小白殺手!視覺化必備的5個工具,工作4年才知道原來這麼好用

從資料中獲取資訊的最佳方式之一,就是資料視覺化。對於資料分析師來說,資料視覺化既可以幫助提高分析效率,也能為報告錦上添花,是一項必不可少的技能。

做資料視覺化,選對工具很重要。市場上資料視覺化工具很多,好壞參差不齊,在體驗過N多款資料視覺化工具後,我認為以下5款工具值得掌握!(文末可以拿)

一、Excel

Excel太強大了,在不同人手裡,它可以是資料庫、可以是資料處理工具,甚至還可以是IDE。當然,我們也可以把Excel當成一款資料視覺化工具。

用Excel,我們可以建立專業的資料透視表和基本的統計圖表。Excel最大的特點就是簡潔方便,它內建了較為全面的圖表樣式和豐富的設定選項,但操作邏輯都是極為簡便易懂的,幾乎不需要教程即可摸索掌握。

不過相比於後面介紹的工具,Excel只能算作一款資料視覺化的入門級工具。一是因為它難以支撐大資料量的資料視覺化,二是它內建的圖表在樣式、顏色、線條上都只能選預設的,更改自由度不夠。

當然,入門級不代表完全沒有優勢,就我而言,在資料量較小時Excel就是我的作圖首選。

二、Python

作為資料分析師,ESP三件套(Excel+SQL+Python)都是基本功。在Python資料分析相關的眾多第三方包中,視覺化庫是非常強大的。這裡簡單介紹2個基礎的視覺化庫:

1、Matplotlib

Matplotlib是python中公認的資料視覺化工具,透過Matplotlib,幾行程式碼即可生成線圖、直方圖、功率譜、條形圖、錯誤圖、散點圖等,還可以用一些MATLAB函式來更改控制行樣式、字型屬性、軸屬性等。

2、Seaborn

Seaborn是基於matplotlib產生的一個模組,專攻於統計視覺化,可以和pandas進行無縫連結,使初學者更容易上手。相對於matplotlib,Seaborn語法更簡潔,兩者關係類似於numpy和pandas之間的關係。

三、Echarts

Echarts是百度出品的一款基於Java實現的開源視覺化庫,可以流暢執行在PC和移動裝置上,相容當前絕大部分瀏覽器,底層依賴輕量級的向量圖形庫 ZRender,提供直觀,互動豐富,可高度個性化定製的資料視覺化圖表。

Echarts支援在繪製完資料後再對其進行操作,這一特性可以讓使用者可以在圖表之間拖動一部分的資料並得到實時的反饋。

Echarts最值得稱道的是它極其豐富的圖表型別,除了常規的統計圖表,ECharts 還能提供自定義系列,只需傳入一個renderItem函式,就可以從資料對映到任何你想要的圖形,更棒的是這些都還能和已有的互動元件結合使用而不需要操心其它事情

四、帆軟FineReport

FineReport可以理解為強化過的Excel報表,它雖然沒有Excel那麼海納百川,但作為一款專業的報表工具,這款工具有三大亮點,專業、個性、簡單。

首先,FineReport提供了幾十種統計圖表,每類又包含了多種風格樣式,能輕鬆hold住各種視覺化場景,支援超大資料量。而且這些圖表能支援豐富的互動動作,比如聯動、鑽取、縮放、排序等,不用來回翻大量的資料,一張報表全搞定,使用者體驗極佳!

總結一句話,Excel沒有的,它都有,Excel有的,它做得更好。

第二,FineReport提供了多種樣式選項讓使用者可自行調整,標題、標籤、圖例、背景、座標軸……支援高度個性化!

最後一大亮點,就是FineReport是類Excel設計,使用者只要會用Excel就會用FineReport,而且零編碼,上手快,使用者只需拖拽就能設計出想要的圖表。下面這樣的視覺化大屏小白都能做!

五、高德地圖Map Lab

在資料分析中,基於地理資料的分析是常用到的。比如環境資料分析、物流中的OD分析、交通流量分析等等。在客戶分析中,也常會遇到客戶地址的熱力分析等需求。

高德地圖Map Lab就是一款免費好用的地圖分析工具,它支援CSV、Excel、DB資料以及其他api介面獲取資料,可繪製熱力圖、行政區填充熱力圖、3D熱力、3D柱形圖等各種圖形。

它支援自定義地圖樣式,使用者可透過改變背景顏色,到道路標識等建立個性化地圖, 還支援3D立體的熱力圖、蜂窩圖、3D柱形圖等等

好的視覺化是會講故事的。資料視覺化是資料分析和報告的重要工具,無論是報表工程師還是資料分析師,都要get這一技能,本文介紹的Excel、Python、Echarts、帆軟FineReport、高德地圖Map Lab五款資料視覺化工具都比較好用而且各有專長,值得大家去嘗試。

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