽然价格较高的工具本身并不意味着不合格，但必须在更大的支持、功能和整体价值方面证明其合理性。

想要了解本文介绍、或未介绍到的数据可视化产品，请咨询在线客服！

1、Tableau

Tableau 是一款非常受欢迎的数据可视化工具，主要原因有两个：它易于使用，功能强大。你可以将它连接到许多数据源，并创建各种图表和地图。Salesforce 拥有 Tableau，许多人和大公司都在广泛使用它。

Tableau 有不同的版本，如桌面版、服务器版和网络版，另外还有一些客户关系管理 (CRM) 软件。

Tableau 为 Teradata、SAP、My SQL、Amazon AWS 和 Hadoop 等高级数据库提供集成，可高效地从人工智能、机器学习和大数据应用所使用的不断变化的大型数据集中创建可视化和图形。

Tableau 的优点：

• 出色的可视化功能

• 易于使用

• 一流的性能

• 支持连接各种数据源

• 移动响应

• 拥有信息丰富的社区

Tableau 的缺点：

• 定价偏高

• 没有自动刷新和报告调度选项

2、Dundas BI

Dundas BI 通过交互式记分卡、地图、仪表和图表提供高度可定制的数据可视化，优化了临时多页报表的创建。通过为用户提供对可视化元素的完全控制，Dundas BI 简化了清理、检查、转换和建模大型数据集的复杂操作。

Dundas BI 的优点：

• 出色的灵活性

• 数据源和图表种类繁多

• 用于提取、显示和修改数据的各种内置功能

Dundas BI 的缺点：

• 没有预测分析选项

• 不支持 3D 图表

3、JupyteR

JupyteR 是一款基于网络的应用程序，是最受欢迎的数据可视化工具之一，用户可以利用它创建和共享包含可视化、方程式、叙述性文本和实时代码的文档。JupyteR 是数据清理和转换、统计建模、数值模拟、交互式计算和机器学习的理想工具。

JupyteR 的优点：

• 快速原型开发

• 直观吸引人的结果

• 便于分享数据见解

JupyteR 的缺点：

• 难以协作

• 有时代码审查变得复杂

4、Zoho Reports

Zoho Reports（又称 Zoho Analytics）是一款全面的数据可视化工具，它集成了商业智能和在线报表服务，可在几分钟内快速创建和共享大量报表。这款高级可视化工具还支持从主要数据库和应用程序导入大数据。

Zoho Reports 的优点：

• 轻松创建和修改报告

• 包含电子邮件日程安排和报告共享等实用功能

• 充足的数据空间

• 及时的客户支持。

Zoho Reports的缺点：

• 用户培训有待改进

• 当数据量较大时，仪表盘会变得混乱

5、谷歌图表（Google Charts）

谷歌图表是数据可视化市场的主要参与者之一，采用 SVG 和 HTML5 编码，以其制作图形和图像数据可视化的能力而闻名。谷歌图表提供缩放功能，并为用户提供无与伦比的跨平台兼容性，包括 iOS、Android，甚至早期版本的 Internet Explorer 浏览器。

谷歌图表的优点：

• 用户友好型平台

• 易于整合数据

• 具有视觉吸引力的数据图表

• 与谷歌产品兼容。

谷歌图表的缺点：

• 导出功能需要微调

• 工具演示不足

• 缺乏定制能力

• 可视化需要网络连接

6、Visual.ly

Visual.ly是市场上的数据可视化工具之一，因其令人印象深刻的分发网络而闻名，可展示项目成果。Visual.ly 聘请专门的创意团队提供数据可视化服务，简化了数据导入和外包流程，甚至可以将数据导入和外包给第三方。

Visual.ly 的优点：

• 一流的输出质量

• 轻松制作一流图形

• 多种链接机会

Visual.ly 的缺点：

• 嵌入选项少

• 只展示一个点，而非多个点

• 范围有限

7、RAW

RAW 又称 RawGraphs，可处理 TSV 文件或 CSV 文件等分隔数据。它是数据可视化和电子表格之间的纽带。RawGraphs 具有一系列非常规和常规布局，即使它是一个基于网络的应用程序，也能提供强大的数据安全性。

