有哪些好用的数据可视化工具软件？

根据数据的特点，如时间信息和空间信息，应建立数据可视化，例如图表(Chart)、图(Diagram)和地图(Map)等，将数据直观地展现出来，以便直观地显示数据，帮助人们理解数据，同时发现海量数据中包含的规则或信息。数据可视化是大数据生命周期管理的最后一步，也是最重要的一步。

根据数据的特点，如时间信息和空间信息，应建立数据可视化，例如图表(Chart)、图(Diagram)和地图(Map)等，将数据直观地展现出来，以便直观地显示数据，帮助人们理解数据，同时发现海量数据中包含的规则或信息。数据可视化是大数据生命周期管理的最后一步，也是最重要的一步。
对于大多数企业来说，数据分析师们主要会用到的分析技能为：数据分析+数据可视化2种技能。那么，与之对应好用的数据可视化工具软件有哪些呢？

Excel
我们都知道，Excel是一款学习起来相对较为容易，并且功能强大的统计类软件，主要用途是处理分析数据，将散乱的数据加工成我们需要的内容。此外，它不仅仅是一个存储数据的容器，用户还可以借助其强大的函数、透视表、可视化、VBA等功能帮助其完成大量的数据分析工作。
优点：
简单易上手，内心接受程度更高更快
学习成本低，学习困难程度低
缺点：
数据整合能力差：当遇到多个来源的数据同时合并处理时，困难程度大大提升；
动态的可视化能力差：Excel可以完成基本的可视化操作。但如果遇上数据变动，就比较难处理；
数据共享能力差：尤其是经常需要共享数据的人，一定会为N份数据表格而头疼的。

Python
说到Python，想必不需要我多解释了，处理量级的数据问题，就选Python。
Python作为一种跨平台的高级编程语言，拥有umpy、matplotlib、scikit-learn、pandas、ipython多种数据处理和分析的工具，在大数据分析中的优势非常明显。
优点：
简单易上手，比起其他编程语言，学习难度也更低；
数据分析能力非常强，还能为我们提供爬虫服务；
缺点：
不能拖拽数据，0基础学习还是需要一定的时间；
处理大数据的效率不算高。

亿信ABI
ABI = ALL in one BI，亿信ABI是一款全能型数据可视化工具软件，融合了数据源适配、ETL数据处理、数据建模、数据分析、数据填报、工作流、门户、移动应用等核心功能而打造的一站式数据分析平台，为企业提供一站式大数据BI解决方案。
优点：
1.一站式数据服务能力
覆盖数据接入、到数据建模与处理、再到数据分析与挖掘整个数据应用全链路，降低实施、集成成本。
2.一体化的数据建模能力
支持跨不同数据查询整合，与分布式ETL一体化，提供敏捷建模、智能计算，全面支撑各种数据准备需求。
3.超大数据量实时处理
依靠强大的计算分析引擎，高速缓存等技术，完美支持海量历史数据多维查询与分析等场景，大大提高计算性能，实现亿级秒级响应。
4.领先的智能分析能力
运用自然语言分析、机器学习等智能分析能力，提升分析广度和深度，自动化的AI技术，催生更多“民间数据科学家”。