好用的数据图表制作软件?

一、好用的数据图表制作软件?

如何制作有趣好看的数据可视化图表？现在越来越多的媒体小编利用漂亮的数据图表撰写新闻蹭热点，感觉用图表似乎更有说服力，也更能体现大数据的热潮。这些媒体小编都是选用什么软件、工具来展示的呀？最好是简单，快速上手的。

其实不管是新媒体小编，还是产品运营、数据运营、数据分析人员，还是为了做项目、做活动、做课题、写论文、做报表......多多少少都会使用数据可视化图表。

一、为什么要制作数据可视化图表

俗话说的好，“字不如表，表不如图”、“有图有真相，一图胜千言”......何况人是视觉动物，取悦了眼球，其他的就好说多了。而且平时工作中统计分析产品、用户画像、分析产品销售等数据时，都需要具备一定的数据可视化能力。另外，利用碎片化时间浏览今日头条、公众号上的文章时，也经常会看到含有“一图看懂某某信息”等图形图表的文章。它们都属于用数据可视化来传递信息。好的可视化能力，更加形象生动，能够使用户更快地理解所要表达的内容。

正式点来说，数据可视化就是将数据通过图表的方式传递出来，让用户能够快速、准确地理解所要表达的信息，从而提高沟通效率。

二、如何制作数据可视化图表

销售数据可视化图表

举个栗子：作为销售经理或销售骨干，老板需要对公司产品的销售数据进行统计分析，那么此时你应该优先考虑销售数据分析的方法，在此基础上制作出相应的有趣而好看的数据可视化图表，来让老板一目了然。比如结合产品实际，可以对销售额的构成、变化情况进行分析，也对销售的过程进行分析。

①对销售额进行分析

• 按时间维度
• 对销售额按月度汇总，制作柱状图，了解月度销售额变化情况
• 对销售额按季度汇总，制作环形图，了解销售额各季度占比
• 2021/2022 两年的月收入/季度收入对比，制作时间对比图，了解收入增长情况
• 各季度收入透视，使用数据透视图，对各季度的销售额可以方便地总览
• 按产品维度
• 两个产品销售额对比：可以根据产品的销售情况，及时调整研发和销售重点
• 按销售人员维度
• 2022 年销售人员业绩对比：使用条形图，查看本年销售人员的业绩对比，进行奖励
• 按付费类型
• 对某一个产品按照 新增购买/复购/一次性费用 等付费类型对成交金额进行分析，了解收入构成，并预测 2023 年营收

②对某一产品的销售过程进行分析

• 成单率分析
• 分析成单客户在意向客户中的占比，了解成单率，并制作环形图
• 按时间维度
• 对销售线索和成单数量按月度汇总，制作柱状图，了解销售线索和成单数量的变化情况

我们平时可以根据所想表达的目的、主题、可视化受众，来选择图表的关系（占比、比较、趋势等）、图表形式（饼图、柱形图、折线图等）。按照可视化图表的功能，主要可以分为五类。

趋势类图表

通过图表反映发展趋势，从而能够看清楚走向和大势，如随时间变化趋势。常见图表有柱形图、折线图、面积图等。

对比类图表

通过对比发现不同事物间的差异和差距，从而总结事物特征。常见图表有分组柱形图、分组折线图、分组条形图、分组面积图、分组完成度图、时间对比图、分面图等。

构成类图表

通过不同的面积大小、长短等反映事物的结构和组成，从而知道主次要、比例大小等。常见图表有饼图、圆环图、树状图、旭日图、瀑布图等。

分布类图表

通过图表反映事物的分布、占比情况，从而知道事物的分布特征、不同维度间的关系等。常见图表有散点图、直方图、气泡图、词云、热力图、雷达图、矩形树图等。

地图类图表

通过地图反映事物的地理位置分布情况、用户出行轨迹等。常见图表有世界地图、中国地图、气泡图、地理热力图、图片地图等。

三、选择合适的数据可视化图表工具

市面上的数据可视化图表工具非常多，例如WPS、Excel、SeaTable、SAS、Python、R、Echart，等等，当然还有很多专门的数据可视化工具，不再挨个列出。其中有些是需要有一定具备编程代码技术的人员才可以使用，比较适合开发人员、专业数据分析员、职业IT工作者等。

像 WPS表格、Excel、SeaTable 这类免费工具，并不是专门的数据可视化工具，但因为作为表格和信息管理工具的定位，功能比较全面，其中就包括数据可视化图表制作，而且很简单易用，基本通过点选、拖拽就可以快速制作完成，所以使用人群比较广泛，财务、人力、业务人员、数据分析员、学生等都可以使用。

