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我已经从事数据工作三年多，见过的大小数据可视化工具也很多。它们大概分为三类：美颜工具类、专业图表类、代码装逼类。下面会对这三类工具做详细介绍，也会有例子讲解各自的使用场景。29款供大家挑选~
1、美颜工具类
这类数据可视化工具的特点是：网页轻服务，轻巧易上手，高度风格化。
目前主流的工具包括但不限于：
使用目的：
如果你的目的是快速出一款信息长图用于传播、做一个好看的风格化图表放在ppt里、快速生成可分享的数据报告链接，但是你对自己的审美、配色、排版没有自信，那么这些工具是拯救你的神器。他们像美颜相机一样好用，让你的数据瞬间漂亮起来。
使用指南：
这类工具在功能上是异曲同工的，我以传播度比较广的inforgram为例。
一般来说，你登录后工具会提示你数据可视化使用场景以及海量模板：
你需要做的就是选择你需要的模板，编好故事，放入数据：
当然，好用的工具不会免费，一旦想要更多功能，inforgram就会问你要钱，比如地图功能：
可怜弱小又穷怎么办？不用急，上面还有一堆工具等着你翻牌子。隔壁的piktochart的地图功能就不要钱：
每款美颜类工具都有自己的小亮点，比如模板丰富，可做动画，支持3D等等，熟练掌握不同的工具，你就可以几十分钟做出别人要完成一两天的工作。这些小工具普遍非常容易上手，聪明的你每30分钟学会一个没问题。
2、专业图表类
这类图表工具的特点是：软件体量大，自由度中等，产出价值高。
目前主流的工具：
包括大家最熟悉的Excel、PowerBI、Tableau。
使用目的：
如果你的目的是使用专业的数据可视化，给从未接触过数据的人讲好故事，与他人协同合作，专业图表工具必不可少。
除了可视化，这类工具一般还注重数据库连接，数据分析处理以及数据挖掘，呈现的是一整套的商业数据分析逻辑。
使用指南：
以其中的最亮眼的工具Tableau为例，我们可以窥探这类工具的一般使用方法。
使用者可以连接数据库，进行数据处理：
tableau desktop支持市面上几乎所有主流非主流的数据库连接，也支持本地文件连接。
可以针对多个维度数据进行研究，选择最优表达形式，不用担心设计感欠缺带来的低效。
tableau的只能显示功能会为使用者推荐最合适的图表，提高效率，从细节上让使用者节省画图时间，而是把精力更集中在数据研究上。
可以把单一的图表串联成故事，讲述数据背后的秘密：
tableau拥有仪表板和故事的功能，方便使用者在众多数据结论中选择关键，串联成完整的数据故事。
初学者不用掌握太多专业图表类工具，Excel和Tableau是首选。Excel应用广泛，而Tableau操作友好，功能强大。学会这两个工具后，基本的商业数据分析技能已经合格，更多的则是需要业务经验。
3、代码装逼类
既然有专业软件，为什么数据可视化最后都往代码化发展？
答案是代码提高了数据工作者的装逼需求。这类工具的特点是让数据调参更自由，让数据处理量激增，让数据玩法更多样。
目前主流的工具：
JavaScript、Python、R是数据可视化的常用语言。他们各自都有非常丰富的可视化库：
使用目的：
如果你的目的是做一套自己设计的交互可视化图表，用模型模拟数据结果，处理大量数据或加载API完成可视化，学习一门编程语言必不可少。
使用指南：
以数据可视化界不得不学的echarts.js为例，它属于JavaScript的一个工具库,封装了包括基本图表、动态图表、创新图表、地图等多种类型的图表。
在echarts更新第四版后，更上线了基于webGL技术的echartsGL.js工具库，让3D图表不再是“丑图表”的代名词。
echarts作为入门级别的编程工具库，要求初学者掌握一定的JavaScript基础，但是不用精通。官网案例上带有编辑器和数据格式转换器，让初学者能摆脱装环境带来的初次阵痛，更集中在调参结果和数据格式处理上。
本工具是将表格数据转化成json格式的工具，echarts读取数据需要对应的json格式数据，该工具很好的解决了初学者不会使用代码转化数据格式的困惑。
很多时候你需要做的不是从零开始写代码，而是是看懂案例代码，学会结合demo进行可视化设计。在熟悉echarts之后，再上手其他js工具库就很快了。如果你本来就有python或R基础，学习新工具库也是这个道理。
4、究竟如何做酷炫的数据可视化？
做酷炫可视化是所有数据分析师每天遇到的挑战，通常一个工具是不够用的。我和我的所有分析师同事，都会在SQL、R、Python、Matlab、Excel、Tableau、ArcGIS、在线工具等等的工具上来回切换。其中有精通的，也有一般掌握的。
工具的作用在于创造孤立的可能性，而身为数据分析师的我们脑中需要快速呈现串联这些孤立工具的工作流，设计一个合适的可视化成果。
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