9款好用的bi数据可视化工具

大数据、数据分析的兴起和火爆，也带动了数据可视化的普遍应用。提及数据分析和可视化的关系，就比如你为一堆散乱的拼图写了一份说明，告诉他这个数据是什么样子，表明什么。能够说，数据可视化虽然不是必不可少的，但倒是能够加快效率，为报告锦上添花的。

下面分享几款好用的数据可视化工具给你们，以做参考选择：

D3
D3（Data Driven Documents）是支持SVG渲染的另外一种Java库。可是D3可以提供大量线性图和条形图以外的复杂图表样式，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，他经过使用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知足在全部主流浏览器上使用的可能性，使你免于被其余类型架构所捆绑的苦恼，它能够将视觉效果很棒的组件和数据驱动方法结合在一块儿。

DataV
阿里出品的数据可视化解决方案，之因此推荐DataV这个后起之秀，彻底是由于淘宝双“11”活动中实时互动大屏幕太抢眼了。DataV支持多种数据源，尤为是和阿里系各类数据库完美衔接，若是你的数据自己就存在阿里云上，那选用DataV确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。

Echarts
一个纯java的数据可视化库，百度的产品，常应用于软件产品开发或者 系统的图表模块，图表种类多，动态可视化效果，开源免费。Echarts中主要仍是以图表为主，没有提供文本和表格方面的展示库，若是有相关需求还须要引入表格和文本方面的其余可视化库。

Flot
Flot是一个很棒的线图和条形图建立工具，能够运用于支持canvas的全部浏览器——意味着大多数主流浏览器。这是一个jQuery库，若是你已经熟悉jQuery，你就能够容易的对图像进行回调、风格和行为操做。 浮悬的优势是你能够访问大量的调用函数，这样就能够运行你本身的代码。设定一种风格，可让在用户悬停鼠标、点击、移开鼠标时展现不一样的效果。比起其余制图工具，浮悬给予你更多的灵活空间。浮悬提供的选项很少，但它能够很好地执行常见的功能。

Tableau
Tableau 是桌面系统中最简单的商业智能工具软件，Tableau 没有强迫用户编写自定义代码，新的控制台也可彻底自定义配置。在控制台上，不只可以监测信息，并且还提供完整的分析能力。Tableau控制台灵活，具备高度的动态性。

Tableau公司将数据运算与美观的图表完美地嫁接在一块儿。它的程序很容易上手，各公司能够用它将大量数据拖放到数字“画布”上，转眼间就能建立好各类图表。这一软件的理念是，界面上的数据越容易操控，公司对本身在所在业务领域里的所做所为究竟是正确仍是错误，就能了解得越透彻。

Power BI
Power BI 是一套商业分析工具，用于在组织中提供看法。可链接数百个数据源、简化数据准备并提供即席分析。生成美观的报表并进行发布，供组织在 Web 和移动设备上使用。每一个人均可建立个性化仪表板，获取针对其业务的全方位独特看法。在企业内实现扩展，内置管理和安全性。

Smartbi
Smartbi做为成熟的大数据分析平台，具有可复用、 动静结合独特的展现效果，使得数据可视化灵活强大，动静皆宜，为广大用户提供了无限的应用能力和想象空间。

除了支持使用Excel做为报表设计器，完美兼容Excel的配置项。支持Excel全部内置图形、背景图、条件格式等设计复杂的仪表盘样式，同时支持完整ECharts 图形库，支持各类各样的图形，包含瀑布图、关系图、雷达图、油量图、热力图、树图等几十种动态交互的图形，借助于地理信息技术，还打造了地图分析功能。

Processing
Processing 是用 Java 编程语言写的，而且 Java 语言也是在语言树中最接近 Processing 的。因此，若是您熟悉 C 或 Java 语言，Processing 将很容易学。Processing 并不包括 Java 语言的一些较为高级的特性，但这些特性中的不少特性均已集成到了 Processing。现在，围绕它已经造成了一个专门的社区，致力于构建各类库以供用这种语言和环境进行动画、可视化、网络编程以及不少其余的应用。

Processing 是一个很棒的进行数据可视化的环境，具备一个简单的接口、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。

Weka
Weka是一个能根据属性分类和集群大量数据的优秀工具，Weka不可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，它可以快速导入咱们的结构化数据，而后对数据属性作分类、聚类分析，帮助咱们理解数据。但他的可视化功能一样不逊色，选择界面中的visualization，你会马上明白：是它让你理解数据，而后你才让用户可视化数据。