其中，SeaTable 是新型的在线协同表格和信息管理工具，从技术底层来看，可以看做是智能电子表格和数据库的结合体。界面简洁、功能全面，在表格基础上，它还支持自定义工作流、应用搭建、数据分析等丰富的扩展功能，可以快速搭建出灵活的业务系统和软件应用。它在数据的记录、处理、可视化、协作共享、应用制作等方面，比 Excel 更简单易用。不管是做数据大屏仪表盘，还是日常处理分析数据，都可以一站式使用。

比如表格的数据类型更加丰富，插入列时就选择一个合适的类型，能方便且规范地记录和管理多类型信息。

比如在表上，可以根据需要增加多个表格视图，每个视图可以有不同的分组、过滤、排序等条件，这样就可以轻松实现对已有数据和新增数据的实时自动整理，方便随时快速切换查看不同角度的数据。单个视图还支持导出、打印、共享等操作。

比如在一个表格里，可以增加多个子表并跨表关联，通过“链接其他记录”和“链接公式”就可以实现跨表的查找引用、各种汇总、按筛选条件计算等。比 Excel 的 Vlookup更简单好用，不需要输入任何公式函数。

比如在数据处理和可视化方面，可以一键添加地图、图库、看板、时间线甘特图、日历等插件，也有 BI高级统计、页面设计、数据去重、SQL查询等插件。

其中，BI高级统计的图表类型比较丰富实用，也在不断增加中。选择图表后，无需编程代码，仅需简单点选，就可以基于所选择的视图数据快速完成统计并生成图表；图表随视图数据实时自动更新；点击图表可直接进去查看和编辑对应的统计记录；图表还可以导出为图片。

另外，SeaTable 的大数据管理功能，支持单个子表存储百万千万级数据，支持 SQL接口、高级统计，可以流畅地浏览、处理和可视化数据。

四、总结

市面上可供选择的数据可视化图表工具很多，但各有长处和短处，几乎没有一种数据可视化工具是完美的。小伙伴们可以多动手试一试，根据不同阶段、不同场景的需求结合起来使用。正如题主所要求的那样，简单、快速上手就是很好的工具。

五、数据可视化案例

二、哪种数据图表软件生成的图表比较漂亮的？

亿图图示专家的图表功能比较好用，可以轻松制作漂亮的图表，软件内置有丰富的模板可以使用，操作简单的，可以一键更改图表样式。

三、大量数据生成图表用什么软件？

Excel是最常用的数据处理和管理软件，但是，excel对大数据量的处理性能瓶颈还是非常明显的，十万、百万级的数据光打开就非常耗资源，别说处理了。过千万、过亿的数据量，那更不合适了。

做专业的事情需要使用专业的软件工具，处理大数据量生成图表的需求，可以使用专业的大数据分析处理软件：商业智能BI软件。

推荐一款支持大数据量、专业做图表可视化分析的软件：Wyn Enterprise.

丰富的数据可视化效果，让数据表达更直观

作为一款商业智能软件，Wyn Enterprise 的BI仪表板内置50多种自主研发的数据可视化效果，包括：条形图、柱状图、折线图、面积图、饼图、玫瑰图、旭日图、雷达图、散点图、气泡图、树形图、组合图、KPI指标卡、2D地图、3D地图、表格、透视表、迷你图等。

同时，完全开放的 可视化插件机制，可以将Echarts、D3.js、ChartJS、G2、3D模型等集成到仪表板中，满足任何可视化效果的需要。

Wyn Enterprise是葡萄城推出的商业智能软件，通过提供灵活的数据交互和探索分析能力、丰富的数据可视化能力和强大的API集成能力，全面满足行业应用软件的数据分析需求。Wyn Enterprise V5.0 新增智能数据建模和直连BI分析能力，支持更多国产数据源和大数据、数据仓库.产品易用性高，支持大数据量，通过拖拉拽即可快速完成可视化图表的创建。

自助式BI（也叫做自助式分析），是一种新的数据分析方式。让没有统计分析、数据挖掘、数据库 SQL 知识的业务人员，也可以通过丰富的数据交互和探索功能，发现数据背后的原因和价值，从而辅助业务决策的制定。自助式BI分析功能可以来自于独立的 BI 软件，也可以由行业应用软件直接提供。

