有哪些好用的制作统计图表的软件？
72 个回答
4个超级实用的数据可视化图表制作工具+专业数据分析报表工具推荐，帮助你轻松解决有关问题！
- 不用苦学Excel、Python，对小白特别友好
1、 Dycharts
推荐指数：☆☆☆☆☆
点击链接直达官网>> dycharts.com
Dycharts是国内一个在线动态图表工具，功能强大且免费。
利用这个网站，可以轻松高效帮助你制作各种可视化图表， 包括JPG、GIF、PDF等文件格式。
可视化图表类型全面又丰富，多达130+种，包括饼图、线形图、柱状图、混合图、面积图、散点图、极坐标图、关系图、仪表盘、树图、桑基图、漏斗图、热力图、地图等，满足各行各业的制表需求。
制作非常简单，完全不需要任何基础，「只需要3步」，即可一键生成各种可视化图表：
选择图表模板
上传Excel/输入数据
下载
而且绝大部分都支持完全免费下载，性价比很OK。
如果只能想你推荐一款图表制作工具，我一定会毫不犹豫想你推荐这个网站，绝对值得你试试！
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2、 Canva
推荐指数：☆☆☆☆☆
点击链接直达官网>> canva.cn
Canva是一个功能丰富的平面设计网站，支持在线制作图表、海报设计、ppt制作、简历制作、只能抠图、在线白板、制作证件照等功能。
进入官网，选择【图表制作】
图标模板类型很丰富，可以展示数据之间的【对比、趋势、比例、关系、项目管理和组织架构】等关系，可以满足绝大部分实用需求。
支持在线制作图表，而且非常简单高效，对没有基础的新手小白很友好
只需简单的3部，就能完成复杂的各种图表：
1⃣️选择你需要的图表模板
2⃣️上传数据，或者在线输入
3⃣️调整字体、图标、颜色、背景等，就可以下载了
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3、妙办画板
推荐指数：☆☆☆☆☆
点击链接直达官网>>https://imiaoban.com
这是一款的免费在线画图软件工具，支持专业绘图、做图、示意图，提供超过3万份经典实用的模板，直接套用修改就可以了，非常方便。
提供的模板类型很多，包括：
图表
思维导图
流程图
示意图
模型图
草图
原型图
可以满足你不同的用图需求。
其中，【图表】模板数量多，涵盖了经典常用的图表模板、小众或者制作难度大的图表模板。比如：
饼图
折线图
雷达图
气泡图
金字塔模型
漏斗图
……
下面是部分图表模板↓
操作很简单，选择图表模板后在线编辑修改，支持上传Excel或者输入数据。
如果你需要实用有帮助的图表模板，这个网站非常不错，推荐给你。
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4、图表秀
推荐指数：☆☆☆☆☆
点击链接直达官网>> http://www.tubiaoxiu.com
图表秀是一个免费在线图表制作工具，只需简单3步，就能帮你轻松搞定可视化图表。
利用这个网站，可以快速制作各种传统图表和高级可视化图表，制作个性化定制数据分析报告，制作动态播放和社会化分享。
提供专业的各行业数据分析报告模板、提供精美的排版样式，同时还提供多维数据分析图表。
支持导出图片、PPT、PDF、动态图册，可应用于PPT汇报、论文写作、项目展现等场景。
操作简单，第一次使用就能上手。
总的来说，图表秀是一个功能强悍且实用的制表工具网站，十分推荐。
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5、九数云
推荐指数：☆☆☆☆☆
点击链接直达官网>> http://www.jiushuyun.com
九数云是一个在线数据分析工具，不需要Python，也能实现各种专业数据分析，比如财务、销售、产品、运营等多种数据分析。
功能包括「在线图表制作+在线数据分析+交互仪表板」，不仅可以帮你制作各种好看的图表，还能进行专业数据分析。
其中，图表制作非常简单，只需2步：
上传Excel表格 点击上方工具栏的「图表」，即可制作多种图表（自由切换图表类型）
此外，重点推荐数据分析功能，毕竟制作图表就离不开数据分析.
