有哪些可視化數據分析工具推薦？

《圖表太丑怎麼破，ECharts神器帶你飛！》

一、前言

我用過的可視化的工具其實也不少：百度ECharts（算是神器，特別漂亮）、BDP個人版、gephi、RawGraph（在線拖曳）、power BI、tableau、HTML5 Word Cloud（在線詞雲生成網站）等等。

在本專欄或文集中，我曾多次使用ECharts繪製圖表、進行可視化，也漸漸積累了30多個實例，本文對此前用過的所有圖表進行整理並分享，以給想繪製精美圖表的人一點綿薄的幫助。其中全部實例已上傳ECharts3官網，如果覺得網頁上一個個代碼查看太麻煩，可以到公眾號「牛衣古柳」（Deserts-X）後台自取，全部代碼和原圖輕鬆到手，媽媽再也不用擔心你的圖丑破天際了，（逃）。

一隻「治癒」的貓（微博）

二、喵喵喵

2.1、bug/詞雲/韋恩圖

所有實例均是參考官網的作品實現的，本人對JavaScript此外無過多涉獵，若有不規範的地方，請批評性看待。實例中涉及動態交互的部分可能會有莫名其妙的地方，因為此前都是為了拿到靜態圖表，如果你也只是想拿個圖，那問題倒是不大。

詞雲不是ECharts繪製的，而是由下面的網站生成的，可選擇多個主題、配色、形狀等等。

在線詞雲生成網站：HTML5 Word Cloud（有點卡，布局也要多調試）

韋恩圖只能在ECharts2里運行成功，故沒有搬到ECharts3里：

2.2、JavaScript語法

「//」：可注釋掉一行代碼，類似python中的「#」；

「/*....*/」：可將中間多行、整塊的代碼注釋掉，類似python里的三引號（"""...."""）；

toolbox：工具欄。內置有導出圖片（saveAsImage），數據視圖（dataView），動態類型切換（magicType），數據區域縮放（brush），重置（restore）五個工具。均在圖表的右上角，導出圖片均添加了，其他不需要的可以用「//」注釋掉。

其他內容，可參考官網「配置項」詳細內容，新手可以對照簡單的圖表實例，一點點啃。

2.3、教程

慕課網視頻：《Echarts3.0入門基礎與實戰》

W3Cschool：《ECharts教程》

以上教程都沒怎麼完整看過，還是推薦新手簡單熟悉後，對照官網實例進行鑽研。其中ECharts有2.0版和3.0版：ECharts2 官網：實例、ECharts3 官網：實例。其中，官網實例里圖表很多，點開可能會卡，+10s 就好了......

三、實例

講了這一車的話，對於不明真相的讀者來說，可能最好奇的就是到底都有哪些圖表呢，到底能把自己丑爆的圖碾壓到什麼程度呢，以下有針對性的羅列下部分實例和對應的文章：

3.1、《爬取張佳瑋138w+知乎關注者：數據可視化》

3.1.1 金字塔圖

備註：張佳瑋138萬+知乎關注者的分布情況。

注意：設置series里的min和max為數據集的最小值和最大值。缺點是上幾層文字顯示不佳。

3.1.2 柱形圖和餅圖（組合圖）

備註：張佳瑋138萬+知乎關注者之100+關注者的性別情況。

注意：組合圖只需在series下面多加幾個「{...}」的數據集，然後移動到合適位置進行展示即可。本實例原本是ECharts2里的，局部修改後也搬到ECharts3里的。此外每個實例均可「切換主題」，改變配色方案。

3.1.3 分布地圖

備註：張佳瑋138萬+知乎關注者之1w+關注者國內分布情況。

注意：繪製時需要載入地圖腳本（/dep/echarts/map/js/china.js）。也需要將手頭的城市數據轉換成對應的經緯度。

3.1.4 南丁格爾玫瑰圖

備註：張佳瑋138萬+知乎關注者之Top20學校和行業情況。

注意：南丁格爾玫瑰圖有面積模式和半徑模式，具體區別有待專業人士指導，自己完全是那麼好看用的那個。

備註：張佳瑋138萬+知乎關注者之Top20公司和職業情況。

3.1.5 餅圖

備註：張佳瑋138萬+知乎關注者之認證信息。

注意：內圈和外圈數據要一致。外圈作為內圈的細分。

3.1.6 散點圖

備註：張佳瑋138萬+知乎關注者之優秀回答者貢獻情況。

3.2、《爬取老樹畫畫全部微博數據：三千詩與畫》

3.2.1 日曆熱圖（calendar heatmap）

備註：老樹畫畫歷年發布微博情況。

一年圖

3.2.2 散點圖

備註：老樹畫畫微博之評論、轉發與點贊情況。

注意：可與上面單組數據對照，看看兩組數據時對應的代碼異同之處。

3.3、《Gephi繪製微博轉發圖譜：以「@老婆孩子在天堂」為例》

3.3.1 柱形圖

備註：一則微博轉發數隨時間變化情況。

3.4、《我的簡書一月記：數據可視化》

3.4.1 氣泡圖

注意：此處的時間為時間戳，而非一般的小時、分鐘、秒數。氣泡大小代表點贊用戶自身的粉絲數。

注意：氣泡大小統一。

3.4.2 單軸氣泡圖

注意：20170828當天粉絲數猛然增長，單日漲粉170人次，同樣的獲贊數也增長了很多，於是復盤下前後三天的反饋信息，細分到每小時的情況。ECharts里還有事件流的圖表，或許更合適這類復盤，但了解的還不錯。

3.5、《簡書=雞湯？爬取今日看點數據：1916篇簡書熱門文章可視化》

3.5.1 柱形圖和玫瑰圖（組合圖）

注意：相同年份設置為同一顏色，顏色選擇很關鍵。

3.6、《爬取簡書26萬+用戶信息：數據可視化》

3.6.1 柱形圖和餅圖（組合圖）

注意：指定好各部分的顏色。否則容易混亂。

3.6.2 瀑布圖

注意：data里總數值和凈數值。前者從0開始。

3.6.3 金字塔圖和餅圖（組合圖）

3.7 《我的簡書兩月記：數據可視化》

3.7.1 瀑布圖

注意：同上的瀑布圖。

3.7.2 折線圖（一）

備註：簡書兩月記之粉絲數和獲贊數每日變化情況。

3.7.3 折線圖（二）

注意：折線和橫坐標沒對齊，bug。

3.7.4 折線圖（三）

備註：簡書兩月記之Top5 文章獲贊情況。

四、小結

以上所有實例均已上傳至ECharts3官網，如果覺得網頁上一個個代碼查看太麻煩，可以到公眾號「牛衣古柳」（Deserts-X）後台自取，全部代碼和原圖輕鬆到手，媽媽再也不用擔心你的圖丑破天際了（逃）。後台還綁定了許多數據和資源哦！快去看看吧！

用DataHunter吧

支持異構數據源整合：數據文件、主流資料庫、互聯網數據、業務系統數據都可以無縫連接。

實時數據展示：業務信息第一時間掌握，讓你愛上看數據。

探索式分析：聯動過濾，自由下鑽，讓你愛上玩數據！

感謝邀請！我用的可視化工具是百度的echarts。實際操作時會把資料庫中的數據轉化成json格式，將json傳給選定的echarts，最終形成自習習慣的可視化！