Excel是最随意马虎上手的图表工具，长于处理快速少量的数据。结合数据透视表，VBA措辞，可制作高大上的可视化剖析和dashboard仪表盘。
单表或单图用Excel制作是不二法则，它能快速地展现结果。但是越到繁芜的报表，excel无论在模板制作还是数据打算性能上都稍显不敷，任何大型的企业也不会用Excel作为数据剖析的紧张工具。
2. 可视化 BI（Power BI \Tableau \ 帆软FineBI等等）
大概是Excel也意识到自己在数据剖析领域的限定和眼下自助剖析的趋势，微软在近几年推出了BI工具Power BI。同可视化工具Tableau和海内帆软的BI工具一样，封装了所有可能剖析操作的编程代码，操作上都因此点击和拖拽来实现，几款工具的定位稍有不同。
Power BI
最大的明显是供应了可交互、钻取的仪表板，利用Power Pivot可直接生产数据透视报告，省去了数据透视表。
Tableau
可视化图表较为丰富，堪称一等， 操作更为大略。
帆软FineBI
企业级的BI运用，实用性较强，因2B市场的大热受到关注。千万亿级的数据性能可以得到担保，业务属性较重，能与各种业务挂钩。
对付个人，上手简单，可以腾出更多的韶光去学习业务逻辑的剖析。
编程篇
对付寻求更高境界数据剖析师或数据科学家，如果节制可视化的编程技巧，就可以利用数据做更多的事情。闇练节制一些编程技巧，授予数据剖析事情更加灵巧的能力，各种类型的数据都能适应。大多数设计新颖、令人惊艳的数据图险些都可以通过代码或绘图软件来实现。
与任何措辞一样，你不可能急速就开始进行对话。要从根本开始，然后逐步建立自己的学习办法。很可能在你意识到之前，你就已经开始写代码了。关于编程最酷的事情在于，一旦你节制了一门措辞，学习其他措辞就会更加随意马虎，由于它们的逻辑思路是共通的。
1. Python措辞
Python 措辞最大的优点在于长于处理大批量的数据，性能良好不会造成宕机。尤其适宜繁杂的打算和剖析事情，而且，Python的语法干净易读，可以利用很多模块来创建数据图形比较受IT职员的欢迎。
利用 Python 天生的图表
2. PHP措辞
PHP这个措辞疏松却很有调理，用好了功能很强大。在数据剖析领域可以用php做爬虫，爬取和剖析百万级别的网页数据，也可与Hadoop结合做大数据量的统计剖析。
由于大部分 Web 做事器都事先安装了 PHP 的开源软件，省去了支配之类的事情，可直接上手写。
比如 Sparkline（微线表）库，它能让你在文本中嵌入小字号的微型图表，或者在数字表格中添加视觉元素，就像下面这张图一样：
利用 PHP 图形函数库天生的微线表
一样平常 PHP会和 MySQL 数据库结合利用，这使它能物尽其用，处理大型的数据集。
3. HTML、JavaScript 和 CSS措辞
很多可视化软件都是基于web真个，可视化的开拓，这几类措辞功不可没。而且随着人们对浏览器事情越来越多的依赖，Web 浏览器的功能也越来越完善，借助 HTML、JavaScript 和 CSS，可直接运行可视化展现的程序。
可交互日历，同时也是用户利用 your.flowingdata 的热度图
不过还是有几点须要把稳。由于干系的软件和技能还比较新，在不同浏览器中你的设计可能在显示上会有所差别。在 Internet Explorer 6 这类老旧的浏览器中，有些工具可能无法正常运行。比如一些银行单位仍旧利用着IE，无论是自己利用还是开拓的时候都要考虑这样的问题。
4. R措辞
R措辞是绝大多数统计学家最中意的剖析软件，开源免费，图形功能很强大。
谈到R措辞的历史，它是专为数据剖析而设计的，面向的也是统计学家，数据科学家。但是由于数据剖析越来越热门，R措辞的利用也不瘦那么多限定了。
R的利用流程很简洁，支持 R 的工具包也有很多，只需把数据载入到 R 里面，写一两行代码就可以创建出数据图形。比如利用 Portfolio 工具包快速创建出如下的板块层级图。
比如热度图
R 天生的热度图
当然还有很多传统的统计图表。
