可视化工具是 Visual Studio 调试器用户界面的组件。“可视化工具”可用来创建对话框或其他界面，以一种适合于 变量或对象 数据类型的方式来显示变量或对象。例如，HTML 可视化工具解释 HTML 字符串，并按照该字符串出现在浏览器窗口中时的样子显示结果； 位图可视化工具解释位图结构并显示该位图结构表示的图形。某些可视化工具允许您修改数据，还允许您查看数据.
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。
首先要明确数据分析是需要以自我需求为导向的，抛开目的推荐可视化工具都是刷流氓。
我们可以将他们分类为：
个人自助式分析：非编程式可视化，能够适合业务人员、运营人员等进行自我数据分析，不需要依赖IT人员，代表工具比如python、FineBI、Tableau等BI工具；
指标监控型报表：能够及时反映业务实际情况，给予数据分析支持进行预测分析、决策诊断等，主要工具是应用于企业级的报表平台，国内除了FineReport似乎也没有别的；
动态数据可视化：能够实现动态实时数据的更新与展示，除了时间序列数据，还有动态路径数据、实时轨迹数据等等，比较专业，代表工具为ECharts等；
好，基于这一假设，开始基于目的性推荐个人比较喜欢的数据可视化工具。
一、个人自助式分析
FineBI
简洁明了的数据分析工具，也是我个人最喜欢的可视化工具，优点是零代码可视化、可视化图表丰富，只需要拖拖拽拽就可以完成十分炫酷的可视化效果，拥有数据整合、可视化数据处理、探索性分析、数据挖掘、可视化分析报告等功能，更重要的是个人版免费。
主要优点是可以实现自助式分析，而且学习成本极低，几乎不需要太深奥的编程基础，比起很多国外的工具都比较易用上手，非常适合经常业务人员和运营人员。在综合性方面，FineBI的表现比较突出，不需要编程而且简单易做，能够实现平台展示，比较适合企业用户和个人用户，在数据可视化方面是一个不错的选择；
python
本来没想把python放进来的，毕竟python这种脚步语言学习起来是比较麻烦的，但是最终考虑还是python太强大了，数据分析可视化只是python的一小部分应用方向，如果你不想敲代码的话，建议忽略这一节。
其实利用Python 可视化数据并不是很麻烦，因为Python中有两个专用于可视化的库matplotlib和seaborn能让我们很容易的完成任务。
Tableau
Tableau是各大外企在用的数据分析类报表工具，个人感觉主打的是：人人都会用的数据分析工具，通过简单的图形化操作（类似Excel）就可以得出自己想要的分析结果。
原理是通过连接公司数据库基于一定的SQL语法建立基本数据集，对数据集进行分析。这对数据集的完整性有很高的要求。
二、指标监控型报表
finereport
可视化的一大应用就是数据报表，而FineReport可以自由编写整合所需要的报表字段进行报表输出，支持定时刷新和监控邮件提醒，是大部分互联网公司会用到的日常报表平台。
尤其是公司体系内经营报表，我们用的是商业报表工具，就是finereport。推荐他是因为有两个高效率的点：①可以完成从数据库取数（有整合数据功能）—设计报表模板—数据展示的过程。②类似excel做报表，一张模板配合参数查询可以代替几十张报表。
三、动态数据可视化
一个使用 JavaScript 实现的开源可视化库，底层依赖轻量级的矢量图形库 ZRender，提供直观，交互丰富，可高度个性化定制的数据可视化图表，它是由百度团队开源的。
在实际开发中使用的往往会要求从服务器端取数据进行动态显示，一般来说数据请求过程如下：
客户端通过ajax发送请求；
服务器端Servlet接收请求；
生成json数据并返回给客户端；
客户端接收数据后显示。
通常都是用Jsp+Servlet+Echarts来实现动态数据可视化的。
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