写在前面的话：没有十全十美的工具，但是如果确立（可视化）目标，就能找到合适的工具去实现。

数据分析过程可以分为：确定目标数据、数据采集、数据清洗、数据存储、数据分析、结果可视化及结果支持和决策等步骤。

本文简单分为五大类，每一环节选取两个评价较好的工具，大家也可以将自己认为好的工具补充在评论区。

（都看到这里了，点赞+关注，好运爆爆爆~）

一款兼具数据收集与分析的工具，数据收集、联动、分析、可视化图表轻松拿捏

这是一款能够带你逃离Excel魔咒的在线数据收集分析与可视化展示工具，能够实现数据分析全流程的闭环，不过更偏向于数据收集分析。

这样一个数据看板，如果放在excel里面，做起来是很复杂的，但用简道云做可视化看板，就能轻松达到四两拨千斤的效果。

只需要选择图表类型、选择数据，简简单单，完全不用费力的去设置函数、条件。制作完成之后的可视化看板如下图：

图表颜色可自定义，图表位置可自由拖拽转换。以一组水果进销的数据为例：可选择不同的图表类型来帮助分析采购量、入库量、销售量。

透视表、明细表、指标图、各种图式类型按需随心选。个人、企业都适用。

一款以表单为基础，辅以简单数据计算并具备与终端用户沟通的产品

金数据是一款在线表单设计工具，主要致力于帮助企业完成日常数据的收集、分析和整理工作。

金数据的应用场景，基本可以概括为问卷调查、客户登记、意见反馈、活动报名、在线订单等等。

金数据更多关注的是日常工作中遇到的，和数据收集相关的小麻烦。

拿表单举例，金数据提供47种字段自由组合，用户可通过不同的字段的组合、搭配，搭建属于自己的业务表单。

数据分析届的元祖级存在，数据分析能力很抗打

Excel不仅仅只是一款单纯的表格类工具，它的数据分析能力也很抗打，如果你Excel精通的话，可以做出很多厉害的图表。

Excel数据透视表的应用重在挖掘隐藏的数据价值，轻松整合海量数据，拿数据透视表来举例：

【数据透视表】帮助我们把海量混杂的数据以一定规则呈现出来。同时借助【切片器】对数据、字段进行筛选，从而可以更直观、有效的助力数据分析。

还可以制作热力图、地图等多种形式的图表，制作教程看这里：

不过Excel制作图表对于小白来说还是有一定难度和门槛的，操作较为复杂而且也只适合数据量较小的分析工作，如果数据量太大，Excel用起来就没有那么顺手了。

集合网站、APP、小程序和线下零售统计，汇聚成全面的数据分析平台

自称为“全球领先的中文网站流量分析平台”，帮助企业收集网站访问数据，提供流量趋势、来源分析、转化跟踪、页面热力图、访问流等多种统计分析服务。

功能包括流量分析、来源分析、访问分析、转化分析、用户分析等，SEO人员可以通过统计工具了解到网站的数据，从而根据网站数据来制定优化策略。

所以如果你有做百度推广和竞价排名等需求，百度统计会是一个不错的选择

阿里云一款很不错的数据可视化应用搭建工具

DataV 是阿里云出品的拖拽式可视化工具，专精于业务数据与地理信息融合的大数据可视化。整体来说是一款很好的大屏的产品，就是部署价格比较高。

提供了丰富的模板与图形，支持多数据源，拖拉式布局，支持服务化服务方式和本地部署。通过丰富的组件库和模板库，以及智能化的辅助手段，极大的降低非专业开发人员的搭建门槛

