之前分享过我多次转行经历，每段经历里我的老板都会夸我的数据可视化能力！！☀️ 我做图📊真的有一套！效率快质量也高 📚所以这次整理了大家可以直接拿来做高级可视化图表的一些工具！一拖一拉就做好图表，超容易上手，快🐎住抄作业啦！ 👀 本文阅读索引： 制作高级图表的“作弊”神器 图2-5 怎么样快速找到适合呈现数据的图表类型 图6-7 —————— 🔴 桌面应用 ▪️Tableau：拖拽式制作可视化图表，创建高级的图表和报表看板 ▪️Power BI：Microsoft的可视化工具，与Excel和其他Microsoft工具集成良好 ▪️gephi：用于各种网络/系统的动态分层图的交互可视化 ▪️VOSviewer：用于可视化科学文献网络的强大工具，分析和呈现大规模文献数据 🟠 Web-based Platforms ▪️echarts ：免费的网页版数据可视化和报表工具 ▪️hiplot：另一个免费的可视化工具 🟡 编程库 ▪️Python： - matplotlib：基础绘图库，灵活，可用代码来自定义图表 - seaborn：基于matplotlib提供更多图表样式和简洁的API - pandas：用于数据处理，内置了一些绘图功能 - Plotly：提供交互式图表，支持多种编程语言 - Bokeh：用于创建交互式和现代化web图表 ▪️R： - ggplot2：学术常用的库，基于Grammar of Graphics - lattice：另一个强大的可视化包 🟢 企业级BI平台 ▪️SAP BusinessObjects：SAP的BI工具 ▪️Oracle BI：Oracle的BI工具 ▪️SAS Visual Analytics：SAS的BI工具 📚『总的来说』 选择哪个工具取决于业务需求、数据处理难度和预算 一般做数据科学分析如建模时，我们会倾向于使用Python或R的库；如果是商业分析相关的业务处理，我们会更喜欢使用Tableau或Power BI 信息说明：工具方面我整理了比较常用的几个，上图里图片来自各个工具的界面示例