很多技術都涉及到了不少工具，數據分析也不例外。數據分析中的數據可視化也是有很多的工具支撐的，大家可能普遍認為只要學會了Excel、Photoshop就可以了，其實并不是這樣的。數據可視化有很多的工具可以給我們的工作和展示起到如虎添翼的效果。我們在這篇文章中就給大家介紹一下數據可視化中經常用到的工具。

首先我們說的是echarts。很多人認為echarts識百度為數不多的良心產品，其實這種碩大是正確的，一般來說，這個庫跟d3相反（d3我們在后面會講到），它離應用層更近，提供了許多示例模板，把代碼復制粘貼過去然后對數據進行更改即可。所以echarts的優點就很明顯了，具體來說就是上手容易、圖表漂亮、交互式效果也很好。但是缺點自由度低，也讓很多人無語。

然后我們給大家介紹一下Excel，隨著Excel的發展，它的圖表也越來越豐富美觀，很容易上手，仍然是把數據往模板里套的方式。Excel大家都很熟悉，在這里就不贅述了。

下面我們就給大家介紹一下PS和AI，這兩個工具大家都可能是比較熟悉的，因為這是設計師的工具，但是出了一張可視化的圖之后往往需要進一步修繕，這就是設計師的工作了?？梢陨梢粡坧df矢量圖，然后導入PS或AI中，這樣對每一個元素操作都很方便。

而DataV很適合做大屏可視化展示，效果很炫酷，而且模板越來越成熟，上手難度也越來越低，同時價格也不貴。受到了大家的好評。很多人想不明白一個問，那就是數據可視化到底是否需要編程？對于大數據量、自由度要求較高、創意設計強的可視化應當要編程，但是對于日常小規模、簡化、通用的可視化，用工具即可。而且隨著數據可視化技術的發展，它的門檻一定是越來越低，越來越不需要編程也能做出很好的可視化效果。

接著我們給大家說一下ggplot2。這是因為R最擅長的除了統計建模就是可視化了，而ggplot2是最流行、最強大的繪圖包。對于靜態圖，只要我們有足夠的創意，ggplot2基本都可以通過其系統完備的畫圖語法實現。而R中也有相關的包可以把ggplo2圖形變成交互式，彌補了ggplot2本身不能交互的弱點。這解決了很多的問題。

最后我們說一下d3，d3個很強大的庫，許多先進、前衛的圖形在上面都有demo，它可以在較底層以較高的自由度畫圖并配置交互效果。但是它的學習曲線很陡，陷阱也有很多。所以大家一定要重視這個工具的學習。

關于數據可視化常用工具的內容我們就給大家介紹到這里了，大家在進行數據可視化的時候一定要掌握好這些工具的用法。只有熟練的使用這些工具，我們才能夠做好數據可視化這份工作，為自己的工作生涯增添光彩。