数据可视化是将数据分析的结果以图形、表格等形式展示出来，这样能我们更加清晰、明了的理解分析结果、判断数据走势等，让没有进行过数据分析的人也能清楚的了解数据中所含有的规律、趋势等。下面小编将向大家介绍几种常用的数据可视化工具，分别是Excel、BI工具以及Python的库，一起来看看吧！
1、Excel
Excel是我们非常熟悉的办公软件，你可能不知道，Excel也能实现数据可视化，如果用法得当能做出非常酷炫的可视化效果，并且入手简单，适合初学者。PowerView和PowerMap是Excel里面比较高阶的数据可视化功能了，PowerMap其实就是我们说的三维地图，通过PowerView和PowerMap这两个区域，我们基本可以实现大部分的数据可视化内容了。下图是利用Excel绘制的2019年某超市产品每月销售额：
2、BI工具
BI（Business Intelligence）工具将数据分析人员从大量、简陋的数据图表分析中解放出来，采用商业智能报表工具实现美观清晰、模块化、动态更新的数据可视化展示，让管理层或决策者能够基于事实结果做决策。常见的BI工具有：PowerBI、Tableau、FineBI等，下面小编简单介绍一下PowerBI，帮助你更加方便的展示数据分析结果。
Power BI 是Microsoft公司自主研发发布的最新可视化工具，它结合了Power Query、Power Privot、Power View和Power Map等一系列工具的经验成果。最重要的是它可以将我们在Excel里的数据通过报表的形象呈现给用户，并且在Excel 2016和Office 365 Excel中都提供了Power BI插件。Power BI界面由报表编辑器、顶部导航栏和报表画布3个部分组成，通过这个3个部分我们可以轻松实现数据图、表的可视化展示。如下图所示：
3、Python库
Python在数据可视化方面有着独特的优势，越来越多的应用于数据分析，这得益于Python中丰富的数据分析库。Python中常用的数据分析相关的库有Numpy、Scipy、Pandas、Matplotlib、Seaborn，其中Numpy、Scipy主要负责科学计算，Pandas负责数据处理，Matplotlib、Seaborn负责数据可视化。比如说Matplotlib，它是一款非常流行的 Python 库，可以用来简单地创建数据可视化方案，我们可以通过它来画散点图、折线图、直方图、柱状图、箱形图等。
数据可视化是数据科学家工作中的重要组成部分，创建可视化方法确实有助于使事情变得更加清晰易懂，特别是对于大型、高维数据集。在项目结束时，以清晰、简洁和引人注目的方式展现最终结果是非常重要的，因为你的受众往往是非技术型客户，只有这样他们才可以理解。
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