哪个数据可视化工具比较好？

　　看了一下其他的回答，都是利用现有的可视化软件，这里以Python为例，介绍2个比较好用的可视化包—seaborn和pyecharts，简单易学、容易上手，绘制的图形漂亮、大方、整洁，感兴趣的朋友可以尝试一下，实验环境win10+python3.6+pycharm5.0，主要内容如下：
　　1.seaborn：这是一个基于matplotlib的可视化包，是对matplotlib更高级的API封装，绘制的图形种类繁多，包括常见的折线图、柱状图、饼状图、箱型图、热力图等，所需的代码量更少，使用起来更方便，下面我简单介绍一下这个包的安装和使用：
　　安装seaborn，这个直接在cmd窗口输入命令＂pip install seaborn＂就行，如下：
　　安装成功后，我们就可以进行简单的测试了，代码如下，很简单：
　　程序运行截图如下：
　　更多示例的话，可以查看seaborn官网的教程，很丰富，也有详细代码注释和说明，值得学习一下：
　　2.pyecharts：这个是echarts提供给python的一个接口，在前端的数据可视化中，可能会用到这个echarts包，借助pyecharts，我们不仅可以绘制出漂亮的柱状图、折线图等，还可以绘制3D图形、地图、雷达图、极坐标系图等，简单好用，非常值得学习，下面我简单介绍一下这个包的安装和使用：
　　安装pyecharts，这个直接在cmd窗口输入命令＂pip install pyecharts＂就行，如下：
　　安装成功后，我们就可以进行简单的测试了，代码如下，绘制了一个简单的柱状图：
　　程序运行截图如下：
　　更多示例的话，也可以查看官方的教程，介绍很详细，参数说明也很具体，值得一学：
　　至此，这里就简单介绍了seaborn和pyecharts包的安装和使用。总的来说，这2个包使用起来非常方便，简单易学、容易上手，绘制的图形也很美观、漂亮，只要你有一点python基础，看看官方示例，很快就能掌握的，当然，你也可以使用可视化工具来完成，像JMP等，这里就是提供一种思路，感兴趣的朋友可以尝试一下，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧，也欢迎大家评论、留言。
　　补充推荐一个Python 新数据可视化模块——Plotly Express 。Plotly Express
　　Plotly Express是一个新的高级Python数据可视化库，它是Plotly.py的高级封装，它为复杂的图表提供了一个简单的语法。只需一次导入，大多数绘图只要一个函数调用，接受一个整洁的Pandas dataframe，就可以创建丰富的交互式绘图。Plotly Express 安装
　　惯例，使用 pip进行安装。pip install plotly_expressPlotly Express支持构建图表类型scatter:在散点图中，每行data_frame由2D空间中的符号标记表示。scatter_3d:在3D散点图中，每行data_frame由3D空间中的符号标记表示。scatter_polar:在极坐标散点图中，每行data_frame由极坐标中的符号标记表示。scatter_ternary:在三元散点图中，每行data_frame由三元坐标中的符号标记表示。scatter_mapbox:在Mapbox散点图中，每一行data_frame都由Mapbox地图上的符号标记表示。scatter_geo:在地理散点图中，每一行data_frame都由地图上的符号标记表示。scatter_matrix:在散点图矩阵（或SPLOM）中，每行data_frame由多个符号标记表示，在2D散点图的网格的每个单元格中有一个，其将每对dimensions彼此相对绘制。density_contour:在密度等值线图中，行data_frame被组合在一起成为轮廓标记，以可视化该值的聚合函数histfunc（例如，计数或总和）的2D分布z。density_heatmap:在密度热图中，行data_frame被组合在一起成为彩色矩形瓦片，以可视化该值的聚合函数histfunc（例如，计数或总和）的2D分布 z。line:在2D线图中，每行data_frame表示为2D空间中折线标记的顶点。line_polar:在极线图中，每行data_frame表示为极坐标中折线标记的顶点。line_ternary:在三元线图中，每行data_frame表示为三元坐标中折线标记的顶点。line_mapbox:在Mapbox线图中，每一行都data_frame表示为Mapbox地图上折线标记的顶点。line_geo:在地理线图中，每一行都data_frame表示为地图上折线标记的顶点。