Wyn Enterprise 嵌入式商业智能和报表软件，提供自助式BI分析功能，最终用户可以非常灵活的与数据交互，探索数据背后的原因并发掘更多价值，为决策制定提供有效的数据支撑。在仪表板设计和分析阶段，Wyn Enterprise 均提供图表联动、数据钻取、数据切片器、OLAP 等交互式分析功能，用户仅需通过极少的操作，便能找到最有价值的数据。

四、图表的数据特征？

第一、时间性

这是图表中不可获取的一个重要因素，几乎大部分的图表信息中都是会有一个时间节点，通过不同的时间区间来展示不同的情况信息，比如说很多的企业在做企业发展的年度报表或者一个周期内的数据分析的时候，就会以这种时间要素为参考，来进行展示各种数据信息。

第二、数量性

数量性的特征也是被称之为图表中最为重要的特性，几乎所有的图表都是会以数据为基础，即便是一些特殊的图形中没有直接的数据展示，我们也是可以通过图表的一些排列情况，来分析出相关的数据信息。对于大多数的图表来说，这种数据信息可以说是整个图表的核心部分，也是最重要的展示要素。

第三、多样性

这主要是指在我们的图表中，一般一个图表会有很多的组成要素，比如会有类别、会有数据会有占比等等很多的因素，这些因素越多，那么这样的图表战士的信息量也是会越大，看上去也会更加生动，很多人在制作图表的时候，都是尤为注重图表因素的多样性的展示，而关于这种图表的多样性，有的是直接展示，也有的是间接展示，需要人们去分析。

第四、空间性

这是由图标的一个特质所决定的，因为图表大多是以图形的形式展示，所以看上去会有一定的立体感，这也就是我们日常所说的空间性，这种空间性主要是让一个图表的可视性更强，也是让图表的功能得到最大限度的体现，而不同数据分析需求，也将选择不同的图表类别进行展示。

五、做大数据的电脑

大数据已经成为当今互联网时代的热门话题，无论是企业、政府还是个人，都在日益关注和运用大数据来获取更多的信息和洞察。要想充分发挥大数据的作用，拥有一台强大的做大数据的电脑至关重要。

为什么需要做大数据的电脑？

大数据处理需要高性能的计算机，通常普通的家用电脑难以胜任大数据处理的复杂和庞大计算量。做大数据的电脑拥有更强大的处理器和更大的内存，能够更高效地处理海量的数据。

大数据需要快速的存储和读取，传统硬盘的读写速度往往无法满足大数据处理的需求。做大数据的电脑往往采用固态硬盘或者高速硬盘阵列，以确保数据的快速存取。

大数据计算需要复杂的算法和模型，这就需要有足够的计算资源来支持。做大数据的电脑通常配备了高性能的显卡和并行计算能力，可以加速复杂算法的计算过程。

如何选择适合做大数据的电脑？

处理器：选择多核处理器和高主频的处理器，以提高计算效率。常见的选择包括英特尔的Core i7系列和AMD的Ryzen系列。

内存：大数据处理需要大量的内存来存储数据和中间计算结果，建议选择至少16GB甚至更多的内存容量。

存储：选择SSD固态硬盘或者高速硬盘阵列，以确保数据的快速存取速度。同时，建议选择容量较大的硬盘以应对大规模数据的存储需求。

显卡：对于机器学习等大数据应用，选择配备高性能显卡的电脑可以加速计算过程。NVIDIA的GeForce系列和Quadro系列显卡是常见的选择。

接口和扩展性：考虑选择拥有多个USB接口、网口以及扩展插槽的电脑，以方便连接外部设备和扩展计算能力。

做大数据的电脑的未来发展

人工智能和大数据处理的结合将进一步推动做大数据的电脑的发展。随着深度学习和神经网络等技术的不断发展，做大数据的电脑将更加智能化。

边缘计算和大数据处理的结合将成为未来的趋势。随着物联网和5G技术的发展，大量存储于边缘设备的数据需要被高效处理，这将对做大数据的电脑提出更高的要求。

量子计算和大数据处理的结合是未来的一个潜在方向。随着量子计算技术的逐步成熟，量子计算可能为大数据处理带来革命性的突破。

总结

做大数据的电脑在当今信息化时代扮演着至关重要的角色，它们不仅支撑着大型企业和科研机构的数据处理需求，也为个人提供了更多的数据分析和挖掘的可能性。未来，随着技术的不断进步和创新，做大数据的电脑将继续发挥着重要作用。

