讲述数据可视化的意义,数据可视化信息可视化( 二 ) _讲述

零代码工具1、tableau全球知的数据可视化工具，除了可视化图表制作，还带有数据处理、数据连接功能，是一个专业的数据分析工具，操作简单，图表设计也比较简洁，个性化程度高用。入门门槛低，一般的业务人员就能上手，缺点是免费版功能有限，收费版对于个人用户来说有点贵。2、FineBI和tableau类似的一款数据分析工具，国产的，图表制作方法和tableau基本差不多，也带有数据处理、数据链接功能，主打的是数据分析，可视化图表非常丰富，而且带有智能图表推荐功能。
如何实现可靠的数据可视化？

有一段时间疯狂的迷恋数据可视化。各种主流的图形库基本都用过，后来发现大同小异，封装好的东西灵活性比较差，基本上他想让你做啥，你才能做啥，也就是线图饼图柱状图这些乱七八糟的，把数据传一传，颜色定一定，字体之类的改一改。但自由度差很多。搞到最后想要升级的话必须得学习像d3这样的库。要实现可靠的数据可视化非常容易，你传数据，直接就生成图形了，除非你数字传错了，不然怎么可能不可靠呢。
这基本就是一个稍微懂点编程的人，学一个小时就能达到的。但这根本就不是掌握了数据可视化。之前看到有一些小朋友，连编程都不会，直接在echart网站里面改一些参数，然后把左侧的生成图形截个图，这能叫数据可视化吗？还不如好好学一学indesign ps ai 这些做图软件呢。好看的数据格式化还是要依赖这些作图软件，那做出来的效果绝对是不一样的。
哪个数据可视化工具比较好？

看了一下其他的回答，都是利用现有的可视化软件，这里以Python为例，介绍2个比较好用的可视化包—seaborn和pyecharts，简单易学、容易上手，绘制的图形漂亮、大方、整洁，感兴趣的朋友可以尝试一下，实验环境win10 python3.6 pycharm5.0，主要内容如下：1.seaborn：这是一个基于matplotlib的可视化包，是对matplotlib更高级的API封装，绘制的图形种类繁多，包括常见的折线图、柱状图、饼状图、箱型图、热力图等，所需的代码量更少，使用起来更方便，下面我简单介绍一下这个包的安装和使用：安装seaborn，这个直接在cmd窗口输入命令“pip install seaborn”就行，如下：安装成功后，我们就可以进行简单的测试了，代码如下，很简单：程序运行截图如下：更多示例的话，可以查看seaborn官网的教程，很丰富，也有详细代码注释和说明，值得学习一下：2.pyecharts：这个是echarts提供给python的一个接口，在前端的数据可视化中，可能会用到这个echarts包，借助pyecharts，我们不仅可以绘制出漂亮的柱状图、折线图等，还可以绘制3D图形、地图、雷达图、极坐标系图等，简单好用，非常值得学习，下面我简单介绍一下这个包的安装和使用：安装pyecharts，这个直接在cmd窗口输入命令“pip install pyecharts”就行，如下：安装成功后，我们就可以进行简单的测试了，代码如下，绘制了一个简单的柱状图：程序运行截图如下：更多示例的话，也可以查看官方的教程，介绍很详细，参数说明也很具体，值得一学：至此，这里就简单介绍了seaborn和pyecharts包的安装和使用。
数据可视化的趋势，是什么？
在这个信息爆炸的时代，借助图形化的手段，高效和清晰的交流信息是数据可视化的目的所在。大数据可视化是利用计算机图形学和图像处理技术，将数据转换为图形或图像在屏幕上显示出来，并进行各种交互处理的理论、方法和技术。大数据可视化是大数据产业链中的基础支撑产业，在大数据行业中，数据可视化起到的作用是更好的分享和传达数据信息，更多的服务于态势监控和综合决策，是技术和艺术充分结合的领域。