parallel_coordinates:在平行坐标图中，每行data_frame由折线标记表示，该折线标记穿过一组平行轴，每个平行轴对应一个平行轴 dimensions。parallel_categories:在并行类别（或平行集）图中，每行data_frame与其他共享相同值的行组合，dimensions然后通过一组平行轴绘制为折线标记，每个平行轴对应一个dimensions。area:在堆积区域图中，每行data_frame表示为2D空间中折线标记的顶点。连续折线之间的区域被填充。bar:在条形图中，每行data_frame表示为矩形标记。bar_polar:在极坐标图中，每一行都data_frame表示为极坐标中的楔形标记。violin:在小提琴图中，将data_frame行分组成一个曲线标记，以便可视化它们的分布。box:在箱形图中，行data_frame被组合在一起成为盒须标记，以显示它们的分布。strip:在条形图中，每一行都data_frame表示为类别中的抖动标记。histogram:在直方图中，行data_frame被组合在一起成为矩形标记，以可视化该值的聚合函数histfunc（例如，计数或总和）的1D分布y（或者x如果orientation是＂h＂）。choropleth:在等值区域图中，每行data_frame由地图上的彩色区域标记表示。gapminder数据集说明
　　我们使用gapminder数据集进行体验 Plotly Express 。
　　gapminder数据集显示2007年按国家/地区的人均预期寿命和人均GDP 之间的趋势：包含1952~2007年世界各国家人口、GDP发展与/地区的人均预期寿命和人均GDP 之间的趋势。Country：国家，ChinaContinent：洲，AsiaYear：年份，1952LifeExp：预期寿命，44POP：人口，556263527GdpPercap：分均 GDP，400.448611iso_alpha：国家编码，CHNiso_num：国家代码,156
　　上手体验一下，轻松地进行数据可视化。 散点图scatter
　　常用参数说明： data_frame： 一个＂整洁＂ pandas.DataFramex：（字符串：列的名称data_frame）此列中的值用于沿笛卡尔坐标沿x轴定位标记。对于水平histogram()s，这些值用作输入histfunc。y：（字符串：列的名称data_frame）此列中的值用于沿笛卡尔坐标中的y轴定位标记。对于垂直histogram()s，这些值用作输入histfunc。color：（字符串：列的名称data_frame）此列中的值用于为标记指定颜色。size：（字符串：列名称data_frame）此列中的值用于指定标记大小。color_continuous_scale：（有效CSS颜色字符串列表）此列表用于在表示的列color包含数字数据时构建连续颜色标度。plotly_express.colors子模块中有各种有用的色标，特别plotly_express.colors.sequential是plotly_express.colors.perging和plotly_express.colors.cyclical。title：（字符串）图标题。template：（字符串或Plotly.py模板对象）图模板名称或定义。width：（整数，默认None）图形宽度（以像素为单位）。height：（整数，默认600）图形高度（以像素为单位）。
　　使用散点图描述中国人口与GDP增长趋势图
　　地理散点图scatter_geo
　　常用参数说明 data_frame：＂整洁＂pandas.DataFramelat：(字符串：data_frame)此列的值用于根据地图上的纬度定位标记。lon：(字符串：data_frame)此列的值用于根据地图上的经度定位标记。locations：(字符串：data_frame)该列中的值将根据locationmode并映射到经度/纬度。locationmode：(字符串，＂ISO-3＂、＂美国-州＂、＂国家名称＂之一)确定用于匹配locations地图上的区域。color：(字符串：data_frame)此列的值用于为标记指定颜色。size：(字符串：data_frame)此列的值用于分配标记大小。color_continuous_scale：(有效的css-颜色字符串列表)此列表用于在color包含数字数据。中提供了各种有用的色标。plotly_express.colors子模块，特别是plotly_express.colors.sequential, plotly_express.colors.perging和plotly_express.colors.cyclical.title：(字符串)图形标题。width：(整数，默认)None)以像素为单位的图形宽度。height：(整数，默认)600)以像素为单位的图形高度。