新一代自助式大数据分析BI软件，中国自助式BI知名品牌

这是目前市面上应用最为广泛的自助式BI工具之一，类似于国外的Tableau等BI分析工具，但FineBI在协同配合，数据权限上，能更好的解决国内企业的情况。

除了提供图表分析之外，仪表板还可供用户进行灵活地数据图表布局分析，构建出数据图表思维逻辑，进而达到有效沟通或者数据汇报的目的。

在线图表制作软件，但更侧重于数据可视化功能

图表秀的可视化效果同样很优秀，可以制作很多精美的数据图表、数据分析报告。

提供弦图、玫瑰花图、等十多种可视化图表类型，还提供数据分析报告模板，相当贴心。

选择需要制作的模板，只需在模板基础上编辑文字、图表内容即可。

图表秀更侧重于数据可视化功能，提供丰富的图示，可以直接套用模板，实现数据可视化。

适用于运营、产品、营销等人员，如果需要结合数据进行联动分析等更多功能，依然推荐使用excel和简道云。

强大的在线设计工具和信息图表制作工具

可画是一个强大的在线设计工具和信息图表制作工具，可以创建各式各样的设计，即使没有任何设计功底也能轻松设计出好看的图表。

提供了丰富的设计模板，也可定制商务模板。但其主打的功能还是图片设计，包括新媒体用图、海报等等，图表制作则要弱一些。

百度出品的基于 JavaScript 的开源可视化图表库，专为大数据量可视化设计

百度出品可视化图表库，数据实时展现，它可以在二维平面上绘制出 20 万个点，功能强大。同时可供选择的图表类型也很多，基本可以满足大部分数据可视化的要求。

它是一个开源的数据可视化工具，需要使用者有代码基础，虽然有一定的门槛，但是在图表制作页室友代码框架的，只需要将对应的数据填入即可。

高性能跨平台图表库，可以做到一套代码编到 7 个平台

某种程度上来说，ucharts不及echarts那么强大，但是跨平台支持比较好。可以做到一套代码编到 7 个平台，并兼容主流开发环境，可供选择的格式也比较少。

ucharts也有不少不方便的地方。比如：横坐标的文字不支持换行，y轴的title没法改变位置，的标记点没法自定义大小等。同样需要一定的代码门槛。

以上~码字不易，且行且点赞！

DT(Data Technology)时代已经来临，使用BI工具代替手工统计分析数据，已经成为企业和政府快速致胜的武器。好的BI工具能有效的帮助企业提高分析效率、减少分析成本、提高数据价值、完善信息化水平。

新型的数据可视化产品层出不穷，基本上各种语言都有自己的可视化库，传统数据分析及BI软件也都扩展出一定的可视化功能，再加上专门的用于可视化的成品软件，我们的可选范围实在是太多了。那么，我们要选择的可视化工具，必须满足互联网爆发的大数据需求，必须快速的收集、筛选、分析、归纳、展现决策者所需要的信息，并根据新增的数据进行实时更新。

• 实时性：数据可视化工具必须适应大数据时代数据量的爆炸式增长需求，必须快速的收集分析数据、并对数据信息进行实时更新;
• 简单操作：数据可视化工具满足快速开发、易于操作的特性，能满足互联网时代信息多变的特点;
• 更丰富的展现：数据可视化工具需具有更丰富的展现方式，能充分满足数据展现的多维度要求;
• 多种数据集成支持方式：数据的来源不仅仅局限于数据库;很多数据可视化工具都支持团队协作数据、数据仓库、文本等多种方式，并能够通过互联网进行展现。

数据可视化主要通过编程和非编程两类工具实现。主流编程工具包括以下三种类型：从艺术的角度创作的数据可视化，比较典型的工具是 Processing，它是为艺术家提供的编程语言;从统计和数据处理的角度，既可以做数据分析，又可以做图形处理，如R，SAS;介于两者之间的工具，既要兼顾数据处理，又要兼顾展现效果，D3.js、Echarts都是很不错的选择，二者这种基于Java的数据可视化工具更适合在互联网上互动的展示数据。

入门级的意思是该工具是可视化工作者必须掌握的技能，难度不一定小、门槛也不一定低。相反，对于可视化大拿来说，这些工具依旧起到四两拨千斤的妙用。

别以为EXCEL只会处理表格，你可以把它当成数据库，也可以把它当成IDE，甚至可以把它当成数据可视化工具来使用。它可以创建专业的数据透视表和基本的统计图表，但由于默认设置了颜色、线条和风格，使其难以创建用于看上去“高大上”视觉效果。尽管如此，我仍然推荐你使用Excel。

亿信BI真正敏捷实用的商业智能分析平台，相信每一个接触到数据可视化的人都听说过亿信BI，亿信BI是一款数据可视化工具，可轻松实现中国式报表、dashboard仪表盘、统计图、地图分析、分析报告、多维分析等它不需要编程，而仅仅通过简单的拖拽操作即可完成惊艳的效果。对比Excel，它是专业应对数据可视化方案的利器，主要表现在数据可视化、聚焦/深挖、灵活分析、交互设计等功能。亿信BI是为数据而生，他洞悉数据的蛛丝马迹，发现数据的潜在价值，预测数据的发展趋势，他可以构建大型的总和数据分析平台，也可以作为小型的个性化的解决方案。亿信BI***的缺点在于它是商业软件，不过官方提供试用。

