你应该知道的8个最佳数据可视化工具

强大的数据可视化工具，使数据科学家能够更有效地传达他们的发现

数据科学家必须每天分析、解释和可视化大型数据集。这就是为什么拥有合适的数据可视化工具对他们来说很重要。

如果他们给他们的只是纸上的文字或没有任何上下文的充满数字的Excel电子表格，那么每天不与数据密切合作的人（例如经理或高管）可能很难掌握他们想说的内容.

在本文中，我们将介绍一些最适合数据科学家的数据可视化工具，以及它们如何有效地提高数据科学家的工作效率。以下是八种重要的数据可视化工具，可帮助数据科学家做出更明智的决策。

1.Tableau

Tableau是一种数据可视化工具，可用于创建交互式图形、图表和地图。它允许您连接到不同的数据源并在几分钟内创建可视化。

您还可以与他人共享您的工作并就项目进行协作。

TableauDesktop是原始产品。它用于创建可以在一个或多个网页上发布的静态可视化，但它不创建交互式地图。

2.QlikView

QlikView不仅仅是另一种数据可视化工具，它还是一个数据发现平台，通过加速分析、揭示新的业务洞察力和提高结果的准确性，使用户能够做出更快、更明智的决策。

它是一种直观的软件开发工具包，已在世界各地的组织中使用多年。它可以将各种数据源与彩色编码表、条形图、折线图、饼图和滑块的可视化相结合。

3.微软PowerBI

MicrosoftPowerBI是用于商业智能类型数据的数据可视化工具。它可以用于报告、自助分析和预测分析。

据微软称，有超过200K+的组织正在使用此工具来满足其商业智能需求。

除此之外，PowerBI还提供与其他SaaS产品的集成，如GoogleAnalytics、MailChimp、Office365等。

通过这种集成，创建的报告可以在组织内共享，因此对于寻求集中数据报告系统的组织来说，它是一个非常重要的工具。

4.Datawrapper

Datawrapper是一个在线数据可视化工具，可以在各种环境中使用。它非常易于使用，并且具有干净直观的用户界面。

Datawrapper允许用户通过上传数据文件直接在浏览器中创建图表和地图。Datawrapper中创建的图表和地图具有响应性，专为各种设备设计，因此读者可以在他们使用的任何设备上查看它们。

5.Plotly

在Plotly上制作的图表是交互式的，并且具有唯一的URL，因此您可以轻松共享它们。读者可以通过将鼠标悬停在数据点上并查看有关它们的信息来探索您是如何创建它们的。

读者还可以交互式地探索所有数据，而不是试图破译您的代码，这使其非常适合与您的观众共享交互式绘图和数据集。

6.Sisense

Sisense是一种数据可视化工具，可让您轻松地从数据中创建交互式可视化。使用Sisense，您可以快速轻松地创建内容丰富、信息丰富的仪表板，帮助您更好地了解数据。

它有一个非常强大但简单直观的界面，允许您将数据拖放到画布上，并通过点击几下鼠标创建可视化。

它还与MicrosoftExcel、BIRT、Pentaho、Qlikview和Tableau等多种BI工具完全集成。

Sisense利用专为大数据设计的多维内存技术。它还具有具有预测分析功能的嵌入式人工智能引擎，可让您轻松可视化数据趋势并发现数据中的隐藏模式。

7.Excel

MicrosoftExcel是一种数据可视化工具，具有简单的界面，因此使用起来并不困难。

在Excel中有许多不同的数据可视化方法。其中之一是使用散点图，散点图显示您想要比较的两个数据集之间的关系。您还可以查看不同变量如何相互关联，以确定它们是否相互关联。

许多数据分析师使用散点图来分析统计、科学、医学和经济数据，以用于市场研究或财务规划等目的。

8.Zoho分析

ZohoAnalytics是一种数据可视化和报告工具，可帮助您轻松创建自定义报告和仪表板。使用ZohoAnalytics，您可以：

通过拖放轻松快速创建自定义报告和仪表板。

通过交互式图表和图形深入了解您的数据。

只需单击几下，即可与同事或客户共享报告和仪表板。

结论：

在现代世界中，数据无处不在，品牌能够以有效的方式解码和传达他们的信息非常重要。

而对于数据科学家来说，学习和跟上所有最新的数据可视化工具至关重要，只有掌握了这门艺术，他们才能跟上大数据的步伐，以及快速发展的AI和ML领域。