❶ 数据可视化工具有哪些,越炫酷越好,任务比较急在一个月之内需要完成,有知道的朋友给介绍一下呗。
数据分析之大数据可视化之初级篇--零编程工具
Tableau
Tableau 是一款企业级的大数据可视化工具。Tableau 可以让你轻松创建图形，表格和地图。 它不仅提供了PC桌面版，还提供了服务器解决方案，可以在线生成可视化报告。服务器解决方案可以提供了云托管服务。
Infogram
Infogram的最大优势在于，让可视化信息图表与实时大数据相链接。只须三个简单步骤，可以选择在众多图表，地图，甚至是视频可视化模板中进行选择，支持团队账号。
ChartBlocks
ChartBlocks是一个易于使用在线工具，它无需编码，便能从电子表格，数据库中构建可视化图表。整个过程可以在图表向导的指导下完成。图表是响应式的，并且可以和任何的屏幕尺寸及设备兼容。
Datawrapper
Datawrapper是一款专注于新闻和出版的可视化工具。 Datawrapper非常容易使用，不需要任何编程基础。你只需要上传你的数据，便能轻松地创建和发布图表，甚至是地图。Datawrapper提供了 众多的自定义布局及地图模板。
Plotly
Plotly帮助你在短短几分钟内，从简单的电子表格中开始创建漂亮的图表。如果希望为JavaScript和Python等编程语言提供一个API接口的 话，Plotly是一款非常人性化的工具。
RAW
RAW弥补了很多工具在电子表格和矢量图形(SVG)之间的缺失环节。你的大数据可以来自MicrosoftExcel中，谷歌文档或是一个简单的逗号分 隔的列表。它最厉害的功能是可以很容易地导出可视化结果，因为它和Adobe Illustrator，Sketch 和Inkscape是相容的。
Visual.ly
Visual.ly是一个可视化的内容服务。它提供专门的大数据可视化的服务。如果你想完 全外包可视化文件给第三方。你可以使用非常简化的在线流程：你只需描述你的项目，服务团队将在项目的整个持续时间内和你在一起。
Leaflet
Leafleft 基于Open Street Map数据，使用HTML5 / CSS3绘制互动式可视化图。可以使用他们的扩展插件库添加热点图(heatmaps)和动画标记。 Leaflet 是开源和只有33 KB大小。
Chartist.js
Chartist.js的开发社区一直致力于打败所有其他JavaScript图表库。它使用了Sass的个性化风格，它的SVG输出是响应式的。
N3-charts
N3-charts是一种基于AngularJS框架的工具。它建立在D3.js之上，帮助您创建简单的互动图表。 N3-charts是一种小型化的图表工具，不适用于大型项目。
Sigma JS
Sigma JS 是交互式可视化工具库。由于使用了WebGL技术，可以使用鼠标和触摸的方式来更新和变换图表，同时支持JSON和GEXF两种数据格式。这为它提供了大量的可用互动式插件。Sigma JS 专注于网页格式的网络图可视化，在大数据网络可视化中非常有用。
Polymaps
Polymaps是一款地图可视化一个JavaScript工具库。 Polymaps使用SVG实现从国家到街道一级地理数据的可视化。可以使用CSS格式来修改你的样式。它是创建heatmap热点图的最好的工具之一，创建的所有地图都可以变成动态图。
Processing.js
Processing.js是一个基于可视化编程语言的JavaScript库。作为一种面向Web的JavaScript 库，Processing.js是能够有效进行网页格式图表处理。这使得它成为了一种非常好交换式可视化工具。 Processing.js需要一个兼容HTML5的浏览器来实现这一功能。
❷ 前端用echarts实现表格形柱形图的有哪些
ECharts，缩写来自Enterprise Charts，商业级数据图表，一个纯Javascript的图表库，可以流畅的运行在PC和移动设备上，兼容当前绝大部分浏览器（IE6/7/8/9 /10/11，chrome，firefox，Safari等），底层依赖轻量级的Canvas类库ZRender，提供直观，生动，可交互，可高度个性 化定制的数据可视化图表。创新的拖拽重计算、数据视图、值域漫游等特性大大增强了用户体验，赋予了用户对数据进行挖掘、整合的能力。支持折线图（区域图）、柱状图（条状图）、散点图（气泡图）、K线图、饼图（环形图）、雷达图（填充雷达图）、和弦图、力导向布局图、地图、仪表 盘、漏斗图、事件河流图等12类图表，同时提供标题，详情气泡、图例、值域、数据区域、时间轴、工具箱等7个可交互组件，支持多图表、组件的联动和混搭展 现。模块化单文件引入(推荐)1新建一个echarts.html文件，为ECharts准备一个具备大小(宽高)的Dom，2新建script标签引入模块化单文件echarts.js，3新建script标签中为模块加载器配置echarts和所需图表的路径(相对路径为从当前页面链接到echarts.js)，4script标签内动态加载echarts和所需图表，回调函数中可以初始化图表并驱动图表的生成，5浏览器中打开ecarts.html，就可以看到以下效果，：END标签式单文件引入新建一个echarts.html文件，为ECharts准备一个具备大小(宽高)的Dom，新建script标签引入echart-all.js，新建script，使用全局变量echarts初始化图表并驱动图表的生成，浏览器中打开echarts.html，可以看到如下效果，
❸ 5个常用的大数据可视化分析工具
1、FineReport
FineReport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，只需要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。
2、Echarts
前面说过了，Echarts是一个开源免费的javascript数据可视化库，它让我们可以轻松地绘制专业的商业数据图表。
大家都知道去年春节以及近期央视大规划报道的网络大数据产品，如网络迁徙、网络司南、网络大数据预测等等，这些产品的数据可视化均是通过ECharts来实现的。
3、FineBI
FineBI是新一代自助大数据分析的商业智能产品，提供了从数据准备、自助数据处理、数据分析与挖掘、数据可视化于一体的完整解决方案，也是我比较推崇的可视化工具之一。
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透视表。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。
4、pyecharts
Echarts(下面会提到)是一个开源免费的javascript数据可视化库，它让我们可以轻松地绘制专业的商业数据图表。当Python遇上了Echarts，pyecharts便诞生了，它是由chenjiandongx等一群开发者维护的Echarts Python接口，让我们可以通过Python语言绘制出各种Echarts图表。
5、Bokeh
Bokeh是一款基于Python的交互式数据可视化工具，它提供了优雅简洁的方法来绘制各种各样的图形，可以高性能的可视化大型数据集以及流数据，帮助我们制作交互式图表、可视化仪表板等。