Google Charts是一个免费的开源js库，使用起来非常简单，只需要在标签中将src指向然后即可开始绘制。它支持HTML5/SVG，可以跨平台部署，并特意为兼容旧版本的IE采用了vml。

在新版google charts 发布之前，google有个类似的产品叫做Google Charts API，不同之处在于后者使用http请求的方式将参数提交到api，而后接口返回一张png图片。

Flot是一个很棒的线图和条形图创建工具，可以运用于支持canvas的所有浏览器——意味着大多数主流浏览器。这是一个jQuery库，如果你已经熟悉jQuery，你就可以容易的对图像进行回调、风格和行为操作。 浮悬的优点是你可以访问大量的调用函数，这样就可以运行你自己的代码。设定一种风格，可以让在用户悬停鼠标、点击、移开鼠标时展示不同的效果。比起其他制图工具，浮悬给予你更多的灵活空间。浮悬提供的选项不多，但它可以很好地执行常见的功能。

D3(Data Driven Documents)是支持SVG渲染的另一种Java库。但是D3能够提供大量线性图和条形图之外的复杂图表样式，例如Voronoi图、树形图、圆形集群和单词云等。D3.js是数据驱动文件(Data-Driven Documents)的缩写，他通过使用HTMLCSS和SVG来渲染精彩的图表和分析图。D3对网页标准的强调足以满足在所有主流浏览器上使用的可能性，使你免于被其他类型架构所捆绑的苦恼，它可以将视觉效果很棒的组件和数据驱动方法结合在一起。

Echarts百度出品的优秀产品之一，也是国内目前开源项目中少有的精品。一个纯 Java 的图表库，可以流畅的运行在 PC 和移动设备上，兼容当前绝大部分浏览器，底层依赖轻量级的 Canvas 类库 ZRender，提供直观，生动，可交互，可高度个性化定制的数据可视化图表。3.0版本中更是加入了更多丰富的交互功能以及更多的可视化效果，并且对移动端做了深度的优化。Echarts最令人心动的是它丰富的图表类型，以及极低的上手难度。

应用程序添加有交互性的图表。Highstock 是用纯 Java 编写的股票图表控件，可以开发股票走势或大数据量的时间轴图表，Highmaps 是一款基于 HTML5 的优秀地图组件。

R严格来说，R是一种数据分析语言，与matlab、GNU Octave并列。然而ggplot2的出现让R成功跻身于可视化工具的行列，作为R中强大的作图软件包，ggplot2牛在其自成一派的数据可视化理念。它将数据、数据相关绘图、数据无关绘图分离，并采用图层式的开发逻辑，且不拘泥于规则，各种图形要素可以自由组合。当熟悉了ggplot2的基本套路后，数据可视化工作将变得非常轻松而有条理。

DataV阿里出品的数据可视化解决方案，之所以推荐DataV这个后起之秀，完全是因为淘宝双“11”活动中实时互动大屏幕太抢眼了。DataV支持多种数据源，尤其是和阿里系各种数据库***衔接，如果你的数据本身就存在阿里云上，那选用DataV肯定是个省时省力的好办法。图表方面，DataV内置了丰富的图表模板，支持实时数据采集和解析。

库，它可以把数据可视化和GUI控件结合起来，按钮、下拉和滑块演变成更复杂的界面元素，使你扩展内容，同时改变输入参数和数据。交互速度超快，甚至在上百万或者更多数据下都很快。Crossfilter也是一种Java库，它可以在几乎不影响速度的前提下对数据创建过滤器，将过滤后的数据用于展示，且涉及有限维度，因此可以完成对海量数据集的筛选与加载。

Processing。如今，围绕它已经形成了一个专门的社区，致力于构建各种库以供用这种语言和环境进行动画、可视化、网络编程以及很多其他的应用。Processing 是一个很棒的进行数据可视化的环境，具有一个简单的接口、一个功能强大的语言以及一套丰富的用于数据以及应用程序导出的机制。

WekaWeka是一个能根据属性分类和集群大量数据的优秀工具，Weka不但是数据分析的强大工具，还能生成一些简单的图表。weka首先是一个数据挖掘的利器，它能够快速导入我们的结构化数据，然后对数据属性做分类、聚类分析，帮助我们理解数据。但他的可视化功能同样不逊色，选择界面中的visualization，你会立刻明白：是它让你理解数据，然后你才让用户可视化数据。