　　使用地理散点图描述全球人口与GDP
　　折线图（line）
　　常用参数说明data_frame：＂整洁＂pandas.DataFramex：(字符串：data_frame)该列的值用于在笛卡尔坐标中沿x轴定位标记。卧式histogram()，这些值用作histfunc.y：(字符串：data_frame)该列的值用于在笛卡尔坐标中沿y轴定位标记。垂直histogram()，这些值用作histfunc.color：(字符串：data_frame)此列的值用于为标记指定颜色。facet_col：(字符串：data_frame)此列中的值用于在水平方向平面子图分配标记。title：(字符串)图形标题。width：(整数，默认)None)以像素为单位的图形宽度。height：(整数，默认)600)以像素为单位的图形高度。
　　使用折线图描述1952~2007中国与美国人口增长趋势图
　　条形图(bar)
　　常用参数说明 data_frame：＂整洁＂pandas.DataFramex：(字符串：data_frame)该列的值用于在笛卡尔坐标中沿x轴定位标记。卧式histogram()，这些值用作histfunc.y：(字符串：data_frame)该列的值用于在笛卡尔坐标中沿y轴定位标记。垂直histogram()，这些值用作histfunc.color：(字符串：data_frame)此列的值用于为标记指定颜色。facet_row：(字符串：data_frame)此列的值用于向垂直方向上的平面子图分配标记。facet_col：(字符串：data_frame)此列中的值用于在水平方向平面子图分配标记。text：(字符串：data_frame)此列的值以文本标签的形式显示在图中。title：(字符串)图形标题。template：(String或Plotly.py模板对象)图形模板名称或定义。width：(整数，默认)None)以像素为单位的图形宽度。height：(整数，默认)600)以像素为单位的图形高度。
　　使用条形图描述1952~2007中国与美国人口增长趋势图
　　等值区域图（choropleth）
　　常用参数说明 data_frame：＂整洁＂pandas.DataFramelat：(字符串：data_frame)此列的值用于根据地图上的纬度定位标记。lon：(字符串：data_frame)此列的值用于根据地图上的经度定位标记。locations：(字符串：data_frame)该列中的值将根据locationmode并映射到经度/纬度。locationmode：(字符串，＂ISO-3＂、＂美国-州＂、＂国家名称＂之一)确定用于匹配locations地图上的区域。color：(字符串：data_frame)此列的值用于为标记指定颜色。size：(字符串：data_frame)此列的值用于分配标记大小。color_continuous_scale：(有效的css-颜色字符串列表)此列表用于在color包含数字数据。中提供了各种有用的色标。plotly_express.colors子模块，特别是plotly_express.colors.sequential, plotly_express.colors.perging和plotly_express.colors.cyclical.title：(字符串)图形标题。width：(整数，默认)None)以像素为单位的图形宽度。height：(整数，默认)600)以像素为单位的图形高度。
　　使用等值区域图描述各个国家人口数量
　　若对你有所帮助，欢迎大家评论、留言。
　　废话不多说，小麦先上图！
　　以上这些炫酷的数据可视化都是用Smartbi制作出来的，简单易学、容易上手，绘制的图形漂亮、大方、整洁。
　　可能以前很多人觉得＂可视化很难＂，只有专业的数据分析师才能做出好看的可视化！
　　但其实，你错了！
　　只要用对可视化工具，不需要花太多时间学习，没有任何代码，操作非常简单，10分钟即可上手，做出以上炫酷的数据图表。1、Smartbi拥有丰富的组件
　　海量可视化组件：系统提供对比分析类组件、排名类组件、趋势分析类组件、关联分析类分析组件等多种形式的可视化组件，支撑各种不同类型分析数据的展现。即便没有设计师，也可轻松构建出各种炫酷的数据呈现效果。
　　专业级地理信息可视化组件：支持各区域地图和3D地图，支持地理轨迹、地理飞线、热力分布、地域区块、地理数据等的多层效果叠加，支持地图下钻和图表联动。地理组件即可轻松实现各种复杂地图动效，极大降低了GIS大数据研发门槛。
