YPE htmlhtmlheadtitle data-vue-meta=true你IM电竞app下载应该知道的8个最佳数据可视化工具 - 哔哩哔哩

　　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.

　　数据可视化工具允许数据科学家更有效地交流他们的发现，这很重要，因为它允许他们与可能不熟悉数据科学概念的其他人分享他们的见解。

　　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。

　　Tableau是一种数据可视化工具，IM电竞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。

　　Tableau Desktop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。

　　学习 Tableau 需要时间和练习，但有大量资源可帮助您学习如何使用它。作为一名数据科学家，Tableau 必须成为您在日常任务中学习和使用的首要工具。

　　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。

　　它是在“拖放”可视化界面上开发的，允许用户轻松添加来自许多不同来源的数据，例如数据库或电子表格，而无需编写任何代码。这些特点也使它成为一个相对容易学习和掌握的工具。

　　Microsoft Power BI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。

　　此外，它还提供了一个最终用户平台来创建报告并与组织中的其他人分享见解。它充当所有业务用户都可以访问的所有业务数据的集中存储库。

　　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。

　　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。

　　Plotly是一种数据可视化工具，用于创建交互式图形、图表和地图。您还可以使用 Plotly 创建数据集的可视化，然后在社交媒体或博客上与您的读者分享该可视化的链接。

　　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。

　　Plotly 的界面易于使用，因此您可以在比以往更短的时间内创建漂亮的图表。此外，Plotly 具有一个大型的开源可视化类型库，允许您从各种绘图和地图中进行选择。

　　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。

　　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。

　　Microsoft Excel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。

　　Zoho Analytics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 Zoho Analytics，您可以：

　　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。