有哪些值得推荐的数据可视化工具？
市面上的数据可视化工具琳琅满目，各有千秋。要说哪个“最”值得推荐，其实很难一概而论，因为选择的关键，往往在于你的具体需求、技术背景以及想要达到的目标。但我可以和你聊聊几款在不同维度上都表现出色、备受业界认可的工具，希望能帮助你找到最适合你的那一个。
如果你是初学者，或者想要快速制作出专业级的图表，但又不想深入代码的世界，那么 Tableau 绝对是绕不开的名字。它就像一个超级友好的数据助手，你只需要拖拽字段，就能瞬间生成各种复杂的图表，比如桑基图、地图可视化、甚至动态的时间序列分析。它的交互性做得尤其出色，你可以轻松地在图表之间进行联动，深入探索数据的各个层面。想象一下，你有一堆销售数据，想要看看哪个地区的销售额最高，哪个产品卖得最好，同期对比又是如何？在 Tableau 里，你只需几次点击，就可以构建一个让你随时随地钻研数据的仪表板，无需任何编程知识，就能让数据说话。而且，它对地图可视化的支持也堪称一绝，如果你需要展示地理位置相关的数据，Tableau 会让你惊艳。
如果你是一位对技术有一定追求，并且希望在数据可视化方面拥有更多控制权和灵活性的用户，那么 Python 生态下的可视化库，比如 Matplotlib 和 Seaborn，会是你的绝佳选择。Matplotlib 是 Python 中最基础也最强大的绘图库，它几乎能让你实现任何你能想象到的图表类型，从简单的散点图到复杂的3D图形，一切尽在掌握。而 Seaborn，则是在 Matplotlib 的基础上，提供了更美观、更高级的统计图形，并且 API 设计得更加简洁易用。当你想要制作一套高度定制化、符合品牌调性，或者需要集成到复杂的机器学习流程中的可视化时，Python 的这些库就显得尤为珍贵。你甚至可以写一些脚本，自动化生成成千上万张图表，或者将可视化结果直接输出为高质量的图像文件，用于学术论文或者报告。虽然入门需要一点代码学习，但一旦掌握，其深度和广度是其他工具难以比拟的。
对于那些习惯了电子表格，并且需要处理相对简单、结构化数据，又希望快速生成报告的用户来说，Microsoft Excel 依然是一个不容忽视的选择。虽然它不像 Tableau 那样专业，也没有 Python 那样强大的自定义能力，但 Excel 在日常办公和基本数据分析中依然是“国民级”的工具。它内置了丰富的图表类型，操作直观，对于大多数常见的业务报表需求，比如柱状图、折线图、饼图等，都能轻松应对。而且，如果你对 VBA 比较熟悉，还可以通过编写宏来增强 Excel 的可视化能力，实现更复杂的自动化处理。它最大的优势在于其易得性和普及性，几乎每个电脑上都有，上手门槛极低。
如果你的工作涉及到需要将数据故事性地呈现给广大受众，例如新闻报道、市场分析报告等，并且希望以一种更具创意和互动性的方式来吸引观众，那么 Datawrapper 可能会让你眼前一亮。它专注于帮助记者、编辑和内容创作者快速创建响应式、美观的图表和地图，而且非常注重图表的清晰度和可读性。它不需要安装任何软件，直接在浏览器中操作，非常方便。它提供的图表样式简洁大方，并且能够很好地适应不同的屏幕尺寸，非常适合嵌入到网页中。更重要的是，它能够帮助你讲好数据故事，让原本枯燥的数据变得生动有趣，能够触动人心。
当然，还有像 Power BI 这样的商业智能工具，它在企业级数据分析和报告方面有着强大的实力，能够连接多种数据源，构建复杂的报表和仪表板，并且与微软的其他产品生态无缝集成。如果你身处一个大型企业，或者需要处理来自不同系统的大量数据，Power BI 会是你的得力助手。
总而言之，选择哪个数据可视化工具，就像选择一件合适的工具来完成一项特定的工作。Tableau 适合追求效率和美观的商业用户；Python 的可视化库适合追求深度控制和定制化的技术开发者；Excel 适合日常办公和基本数据展示；Datawrapper 适合内容创作者和需要讲述数据故事的用户。最好的方式是根据你当前遇到的问题和你的自身条件，去尝试和体验不同的工具，找到那个最能帮你释放数据潜力的“伙伴”。
网友意见
谢邀。
本答案提要：
1.plotly
2.R ggplot2
3.无需编程语言的工具（7个）
4.基于JavaScript实现的工具（8个）
5.基于其他语言的工具（5个）
6.地图数据可视化工具（7个）
7.金融（股票）数据可视化工具（2个）
8.时间轴数据可视化工具（2个）
9.函数与公式数据可视化工具（2个）
10.其他（3个）
共计37个工具，PS：先赞后收藏。。
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1.plotly：
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更多gallery链接：plotly
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2.R ggplot2：
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3.无需编程语言的工具：
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01. Tableau
Create and share data in real time with Tableau
02. Raw
Raw is an open web app with a simple interface
03. Infogram
Infogram enables you to create both charts and infographics online
04. ChartBlocks
ChartBlocks is another online chart builder
05. Visualize Free
Make visualizations for free!