　　组件自定义配置：提供强大的组件参数设置工具，支持对各类组件样式、动作的按需自定义调整，包括组件的大小、位置、颜色、背景、交互事件等。2、数据配置能力
　　支持多种数据源接入。目前主流的一些数据库大概可以分为下图几类：关系数据库（RDBMS）、多维数据库（OLAP)、大数据库（BIGDATA）、本地文件、非关系型数据库（NOSQL）等，Smartbi基本是支持接入以上提到的各种类型的主流数据库的。3、自助仪表盘设计仅需拖拉拽且交互灵活
　　自助仪表盘通过交互式设计，能够满足数据分析人员与仪表盘之间的交互需求，灵活地对业务人员的分析操作作出响应。根据应用场景的不同，Smartbi自助仪表盘的交互式效果可分为：＂联动＂、＂下钻＂、＂跳转＂、＂展开/收缩＂。4、场景模板化，还可复用
　　数据可视化的难点不在于图表类型的多少，而在于数据信息的合理化聚集，如何能在简单一页之内让人读懂业务之间的层次与关联、数据关系一目了然。这就关系到主题、信息、布局、色彩、图表的整体综合设计。
　　一款好用的可视化工具，可以降低可视化的门槛，你无须仰望数据分析大神，就能做出炫酷的数据图表。小麦认为，Smartbi就值得推荐。
　　R-ggplot2
　　ggplot2是R语言最为强大的作图软件包，强于其自成一派的数据可视化理念。当熟悉了ggplot2的基本套路后，数据可视化工作将变得非常轻松而有条理。
　　技术相关核心理念
　　1. 将数据，数据相关绘图，数据无关绘图分离
　　这点可以说是ggplot2最为吸引人的一点。众所周知，数据可视化就是将我们从数据中探索的信息与图形要素对应起来的过程。
　　ggplot2将数据，数据到图形要素的映射，以及和数据无关的图形要素绘制分离，有点类似java的MVC框架思想。这让ggplot2的使用者能清楚分明的感受到一张数据分析图真正的组成部分，有针对性的进行开发，调整。
　　2. 图层式的开发逻辑
　　在ggplot2中，图形的绘制是一个个图层添加上去的。举个例子来说，我们首先决定探索一下身高与体重之间的关系；然后画了一个简单的散点图；然后决定最好区分性别，图中点的色彩对应于不同的性别；然后决定最好区分地区，拆成东中西三幅小图；最后决定加入回归直线，直观地看出趋势。这是一个层层推进的结构过程，在每一个推进中，都有额外的信息被加入进来。在使用ggplot2的过程中，上述的每一步都是一个图层，并能够叠加到上一步并可视化展示出来。
　　3. 各种图形要素的自由组合
　　由于ggplot2的图层式开发逻辑，我们可以自由组合各种图形要素，充分自由发挥想象力
　　基本开发步骤
　　1. 初始化 – ggplot()
　　这一步需要设定的是图的x轴，y轴和＂美学特征＂。基本形式如下：
　　p <- ggplot(data = , aes(x = , y = ))
　　这一步里，设置x轴和设置y轴很好理解。那么＂美学特征＂又是什么呢？
　　举个例子来说，下面这张散点图里，x轴表示年龄，y轴表示身高，很好理解：
　　但这张图除了展示年龄和身高的关系，还展示出每个样本点的体重：颜色越深表示体重越大。因此体重信息和年龄身高一样，也需要绑定到一个具体的列。这一列就是散点图中的＂美学特征＂。
　　来看看R语言绘制代码：
　　ggplot(heightweight, aes(x=ageYear, y=heightIn, colour=weightLb))+geom_point()
　　其中的colour参数就是该图的＂美学特征＂。
　　再比如，下面这张柱状图中，x轴表示日期，y轴表示权重，很好理解：
　　但这张图中每个日期对应了两个不同的权重并采用两个柱状来对比，那么这个划分依据也是另一个＂美学特征＂。
　　再看看绘制代码：
　　ggplot(cabbage_exp, aes(x=Date, y=Weight, fill=Cultivar))+geom_bar(position=＂dodge＂, stat=＂identity＂)
　　其中的fill参数就是该图的＂美学特征＂。
　　综上所述，图中的每个样本点除了通过它的坐标位置，还可以以其他形式展示信息，比如大小，色深，分组等。而这些新形式需要绑定的列，便叫做＂美学特征＂。
　　＂美学特征＂的形式和x，y轴一样是以列的形式给出，且列中元素个数和x，y轴列必然相等。它的设置也和x，y轴一样在ggplot()函数的aes参数括号内进行。
　　2.  绘制图层 – geom_bar()/geom_line()等等
