文章摘要：最近幾年，在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)帶動下，各行各業(yè)企業(yè)越來越重視數(shù)據(jù)分析對業(yè)務(wù)決策的支撐和幫助。在商業(yè)實踐中，可視化是數(shù)據(jù)分析結(jié)果呈現(xiàn)的重要步驟和基礎(chǔ)部分。相對國內(nèi)，商業(yè)相對發(fā)達的國外，可視化技術(shù)和工具相當(dāng)成熟，很多都已經(jīng)做成開放應(yīng)用（比如可視化圖表庫，BI工具等等），并投入商用。國內(nèi)不少大公司、海龜團隊也致力于這一方面的工作，產(chǎn)生了一些不錯的產(chǎn)品和工具。

最近幾年，在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)帶動下，各行各業(yè)企業(yè)越來越重視數(shù)據(jù)分析對業(yè)務(wù)決策的支撐和幫助。在商業(yè)實踐中，可視化是數(shù)據(jù)分析結(jié)果呈現(xiàn)的重要步驟和基礎(chǔ)部分。相對國內(nèi)，商業(yè)相對發(fā)達的國外，可視化技術(shù)和工具相當(dāng)成熟，很多都已經(jīng)做成開放應(yīng)用（比如可視化圖表庫，BI工具等等），并投入商用。國內(nèi)不少大公司、海龜團隊也致力于這一方面的工作，產(chǎn)生了一些不錯的產(chǎn)品和工具。

1.Excel：是一個入門級工具，Excel是快速分析數(shù)據(jù)的理想工具，也能創(chuàng)建供內(nèi)部使用的數(shù)據(jù)圖。相信大多數(shù)人都接觸過Excel軟件，其中還有很多人會專門學(xué)習(xí)，excel中也自帶很多圖表功能，可以對數(shù)據(jù)進行可視化展現(xiàn)。

2. Google Chart API：目前只提供動態(tài)圖表工具。能夠在所有支持SVGCanvas和VML的瀏覽器中使用。

3. Tableau：商業(yè)分析必備的工具，功能和運行速度很強大，而且易于上手，做出來的圖表也十分美觀。而且Tableau還可以連接數(shù)據(jù)庫，進行數(shù)據(jù)處理，目前支持市面上幾乎所有的數(shù)據(jù)庫連接，當(dāng)然也支持本地文件直接輸入軟件。

4. Qlikview：Qlikview可能是Tableau最強的競爭對手。它被選為Gartner Magic Quadrant 2019的領(lǐng)導(dǎo)者，擁有康泰納仕、斯巴魯和全球零售銀行等客戶。

5. Microsoft PowerB：Microsoft Power BI界面帶給人一種熟悉感，使新用戶易于上手和使用。為了便于操作，Power BI提供了一個免費的基本版本，并且是開源的。

6. Gephi:Gephi是進行社交圖譜數(shù)據(jù)可視化分析的工具，不但能處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集并生成漂亮的可視化圖形，還能對數(shù)據(jù)進行清洗和分類。

7.Plotly:這是最豐富多彩的BI解決方案之一，巧妙地幫助用戶創(chuàng)建易于理解的交互式圖表。它的一些主要功能是：根據(jù)輸入定制的二維和三維圖表,集成面向分析的語言(如Python、R和Matlab),用戶api等。

8.NodeBox：NodeBox 是OS X上創(chuàng)建二維圖形和可視化的應(yīng)用程序。你需要了解Python程序，NodeBox與Processing類似，但是沒有Processing的互動功能。

9.Datawrapper：Datawrapper簡單、清晰和易于使用的界面，它的主要功能是：易于使用，不需要編碼或設(shè)計技能，快速交互生成圖表，打造不同的品牌風(fēng)格。

10. Processing：Processing 是數(shù)據(jù)可視化的招牌工具。你只需要編寫一些簡單的代碼，然后編譯成Java。

11.沃豐科技GaussMind知識圖譜基于深度學(xué)習(xí)的NLP算法，能幫助客戶完成上傳、標(biāo)注數(shù)據(jù)，自定義構(gòu)建模型訓(xùn)練，構(gòu)建可視化圖譜。

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