06. Visual.ly
http://Visual.ly makes data visualisation as simple as can be
07. iCharts
iCharts can have interactive elements, and you can pull in data from Google Docs
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4.基于JavaScript实现的工具：
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01. Chart.js
Chart.js is perfectly suited to smaller projects
02. D3.js
You can render some amazing diagrams with D3
03. FusionCharts
A comprehensive JavaScript/HTML5 charting solution for your data visualization needs
04. JavaScript InfoVis Toolkit
JavaScript InfoVis Toolkit includes a handy modular structure
05. jQuery Visualize
jQuery Visualize Plugin is an open source charting plugin
06. ZingChart
ZingChart lets you create HTML5 Canvas charts and more
07. Flot
Create animated visualisations with this jQuery plugin
08. Gephi
Gephi in action. Coloured regions represent clusters of data that the system is guessing are similar
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5. 基于其他语言实现的工具:
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#PHP
01. jpGraph
01234567 (二维码自动识别)
jpGraph is a PHP-based data visualization tool
#JAVA
02. Processing
Processing provides a cross-platform environment for creating images, animations, and interactions
#Python
03. NodeBox
NodeBox is a quick, easy way for Python-savvy developers to create 2D visualisations
#R
04. R
A powerful free software environment for statistical computing and graphics, R is the most complex of the tools listed here
#Weka
05. Weka
A collection of machine-learning algorithms for data-mining tasks, Weka is a powerful way to explore data
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6. 地图数据可视化的工具：
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01. CartoDB
CartoDB provides an unparalleled way to combine maps and tabular data to create visualisations
02. InstantAtlas
InstantAtlas enables you to create highly engaging visualisations around map data
03. Polymaps
Aimed more at specialist data visualisers, the Polymaps library creates image and vector-tiled maps using SVG
04. OpenLayers
It isn't easy to master, but OpenLayers is arguably the most complete, robust mapping solution discussed here
05. Kartograph
Kartograph's projections breathe new life into our standard slippy maps
06. Exhibit
Exhibit makes data visualization a doddle
07. Modest Maps
Integrate and develop interactive maps within your site with this cool tool
08. Leaflet
Use OpenStreetMap data and integrate data visualisation in an HTML5/CSS3 wrapper
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7. 金融数据可视化的工具：
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01. Dygraphs
Help visitors explore dense data sets with JavaScript library Dygraphs
02. Highcharts
Highcharts has a huge range of options available
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8. 时间轴数据可视化工具：
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01. Timeline
Timeline creates beautiful interactive visualizations
02. Dipity
Dipity has free and premium versions to suit your needs
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9. 函数公式数据可视化工具
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01. WolframAlpha
Wolfram Alpha is excellent at creating charts
02. Tangle
Tangle creates complex interactive graphics. Pulling on any one of the knobs affects data throughout all of the linked charts. This creates a real-time feedback loop, enabling you to understand complex equations in a more intuitive way
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8. 其他：
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Making the ugly beautiful - that's Better World Flux
02. Google Charts
Google Charts has an excellent selection of tools available
03. Crossfilter
Crossfilter in action: by restricting the input range on any one chart, data is affected everywhere.