六、数据图表制作？

1、打开excel，可看到工作表数据，点击“插入”，选中要生成图表的数据，标题栏不用选。

2、点击“推荐的图表”，下拉找到适合的图表类型，点击“确定”。

3、点击图表标题进行修改，图表右侧有“图表元素”、“图表样式”、“图表筛选器”。

4、最后点击“图表元素”，下面有多种元素可选择，勾选“数据标签”即可。

七、python做大数据

随着信息时代的到来，大数据已经成为当今社会发展的重要驱动力之一。在处理大规模数据时，Python编程语言作为一种强大的工具，正逐渐成为大数据分析和处理的首选之一。

Python在大数据领域的应用

作为一种简洁清晰的编程语言，Python被广泛用于大数据分析、机器学习、人工智能等领域。它的易学性和丰富的库使得处理大规模数据变得更加高效。Python的应用领域包括但不限于数据清洗、数据可视化、数据建模等。在大数据处理中，Python的快速执行速度和更好的可读性使其成为众多数据科学家和分析师的首选。

Python在大数据处理中的优势

灵活性： Python是一种通用编程语言，可以与各种数据库进行集成，实现数据的灵活处理和分析。

强大的库支持： Python拥有丰富的第三方库，如NumPy、Pandas、Matplotlib等，这些库为大数据处理提供了丰富的工具和功能。

易学易用： Python的简洁语法和逻辑结构使得初学者能够快速上手，快速编写大数据处理程序。

大型社区支持： Python拥有庞大的开发者社区，用户可以方便地获取支持和解决问题。

Python与大数据分析的结合

Python与大数据分析的结合，既体现了Python语言的优势，也拓展了大数据分析的应用范围。无论是数据清洗、数据可视化还是数据建模，Python都能在大数据分析中发挥重要作用。通过Python对大数据进行挖掘和分析，可以更好地发现数据背后的规律和价值。

未来展望

随着大数据时代的到来，Python在大数据处理中的地位将不断巩固。随着技术的不断发展和进步，Python做大数据的应用将会更加多样化和深入化。未来，Python有望成为大数据分析领域的标配之一。

八、java做大数据

Java在大数据领域的应用

现代社会的大数据时代给各行各业带来了前所未有的挑战和机遇，而Java作为一种强大而灵活的编程语言，也在大数据领域展现出其独特的优势和应用价值。

Java做大数据的应用已经成为许多企业和开发团队的首选。其跨平台的特性使得Java成为一种具有广泛适用性的编程语言，能够在不同的操作系统上运行，为大数据处理提供了便利。同时，Java作为一种面向对象的编程语言，具有良好的可维护性和扩展性，适用于复杂的大数据处理任务。

Java在大数据处理中的优势

• **强大的生态系统**：Java拥有丰富的开发工具和框架，如Hadoop、Spark等，这些工具和框架为Java在大数据处理中提供了强大的支持。
• **高性能**：Java作为一种编译型语言，具有较高的运行效率，能够快速处理大规模数据，并实现高性能的大数据处理。
• **稳定可靠**：Java的强类型系统和异常处理机制使得程序更加稳定可靠，在大数据处理过程中能够有效减少错误。
• **多线程支持**：Java提供了强大的多线程支持，在大数据处理中能够充分利用多核处理器，实现并行计算，提高处理效率。

Java在大数据项目中的实际应用

Java做大数据的应用不仅仅停留在理论层面，实际上在许多大数据项目中，Java已经成为了核心的编程语言，为项目的成功实现发挥着重要作用。

例如，一个基于大数据分析的电商平台，需要实时监控用户行为并进行个性化推荐。Java作为后端核心语言，可以处理用户大量的操作数据，并通过Hadoop等工具进行数据分析，最终实现精准的推荐算法。

另外，一个金融风控系统也是一个典型的大数据项目，Java在这样的项目中可以用于处理大量的交易数据，进行风险评估和实时监控，保障系统的安全稳定。

未来Java在大数据领域的发展趋势

随着大数据技术的不断发展和深入应用，Java在大数据领域的应用也将不断拓展和创新。未来，我们可以期待以下几个方面的发展趋势：

• **高性能计算**：Java将继续优化其虚拟机和运行时环境，提高在大数据处理中的性能表现，实现更高效的大数据计算。
• **机器学习整合**：Java与机器学习技术的整合将进一步加深，使得Java在大数据分析和预测方面展现出更大的潜力。
• **实时处理**：Java在实时数据处理方面的能力将进一步增强，支持更多实时数据分析和应用场景。
• **安全与隐私**：Java在大数据安全和隐私保护方面将继续加强，保障大数据处理过程中的数据安全。