RAW 的优点：

• 界面简单

• 超快的视觉反馈

• 为排列、保存和读取用户数据提供了一个高级平台

• 易于使用的绘图功能

• 极佳的可视图形可读性

• 出色的可扩展性

RAW 的缺点：

• 不提供对数刻度

• 不直观

8、IBM Watson

这款高水准的数据可视化工具以 IBM 创始人托马斯-沃森（Thomas J. Watson）的名字命名，使用分析组件和人工智能从非结构化数据和结构化数据中发现洞察力和模式。利用 NLP（自然语言处理），IBM Watson 的智能自助可视化工具可引导用户完成整个洞察发现操作。

IBM Watson 的优点：

• NLP 功能

• 提供多种设备的可访问性

• 预测分析

• 自助服务仪表板

IBM Watson 的缺点：

• 客户支持有待改进

• 维护成本高

9、Sisense

Sisense 被誉为最灵活的数据可视化工具之一，用户可随时随地访问即时数据分析。这款同类最佳的可视化工具可识别关键数据模式并汇总统计数据，帮助决策者做出数据驱动型决策。

Sisense 的优点：

• 适用于涉及海量数据集的关键任务项目

• 可靠的界面

• 一流的客户支持

• 快速升级

• 无缝定制的灵活性

Sisense 的缺点：

• 开发和维护分析立方体可能具有挑战性

• 不支持时间格式

• 可视化版本有限

10、Plotly

Plotly 是一款开源数据可视化工具，可与 Matlab、Python 和 R 等以分析为中心的编程语言完全集成，从而实现复杂的可视化。Plotly 广泛用于协同工作、传播、修改、创建和共享交互式图形数据，支持内部安装和云部署。

Plotly 的优点：

• 允许在线编辑图表

• 高质量图像导出

• 高度互动的界面

• 服务器托管便于共享

Plotly 的缺点：

• 速度有时令人担忧

• 免费版本有多种限制

• 各种屏幕闪烁造成混乱和分心

11、数据包装器

Data Wrapper 是市场上为数不多的免费数据可视化工具之一。它之所以受到媒体企业的欢迎，是因为它具有快速创建图表和展示大数据图形统计数据的固有能力。Data Wrapper 界面简单直观，用户可以创建地图和图表，并轻松嵌入到报告中。

Data Wrapper 的优点：

• 无需安装即可创建图表

• 适合初学者

• 免费使用

Data Wrapper 的缺点：

• 制作像 Sankey 这样的复杂图表是个问题

• 安全性是个问题，因为它是一款开源工具

12、Highcharts

Highcharts 工具是流式大数据分析可视化的完美工具，已被 72 家世界百强企业采用。Highcharts 基于 Javascript API 运行，并与 jQuery 集成，支持跨浏览器功能，便于访问交互式可视化。

Highcharts 的优点：

• 最先进的定制选项

• 极具视觉吸引力的图形

• 多种图表布局

• 简单灵活

Highcharts 的缺点：

• 不适合小型企业

13、Fusioncharts

Fusioncharts 是最流行、应用最广泛的数据可视化工具之一。这款基于 Javascript 的顶级可视化工具提供 90 种不同的图表构建包，可与主要框架和平台集成，为用户提供了极大的灵活性。

Fusioncharts 的优点：

• 为特定实施定制

• 出色的服务台支持

• 活跃的社区

Fusioncharts 的缺点：

• 昂贵的数据可视化解决方案

• 设置复杂

• 界面陈旧

14、Power BI

Power BI 是微软易于使用的数据可视化工具，既可在内部安装，也可在云基础设施上部署。Power BI 是最完整的数据可视化工具之一，支持大量后端数据库，包括 Teradata、Salesforce、PostgreSQL、Oracle、Google Analytics、Github、Adobe Analytics、Azure、SQL Server 和 Excel。这款企业级工具可创建令人惊叹的可视化效果，并为快速决策提供实时见解。

Power BI 的优点：

• 无需专业技术支持

• 与现有应用程序轻松集成

• 个性化、丰富的仪表盘

• 高级安全性

• 无速度或内存限制

• 与微软产品兼容

Power BI 的缺点：

• 无法处理多种数据集

15、QlikView

作为数据可视化市场的主要参与者，Qlikview 为 100 个国家的 40,000 多家客户提供解决方案。Qlikview 的数据可视化工具除了能够加速、定制可视化外，还集成了一系列强大功能，包括分析、企业报告和商业智能功能。