比Excel功能更强大、操作更简单，也不需要Python、VBA，上传Excel即可在线完成各种数据分析。
作为一款数据分析工具+图表制作工具，这个网站真的太棒了，五星推荐！
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以上。
推荐 FineBI吧，一图以蔽之：
数据分析重要的不是你用什么图表，而是你的分析目的是什么？
比如，你想要作比较，就要用柱图、雷达图等；你想要看占比情况，就要用漏斗、饼图；想要看趋势有线形图；想要看关系，有树状图......而每个分类里各个图表的应用场景和优缺点也都是不尽相同的。正好最近在做可视化的分析，就系统地将可视化图表做一个全面详细地介绍：
一、比较类图表
主要目的：对比各个值之间的差别
1、多系列柱状图
应用场景：用于对比多个维度的数值差别，不同的系列指标进行不同的对比区分
评价：最常用的比较图表，但是不适合大数据集的对比
2、堆积柱状图
应用场景：用于显示单个项目与整体之间的关系，比较各个类别的每个数值所占总数值的大小
评价：只能对比某个维度内的项目情况，只能纵向对比、无法横向对比
3、对比柱状图
应用场景：一个维度、两个指标的时候可以使用对比柱状图
评价：更直观的看出对比差距，可以调整柱状图的大小，差别更加明显
4、分区柱状图
应用场景：并列展示不同维度下各个分类指标的柱形图，比如不同大区下不同品类的销售额和毛利对比
评价：用于展示大数据集，但是比较杂乱，建议添加颜色区分度
5、雷达图
应用场景：雷达图用以显示独立的数据系列之间，以及某个特定的系列与其他系列的整体之间的关系，必须拥有相同的指标
评价：一般适合不同维度的比较，对比表达比较明显
6、漏斗图
应用场景：展示每一阶段的占比情况，提供转化率的分析
评价：适用于业务流程比较规范、周期长、环节多的单流程单向分析，通过漏斗各环节业务数据的比较能够直观的发现和说明问题所在的环节，进而做出决策
7、迷你图
应用场景：用于多个维度、多个指标的对比分析，用大小和颜色表示指标的数据情况
评价：没有具体数值的对比
8、词云图
应用场景：词云是一种直观展示数据频率的图表类型，可以对出现频率较高的“关键词”予以视觉上的突出，形成“关键词云层”，从而过滤掉大量的文本信息，使浏览者只要一眼扫过文本就可以领略重点
评价：不适合展现数据太少的数据集，不适展现区分度不大的数据，即无重点关键词
二、占比类图表
目的：查看部分占总体的百分比
1、玫瑰饼图
应用场景：玫瑰图用来显示的是每一数值相对于总数值的大小。
评价：不适合较大的数据集（分类）展现，数据项中不能有负值；而且当比例接近时，人眼很难准确判别
2、仪表板图
应用场景：直观展示KPI数值的组件，可直接显示所选字段的数值，比如展示销售额、毛利、毛利率等指标数值
评价：展现维度只能有一个，展现指标不宜过多，而且只是数字面板，不具有图形的各种优势
3、矩阵树图
应用场景：矩形树图是用来描述层次结构数据的占比关系，能够进行逐级钻取显示下层数据情况
评价：不够直观、明确、不像树图那么清晰，而且分类占比太小时不容易排布
4、雷达图
上面说过了，这里不展示了
三、相关类图表
主要目的：显示各个值之间的关系
1、散点图
应用场景：显示若干数据系列中各数值之间的关系，类似XY轴，判断两变量之间是否存在某种关联，或者发现数据的分步或者聚合情况
评价：散点图看上去比较乱，基本上只能看相关、分布和聚合，其他信息均不能很好展现
2、甘特图
应用场景：直观地表明任务计划是在何时进行及实际进展与计划要求的对比
评价：主要用于项目进展，其他情况使用很少
3、树状图
应用场景：用于表示各个节点之间的上下级关系，同时还能展示每个节点的的值
评价：多用于框架图，逻辑关系比较明确，但没有数据数值的对比
4、矩形树图、仪表板图
上面说过了，这里不展示了
四、趋势类图表
主要目的：展示数值随维度的变化情况
1、线图
应用场景：数据在一个有序的因变量上的变化，它的特点是反应事物随类别而变化的趋势，可以清晰展现数据的增减趋势、增减的速率、增减的规律、峰值等特征
评价：不适合多个指标进行趋势对比
2、面积图
应用场景：范围面积图用来展示持续性数据，可很好地表示趋势、累积、减少以及变化
评价：大多用来展示差值变化
3、瀑布图
应用场景：当用户想表达两个数据点之间数量的演变过程时，即可使用瀑布图，比如应发工资与实发工资之间的消长变化
评价：同样基本表示差值的变化趋势
