数据可视化的工具种类繁多，每种工具都有其独特的优势和适用场景。以下是一些常见的数据可视化工具：

一、在线数据可视化工具

1、简道云：

• 兼具数据收集与分析功能，能轻松实现数据分析全流程的闭环。
• 提供丰富的图表类型，支持自定义图表颜色和位置。
• 适用于个人和企业用户，可用于制作可视化看板。

2、图表秀：

• 在线图表制作软件，侧重于数据可视化功能。
• 提供弦图、玫瑰花图、散点图等多种可视化图表类型。
• 支持个性化定制数据分析报告，提供模板，方便用户编辑。

3、百度统计：

• 集合网站、APP、小程序和线下零售统计，提供全面的数据分析服务。
• 功能包括流量分析、来源分析、访问分析、转化分析、用户分析等。
• 适用于需要了解网站数据以制定优化策略的用户。

4、阿里DataV：

• 阿里云出品的数据可视化应用搭建工具，支持拖拽式布局。
• 提供丰富的模板与图形，支持多数据源。
• 适用于需要大屏展示数据的企业用户。

5、Canva：

• 强大的在线设计工具和信息图表制作工具。
• 提供丰富的设计模板，支持定制商务模板。
• 主打图片设计，图表制作功能相对较弱。

6、Piktochart：

• 提供多种数据可视化类型，如信息图、演示文稿、交互式仪表板和报告。
• 拖放编辑器直观易用，无需培训即可快速可视化数据。

7、Infogram：

• 支持使用免费模板创建信息图、图表和地图。
• 可以在网页端完成所有操作，支持下载和嵌入图表。

8、Visme：

• 提供大量的图片、小图标、模板、字体，供用户制作演示文稿、图表和报告。
• 支持动态图像和实时数据展示。

二、开源数据可视化库

9、ECharts：

• 百度出品的基于JavaScript的开源可视化图表库。
• 提供常规的折线图、柱状图、散点图等，还支持地图、热力图等高级图表。
• 数据实时展现，支持大数据量可视化。

10、uCharts：

• 高性能跨平台图表库，支持H5、APP、小程序等多个平台。
• 提供常见的图表类型，如饼图、圆环图、线图等。
• 需要一定的代码基础。

11、RAWGraphs：

• 在线的数据可视化开源工具，用于处理Excel表中的数据。
• 支持将数据导出为SVG或PNG格式的图片。

12、D3.js：

• 用于数据可视化的开源JavaScript函数库。
• 功能强大且灵活，但学习曲线较陡峭。
• 无法在较低版本的IE浏览器中正常显示图形。

三、商业智能（BI）工具

13、Tableau：

• 全球知名度最高的数据可视化工具之一。
• 操作界面简洁易懂，支持多人协作。
• 可以通过软件、网页、移动设备随时浏览已生成的图表。

14、Power BI：

• 微软开发的商业分析工具，可以很好地集成微软的Office办公软件。
• 支持自由导入多种数据，如文件、文件夹和数据库。
• 提供软件、网页、手机应用等多种查看数据的方式。

15、FineBI：

• 帆软公司的自助式BI工具，成熟的数据分析BI产品。
• 内置多种可视化图表和动效，支持拖拽生成。
• 提供数据整合、可视化数据处理、探索性分析等功能。

16、Grow：

• 仅供企业用户使用的BI工具。
• 支持从多个数据源导入数据，提供实时数据更新。
• 企业员工可以跟踪有意义的数据并创建自己的特定数据仪表板。

17、iCharts：

• 专注于NetSuite用户和Google Cloud用户的BI工具。
• 支持通过拖放操作处理数据，并自动分析数据。

四、其他数据可视化工具

18、Excel：

• 数据分析届的元祖级存在，数据分析能力强大。
• 提供柱状图、条形图、饼图等多种图表类型。
• 适用于数据量较小的分析工作。

19、Seaborn：

• Python数据可视化库，相比Matplotlib代码更简洁。
• 但定制化能力较差，适用于快速生成图表。

20、Matplotlib：

• 可实现高度定制化绘图，如二维静态图、三维图表等。
• 参数较多，代码较复杂，但功能强大。

21、Plotly：

• 提供交互式图形和丰富多样的图表和地图。
• 可以构建等高线图、烛台图（K线图）和3D图表等较少见的图表。

22、Pyecharts：

• 由百度开源的数据可视化库，具有良好的交互性。
• 支持多种常见图表，数据呈现效果可直接导出为HTML文件。

23、R：

• 功能强大且灵活的语言，适用于各种数据可视化需求。
• 需要一定的编程基础。