QlikView 的优点：

• 友好的用户界面

• 吸引人的多彩可视化

• 免维护

• 经济高效的解决方案

QlikView 的缺点：

• 内存限制

• 客户支持差

• 不包括 "拖放 "功能

16、Infogram

Infogram 是当今互联网上最流行的软件程序之一。它是一款基于网络的工具，用于创建信息图表和可视化数据。它的主要目的是帮助所有用户快速、简单地创建有趣的交互式报告、信息图表和仪表盘，其中包含数据驱动的信息和迷人的图像。该解决方案可为客户提供 550 多张地图和 35 张图表、20 个现成的设计模板、大量图片和图标、拖放编辑器以及其他功能。即使是该行业的新手，也能很快学会如何使用该程序。

它有一个简单的编辑器，允许用户修改可视化效果的颜色和样式、添加公司徽标并调整显示选择。此外，用户还有权在可视化作品中使用超过一百万个图标、GIF 和照片。用户可以使用交互式图表添加连接，为网站带来流量，让受众可以使用 Infogram 标签检查数据。用户还可以开发和纳入互动和可共享的报告，并通过指标来衡量受众的互动情况。

17、ChartBlocks 

ChartBlocks 选择适当的数据段来创建图表，并管理整个导入过程。它几乎可以从任何来源导入信息。它增强了许多共享选项，可将图表设置在网站上并即时共享。它包含数百种自定义和设计选择，可影响图表的各个方面。向导功能可使用基本图表设计向导为图表选择适当的数据。ChartBlocks 的数据导入功能可从任何来源快速导入数据。它有助于从目标源导入适当的数据并创建图表。所有这些都在几分钟内完成。创建图表无需代码。

它可以在几分钟内创建图表，还可以使用图表设计器，选择数百种图表类型，并可根据需要进行调整。它还可以从几乎任何来源收集数据，并用于制作可视化图表。数据导入向导会指导你完成每个步骤。它可以轻松地将图表嵌入到您选择的任何网站中并进行发布。

内置的社交媒体分享工具也具有相同的分享功能。据了解，它可以直接与 Facebook 和 Twitter 连接。它还有一个功能，可以将图表导出为可编辑的矢量和图形。

18、D3.js

通过数据驱动文档，您可以使用任何浏览器将数据绑定到文档中的 DOM，从而可以在任何地方操作文档。数据转换包括选择节点并对其进行单独操作。您可以轻松更改节点属性、注册事件监听器、更改节点、更改 HTML 或文本内容，并通过处理数据函数（样式、属性和其他属性）访问文档的底层 DOM。您可以将操作（更新、添加和删除）与节点关联起来，以提高性能。您可以使用函数工厂以及其中包含的图形原语创建新函数。可以使用函数而不是常量来检索地理坐标。通过将数据绑定到文档，可以重复使用属性。

它使用 HTML、SVG 和 CSS 根据数据创建图形，例如根据数据在 HTML 中生成表格。利用动画过渡和高性能，你可以轻松地将数据可视化为条形图和图形，支持大量数据，并在三维环境中享受大量数据的动态交互和动画效果。

19、Chart.js

Chart.js 是一个开源的 JavaScript 图表工具包。它是一款数据可视化软件，可帮助您实现数据可视化。由于它是开源的，因此由整个社区共同维护。它支持八种不同类型的图表，包括饼形、线形和条形图。好消息是，所有这些图表都非常灵敏。你只需上传图表，该库就能确保图表的可读性。该库在 GitHub 上拥有 53.7k颗星，并拥有一个强大的生态系统，可为 Vue、React、Ember 和更多框架提供封装。该库在浏览器画布上绘制图表。它是一个独立项目，拥有众多社区贡献者。Chart.js 提供八种不同类型的图表：条形图、气泡图、散点图、折线图和极坐标图。

20、Grafana

Grafana 是一款免费开源的可视化和分析工具。它能让你查询、显示、提醒和检查存储在各处的指标、日志和跟踪。它包括将时间序列数据库（TSDB）数据转换成信息丰富的图表和可视化工具。

它还有一个 Graohana 云组件。它是一个 OpenSaaS 日志和度量平台，具有高可用性、快速和完全可控的特点。该程序提供您所喜爱的 Grafana 的所有功能，但 Grafana Labs 会为您托管和管理该程序。

