快速实现可视化图表的联动、钻取、切换等多维分析效果，无需任何的代码实现，可视化图表完全组件化。移动端可以快速与企业微信、钉钉、企业 APP 等实现集成，完美的用户体验。3. 中国式报表 - 支持各种行列扩展二维报表、交叉报表、复杂中国式报表的设计与展现。4. 填报与数据补录平台 - 快速实现数据填报的设计与流程审批功能。
有哪些让人惊艳的数据可视化工具？
作为一名数据分析师，一提到数据可视化就会感到莫名兴奋，我认为数据可视化有两个非常重要的部分：一个是数据，一个是可视化。而我们最常见的问题就是一看已经有了数据，却不知道如何去可视化。市面上有相当多的可视化工具，绝对能够挑花你的眼，但这些大多是门槛比较高的工具，比如Gantti、Paper.js、Highchart.js等等，不得不说，它们在技术层面上确实做的很牛逼，也很成熟。
但是针对的使用人群也比较单一，就是程序员。个人觉得在大数据时代，数据的使用是会越来越普及的，现在的很多做数据类工具的公司都在企图让数据分析变成一件没门槛的事，只有大家都能轻松上手，才能真正实现数据价值最大化。所以站在这个角度上说，想给大家推荐几款人人可用，能够快速给数据赋能的可视化工具。数据可视化的目的？在推荐工具之前我们需要回答另外一个问题，你需要用这些数据可视化的工具来做什么，实现什么目的？也许你因为有一个完整的想法，已经通过事实验证了，需要用更直观易懂的方式来展现出来，从而讲述一个逻辑或者是一个故事；也许你是有大量的数据，你想怎么从这些数据中间发现，挖掘，并展现一些数据背后的知识或者洞察，发现等；也许你是有各种各样的数据，但是你不懂数据建模，编程，或者数据清洗，你需要一个易用的数据可视化工具实现通过拖拽就能完成数据的可视化，并且可以给出最合适的展示图形；也许还有其他的各种场景，但是所有数据可视化工具都有他核心服务的一个场景，漂亮，易用，简单，协作，智能，等等都是每一个数据可视化工具的父母给予他的一个标签，我们需要匹配相关的标签来做对应的推荐。
首先要明确数据分析是需要以自我需求为导向的，抛开目的推荐可视化工具都是刷流氓。我们可以将他们分类为：个人自助式分析：非编程式可视化，能够适合业务人员、运营人员等进行自我数据分析，不需要依赖IT人员，代表工具比如python、FineBI、Tableau等BI工具；指标监控型报表：能够及时反映业务实际情况，给予数据分析支持进行预测分析、决策诊断等，主要工具是应用于企业级的报表平台，国内除了FineReport似乎也没有别的；动态数据可视化：能够实现动态实时数据的更新与展示，除了时间序列数据，还有动态路径数据、实时轨迹数据等等，比较专业，代表工具为ECharts等；基于这一假设，开始基于目的性推荐几款数据可视化工具。
一、个人自助式分析1、FineBI简洁明了的数据分析工具，也是我个人最喜欢的可视化工具，优点是零代码可视化、可视化图表丰富，只需要拖拖拽拽就可以完成十分炫酷的可视化效果，拥有数据整合、可视化数据处理、探索性分析、数据挖掘、可视化分析报告等功能，更重要的是个人版免费。主要优点是可以实现自助式分析，而且学习成本极低，几乎不需要太深奥的编程基础，比起很多国外的工具都比较易用上手，非常适合经常业务人员和运营人员。
在综合性方面，FineBI的表现比较突出，不需要编程而且简单易做，能够实现平台展示，比较适合企业用户和个人用户，在数据可视化方面是一个不错的选择。2、python本来没想把python放进来的，毕竟python这种脚步语言学习起来是比较麻烦的，但是最终考虑还是python太强大了，数据分析可视化只是python的一小部分应用方向，如果你不想敲代码的话，建议忽略这一节。
其实利用Python 可视化数据并不是很麻烦，因为Python中有两个专用于可视化的库matplotlib和seaborn能让我们很容易的完成任务。3、TableauTableau是各大外企在用的数据分析类报表工具，个人感觉主打的是：人人都会用的数据分析工具，通过简单的图形化操作（类似Excel）就可以得出自己想要的分析结果。
原理是通过连接公司数据库基于一定的SQL语法建立基本数据集，对数据集进行分析。这对数据集的完整性有很高的要求。二、指标监控型报表1、FineReport可视化的一大应用就是数据报表，而FineReport可以自由编写整合所需要的报表字段进行报表输出，支持定时刷新和监控邮件提醒，是大部分互联网公司会用到的日常报表平台。