　　上一步的主要工作是为数据可视化配置好了数据，接下来便可根据业务的需要来绘制不同的图，如折线图/柱状图/散点图等等。具体的实现方法在后面的章节中会细致讲解，这里重点提一下绘图函数里的stat参数。这个参数是对冲突样本点做统计，该参数默认为identity，表示保留样本点原(y)值，还可以是sum，表示对出现在这点的(y)值进行求和等等。
　　3. 调整数据相关图形元素 – scale系列函数、某些专有函数
　　在ggplot2中，scale标尺机制专门负责完成数据到图像元素的映射。也许你会问，＂美学特征＂不是已经定义好了这个映射吗？然而事实是＂美学特征＂只是选定了映射前的数据，并没有说明具体映射到什么图形元素。
　　举个例子，假如某张表记录了不同种类水池的长，宽，深信息。现在需要绘制不同种类下水池长和宽关系的柱状图，那么初始化完成的是这个映射：
　　而scale函数完成的是这个映射：
　　显然a映射为了红色，b映射为了蓝色。
　　也许你还会问，我的代码不用scale，那么映射是如何完成的呢？答曰系统有默认映射的，就像绘图函数都有默认参数stat=identity这样。
　　4. 调整数据无关图形元素 – theme()、某些专有函数
　　这部分包括设置图片标题格式，文字字体这类和数据本身无关的图像元素。只需调用theme()函数或者某些专有函数(如annovate函数可为图片添加注释)便可实现。
　　一个图层绘制好后便可观察调整，然后开始下一个图层的制作，直到整幅图绘制完毕。
　　R语言可视化成品图
　　说到工具，顺带提一下BI工具---FineBI
　　FineBI是为大数据量提供数据处理、ETL、Dashboard报表展示、动态分析、报表管理的可视化分析工具。优势是：前端可视化简单操作（小试牛刀）：1.新建分析新建分析包括两种类型的分析：普通即时分析和实时报表。普通即时分析：是指普通的分析模板，从cube中获取数据，进行数据分析；实时报表：是指做出来的即时分析模板，可以对数据进行实时查看，保证数据的准确性报表创建完成之后，页面进入数据分析设计界面，选择组件布局为自由布局，如下图：添加组件制作汇总表制作图表组件布局：自适应布局&自由布局自适应布局，自动调节布局自由布局，自由选择布局
　　市面上有相当多的数据可视化工具，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、echarts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，就是会代码的编程人员和IT人员，受众太小了。
　　所以我今天不讲这些工具，我讲讲零基础的人可以直接用的，这样也可以大大提高程序员和IT人员的效率。
　　1、可视化大屏工具
　　FineReport独当一面，要说传统企业数字化转型，要建一个可视化大屏，FineReport肯定是首选。
　　2、BI工具
　　Tableau、FineBI是其中的代表，你可以把BI工具理解成升级版的Excel，可以直接连接数据库，也可以不用代码，不用公式，不用函数，直接做出可视化。
　　至于怎么做，我的文章已经写的很清楚了，可以去看一下。
　　3、别的还有一些编程类型的工具，可以自行了解一下，不是很ok。
　　我以前在Shanghai一家德国企业负责数据可视化产品的开发，对于数据可视化工具有所了解。以下是我的推荐：微软Power BI
　　Power BI 是软件服务、应用和连接器的集合，它们协同工作以将相关数据来源转换为连贯的视觉逼真的交互式见解。 无论用户的数据是简单的 Excel 电子表格，还是基于云和本地混合数据仓库的集合，Power BI 都可让用户轻松地连接到数据源，直观看到（或发现）重要内容，与任何所希望的人进行共享。 [Power BI 简单且快速，能够从 Excel 电子表格或本地数据库创建快速见解。 同时 Power BI 也可进行丰富的建模和实时分析，及自定义开发。 因此它既是用户的个人报表和可视化工具，还可用作组项目、部门或整个企业背后的分析和决策引擎
　　Tableau
　　Tabeau在数据可视化领域处于领导者地位，他的Desktop的Public 版本是免费的，非常适合用于基于数据可视化数据分析。
　　Tableau公司将数据运算与美观的图表完美地嫁接在一起。它的程序很容易上手，各公司可以用它将大量数据拖放到数字＂画布＂上，转眼间就能创建好各种图表。这一软件的理念是，界面上的数据越容易操控，公司对自己在所在业务领域里的所作所为到底是正确还是错误，就能了解得越透彻。
　　Dataplay3
　　Dataplay3是基于蚂蚁金服开源的Ant G2，提供基于语法驱动的数据可视化。该工具是开源产品，地址在这里
　　https://github.com/gangtao/dataplay3
