工欲善其事，必先利其器。

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目前，数据科学家是最受欢迎的职业之一。这也是我们决定介绍最新的数据可视化工具的主要原因之一，每个数据科学家都可以使用这些工具来使他们的工作更加有效。

作为当今IT行业中最成熟的研究和实践领域之一，数据科学在近十年来一直备受关注。是的，没错! 它已被证明是多个行业垂直领域的一个福音。从顶级的方法论到市场分析，这项技术主要包括从数据中获得有价值的洞察力。

然后对这些获得的数据进行处理，由数据分析师进一步分析信息，找到模式，然后根据分析的信息预测用户行为。这就是数据可视化工具发挥作用的部分。

在这篇文章中，我们将讨论一些数据科学家需要尝试的最好的数据可视化工具，以使这个过程顺利进行，同时取得有价值的结果。

数据可视化基本上是将分析过的数据以可视化的形式呈现出来，即图表、图像。这些可视化使人类很容易通过视觉来理解分析的趋势。

当涉及到分析大数据集时，数据可视化是非常重要的。当数据科学家分析复杂的数据集时，他们也需要理解收集到的见解。数据可视化将使他们更容易通过图形和图表来理解。

如今，雇用安卓开发人员或iOS开发人员在一定程度上取决于他们使用的工具和技术的种类。至于世界各地的企业，使用这些工具可以帮助获得商业洞察力，并在竞争中保持领先。大多数顶级的iOS和Android移动应用开发公司都在使用这些工具来分析从移动应用中提取的数据集，以帮助企业发展和维护客户群。

以下是每个数据科学家在2020年必须使用的一些最佳数据可视化工具。

这是一个交互式数据可视化软件。这个工具用于行业内有效的数据分析和数据可视化。它有一个拖放界面，这个特点有助于它轻松和非常快速地执行任务。

该软件不强迫其用户编写代码。该软件与许多数据源兼容。该工具有点贵，但它是像亚马逊这样的顶级公司的最优先选择。Qlik view是tableau的最大竞争者，由于其独特的拖放功能，该工具被广泛使用。

Tableau的主要特点。

• Tableau被称为最简单的数据可视化的商业智能工具

• 数据科学家不需要在这个工具中编写自定义代码

• 该工具在数据混合的同时也是一种实时协作。

D3.js是一个Javascript库，用于在网络浏览器中产生交互式数据可视化。它是从事数据可视化工作的最有效的平台。该工具最初于2011年2月18日发布，并在8月成为官方工具。

它支持HTML、CSS和SVG。开发人员可以用创造性的图片和图形的形式来展示数据。它是一个非常灵活的平台，因为它允许创建不同的图形的变化。

D3的主要特点。

• 这个数据可视化工具提供强大的SVG操作能力

• D3集成了多种方法以及工具来处理数据

• 数据科学家可以毫不费力地将他们的数据映射到SVG属性上

QlikView是一个类似于tableau的软件，但在用于商业目的之前，你需要付费。它是一个商业智能平台，可以把数据变成有用的信息。

这个软件有助于改善数据的可视化过程。该工具是成熟的数据科学家分析大规模数据的首选。Qlik view在100多个国家使用，拥有一个非常强大的社区。

QlikView的主要特点。

• 该工具可与多种数据源整合，如EC2、Impala、HP Vertica等。

• 在进行数据分析时，它的速度非常快

• 这个数据可视化工具很容易部署，而且可以配置。

它是一套商业分析工具，可以简化数据，即时准备和分析。它是最受欢迎的工具，因为它可以很容易地与微软的工具整合，并且完全免费使用和下载。

该工具可用于移动和桌面版本。因此，如果一个企业使用微软的工具，这对他们来说是一个很大的好处。

微软Power BI的主要特点。

• 在多个数据中心生成交互式数据可视化

• 它在一个平台上提供企业数据分析以及自助服务

• 即使是非数据科学家也可以轻松创建机器学习模型

这个工具是非技术用户的福音，是最友好的可视化工具。要创建可视化，你需要有技术能力，如编码，但在这个应用程序中，你不需要有任何技术能力。

这个应用程序最适合那些想在数据可视化领域开始职业生涯的初学者使用。这个应用程序是对数据科学家最友好的应用程序。该工具被广泛用于媒体机构，在这些机构中，对通过统计和图表呈现一切的需求很高。该工具是最受欢迎的选择，因为它有一个简单和容易的界面。