总的来说，随着大数据技术的不断演进和Java作为一种强大的编程语言的持续发展，**Java做大数据**的应用将会更加广泛和深入，为各行业带来更多创新和发展机遇。

九、如何选择适合你的数据图表软件？

统计工具的重要性

在当今信息爆炸的时代，越来越多的组织和个人需要对大量数据进行分析和可视化呈现。数据图表软件成为了帮助人们理解和传达复杂数据的重要工具。无论是商务报告、市场研究，还是学术研究和公共政策制定，好的数据图表软件能够提供直观且易于理解的数据展示，帮助用户快速获得洞见和决策支持。

选择适合你的数据图表软件

面对市场上众多的数据图表软件产品，如何选择适合自己的工具呢？以下是一些考虑因素：

1. 功能：不同的数据图表软件提供不同的功能，一些基本的功能包括：图表类型多样化、数据源集成、数据导入导出等。在选择软件时，要根据自己的需求考虑是否需要特定的功能。
2. 易用性：一个好的数据图表软件应该易于上手，无论是专业人士还是初学者都能够快速上手使用。界面简洁明了，操作流畅自然的软件往往更受用户欢迎。
3. 兼容性：考虑到数据的来源和输出形式，选择一个与常用文件格式兼容的软件是很重要的。此外，一些数据图表软件还能够与其他常用软件进行集成，提供更多的便利和灵活性。
4. 性能：处理大量数据和复杂图表需要强大的计算和渲染能力。选择一款具备良好性能的数据图表软件能够提高工作效率，缩短数据处理和制作图表的时间。
5. 价格：不同的数据图表软件具有不同的价格模型。一些软件提供免费版本，但功能受限；而另一些软件则采用订阅制的付费模式。在选择软件时，要根据自己的预算和需求进行权衡。

常见的数据图表软件

根据上述考虑因素，以下是一些常见的数据图表软件供参考：

• Excel - 作为最常见的办公软件之一，Excel提供了丰富的数据处理和图表功能，适合日常简单的数据分析和制作基本图表。
• Tableau - 作为专业的商业智能工具，Tableau提供了强大的数据可视化和分析功能，适用于对大量数据进行深入分析和制作复杂图表。
• Power BI - 由微软推出的商业智能工具，Power BI与其他微软产品集成紧密，提供了丰富的数据处理和图表功能。
• Grafana - 一个开放源代码的数据可视化工具，Grafana适用于监控指标的实时展示和可视化。

结语

在选择适合自己的数据图表软件时，需要根据自身需求和预算综合考虑。无论选择哪一款软件，关键是要能够满足工作中的实际需求，并提供直观且易于理解的数据展示。希望本文能够帮助你更好地选择适合你的数据图表软件。

感谢您阅读本文，希望我们的文章能够为您带来帮助。

十、可以做大头的软件

在今天的信息时代，软件开发已经成为了一项至关重要的行业。随着技术的不断发展和普及，人们使用各种各样的软件来帮助他们提高工作效率，娱乐享受以及解决问题。在这样一个竞争激烈的市场中，想要开发一款可以做大头的软件，需要有一定的技术实力，市场洞察力以及创新精神。

技术实力

首先，开发一款可以做大头的软件需要具备强大的技术实力。这包括但不限于对各种编程语言的熟练掌握，对软件开发流程的熟悉，以及对新技术的敏锐嗅觉。只有在技术实力雄厚的基础上，才能保证软件的稳定性，安全性以及用户体验。

市场洞察力

其次，成功开发一款可以做大头的软件需要具备良好的市场洞察力。开发者需要深入了解目标用户群体的需求，分析市场竞争情况，找到自己的定位点并制定出切实可行的营销策略。只有紧跟市场步伐，才能在激烈的竞争环境中脱颖而出。

创新精神

最后，创新精神是成功开发一款可以做大头的软件的重要因素之一。软件市场变化快速，用户需求多变，只有不断创新，推出符合市场需求的新产品，才能在市场上立于不败之地。创新不仅仅指技术创新，还包括商业模式创新和用户体验创新。

结语

总的来说，要开发一款可以做大头的软件并不是一件容易的事情。需要具备强大的技术实力，敏锐的市场洞察力以及持续的创新精神。只有不断努力，不断学习，不断探索，才有可能取得成功。希望各位开发者可以牢记这些要点，努力向着自己的梦想前进！