　　如果你有一定的编程基础，有很多很优秀的可视化图表工具可供选择，包含：
　　百度echarts
　　蚂蚁antv
　　highcharts
　　plotly.ly
　　d3js
　　python matplotlib
　　python Seaborn
　　python ggplot
　　python Bokeh这个列表还可以写的很长，有具体的问题，可以联系我。
　　派可数据
　　推荐人群：企业选型、数据分析师、相关业务人员、
　　派可数据是国内专业的低代码数据仓库开发平台 + 敏捷 BI 可视化分析平台，国产商业智能 BI 软件产品，具备端到端（ End-to-End ) 的产品与服务能力，包括：企业级数据仓库平台、三端可视化分析（ PC 端、移动端、大屏端 ）自助设计能力、中国式报表、填报与数据补录平台。
　　. 企业级数据仓库平台 - 快速原型可视化设计建模、零代码的数据仓库建模设计与开发、维度与指标体系管理、血缘分析、ETL 调度平台等，无需人工开发数据仓库，极大的提升了 BI 项目中数据仓库的开发效率，为企业构建一个高度可扩展的、专业的企业级数据仓库。
　　2. 三端可视化分析（ PC 端、移动端、大屏端 ）- 用户可以基于数据仓库的分析模型，快速的通过自助拖拉拽式的方式即可完成可视化分析页面的设计与开发，包括几十种常见可视化图表、颜色模板、主题模板、水印管理等。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。
　　可视化效果：
　　实际展示：
　　全文共 2984字，预计学习时长 5分钟
　　在ggplot2、seaborn、shiny、Dash、R或python之上，还有哪些更高级的程序语言？有关数据可视化＂更上一层楼＂的秘诀，本文将一一道来。
　　众所周知，对许多企业来说，数据即商机。因为数据能为企业提供更优质的决策和预测。开拓市场、模型诊断及生产制造，各个阶段都需要研究数据。而其中涉及的工具更是五花八门，从Excel到通过python matplotlib进行的Tableau。不同的要求会给数据研究的自动化带来不同程度的难处。
　　显而易见，在对股东或其他观众做汇报时，人人都想用美观炫酷、交互性强的商业仪表板来汇报业绩，沟通工作。其标准流程是将解决方案打包成网络应用程序（让其在客户端与服务器中共同运行）。
　　用数据科学领域的经典工具包创建网络应用，总会出现很多让人沮丧抓狂的问题。不过，有一个极好的解决方案可以提供给你——该方案涉及Lisp算法（该算法的一种特定语言），人工智能渊源最久的计算机语言之一。
　　本文适用于任何需要在工作中进行数据可视化的人，尤其是那些需要在网络应用里实现其高度个性化与灵活化的业界人士。话虽如此，任何致力于打造个性化用户界面的数据科学家也能从本文获益。在阅读全文前，如果你从未接触过ggplot2和plotly，建议你先恶补相关知识，因为它们涉及数据可视化的一些标准逻辑，能提供一个基准来对二维线画图函数作出预测。
　　问题
　　在数据科学家们看来，R或python是最杰出的计算机语言，两者都有一个用来制作互联网应用的标准数据库——Shiny库与Dash库。这两个数据库都可用来制作网络应用，搭建起沟通主语言与javascript——同时也相当于js——的桥梁。它们还可用于浏览器（前端）与服务器（后端）之间的信息交流（如数据传输与用户交互），在该过程中，应用以主语言运行，直到程序终止为止。
　　此外，它们还处理js的异步数据交互，为缓解应用部署压力起到积极作用。说句公道话，在上述方面，这两种语言的作用举足轻重。但是，前端与后端的归并也会带来很多不便，大幅降低这些应用框架的使用价值。
　　1. 用户如今已习惯了这样一个流畅迅捷、功能多样的动态行为界面，即使是错误信息也会以动态UI的形式得到呈现。出于对js的规避，shiny与dash的用户往往在按照要求实现HTML的个性化输出上力不从心。例如，根据浏览器的宽度尺寸来创建一个带色按钮，如果不用js，操作起来会很困难。就算真有这样的方法存在，它也需要一个联通前端与后端的通信循环，而这瑕疵颇多，并不理想。
　　2. 用shiny与dash这两种框架很难编写出真正意义上的模块元件。这里的关键原因在于HTML节点所进行的用户事件会触发HTML节点标识符与后端效应的强耦合。此外，就shiny而言，因为环境，命名空间与模块在R里并不常见，所以用其制作一个模块元件很难。