Datawrapper的主要特点。

• 它为用户提供了嵌入代码，也提供了导出图表的功能

• 可选择一次性选择多种地图类型和图表

• 该工具的安装不需要高级的编码知识

接下来，我们在最佳数据可视化工具列表中的E Charts是一个企业级的图表数据可视化工具，它来自百度的专家团队。E Charts可以说是一个纯粹的Javascript图表库，可以在各种平台上流畅地运行，也可以与大多数浏览器兼容。

E Charts的主要特点。

• 具有多维度的数据分析

• 图表可用于所有尺寸的设备

• 它为快速构建基于网络的可视化提供了一个框架。

• 这些都是完全免费使用的

Plotly可以实现更复杂和更复杂的可视化。它为其与Python、Matlab和R等分析型编程语言的整合创造了一个途径。

它是在Javascript的开放性d3.Js可视化库的基础上构建的，但这个商业软件包（有潜在的非工业许可）除了对包括Salesforce在内的API的内置支持外，还增加了多层用户友好性和支持。

Plotly的主要特点。

• 它提供内置的权限和与SAML的整合

• 超级快速和简单的数据可视化工具的部署

• 为用户提供快速探索和原型设计的权限

Sisense提供了一个完整的分析解决方案。可视化能力提供了一个不复杂的拖放选项，可以轻松支持复杂的图形、图表和交互式可视化。

它允许在容易访问的存储库中积累记录，可以立即保存在仪表盘上。

然后，仪表盘可以在整个小组中共享，确保即使是不懂技术的人员也能发现他们所需要的问题的解决方案。

Sisense的主要特点。

• 为用户提供各种工具，以便在可视化环境中了解所收集的数据

• 你可以同时直接连接到多个数据源

• 通过这个工具，数据科学家可以把各种地图和图表绑在一起

FusionCharts是基于Javascript的制图。这个可视化工具已经确保自己成为市场上的领导者之一。

它可以产生90种独一无二的图表，并与大量的系统和框架集成，提供了显著的灵活性。

FusionCharts可以从头开始创建任何类型的可视化，这是它的独特功能之一。客户还可以从一些 "活 "的例子模板中进行选择。

FusionCharts的主要特点。

• 它提供信息丰富的工具提示来帮助用户

• 该工具确保用户能够理解不同的功能

• 你可以将不同数据点的值相互比较

与FusionCharts一样，这也需要商业用途的许可，尽管它可以作为试用版、非商业用途或非公共用途自由使用。

它的网站声称，世界上一百个最大的机构中有七十二个在使用它，当需要推出一个快速和灵活的解决方案时，通常会选择它，在投入使用之前，只需要进行专业的统计可视化培训即可。

HighCharts的主要特点。

• 数据可视化的工具为其用户提供了良好的兼容性

• HighCharts是最广泛使用的数据分析工具之一。

• 这个工具可以方便地将交互式图表添加到高级应用程序中。

在这篇文章中，我们遇到了一个伟大的记录可视化工具的列表。在选择工具之前，建议你花一些时间去探索各种潜在的选择。

通过宽松的试用版，向供应商要求演示，并将该工具与其最近的同等类型的竞争者的工具进行比较。将供应商提供的功能和定价计划与你的公司和任务需求相匹配。

此外，还有一些数据货币化工具，用于从大数据商业模式中获得商业洞察力。数据将在未来几年推动经济的发展。因此，企业正在使用不同的工具来分析大数据集，为其用户提供个性化的体验。

我们强烈建议每个人都应该学习Tableau软件，如果你们想成为一个真正的数据科学家，然后可以根据业务要求进一步改变。

参考文章：https://www.kdnuggets.com/2020/05/top-10-data-visualization-tools-every-data-scientist.html

《Python数据可视化》

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