4、柱状图
上面介绍过来，这里不展示了
五、地图类图表
主要目的：根据地区或者区域展示数值的情况
1、热力地图
应用场景：用来表示地理范围内各个点的权重情况
评价：对比不会很精准，只能进行大体的对比
2、流向地图
应用场景：流向地图多应用于区际贸易、交通流向、人口迁移、购物消费行为、通讯信息流动、航空线路等场景
评价：不好展示数值的大小、对比、趋势等情况
3、点地图
应用场景：想要查看的是某个区域各个网点（特定位置）的数据时，用地图实现起来会比较复杂，并且精准性不高，那么就可以使用点地图，可精准快速定位到位置
评价：精准、快速，但是不适合多数据集中展示，不容易区分
先上图，再放教程，两种方法，均可直接套用模板。
如果你更追求视觉效果，想要高端大气上档次的，参考这种：
上面这种就很适合做汇报，或者大领导来视察的时候展示，数据分析和视觉效果双双拉满。
如果你追求务实，只要能切切实实做好数据分析，指导工作就好，参考这种：
这种就很适合日常工作的数据监测和分析，清晰明了，一眼就能看明白，实实在在能帮助决策。
再来放教程。
因为题主说了要简单快速好上手的，所以这里就不教Excel的制作教程了，太麻烦费时间。
想要Excel图表模板的，我整理了一份Excel各种图表模板，放在文末，按需自取。
一共10种图表模板，可以直接套用，文末自取。
这篇主要介绍第二种制作方法，相比于Excel，数据协同和实时展现的效果会更好，后续运用的工作量也会更小。
这也是我一直在用的一个模板，用起来还是比较顺手的，分享给大家。
第一步：点此模板进入>> 数据分析仪表盘
注：可以直接在此模板的基础上修改，比从0-1搭建更加快速。
进入模板后点击右上角【安装应用】去登录，登录后才可以修改仪表盘。
第二步：自定义修改仪表盘
登录进入后，会看到一个两栏界面，左边是用来选择风格、录入数据源的地方，右边是展示区，点击右上角的【编辑仪表盘】进入编辑页面。
第三步：设计仪表盘
进入编辑页面后，左边可以选择新建的图表类型，右边是模板做好的图表，将鼠标移到相应图标上，就会出现编辑图表，点击即可自定义编辑。
进入单个图表的编辑一面后，就可以针对某一个图表进行修改和设计了，页面展示如下：
第四步：设计整体样式
将图表做好后保存，回到预览页面，就可以设计仪表盘的整体样式了。
以上，主要就是套模板，相比于Excel快速很多，主要是数据录入、更新、协同比较方便。
前文提到的Excel模板领取方式：
PS：因为整理用到了第三方工具，需要大家先注册登录下。
第一步，点击 https://www.jiandaoyun.com注册登录
第二步，登录后点击 https://t6ixa9nyl6.jiandaoyun.com/sharedoc/即可免费领取。
以上。
一、定类数据
- 饼图
描述：用形状类似“饼”的形态描述数据的占比，并且参与绘制的数值没有负值，比如想要直观的查看“月生活费各个板块的占比”。
操作：以SPSSAU为例，使用“频数分析”即可。
示例：
- 圆环图
描述：圆环图显示各个部分与整体之间的关系，可以包含多个数据，比如想要直观的查看“月生活费各个板块的占比”。
操作：与饼图操作一致。
示例：
- 条形图
描述：是用宽度相同的条形的高度或长短来表示数据多少。比如想要直观的查看“月生活费各个板块的分布”。
操作：与饼图操作一致。
示例：
- 词云图
描述：是由美国西北大学新闻学教授Rich Gordon提出，“词云”可对文字中出现频率较高的“关键词”予以视觉上的突出，使浏览者只要一眼扫过文本就可以领略文本的主旨。比如“想要查看房价的热度”。
操作：
也可以整理txt文件，点击“上传txt文件”。
示例：
- 直方图
描述：直方图用于直观展示数据特征情况，观察数据的正态分布特性，检验数据是否满足分析方法的前提（正态性）。比如“在独立样本t检验之前进行查看数据是否满足正态分布”。
操作：
示例：
- 帕累托图
描述：帕累托图是“二八原则”的图形化体现，80%的问题是由20%的原因所致；通常情况下帕累托图可用来展现某‘问题’的占比情况。比如研究“员工离职原因”。
操作：
示例：
二、定量数据
- 折线图
描述：折线图可以显示连续变量随时间等变化的情况，比如最常见的“温度的变化”。
操作：
示例：
- 柱形图
描述：是用宽度相同的条形的高度或长短来表示数据多少。比如“对照组和实验组中的铁的浓度”。
操作：与折线图一致。
示例：
- pp/qq图
