数据可视化入门（数据可视化入门级工具软件有哪些）

有哪些值得推荐的数据可视化工具

1、Excel Excel是一款广泛使用的电子表格软件，除了基本的表格处理功能外，它也提供了强大的数据可视化功能。用户可以使用Excel的图表工具创建各种类型的图表，如柱状图、折线图、饼图等，以展示数据的分布和趋势。Excel操作简单，易于上手，非常适合处理中小型数据集。

2、EasyV数据可视化：EasyV是袋鼠云的产品，提供了丰富的模板和组件，能够满足85%的场景需求。其3D地图功能让数据可视化更加生动，动态面板和交互设计增加了大屏的互动性。此外，手机远程操作的便捷性使数据汇报和讲解变得轻松。EasyV支持多数据源接入，服务于上千家企业，助力数据价值的可视化展现。

3、Tableau以企业级的性能受到青睐，它不仅提供直观的图形和报表创建功能，还有服务器解决方案支持在线可视化。全球知名公司如巴克莱银行和Pandora等都是其忠实用户，体现了其在复杂数据分析中的强大实力。

4、Tableau是一款功能强大的数据可视化工具，它提供了丰富的可视化选项，如条形图、折线图、散点图、饼图等，用户可以通过简单的拖拽和点击操作，快速生成各种图表和报告。Tableau还提供了数据连接和整合功能，可以轻松连接各种数据源，如Excel、CSV、数据库等，并对其进行清洗和整合，以便更好地进行数据分析。

5、数据可视化工具有QlikView、Tableau、FineBI、QlikSense、DataFocus。数据可视化，是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。其中，这种数据的视觉表现形式被定义为一种以某种概要形式抽提出来的信息，包括相应信息单位的各种属性和变量。数据可视化主要旨在借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。

powerbi一般需要自学多久?

powerbi一般需要自学多久：Power BI入门很容易，一周即可；但是如果需要进阶，就需要系统学习DAX函数，学习两个月以上。Power BI是一个比较系统化，结构化的技能体系，基本概念有的地方比较抽象，比如上下文概念，迭代，循环等概念。

约2个月。对于初学者来说，每天能够投入2-3小时的学习时间，约需要两个月可以基本掌握PowerBI的基础应用。当然，这也取决于个人的学习能力和背景知识。学习任何新技能都需要时间和耐心，持续不断地学习和练习是掌握PowerBI的关键。

入门学习期：认真学习两个月，通过从Excel到PowerBI掌握了六七成的核心操作技巧。快速完成多表批量合并以及大宽表的简易数据库搭建，两个月即完成手上数据通报工作的优化。

POWER BI 肯定比较难。DAX里的函数，跟excel里的函数有很大区别。筛选上下文，行上下文，度量值，计算列，等等都非常考验想象力和抽象思维的能力。基于目前职场上绝大部分人连excel用得都是皮毛水平，指望他们普遍去使用BI，任重道远，几乎在10年之内大面积普及，毫无希望。

但是这里需要强调的是，基础数据的整理相对来说是比较简单的，企业一般可以自主的完成。如果让实施顾问将时间花在这个上面，有点不值。分析结果的梳理 在上BI系统之前，企业还应该对需要得到的分析结果进行确认。简单的说，就是让BI系统能够产生哪些分析结果。如存货周转率分析、交货及时率分析、不良品率分析等等。

powerBI的资料比较少，尤其是中文的就更少了，你可以看看他们首页的指导式学习视频。问题的话，我个人感觉是数据源连接和各个组件的使用这一块，不熟悉的话，确实比较麻烦，组件太多了。国外分析工具好像都挺麻烦的，国内的就简单很多，不知道是不是大环境问题。

从零开始入门数据分析-PowerBi入门篇

1、在Power Query界面，通过在Powerbi中点击“转换数据”即可进入，图中1部分展示了你可以进行的数据清洗方式，图中2展示了已经加载到Powerbi中的数据，图中3记录了你每次进行操作的记录（例如你删除一列，则在右侧就会记录下你删除一列的操作）。

2、基础篇： 从零开始，了解Power BI的精髓，包括安装、基础操作和数据导入，快速搭建你的数据分析平台。功能篇： 探索图表数据的深度，动态图表的魔力，以及交互式体验的奥秘。数据导出，让数据随心所欲地流转。核心技能： 深入理解度量值、DAX、CALCULATE和FILTER等核心概念，它们是构建复杂分析模型的基石。

3、DAX：Power BI的强大心脏 - DAX是Microsoft Power BI的核心编程语言，诞生于2010年的Power Pivot，它简单易学，却又蕴含着高级概念。适合从零开始学习的数据分析新手，理解数据模型和关系至关重要。

4、搭建 BI 系统的入门指南要从零开始搭建 BI 系统，首先要掌握基础概念，例如数据可视化工具的选择和使用。流行的 BI 工具如Tableau、Power BI和QlikView，虽然功能强大，但可能需要付费。对于初学者，开源工具如 DataEase 是一个不错的选择，可参考我之前的文章深入了解。在线资源对于学习至关重要。

5、通过Python来采用机器学习的方式实现数据分析是当前比较流行的数据分析方式。对大数据分析有兴趣的小伙伴们，不妨先从看看大数据分析书籍开始入门！B站搜索尚学堂官方号，大数据教学视频，从基础到高级的都有，还挺不错的，知识点讲得很细致，还有完整版的学习路线图。也可以自己去看看，下载学习试试。