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Python有多火热，不需要我罗列具体的数据，仅大家回想下见过多少广告就知道。 Python最初是由数据分析带起来的，号称自动化办公，表格处理，数据分析，图表制作吸引了一大波人。
今天给大家推荐一些常用的数据可视化软件，不仅可以做日常的图表，制作可视化大屏也不在话下，分为语言类和工具类，大家可以选择最合适自己的数据可视化软件。
而SAS、R、SPSS、python、excel和FineBI是被提到频率最高的数据分析工具。 是 Python Python，是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言。
作为报表老油条，我就问他们为什么要用双手累死累活更新表格，却不考虑去学报表自动化？
譬如还在争执python和R哪个好，决策树和贝叶斯哪个准，写代码的就要鄙视用excel拉透视图的，会算法的就一定要鄙视做报表的等等。
在数据分析行业也存在着这样的数据分析的三种工具鄙视链:学Python看不起学BI的，学BI的看不起学EXCEL的。但事实真的如此吗？ 但凡存在的事务，必然有着其存在的理由。
而在可视化大屏逐渐成为主题的时候，这种特效相关的内容，做起来说是复杂但是其实也很简单，就看你找对方法没有，下面就介绍几点关于制作可视化大屏特效的方法。
它有多种多样的嵌入数据图，大家可以拖动想要分析的数据到作业区，以制作数据图。此过程不需要编码。FineBI能用以快速分析工作流程的数据信息，制作汽车仪表板或构建大屏显示器。
在本文中，我将介绍上述三种类型工具的优缺点，并着重于python中的地图数据可视化，希望能帮你找到满足需求的工具。 地图数据可视化平台 首先，我们可以直接使用一些数据可视化工具来完成此任务。
图表制作，其实要说难也不算太难，但是选择图表却是一个令人头疼的难题。 柱状图、散点图、饼图、气泡图等，什么时候用，怎么用，一直让人头疼，用不好图表，那想要做出好看且易懂的可视化，那就很难了。
首先要填好早已准备好的数据，选定x/y坐标；再挑选excel中的你喜欢的图表模板，比如表格生成折线图等等，可以选择自己需要的图表种类，点一下确定就可以了。
优点： 新人友好度高，易于上手 使用方便，不需要多掌握一门操作语言 操作简单，学习成本低 缺点： 共享方面：excel是以电子表格形式进行大数据分析的，不易于数据共享。
有关FINEBI是否能像python一样快速处理表格汇总
制作表格后，如何不影响表格两边的单元格大小？
excel表格数据制作驾驶舱
怎么引用表格数据制作图表
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