描述：P-P图和Q-Q图常用于直观查看数据是否正态分布。比如“在独立样本t检验之前进行查看数据是否满足正态分布”。
操作：
可以选择使用P-P图进行分析还是Q-Q图进行分析。
示例：
P-P图：
Q-Q图：
三、多变量数据
1、X为定类/Y为定量
折线图、柱形图、条形图与上述一致。
- 雷达图
描述：雷达图是以从同一点开始的轴上表示的三个或更多个定量变量的可视化图形，比如"研究对照组和实验组中的铁的浓度”。
操作：
示例：
- 误差线图
描述：误差线图用于展示数据的不确定性程度，显示潜在的误差或每个数据标志的不确定程度。
操作：
示例：
- 象限图
描述：象限图在科学研究中，常见为IPA分析研究时使用，即分析期望与实际感知间的gap差异情况。比如“研究三亚旅游满意程度”。
操作：
示例：
2、X为定量/Y为定类
- 堆积柱形图
描述：堆积的柱形图。
示例：
- 堆积条形图
示例：
4、变量都是定类变量
堆积柱形图和堆积条形图与上述一致。
5、变量都是定量变量
- 散点图
描述：散点图用于考察定量数据之间的关联关系，即查看X和Y之间的关系情况。比如“身高和体重的关系”。
操作：
示例：
6、2个X为定类/Y为定量
误差线图与上述一致。
- 簇状图
描述：簇状图用于展示两个分类数据时的特征，比如不同性别并且不同学历群体时，平均身高的特征差异。
操作：
示例：
- 箱线图
描述：使用箱线图直观地判断数据离散分布情况，了解数据分布状态。比如“不同班级的期末语文成绩”。
操作：
示例：
- 核密度图
描述：使用核密度图直观查看数据分布情况，比如“不同性别的身高数据”。
操作：
示例：
- 小提琴图
描述：使用小提琴图直观查看数据分布情况，比如“不同性别的身高数据”。
操作：
示例：
7、其它
- Roc曲线
描述：ROC曲线当前在医学领域使用非常广泛，用于研究X对于Y的预测准确率情况。
操作：
示例：
参考资料：
SPSS在线_SPSSAU_SPSS_ROC曲线
- 气泡图
描述：气泡图可用于展示X和Y之间的关系情况，并且利用Z标识每个点的气泡大小。
操作：
示例：
想拥有简单好用的制作统计图表的软件和数据管理工具，一定不要错过 SeaTable ，作为新型的在线协同表格和信息管理工具，它的功能非常丰富，其中就提供了简单好用而且免费的数据可视化、统计图表功能，不需要公式函数或复杂步骤就能快速创建出各种图表。一看就懂，上手就会。本回答结合工作中常见的数据管理和可视化需求，分享以下几点：
分别来看：
一、自动整理数据的表格视图
SeaTable 表格有文件、图片、长文本等丰富的列类型，能帮助我们用表格的形式来方便地组织和管理各类信息。同时它还支持在表上增加多个视图，为视图设置需要的过滤、分组等条件后，表里已有和新增的数据就会自动进入到相应的视图里，轻松实现自动整理，我们在表格上就可以随时快速切换查看不同角度的数据。而且单个视图表还支持导出、打印、共享等操作。比如：
丰富的列类型：
自动整理数据的表格视图：
二、丰富的数据可视化插件
SeaTable 表格提供了丰富的数据可视化插件，从右侧的“插件”里按需一键添加即可使用，更方便的是，这些插件的功能很细致，设置也简单。比如：
一键添加插件：
日历：点击日历上的内容名称，可直接进去查看和编辑详情
甘特图时间线：不需要画图即可自动展示出表里的任务等
看板：
图库：它可以把表中的“图片”列的图片以图库形式展示出来，点击可放大查看，点击标题可查看记录详情。
地图：地图插件基于表格中的“地理位置”列来使用，它可以把表格中的地理位置自动展示到地图上，并可以标记不同颜色、显示字段等。“地理位置”列提供了多种便捷的填写方式。
三、便捷的统计功能
当我们需要对表里的零散数据进行统计分析时，就可以用 SeaTable 表格的“统计”功能，它不需要公式函数或复杂步骤，就能对表里的不同数据视图，快速进行统计并创建出统计表格、统计图表，实时自动更新，并且支持导出。比如：
统计功能创建的统计图表、统计表格：
统计图表设置：
四、BI 高级统计
“高级统计”插件同样是一件添加即可使用，它以仪表盘形式来展示。可以在仪表盘上创建多个统计图表，比如数字卡片、数字趋势图、柱状图、条形图、组合图、中国地图、世界地图等。这些图表既有统计分析功能，又实现了数据以不同形态来展示的可视化，让人看起来一目了然。比如：
在“插件”中可一键添加高级统计：
高级统计图表https://www.zhihu.com/video/1426866455195938817