　　3. 最后，即最重要的一点，这两个框架的发展进程令人懊丧。以这些程序包为基础的反馈周期漫长得令人发指：生产环境中会生成新的特征、成分、视图与标签，每当源代码出现一处变动，后端就会重启，互联网浏览器就要刷新，研发者就要保存当前特定状态，以确认这次调整是否达到预期效果。在一定规模的项目中，数据和程序包在一开始便被上传，每一次迭代发生变化时，研发者就要费工夫进行初始化。最糟的是，区区一个句法错误，就会让整个应用在重载中崩溃（注意，模拟两种系统的热重载会有被黑的风险。后端在处理文本区域时还会根据eval command评估文本中的代码内容。换言之，这会带来信息安全问题）。
　　解决方案
　　前后端的再分离，辅之以前端控制，便能解决上述所有问题。
　　1. 方案会让你获得全部收益，并以此控制前端，鉴于所有的计算结果都呈现在浏览器上，所有用户界面操作都不再需要与后端进行信息交流。
　　2. 大多数的前端技术都能够处理模块与命名空间，因此你可以同时处理如种类、日期等多个变量（只要这些变量处于不同的命名空间），一切有条不紊。此外，由于该程序不需要与客户端进行数据通信，程序代码变得更加模块化，也因此更加耐用。
　　3. 模块热替换（即热重载）在其他框架中也能够实现。正是这一特征让人们对采用这一解决方案跃跃欲试。最后一点是最好的单一功能，这个功能的优越性打动了你，你将无法回到没有该功能的生活。
　　简单粗暴的方法
　　学习js与ReactJS(与dash联系紧密)，可不是桩易事，因为如上文所述，Js古怪颇多，很是难学。
　　＂寄生语言＂（ParasiteLanguages）
　　＂寄生语言＂是一种编程语言，它利用现有的语言及工具，将句法根据特定的基本技术进行转化。例如，Scala是Java的寄生语言，TypeScript是js的寄生语言。寄生语言的优势在于它可添加某种范式并规避目标语言的一些弱点。例如，TypeScript在js基础上添加了类型属性。我认为，Clojurescript(cljs)，即Clojure的一个以js为原型的版本，是所有数据科学家最得力的辅助工具。因为cljs代码实质上就是js代码，所以你能享受到和js一样的由高速带来的恩惠。命名空间是cljs的标配，而且要比Javascript简单得多。多亏了figwheel及shadow-cljs，热重载也是行之有效。
　　但是，如果js也能达到上述效果，为何我会偏爱cljs呢？这是因为这款计算机语言极其简单，且格外稳定，可用于制造出精致且简明的代码。它消除了许多js语言的代码陷阱，并搭建起一个置数据于代码中心而非容器的模型（从此不再有包含1500个类的项目）。此外，cljs还有一个身经百战的标准数据库，可用来处理数据。
　　后端
　　就后端而言，虽然运算部分与执行业务逻辑的代码保持原样，但为了响应前端发出的HTTP（S）需求，代码上需要增添一个包装器。用R语言的plumbr包或python的flask应用框架便可轻松搞定。一些可由客户执行的简单操作（如按照组别对表格进行筛选与分组），输入数据将以csv或json的形式存储，只需配上一台HTTO服务器即可（如根目录里的python3-mhttp. server命令 ）。例子详见个人网页。
　　利弊权衡
　　学习cljs后，用户对任何新方案都会持怀疑态度。那么，采用cljs又会有哪些不足之处呢？
　　就特征而言，如今数据科学家需要对客户和服务器间的通信负责，这意味我们需要学习如何设计一些基础的应用程序编程接口。但是，这也意味着后端会将用户通过不同URL请求发出的数据一一遣返。
　　RStudio和Plotly从部署到生产所提供的解决方案有所不同。换言之，尽管网络应用（前后端分离）结构只有一个标准范式，可供选择的存储云供应商与教程却是不少。
　　代码基址如今有两种程序语言。引进一种新的程序语言与对应的工具总是有风险的。不过，我坚信这种方法带来的益处远大于其潜在风险。
　　锦上添花
　　学习cljs并使用建议的层次结构会给我们带来许多额外的好处。
　　· 鉴于cljs属于Lisp语言，因此它是一个功能性语言。
　　· 鉴于js以网络，电脑与移动客户端为目标，cljs也能达到同样的效果。
　　· clojure上手极其简单，所以很快便能在java虚拟机上编程。
　　· Google Closure上如代码拆分与无用代码删除等工具都适用于cljs，这能优化应用代码尺寸，利于用户体验的流畅性。
　　· 尽管plotly是一个很好的默认选项，你还是可以使用任何js可视化框架。有听说过Vega吗？有了它，编写R或python便不再需要包装器。
　　· 多亏了cljs与js的互操作性，你可以充分利用任何在包装器上以js语言写成的ReactJS组件，来完善自己的程序语言。你甚至可以重新使用dash-html组件。
　　· 在某种情况下，你会学习emacs，这是目前效率最高的工具。将其与Lisp相结合，配置程序将变得信手拈来，游刃有余。（但切勿同时学习emacs和cljs这两种语言）
　　结论
