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如何用ppt制作一份可视化数据图表 哪个数据可视化工具比较好？

实习编辑 • 2023-11-21 05:01:42 • 用户投稿 • 阅读 3

哪个数据可视化工具比较好？

看了一下其他的回答，都是利用现有的可视化软件，这里以python为例，介绍2个比较好用的可视化包—seaborn和pyecharts，简单易学、容易上手，绘制的图形漂亮、大方、整洁，感兴趣的朋友可以尝试一下，实验环境win10python3.6pycharm5.0，主要内容如下：

：这是一个基于matplotlib的可视化包，是对matplotlib更高级的api封装，绘制的图形种类繁多，包括常见的折线图、柱状图、饼状图、箱型图、热力图等，所需的代码量更少，使用起来更方便，下面我简单介绍一下这个包的安装和使用：

安装seaborn，这个直接在cmd窗口输入命令“pipinstallseaborn”就行，如下：

如何用ppt制作一份可视化数据图表 哪个数据可视化工具比较好？

安装成功后，我们就可以进行简单的测试了，代码如下，很简单：

程序运行截图如下：

更多示例的话，可以查看seaborn官网的教程，很丰富，也有详细代码注释和说明，值得学习一下：

：这个是echarts提供给python的一个接口，在前端的数据可视化中，可能会用到这个echarts包，借助pyecharts，我们不仅可以绘制出漂亮的柱状图、折线图等，还可以绘制3d图形、地图、雷达图、极坐标系图等，简单好用，非常值得学习，下面我简单介绍一下这个包的安装和使用：

安装pyecharts，这个直接在cmd窗口输入命令“pipinstallpyecharts”就行，如下：

安装成功后，我们就可以进行简单的测试了，代码如下，绘制了一个简单的柱状图：

程序运行截图如下：

更多示例的话，也可以查看官方的教程，介绍很详细，参数说明也很具体，值得一学：

至此，这里就简单介绍了seaborn和pyecharts包的安装和使用。总的来说，这2个包使用起来非常方便，简单易学、容易上手，绘制的图形也很美观、漂亮，只要你有一点python基础，看看官方示例，很快就能掌握的，当然，你也可以使用可视化工具来完成，像jmp等，这里就是提供一种思路，感兴趣的朋友可以尝试一下，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧，也欢迎大家评论、留言。

如何将枯燥的大数据呈现为可视化的图和动画？

这个问题，其实涉及到一门庞大而又有趣的学科——数据可视化

关于数据可视化，做数据分析或者大数据的人估计都知道，最先想到的就是图表，把数据变成图表不就是可视化吗？

当然这样理解是绝对没有问题的，但是太狭隘、太局限

可视化的概念非常广泛，除了图表之外，凡是可以帮助用户理解数据的手段都可称为数据可视化

而怎么把枯燥的大数据进行可视化，远远不是做几张图那么简单

一个优秀的可视化一般需要满足三个条件：信、达、雅

所谓的信就是要保证数据的正确性；达即是要让用户轻松接收到数据信息，能够对数据进行有效的表达；而雅即是要保证可视化的美观；从重要程度上看，信gt达gt雅

想要做出完美的可视化，最最重要的就是要保证数据的准确性，在表达上要准确无误，不能带来一些歧义的地方。

比如说关键数据的缺失、指标与维度的谬误等等，这些因素都会导致我们的可视化失去了最本质的意义：反应数据的真实情况。

比如2014年巴西世界杯半决赛，东道主巴西对阵德国战车的全场数据统计，就是典型的关键信息缺失造成了“信”的误判

所谓的达，就是要让用户准确获取可视化所传递出的信息，而不能造成认识困难和信息接收障碍

这个问题经常是一些不注重可视化表达的人，做完数据分析就简单拉个图，也不管对方是否能看懂，这就是缺失了可视化的达

通常来说犯的毛病就是图表过于沉重、繁琐，图标选择不正确，不注重用户体验等等

比如地铁图，如果我们按照普通的可视化地图绘制方法，根据不同的距离方向进行绘制，地铁图就会出现这样的情况：

一些地铁站密集的地方都拥挤在了一起，不利于用户去获取地铁站的信息；

所以我们做地铁图一般都是将地铁站进行等距离、单方向处理，也就是这个样子：

最后一个要素是雅，通俗点说就是要做的好看，这个要素也有很多人会犯很多的误区，一方面是很多人觉得好看没什么用，另一方面则相反过度注重可视化的美观度。

首先我的观点，可视化的主要目的是为了让用户准确高效的获取信息，这才是可视化最关键的要素，美观程度只能是锦上添花，如果没有了前两个要素，过度注重美观也是没有任何意义的，皮之不存毛将焉附？

用什么能做到信达雅的可视化？制作可视化报告的方法有很多，最常见的excel就能做，不过excel的缺陷在于不能支持大数据量，数据量一大就卡

如果是代码大佬的话可以用python或者echarts做，可视化效果很惊艳

如果代码能力不是很强，又要处理大数据量数据的话，建议使用bi工具，比如tableau、finebi，拖拽式操作，上手很容易，可视化效果也比较惊艳

可视化数据图用户代码

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