希望本回答让你多一个更好用的制作统计图表的软件，多一个更简单易用的数据记录和管理表格工具。它不需要下载安装，网页端和微信小程序都可以登录使用。
统计图表案例：
我常用的就是EXCEL和BDP个人版，制作的统计图表如下，希望对你有用。
BDP个人版
有黑白主题，有各种图表，折线图、柱状图、双轴图、面积图、饼图、GIS地图、省份地图、词云、漏斗图、桑基图等等。BDP有很多分析的功能，如同比环比、留存率、重复率等高级计算，也有较多的可视化图表，也能导出。
EXCEL中主要是折线图、雷达图、柱状图、饼图等常见的统计图表，但词云等这些图表是没有的，不过EXCEL数据功能强大，很多分析都能完成。另外，EXCEL有一些固定的分析模板，用户可以直接用，方便。
如果你是个人需求，可能EXCEL就够用了。如果你是企业级需求，这时候就需要亿信ABI这样的专业数据分析工具了。
先说优势，一是功能强大，亿信ABI采用先进易用的纯WEB报表设计器，提供70多种常用WEB组件、150多种数据可视化组件，无需编码，只需要通过拖拽即可完成任意复杂的界面设计，而且很多细节功能都可以通过配置实现。
第二个优势就是系统内置图表丰富，可做各式各样的图表分析，满足不同场景的分析需求。不信，来看看。
1、中国式复杂报表
类EXCEL在线设计器，支持多级表头、表元合并，多级浮动、分组、斜线表元、多表体等复杂的报表样式，可随心定义任意”格式复杂，信息量大”的中国式复杂报表。
2、丰富的统计图库
亿信ABI采用JS、FLASH、HTML5三种技术自主开发统计图，丰富的统计图保证了其具有美观的图形展现能力，除了常用的柱状图、线状图、条形图、面积图、饼图、点图、仪表盘、走势图外，还支持和弦图、圈饼图、金字塔、漏斗图、K线图、关系图、网络图、玫瑰图、帕累托图、数学公式图、预测曲线图、正态分布图、迷你图等，样式包括2D、3D、EXCEL、AUTUMN、FLASH等；通过组合设计可以搭配处上千种视觉效果。
3、多类地图应用
内置五大洲及世界地图、中国地图，囊括中国34个省239个市区县的地图，地图类型包块FLASH、图片和HTML5格式，同时支持个性化定制地图。
同时也支持GIS地图的应用，使用天地图、ArcGIS、百度地图平台，并可拓展。支持通过点选、框选方式实现地图上数据查询、统计、钻取、预警、渲染、统计图联动、信息提示等。
领导驾驶舱国外称之为Dashboard，通过图表结合的方式，多维度、多视角的分析数据，把关键业务指标（KPI）以最直观的方式展现，让企业领导者快速了解企业概况。再结合多种方式的钻取和切片，逐级细化指标，追根溯源，帮助决策人员精准定位问题，为决策提供可靠的数据支撑。
4、酷炫震撼的大屏可视化
平台提供多个大屏模板，内置300+酷炫可视化组件，拖拽即可应用，同时具备较高的开放性，允许用户自定义个性化业务大屏，创建你专属的大屏可视化效果。
5、多样的报告分析
亿信ABI的报告分析包括三种形式，分别是WORD式分析报告，幻灯片报告，即席报告。
WORD分析报告是将数据图表融入文档中，采用完全WORD的编辑方式，可直接拾取报表模板中的分析图表和指标,进行格式化的排版,并支持定时自动计算、发送到指定邮箱,简单易操作的同时大大减少了总结和整理分析报告所需的时间。
幻灯片报告可以像PPT一样播放，直接用于汇报展示，不同之处在于幻灯片中的数据是可以进行交互的，联动、钻取、过滤均可直接操作，让汇报展示更加生动。
即席报告是为业务人员打造的一款制作HTML分析报告的工具，它提供各种运算方法及数理统计、指标卡、统计图、过滤条件、筛选面板等。用户只需通过简单的鼠标拖拽操作就实现数据的分析展现，元素大小及位置自由设定，一手打造个性化长报告。
说了这么多，是不是对亿信ABI更感兴趣了呢。免费试用，上手感受一下。
关于亿信华辰
亿信华辰是中国专业的智能数据产品与服务提供商，一直致力于为政企用户提供从数据采集、存储、治理、分析到智能应用的智能数据全生命周期管理方案，帮助企业实现数据驱动、数据智能，已积累了8000多家用户的服务和客户成功经验，为客户提供数据分析平台、数据治理系统搭建等专业的产品咨询、实施和技术支持服务。
欢迎关注公众号：亿信华辰Pro
－让数据驱动进步－
统计图表千千万，正确理解图表特点才能事半功倍。
按照数据的特征，可以将数据分析意图大致分为四大类：比较、构成、序列、描述。
1、比较：
