摘要: 在云软件泛滥的世界中，数据可视化工具已在全球各地为企业带来益处。它们当然物有所值，其强大的功能有助于收集数据并以各种图形格式呈现数据，并可以轻松分析和共享数据，以促进成功和创新。下面列出的七款软件展示了市场上一些最深刻和最强大的功能。 适用于 Linux 的...
在云软件泛滥的世界中，数据可视化工具已在全球各地为企业带来益处。它们当然物有所值，其强大的功能有助于收集数据并以各种图形格式呈现数据，并可以轻松分析和共享数据，以促进成功和创新。下面列出的七款软件展示了市场上一些最深刻和最强大的功能。
适用于 Linux 的最佳数据可视化工具
- Tableau：最佳稳健产品
- Sisense：最适合处理大量数据
- Qlik ：最适合实时数据
- HighCharts：最适合 JavaScript
- FusionCharts：最适合整合
- Plotly：最适合 Python
- Microsoft Power BI：最适合利用和改进
1.Tableau – 最佳稳健产品
定价：有多种定价套餐可供选择，以满足您的业务需求，价格范围从每位用户每月 15 美元到 70 美元不等，可免费试用。
Tableau 利用商业智能和数据可视化的强大功能帮助企业更加依赖数据。该平台的灵活性使用户可以自定义交互式仪表板，以产生见解并抓住新的商机。用户还可以直接从桌面或移动应用程序与各种受众分享数据叙述。
主要特征：
- 合并、组织和清理数据，以获得具有视觉吸引力的分析结果。
- 三个协调的数据查看选项。
- 通过趋势分析了解统计数据。
购买理由：
- 强大的数据可视化工具，讲述商业趋势的故事
- 灵活的数据显示，具有拖放界面
- 数据导出功能，无需再手动输入数据
避免的原因：
- 如果编程知识有限，则会显示学习曲线。
- 可扩展性有限。
2.Sisense – 最适合处理大量数据
定价：网站上没有列出定价信息，可联系供应商获取具体信息，可免费试用。
Sisense 允许用户将分析功能融入其工作流和产品中。该平台专注于为客户提供自助服务体验，利用人工智能为客户提供透明的见解。除了其他优势之外，Sisense 在分析复杂数据方面也无所不能。凭借能够保存数 TB 的数据并有效利用 CPU 和 RAM 的能力，该软件获得商业智能奖也就不足为奇了。
主要特征：
- 集成数据连接器，实现最佳分析
- Rest API 功能允许用户将软件嵌入到 SaaS 应用程序中
- 使用数据过滤和计算进行度量识别
购买理由：
- 数据大小无任何限制
- 数据整合
- 无需 IT 资源处理复杂数据
避免的原因：
- 错误信息频繁出现且难以理解。通常需要联系支持人员
- 更适合具有技术专长的企业
3.Qlik – 最适合实时数据
定价： Qlik 是基于报价的，因此必须联系供应商获取定价信息，可免费试用。
Qlik 摒弃了被动的商业智能，采取了更主动的方法，从而脱颖而出。每个用户都能够使用实时洞察和人工智能进行协作，根据每个业务流程主动生成数据。由于该软件能够处理各种数据和案例，因此它也能够容纳广泛的用户。
主要特征：
- 主动分析
- 高性能混合云平台
- 数据流和数据湖创建
购买理由：
- 企业级安全
- 协作和对话
- 促进自助服务分析
避免的原因：
- 由于该软件对于业界来说仍然相对较新， 因此缺少相当多的工具和功能。
4.HighCharts – 最适合 JavaScript
定价： HighCharts 提供多种方案，报价式定价，可联系供应商了解更多信息，可免费试用。
HighCharts 宣称自己是一个专门为开发人员设计的图表库。它提供多种图表类型，非常适合从数据中获取最多信息。其灵活且易于使用的 API 可让您与客户和团队成员无缝分享见解。HighCharts 提供如此多的功能，因此很容易理解为什么它在全球受到公司的青睐。
主要特征：
- 使用 JavaScript 和 TypeScript 构建
- 注释工具
- 灵活的声音化 API
购买理由：
- 对于非商业用户免费
- 多种图表类型可供选择
- 移动端已优化
避免的原因：
- 缺乏文献
- 与其他平台相比，一些用户对其价值提出质疑
5.FusionCharts – 最适合整合
价格：每年 499 至 2,499 美元。有一个免费的“试用”版本，但仅用于测试。如果不购买许可证，将无法将该软件用于您的产品。
FusionCharts 是整合方面的专家。它提供 100 多种交互式仪表板图表选项供用户选择，帮助用户在一个地方清晰地了解他们的数据。此外，作为用户，甚至可以将组织好的数据导出为 PDF 并与公司中的其他人共享。因此可以确信，所有原始公司数据都得到了最佳整合，同时充分利用了团队内部的协作能力。
主要特征：
- 直观的控制使您的团队能够在 15 分钟或更短的时间内创建复杂的图表
- 通过数字化模式的广泛部署来访问公司数据
- 多元分析
购买理由：
- 集成的简易性和多样性
- 专业的外观
- 文档清晰且有用
避免的原因：
- 一些用户抱怨它看起来有点过时
- 简单的设置并不是它的强项
6.Plotly – 最适合 Python
定价：Plotly 为企业提供定制报价，可联系他们获取更多信息。有限制免费版本可供测试产品。
Plotly 每月下载量超过 100 万次，并赢得了财富 500 强企业的信任，显然它是新兴数据可视化的宠儿。该平台最适合使用 Python 的企业，因为两者可以无缝协作以构建和提供交互式分析。它还提供可自定义的模板和开放 API。
主要特征：
- 使用 Python 脚本进行转换
- Git-app 部署
- 企业IT集成
购买理由：
- 低代码开发
- 集中式项目仪表板
- 消除了 IT 团队和前端开发人员的需求和成本
避免的原因：
- 定制是有限的
7.Microsoft Power BI – 最适合利用和改进
价格：每位用户每月 9.99-20 美元。按容量计算，价格为每月 4,995 美元。有有限的免费桌面版本可供测试。
Power BI 通过在大量数据中找到隐藏的见解来帮助企业取得成功。该平台的工具集使用户能够以系统的方式发现业务数据中的趋势和漏洞。由于它是基于 Web 的，因此可以轻松构建 SQL 模型并共享它们。
主要特征：
- 在企业范围内提供自助服务分析
- 为实现显著成果而构建的智能工具
- 行业领先的数据安全措施
购买理由：
- 嵌入网络发布功能
- 网关数据认证工具
- 通过强大的审核部分可以充分利用所提供的功能
避免的原因：
- 提出学习曲线
经常问的问题
什么是数据可视化？为什么它很重要？
数据可视化工具用于生成各种图表，以便组织数据并使其在企业中易于理解。它很重要，因为它有助于定义图形信息中的模式和趋势。因此，企业可以更有效地扩展和利用自身；从而做出更明智和合乎逻辑的决策。
选择数据可视化工具时应该考虑什么？
以下是性能良好的数据可视化工具需要考虑的一些基本特质：
- 货币（现金）价值
- 可训练性
- 安防措施
- 研究与评论
- 定制化和灵活性
- 硬件要求（它是否适用于移动设备/桌面设备？）
- 易于实施和配置
- 质量支持水平
