数据可视化工具 ,不会写 SQL 代码也能做数据分析

数据可视化工具可以帮助人们以直观、易于理解的方式展现和分析数据。这些工具使得即使不会写 SQL 代码的人也能进行数据分析,并从中获得有价值的信息和见解。

本文将详细介绍几种常用的数据可视化工具及其功能和优点。

1. Datainside:

Datainside是一款流行的数据可视化工具,它提供了丰富的功能和易于使用的界面,使得用户可以轻松地创建各种类型的可视化图表。

通过简单的拖放操作,用户可以将数据源导入到Datainside中,并选择适当的可视化方式,如柱状图、折线图、散点图等。

此外,Datainside还支持交互式功能,用户可以通过点击、筛选和悬停来探索数据,并在可视化中添加交互式过滤器和工具提示。

2. Power BI:

Power BI是微软推出的另一款强大的数据可视化工具。它与其他微软产品(如Excel和Azure)无缝集成,并且具有强大的数据连接和转换功能。

Power BI支持多种数据源,包括数据库、在线服务和文件。用户可以使用Power Query编辑器对数据进行清洗和转换,然后使用Power BI Desktop创建仪表板和报告。

Power BI还提供了丰富的可视化选项和交互功能,使用户可以更好地理解和分析数据。

3. Google 数据工作室:

Google 数据工作室是一个免费的在线数据可视化工具,由谷歌提供。它具有直观的界面和易于使用的功能,适合初学者和非技术人员。

用户可以使用Google 数据工作室连接各种数据源,并选择不同类型的图表来展示数据,如饼图、条形图、地图等。工具还支持实时数据更新和协作功能,用户可以轻松地与团队共享和合作。

4. Plotly:

Plotly是一款基于Web的数据可视化工具,它提供了强大的绘图库和编辑器。用户可以使用Python、R和MATLAB等编程语言创建自定义的可视化图表和仪表板。

Plotly支持多种图表类型,包括散点图、箱线图、热力图等。用户可以使用代码生成高度定制化的图表,并通过Plotly的在线平台进行共享和部署。

总结起来,这些数据可视化工具为那些不擅长写 SQL 代码的人提供了一个简单而强大的方式来进行数据分析。它们具有直观的界面、丰富的可视化选项以及交互和协作功能。

无论是初学者还是专业人士,都可以通过使用这些工具来探索数据、获取见解并进行有意义的分析。

本文原文来自:薪火数据 数据可视化工具 ,不会写 SQL 代码也能做数据分析

相关推荐
胡耀超18 分钟前
标签体系设计与管理:从理论基础到智能化实践的综合指南
人工智能·python·深度学习·数据挖掘·大模型·用户画像·语义分析
Triv20252 小时前
ECU开发工具链1.10版:更强大的测量、校准与数据分析体验.
microsoft·数据分析·汽车电子开发·校准流程自动化·高速信号采集·测试台架集成·实时数据监控
好开心啊没烦恼2 小时前
Python 数据分析:numpy,抽提,整数数组索引与基本索引扩展(元组传参)。听故事学知识点怎么这么容易?
开发语言·人工智能·python·数据挖掘·数据分析·numpy·pandas
云天徽上3 小时前
【PaddleOCR】OCR常见关键信息抽取数据集,包含FUNSD、XFUND、WildReceipt等整理,持续更新中......
人工智能·计算机视觉·信息可视化·paddlepaddle·paddleocr·文本识别
会的全对٩(ˊᗜˋ*)و4 小时前
【数据挖掘】数据挖掘综合案例—银行精准营销
人工智能·经验分享·python·数据挖掘
kngines5 小时前
【字节跳动】数据挖掘面试题0007:Kmeans原理,何时停止迭代
人工智能·数据挖掘·kmeans
陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO6 小时前
推荐算法系统系列>推荐数据仓库集市的ETL数据处理
大数据·数据库·数据仓库·数据挖掘·数据分析·etl·推荐算法
杨超越luckly7 小时前
ArcGISPro应用指南:ArcGISPro制图全流程详解
arcgis·信息可视化·gis·制图·arcgispro
麻雀无能为力7 小时前
CAU数据挖掘 支持向量机
人工智能·支持向量机·数据挖掘·中国农业大学计算机
马特说9 小时前
React金融数据分析应用性能优化实战:借助AI辅助解决18万数据量栈溢出Bug
react.js·金融·数据分析