目前国内数据可视化工具或产品很多，到底那个工具或者产品是最好的？看了很多数据可视化产品，总结下来分为几大类。

1. 数据可视化库类
2. 报表、BI类
3. 大屏投放类
4. 专业类（地图、科学计算、机器学习）

下面我将一一分别进行工具介绍：

一．数据可视化库类

Echarts

一个纯javascript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

评价：非常好的一个可视化库，图表种类多，可选的主题。Echarts中主要还是以图表为主，没有提供文本和表格方面的展现库，如果有相关需求还需要引入表格和文本方面的其他可视化库。

HighCharts

与echarts相似，同样是可视化库，不过是国外的产品，商用需要付费，文档详尽。

评价：同样是非常好的一个可视化库，图表种类多。但是同样需要进行二次开发，,没有提供文本和表格方面的展现库。而且因为商用付费，所以能选择echarts肯定不会选择highcharts。

AntV

Antv是蚂蚁金服出品的一套数据可视化语法，是国内第一个才用the gr****r of Graphics这套理论的可视化库。在提供可视化库同时也提供简单的数据归类分析能力。

评价：是一个优秀的可视化库，需要进行二次开发。因为采用的是the gr****r of Graphics 语法，和echarts相比各有千秋。

二．报表、BI类

百度图说

由echarts衍生出来的子产品，同样继承了echarts的特点，图表种类多，没有提供文本和表格方面的展现库。Echarts接受json格式的数据，百度图说把数据格式进行了封装，可以通过表格的形式组织数据。

评价：可以把表格数据转换成图表展现形式的工具，支持excel数据导入 ，适合做静态的BI报告。因为数据偏静态，没看到与数据库结合的部分，很难和第三方系统结合展现动态变化的数据，如日报表、月报表、周报表等。

FineReport

FineReport报表软件是一款纯Java编写的、集数据展示(报表)和数据录入(表单)功能于一身的企业级web报表工具，它“专业、简捷、灵活”的特点和**理念，仅需简单的拖拽操作便可以设计复杂的中国式报表，搭建数据决策分析系统。

评价：FineReport可以直连数据库，方便快捷的定制各种复杂表样，用来做出固定格式的周报、月报等。它的格式类似于excel界面，特色功能报表制作，报表权限分配，报表管理还有填报，支持多种数据库。

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，新的控制台也可完全自定义配置。在控制台上，不仅能够监测信息，而且还提供完整的分析能力。Tableau控制台灵活，具有高度的动态性。

评价：全球知名的BI工具，**6000元/年/人左右，但是国外产品不花钱不会为你做任何定制化改动，售后很有问题。

FineBI

FineBI与FineReport都是帆软的产品。首先FineReport作为一款报表工具，主要用于解决提升IT部门的常规/复杂报表开发效率问题；而FineBI是商业智能BI工具，在IT信息部门分类准备好数据业务包的前提下，给与数据，让业务人员或领导自行分析，满足即席数据分析需求，是分析型产品。

FineBI的使用感同Tableau类似，都主张可视化的探索性分析，有点像加强版的数据**表。上手简单，可视化库丰富。可以充当数据报表的门户，也可以充当各业务分析的平台。

评价：FineBI做到了自助式分析，图表类型丰富，数据分析功能较强大，钻取，筛选，分组等功能都有。但是对于普通没有IT基础的人来说，要想真正熟练地掌握finebi，还是有一定的难度的，需要花上几天，但是这个难度相比Excel的VBA学习还是低不少的。

Power BI

Power BI 是一套商业分析工具，用于在组织中提供见解。可连接数百个数据源、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。每个人都可创建个性化仪表板，获取针对其业务的全方位独特见解。在企业内实现扩展，内置管理和安全性。

评价：类似于excel的桌面bi工具，功能比excel更加强大。支持多种数据源。**便宜。但是只能作为单独的bi工具使用，没办法和现有的系统结合到一起。

三．可视化大屏类

阿里DataV

提供丰富的模板与图形，支持多数据源，拖拉式布局，支持服务化服务方式和本地部署。整体来说是一款很好的大屏的产品。

评价：产品不错，就是**服务版每年5100元/年，本地部署竟然要110万，每年续费也要37万。

FineReport

前文有介绍过，finereport是一个企业级的报表工具，同时也提供大屏的服务。通过布局、色彩、绑定数据等环节完成大屏的制作。拥有很多自助开发的可视化插件库。

评价：很优秀的软件，性价比高。学习方面，掌握FineReport的dashboard制作，应该也比较简单的。

五 .专业类（地图、科学计算、机器学习）

地图类

很多工具都能实现数据地图，比如echarts，finereport，tableau等。

R-ggplot2

ggplot2是R语言最流行的第三方扩展包，是RStudio首席科学家Hadley Wickh**读博期间的作品，是R相比其他语言一个独领**的特点。包名中“gg”是gr****r of graphics的简称，是一套优雅的绘图语法。主要用于机器学习绘图。

评价：机器学习、数学、科学计算领域专业的绘图语言。专业与技术要求都很高，不是专业搞机器学习或者科学计算的工程师，一般不会用到。

Python

Python是一门编成语言,其周边的绘图库也比较丰富比如pandas和**tplotlib ,pandas能够绘制线图、柱图、饼图、密度图、散点图等； **tplotlib主要是绘制数学函数相关的图如三角函数图、概率模型图等。