看了一圈回答，很多人提到Tableau、Power BI等老牌可视化工具，这些工具确实引领了可视化的风潮，有开疆拓土之功。
这次我要推荐两个个人用起来非常强大的工具，伙伴云和Dash。
伙伴云
一款专注云协作、零代码的可视化报表应用
最近看到一款可视化效果不错的云协作应用，叫作伙伴云，基于web体验比较好，像企微、飞书、app都能支持，适用企业从获客、成交、执行、交付到售后客服的全链路数字化场景，也很适合个人或者20人以下小团队进行协作，而且是免费的！！！
先看看效果图，再来介绍下伙伴云强大的可视化能力。
https://www.zhihu.com/video/1497617800852484096针对仪表板开发，伙伴云提供了20多种可视化图表，像一般可视化工具里的图表几乎都可以实现，比如漏斗图、条形图、饼图、地图等等，而且支持下钻、联动，非常适合小白操作。
而且它还配备了多种很实用的组件，比如表格、日历、流程、扫码等常用的场景。
我觉得可视化是一方面，伙伴云主要是做到了零代码搭建数据平台，提供数据探索、聚合、可视化等各种功能，还可以打通微信数据接口，有点像Echarts + Excel +Tableau + CRM的结合体。
说实话，对代码能力不强的同学来说伙伴云是个不错的效率工具，可以去试试看
Dash
还要提名一个有黑马潜质的可视化工具-Dash，在某些地方比Tableau、PowerBI更胜一筹。
Dash是一个基于web的Python工具包，所以你只需要会Python 就可以绘制图表、制作报告，无需js、css基础。
Dash 建立在 Plotly.js、React 和 Flask 之上，将现代 UI 元素（如下拉列表、滑块和图形）与 Python 相结合。
故而，它最重要的特点是完美集成Python数据科学生态，灵活而强大。
Dash是干什么的呢？
首先，它是一个可交互的可视化库，可以制作类型丰富的图表，包括统计图表、地图、三维动画等等，并集成到dashboard中。
它的UI设计也很符合商用场景，交互非常流畅，以气泡图为例：
其次，Dash还可用于自然语言处理、对象检测、预测分析等AI领域，这是传统BI工具不具备或不擅长的。比如下面的自动驾驶模拟：
对象识别：
还有图像处理：
Dash有哪些主要特点
1、完美交互
如下图，将下拉列表与 D3.js Plotly Graph 连接起来。当用户在下拉列表中选择一个值时，应用程序代码会动态地将数据从 Google Finance 导出到 Pandas DataFrame 中。这个应用程序仅用 43 行代码编写（查看源代码）
2、数据联动
Dash 应用程序代码是声明式和反应式的，这使得构建包含许多交互元素的复杂应用程序变得容易。下图是一个具有 5 个输入、3 个输出和交叉过滤的dashboard。
3、图表丰富
Dash 使用 Plotly.js 来绘制图表。支持超过 35 种图表类型，包括地图、三维模型等。
4、定制性强
Dash 不仅适用于仪表板，使用者可以自由控制应用程序的外观。下图一个 Dash 应用程序，它的样式看起来像一个 PDF 报告。
5、应用于各学科场景
dash拥有大量的开源组件，这些组件可以帮你做生物、物理、化学、机械、汽车等等各方面的分析。
比如说生物组件dash_bio,可以轻松地分析和可视化生物信息学数据，并在 Dash 应用程序中与它们交互。
图像处理组件dash_vtk，用于三维计算机图形学、图像处理和可视化。
6、AI应用开发
dash可以使用Python、R、Julia来编写程序，能很好的应用机器学习、深度学习等框架，进行AI应用开发
关于学习教程
dash的国内教程非常少，主要是以官方文档为主，而且是英文的，对初学者来说不那么友好。
我一个朋友写过一些dash的教程，还算比较全，大家可以看看。
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