Grafana Enterprise 是 Grafana 的商业版本，提供开源版本所不具备的功能。Grafana Corporate 包括企业数据源、复杂的身份验证选择、扩展的权限限制、全天候支持和核心团队培训。

21、Chartist.js

Chartist.js 是一款在线应用程序，可让您构建高度可定制的响应式图表，突出显示重要数据并构建一个或多个库。Chartist.js 可将给定数据封装到库中，以便在用户友好的框架中使用。Chartist.js 现在可用于在各种项目中创建库，包括 Chartist JSF（Java Server Faces Component）、node chartist（用于服务器端图表的 node 包）、ng-chartist.js（Angular 指令）、Table press Chartist（WordPress/ tablepress 扩展）、Ember - cli - chartist（Ember Addon）、react chartist（react 组件）等。

Chartist.js 兼容多种浏览器，因此用户使用起来非常方便，可以很容易地与任何浏览器配合使用。这些浏览器允许使用几种出色的功能，如通用浏览器支持、复杂的 CSS 动画、SVG 动画、多行标签、SMIL 和响应式选项覆盖。

为了提供可靠的信息，每个浏览器都希望具备这些关键特性。有了这些功能，Chartist.js 就能创建带有动画组件的图表，使它们既美观又易于阅读。

22、Sigma.js

Sigma 是一个用于绘制图形的 JavaScript 库。它使开发人员能够将网络探索纳入丰富的在线应用程序，并使在网站上发布网络变得简单。

Sigma.js 的布局非常出色。

它能让个人尽快跟进感兴趣的信息。

Sigma.js 的性能目前令人满意。

Sigma.js 的技术支持非常出色，而且非常乐于助人。

好软件必须试用。

23、Polymaps

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Polymaps 由 Stamen 和 SimpleGeo 合作开发，是一个免费的 JavaScript 库，可用于使用 SVG 的图像和矢量平铺地图。该库可在网络浏览器中创建交互式动态地图，还能快速显示数据集，并支持多种矢量数据（平铺）的可视化展示。Polymaps 支持来自 CloudMade、OpenStreetMap、Bing 和其他基于图像的网络地图供应商的制图。它可以加载各种比例的数据，并能很好地显示从国家级到地方级的信息。它使用可缩放矢量图形（SVG）显示信息，用户只需使用 CSS 规则即可创建数据设计。这也使用户无需学习新的脚本，因为他们可以使用已经习惯的脚本完成大部分工作。

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常见问题

1. 什么是数据可视化？

数据可视化是以电子地图、图表、火花线、信息图、热图或统计图表的形式解释数据的过程。这有助于使数据更易于消费和理解。

2. 最好的数据可视化工具有哪些？

一些非常好的数据可视化工具有 Google Charts、Tableau、Grafana、Chartist、FusionCharts、Datawrapper、Infogram 和 ChartBlocks 等。

3. 什么是数据可视化工具？

数据可视化工具是帮助将数据转化为可视化表示的程序。

4. 什么是数据可视化技巧？

数据可视化技巧包括了解受众、理解目标、为受众和数据集选择合适的图表、使用正确的布局、包括比较、使用数据讲述故事，以及使用合适的数据可视化工具。

5. 为什么要使用数据可视化？

原始形式的数据非常杂乱，难以理解和感知，这就是为什么需要对数据进行分类、组织并以可视化的方式呈现数据的原因。这就是数据可视化的用武之地。

6. 数据可视化有多重要？

数据可视化非常重要，因为数据已成为各行各业的重要组成部分。因此，从数据中学习对于企业的运营至关重要，而数据可视化可以帮助我们更好地理解数据。

7. 数据可视化有哪些类型？

最常见的数据可视化类型有散点图、条形图、热图、折线图、饼图、面积图、人字图和直方图。

8. Microsoft Excel 是数据可视化工具吗？

Microsoft Excel 不是一种可视化工具，但它是帮助分析数据集的强大工具。

9. 数据可视化工具应具备哪些功能？

使用哪种工具取决于您的需求。首先，您必须了解您希望数据显示什么，然后再选择一个能帮助您实现结果的工具。在考虑选择工具时，您还应考虑工具的易用性、灵活性、广泛的数据平台、成本等因素。