　　本文中，笔者建议数据科学家学习网络发展中的关键技术（cljs），以此丰富制作应用的发展经验。虽然R Shiny与python Dash也能奏效，但他们的前端技术缺乏关键特征，如模块热替换（浏览器的无刷新更新），这会导致发展经验的次优化。
　　本文还对cljs优于js这一观点做出论证。但笔者想提出另一个观点，让任何人最终都愿意体验一把cljs：用cljs创建数据可视化与网络应用实在是其乐无穷。cljs处理问题迅捷，专注与灵感常伴人左右，只须灵光一闪，一切难题便迎刃而解。这样的体验，值得一试。
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　　滴滴 要收集数据和分析数据前我们肯定得明白为什么需要数据可视化，对不对？弄清楚这个点我们才能找到合适的方式去解决我们的疑惑 那么我们为什么需要数据可视化呢？
　　如今啊，我们人类大脑它就是不够智能不够聪明，所以只能利用图表或者是图形来进行复杂数据可视化的方式来帮助我们理解数据分析，而这种方式比过往利用Excel这类电子表格的报告也更让人理解的更加方便和容易。
　　其中的数据可视化大屏是一种代表性的平台，它以快速、轻松的方式来传达数据的概念，而且还可以通过细节的图表调整 来尝试不同的方案表现
　　数据可视化能够帮助我们确定以下内容：确定需要注意或需要改进的地方。弄清哪些因素会影响客户的行为。帮助您了解将哪些产品放置在何处。预测销量。
　　当然在进行数据可视化之前需要做的就是数据的整体采集，以企业来说一般数据采集的方式分为两种，一种是＂埋点＂，一种就是＂无埋点＂ 「与题目无关，就不做过多解释了 」
　　收集完成数据以后，接下的就是到解决题主需求的阶段了！数据的评估和分析 只有完成了这个阶段，我们才可以进行下一步的对企业的管理进行优化操作
　　所以对于企业来说一般通过啥软件来进行数据可视化的操作呢？
　　我给大家推荐 实用好物 袋鼠云的数据可视化平台EasyV 亲自体验过后，得出的一个使用心得分享给大家 ：
　　简单介绍下EasyV:这是一款数据可视化大屏制作网站，拥有Saas版本，如果企业自己拥有外网的数据库，并且是用来展示静态数据的，可以利用这款工具简单搭一个大屏，来展现自己的工作成果。当然也有独立部署的版本，如果企业数据在内网的情况下，可以接入动态数据库，对业务进行实时监控。
　　我们要进行数据可视化无非是想要达到以下几个用途：
　　1）指挥/监控：业务监控、经营分析。
　　2）工作汇报：工作流程、成果汇报。
　　3）企业形象：能力展示、企业宣传。
　　EasyV能够满足以上的所有需求！我从他们官网搬了几个模板给大家看一下
　　电力行业市场监测模板
　　浙江大学＂最多跑一次＂业务改革成果展示
　　企业宣传工作模板
　　内置多行业的大屏模板
　　除了能够满足大多数的使用需求，它的操作也是十分方面，非常类似ps这类设计软件，通过简单的＂拖拉拽＂动作即可在画布上进行大屏的搭建。
　　对于数据也是支持多数据源的接入。关于具体的操作了解可以看我 这篇文章
　　3分钟带你快速了解，一个数据可视化工具EasyV
　　可能有人会问，为什么要推荐EasyV而不是其他厂家出品的数据可视化工具，其实我在此之前写过一篇对比国内十大数据可视化平台的优略，大家有兴趣可以看看  而其中EasyV是属于里面起步较早，且平台较为成熟，个人使用较久，对其熟悉度程度高，使用感觉比较良好才单独拿出来说，当然最重要的一点还是有免费试用哈哈哈哈哈「送个福利给大家，点这里即可 免费试用  https://easyv.dtstack.com/jiuqi
　　2020年最好用的十大数据可视化平台，你值得拥有
　　以上就是我对题主的解答啦
　　现在企业利用数据可视化平台来进行数据分析是一个大趋势，先了解先学习，后期在企业竞争和管理上才能立于不败之地呀
　　更多关于数据可视化的知识，大家可以关注我 对于EasyV的使用也可以私聊我交流心得
　　目前gartner领导地位的有三款，都是非常优秀的可视化，拖拉创建报表。Tableau powerbi qlik。三款产品中，qlik是最先问世的，但随着其他两款产品的出现，qlik的市场份额被抢去不少，当然这也无法抢走它独特的光芒。如果楼主想自己玩，那么我推荐qlik，因为它的desktop是免费的，tableau desktop试用期只有14天。powerbi也有免费的版本，但是缺少大量的功能，当然熟悉excel的，也可以考虑powerbi的。如果楼主公司就有tableau，可以考虑它，它创建的报表很精美。在此再说下qlik另外两个独特优势：1.可以无需数据仓库，它本身就是集etl、数据仓库、可视化为一体的2.它集成随心所欲，想怎么集成就怎么集成。这样说，echarts能做的，它都可以做。希望有帮助。