对比几种同类事物的高下。如进度和目标的比较、项目和项目间的比较、地域间的比较。
最经典、常用、好用的莫过于柱图，柱图又能细分出普通柱图、横条图、分区柱图、极坐标柱图、联合图等。几乎你能在每一份数据分析报告中看到它的身影。
如果是跟地域相关联的数据比较，使用地图是更直观的选择。
2、构成
常用的表示构成的图形如饼图、环形图、南丁格尔玫瑰图、旭日图、桑基图、瀑布图等。
它们可以很好地通过面积、半径、高度展示某类在总数中所占的份额、比重，让人一眼就能看出数据重点。
3、序列
序列是连续、有序类别的数据波动，常用的分析图形有折线图、面积图、柱状图、漏斗图。它们在表现不同特征的序列时也会有不同的优势。
折线图能够很好地体现数据趋势，常用于显示随时间变化的数值，而漏斗图很好地反映各阶段递减过程，常用于一些用户生命周期分析、销售转化漏斗分析等场景。
4、描述
描述包括描述关键指标、数据的相关性、任务或事物之间的关系。
主要图形包括指标卡、水球图、油量图、散点图、气泡图、关系图等。
less is more，单个指标卡、水球图、油量图在突出展示最终结果和关键数据方面效果显著；散点图、气泡图、关系图在发现某种趋势，对于查找异常值或理解数据分布方面也很有效。
以上展示的图表也只是冰山一角，大家如果想要看到全部类型的话，可以试试上手Smartbi交互仪表盘。
Smartbi是国内领先的一站式商业智能解决方案厂商-思迈特软件的产品，能够提供强大的数据管理、数据分析功能。交互仪表盘是其中一个运行多年、强大、稳定的功能，可以用来做数据可视化分析、做数据展示大屏。
Smartbi交互仪表盘同时适用于业务人员和技术人员，不需要依赖代码开发、配备完整的学习资源、还提供众多模板，鼠标点点拖拽即可“套用”出一张仪表盘。
内置65+组件，满足各类分析需求
系统内置 65+可视化组件，涵盖柱图、饼图、地图、线图、散点图、雷达图、词云图、树图、热力图、表格等基础图形组件，也支持Tab页、页签、URL链接等交互性较强的组件。满足不同用户分析需求和展现偏好。
注重易用性功能设计，带来更好的用户体验
产品内置近200个样式精美的组件模板，用户可以根据需求，选择组件，快速替换数据即可完成复用，无需从头进行样式配置。
多终端支持：不限终端，随处进行数据分析
支持多种终端展示并进行交互分析，包括PC端、手机、平板、大屏等，满足不同场景的可视化分析需求。
这里整理出一张图形选择决策树，大家在做数据分析图表前，不妨参考着看看使用哪些图表更能准确表达分析意图~
推荐Python，Python可视化生态拥有一大批开源免费的可视化包，譬如Matplotlib、Seaborn、pyecharts、plotly、等等
效果图见：
更多教程，❤️欢迎关注 @pythonic生物人
我推荐个好用而且简单的
东软平台云的DataViz数据可视化分析软件，不需要编写代码，也不需要任何程序设计基础，业务人员可以通过简单的拖拽就可以实现数据可视化展示与分析。
提供丰富的可视化效果，包括传统图表如饼图、柱图、折线图，高级可视化如太阳辐射图、玫瑰花图、弦图，3D可视化如3D饼图、3D柱图
俗话说的好，“字不如表，表不如图”、“有图有真相，一图胜千言”......何况人是视觉动物，取悦了眼球，其他的就好说多了。想要做好调查问卷的统计分析，首先要做的是将调查问卷的数据结果，好好做一番整理和展现。
如今无论是论文或报告，单靠文字是不够的，正确运用统计图表才能达到最后的效果。统计图大致可分为：单变量图、双变量图、多变量图等，具体分类如下：
今天调研工厂给大家带来的是统计图表使用攻略01：如何使用单变量统计图表？单变量图，主要是呈现某一变量的分布特征。通过图形元素的位置高低、范围大小等对某一数据分布情况进行呈现，常用于描述、考察变量的分布类型。若变量为定量数据，常用图形：直方图、茎叶图、箱图、P-P或Q-Q图。
定量数据的分布描述最常用的是直方图，通过取值范围和长度来展现分布规律，研究比如身高数据的分布情况如何。除直方图外，常用的还有茎叶图、箱图；如希望考察是否正态分布，则可以使用P-P图和Q-Q图。箱盒图
P-P图
若变量为定类数据，常用图形：柱状图、饼图、环形图。对定类数据的描述如主要展现各类数据的频数时，可使用柱状图；如需要展现各部分占比，最常用的是饼图。柱状图
饼图
想了解更多调研干货，关注调研工厂微信公众号。
简单易上手用Excel或者WPS就可以了，基本可以制作出各种各样好看的图表。