评价：机器学习、数学、科学计算领域专业的绘图语言。专业与技术要求都很高，不是专业搞机器学习或者科学计算的工程师，一般不会用到。

目前国内数据可视化工具或产品很多，到底那个工具或者产品是最好的？看了很多数据可视化产品，总结下来分为几大类。

1. 数据可视化库类
2. 报表、BI类
3. 大屏投放类
4. 专业类（地图、科学计算、机器学习）

下面我将一一分别进行工具介绍：

一．数据可视化库类

• Echarts

一个纯javascript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。

评价：非常好的一个可视化库，图表种类多，可选的主题。Echarts中主要还是以图表为主，没有提供文本和表格方面的展现库，如果有相关需求还需要引入表格和文本方面的其他可视化库。

• HighCharts

与echarts相似，同样是可视化库，不过是国外的产品，商用需要付费，文档详尽。

评价：同样是非常好的一个可视化库，图表种类多。但是同样需要进行二次开发，,没有提供文本和表格方面的展现库。而且因为商用付费，所以能选择echarts肯定不会选择highcharts。

• AntV

Antv是蚂蚁金服出品的一套数据可视化语法，是国内第一个才用the gr****r of Graphics这套理论的可视化库。在提供可视化库同时也提供简单的数据归类分析能力。

评价：是一个优秀的可视化库，需要进行二次开发。因为采用的是the gr****r of Graphics 语法，和echarts相比各有千秋。

二．报表、BI类

• 百度图说

由echarts衍生出来的子产品，同样继承了echarts的特点，图表种类多，没有提供文本和表格方面的展现库。Echarts接受json格式的数据，百度图说把数据格式进行了封装，可以通过表格的形式组织数据。

评价：可以把表格数据转换成图表展现形式的工具，支持excel数据导入 ，适合做静态的BI报告。因为数据偏静态，没看到与数据库结合的部分，很难和第三方系统结合展现动态变化的数据，如日报表、月报表、周报表等。

• FineReport

FineReport报表软件是一款纯Java编写的、集数据展示(报表)和数据录入(表单)功能于一身的企业级web报表工具，它“专业、简捷、灵活”的特点和**理念，仅需简单的拖拽操作便可以设计复杂的中国式报表，搭建数据决策分析系统。

评价：FineReport可以直连数据库，方便快捷的定制各种复杂表样，用来做出固定格式的周报、月报等。它的格式类似于excel界面，特色功能报表制作，报表权限分配，报表管理还有填报，支持多种数据库。

• 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，新的控制台也可完全自定义配置。在控制台上，不仅能够监测信息，而且还提供完整的分析能力。Tableau控制台灵活，具有高度的动态性。

评价：全球知名的BI工具，**6000元/年/人左右，但是国外产品不花钱不会为你做任何定制化改动，售后很有问题。

• FineBI

FineBI与FineReport都是帆软的产品。首先FineReport作为一款报表工具，主要用于解决提升IT部门的常规/复杂报表开发效率问题；而FineBI是商业智能BI工具，在IT信息部门分类准备好数据业务包的前提下，给与数据，让业务人员或领导自行分析，满足即席数据分析需求，是分析型产品。

FineBI的使用感同Tableau类似，都主张可视化的探索性分析，有点像加强版的数据**表。上手简单，可视化库丰富。可以充当数据报表的门户，也可以充当各业务分析的平台。

评价：FineBI做到了自助式分析，图表类型丰富，数据分析功能较强大，钻取，筛选，分组等功能都有。但是对于普通没有IT基础的人来说，要想真正熟练地掌握finebi，还是有一定的难度的，需要花上几天，但是这个难度相比Excel的VBA学习还是低不少的。

• Power BI

Power BI 是一套商业分析工具，用于在组织中提供见解。可连接数百个数据源、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。每个人都可创建个性化仪表板，获取针对其业务的全方位独特见解。在企业内实现扩展，内置管理和安全性。

评价：类似于excel的桌面bi工具，功能比excel更加强大。支持多种数据源。**便宜。但是只能作为单独的bi工具使用，没办法和现有的系统结合到一起。

三．可视化大屏类

• 阿里DataV

提供丰富的模板与图形，支持多数据源，拖拉式布局，支持服务化服务方式和本地部署。整体来说是一款很好的大屏的产品。

评价：产品不错，就是**服务版每年5100元/年，本地部署竟然要110万，每年续费也要37万。

• FineReport

前文有介绍过，finereport是一个企业级的报表工具，同时也提供大屏的服务。通过布局、色彩、绑定数据等环节完成大屏的制作。拥有很多自助开发的可视化插件库。

评价：很优秀的软件，性价比高。学习方面，掌握FineReport的dashboard制作，应该也比较简单的。

五 .专业类（地图、科学计算、机器学习）

• 地图类

很多工具都能实现数据地图，比如echarts，finereport，tableau等。

• R-ggplot2

ggplot2是R语言最流行的第三方扩展包，是RStudio首席科学家Hadley Wickh**读博期间的作品，是R相比其他语言一个独领**的特点。包名中“gg”是gr****r of graphics的简称，是一套优雅的绘图语法。主要用于机器学习绘图。

评价：机器学习、数学、科学计算领域专业的绘图语言。专业与技术要求都很高，不是专业搞机器学习或者科学计算的工程师，一般不会用到。

• Python

Python是一门编成语言,其周边的绘图库也比较丰富比如pandas和**tplotlib ,pandas能够绘制线图、柱图、饼图、密度图、散点图等； **tplotlib主要是绘制数学函数相关的图如三角函数图、概率模型图等。

评价：机器学习、数学、科学计算领域专业的绘图语言。专业与技术要求都很高，不是专业搞机器学习或者科学计算的工程师，一般不会用到。