Excel本身内置了条形图、柱形图、饼图、折线图、雷达图、树状图、旭日图、瀑布图等十余种图表，满足日常数据展示：
除了基本图表之外，Excel还可以通过条件格式（色阶、数据条、图标集）、函数等技巧实现不同的可视化图表：
除此之外，我们可以在默认图表的基础上，添加修改图表元素，来达到另类的图表效果。
如柱形图扩展样式：
圆环图扩展样式：
利用条形图与散点图实现竖向折线图样式：
自定义坐标轴图：
气泡图与饼图结合体：
利用散点图来实现地图的效果：
以上都是通过Excel默认图表，设置不同的图表元素，来达到不同的可视化效果。
当然，我们也可以利用Excel来制作一些商业图表。媒体中的商业图表多是利用AI、PS软件绘制，用Excel也可以很轻松的去复现他们。
以上只是利用Excel绘制可视化图表的一部分，它的功能远比我们想象的强大。
厌倦了千篇一律的柱形图、折线图、饼图，适当修改数据的呈现形式，也许会带来不一样的效果。
现在工程师用的比较多的是Echarts，开源免费，会js就可以用，图形还全面
如果除了作图以外还需要做报表，也可以考虑集成了Echarts的报表工具，不过报表工具都是商用的，做项目用的，没有免费的，便宜好用的有润乾报表 内置Echarts
我相信很多人在打开excel之后绘制图表都是一头雾水，摸不着头脑，复杂的操作让很多小伙伴望而生畏，让很多特别是计算机一级都没过的小伙伴更是火上浇油，这时候就需要一款功能强大，使用简单的软件来帮小伙伴们解决这个难题啦，以下我会根据不同人群和不同需要向小伙伴们推荐几款软，我相信一定能解决大部分人的需求，要是你有这个需要也随着我一起往下看吧↓
- 软件类
1. 镝数图表
推荐人群:上班族，企业工作者，可视化爱好者，ppt演讲者，新手小白
不管你是属于哪个群体，镝数图表都能给你答案，满足你的需求，这都得益于它强大的数据库，不论是饼状图，折线图，只要是你需要的图表它都能给你答案，也可以根据你的需求去筛选出符合要求的图表模板，直接套用数据就可以了，对新手小白十分友好若是没有你需要的也可以选择自己创作。
难度：一星
操作界面：
2. Tableau
推荐人群：数据分析师，可视化爱好者
难度：二星
操作页面灵活，图表设计简洁明了，个性化程度很高，易用性和交互体验优秀，入门简单，随着你不断去解锁会有更高阶的图表可视化，只是免费版本有限，收费版较贵，登录面较为繁琐，大家根据自己的情况合理考虑。
- 开发工具类
1. Echarts
推荐人群：会少许代码的开发者
难度：三星
可在web端高度定制可视化图表，图表种类多，动态可视化效，各类图标哦各类形式都完全开源免费，这个适合会少许编程语言的人，没有编程基础就没有办法使用了。
3. D3.js
适合人群：资深代码书写者
难度：五星
这个是最复杂的的免费数据可视化工具，主要使用javaScript库来创建和处理数据图表和模板，功能较多，灵活性也高，非常适合开发者学习研究，不过没有编程基础的还是不要轻易尝试了，这个还是很复杂的。
安利一款无需编程即可制作精美可视化统计图表的神器：
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放几张镝数的动图：
接下来我用桑基图这种信息图表的形式来进一步介绍镝数这个平台：
桑基图
这张桑基图(Sankey Diagram)厘清了法国公共管理部门的资金来源，以及他们是如何分配这些资金的。最左边的支点代表了不同的资金来源，包括社会、个人税收等。这些资金在汇总到法国的四大公共管理部门后，被再分配到交通、环境保护、住房、教育、文化等各个领域。
在描述收支情况时，桑基图能帮你捋清每一笔金钱的走向。钱都来自哪里，花在哪里，在一张桑基图上都能一目了然。
什么是桑基图：展现数据流动
桑基图主要由边、流量和支点组成，其中边代表了流动的数据，流量代表了流动数据的具体数值，节点代表了不同分类。边的宽度与流量成比例地显示，边越宽，数值越大。
桑基图自被命名的那一刻起，就注定和能量分不开了。桑基图通常用于可视化能源或成本转移，也帮助我们确定各部分流量在总体中的大概占比情况。无论数据怎么流动，桑基图的总数值保持不变，坚持数据的“能量守恒”。
桑基图的特点：能量守恒
在文章开头提到的例子中，法国公共管理部门的资金收入与支出必须保持相等，桑基图能做到在展示资金流动的同时，遵守数据的“能量守恒定理”。
遵守能量守恒的桑基图是一种特定类型的流程图。不同于一般的流程图，桑基图在描述一组数据到另一组数据的流向的同时，还能展示到底“流”了多少。在数据流动的可视化过程中，桑基图紧紧遵循能量守恒，数据从开始到结束，总量都保持不变。
在使用桑基图的过程中，我们一定要谨记，桑基图要保持能量的守恒。无论数据怎样流动，数据的总量从开始到结束都不能有任何的变化，不能在中间过程创造出数据，流失（损耗）的数据应该流向表示损耗的支点。
另外，与弦图不同，桑基图的每条边的宽度是保持不变的。即使有时候出于设计需要，边的宽度看上去不一样，但所代表的数据是不变的。如果需要展示数据在流动过程中初始的权重变化，就应该使用 弦图。
著名桑基图：拿破仑俄国战役地图
最着名的桑基图是查尔斯·米纳德（Charles Minard）绘制的1812年拿破仑俄国战役地图。这张战役地图将一张桑基图叠加到一张地图上，是一张流程图与地图结合的图表。
桑基图中的粉色部分描绘了拿破仑军队在欧洲的移动和数量变化情况，显示了在1812年6月，拿破仑带领了42万人入侵俄罗斯。然而随着战争不断深入，军队人数一路减少，到了战败撤退时，只剩下1万人。这张最早的桑基图创建于1869年，但它那时候还不叫桑基图。
值得一提的是，2017年“信息之美奖” 时事政治类金奖作品以及最佳工作室奖获奖作品《在他们的路上：外国战斗士之旅》，环境和地图类金奖作品《1812：拿破仑的东征冒险》都致敬了上文中提到的1812年拿破仑俄国战役地图。
其中，《在他们的路上：外国战斗士之旅》在可视化方面同样使用到了桑基图。
29年后，到了1898年，爱尔兰船长马修·亨利·菲尼亚斯·里亚尔·桑基（Matthew Henry Phineas Riall Sankey）使用了这种类型的图表展示了蒸汽的能源效率。与此同时，这个图也以船长的名字命名为“桑基图”。
媒体如何使用桑基图
美国能量信息署（EIA）在每年的“年度能源回顾”中，都会使用大量的桑基图来说明各种形式的能源在一年里的生产和消耗情况。下面的桑基图不仅清晰地展示了2016年，美国全年原有的各种能源（包括煤炭、天然气、原油、核电等）以及数量，还描述了它们有多少用于居民、商业、产业、交通、出口等。
欧盟统计局（Eurostat）绘制了一个大型的交互桑基图，展示了1990-2015年，欧洲大部分国家的能源使用情况。桑基图最左端的支点展示2015年欧盟的能源主要来自进口，还有部分来自组织内部的能源生产。中间的边则展示了能源用于出口的部分，以及在转化过程中的消耗，真正可用于消费的能源只有图表最右端支点的部分。
这个交互桑基图可以通过选择不同的分类（包括国家，年份，燃料等）查看各国能源使用情况。
随着可视化运用越来越广泛，桑基图的使用也拓展到各个领域。
美国总统唐纳德·特朗普（Donald Trump）非常喜欢用Twitter来攻击各个机构和个人，包括CNN、希拉里，甚至是自己党的参议员。Stef W. Kight就用了一个桑基图可爱地展示了特朗普在2017年1月20日到10月11日，都在Twitter上攻击了谁以及次数。最右边紫色的边所代表的媒体，一共被特朗普攻击了89次，成为特朗普的“最爱”。
《经济学人》（The Economist）用了两个桑基图分别展示在欧洲难民危机期间， 2012和2014年欧洲各国庇护申请的流程。
最左边的支点代表了申请庇护的国家，由于中东的内战和非洲的压迫，申请欧洲庇护的数量激增，其中，2014年叙利亚的申请人数比2012年增加了五倍。2014年，从申请国到申请结果的边（橙色部分）的流向可以看到，德国、意大利和瑞典接待了一半以上的申请本国庇护的难民。最右边的支点则代表了申请结果的具体情况，其中，来自叙利亚和厄立特里亚的大部分难民都被接受了，塞尔维亚的近2.2万难民只有475人被接受。
即使流动的数据很多，但是桑基图能利用不同颜色很好地把不同的分类数据区分开来。不同的支点就像发带一样，把多如发丝的边按照流向 “束”起来。大量数据经过不同的支点再分类后重新出发，流向下一个分类。
有时候，数据太多，不同的边相互重叠，会降低了桑基图的易读性。镝数最新上线的“桑基图”可以描述数据的三级流向，不同的配色方案帮你完美区分不同的分类数据。
在镝数的桑基图里，边的透明色设计减少了难以辨别数据流向的障碍，助力你更好展示数据流动。另外，只用一张表格就把所有数据整理好，大大简化了桑基图的使用
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