常见的简单的数据可视化分析工具

数据可视化分析工具是现代数据分析中不可缺少的一部分，它们帮助我们以图形化的方式展示和理解复杂数据。以下是一些常见的简单的数据可视化分析工具：

1. excel: excel 是最流行的电子表格软件之一，它提供了多种内置的图表工具，包括折线图、柱状图、饼图等。用户可以通过点击单元格或使用快捷键来创建各种图表，并轻松地调整它们的样式和格式。此外，excel 还支持与外部数据源的连接，使得用户可以导入来自数据库或其他来源的数据，进一步丰富其可视化效果。

2. microsoft power bi: power bi 是由微软开发的一个强大的数据可视化平台，它允许用户从各种数据源（如sql数据库、apis、云服务等）导入数据，并利用丰富的图表类型（如散点图、气泡图、地图等）进行数据探索。power bi 还提供实时数据流功能，可以让用户在数据发生变化时即时更新图表，这对于需要监控数据流的用户来说非常有用。

3. tableau: tableau 是一个专业的数据可视化工具，它提供了一个直观的拖拽式界面，使得即使是没有编程背景的用户也能轻松创建复杂的数据可视化报告。tableau 提供了多种图表类型，并且支持自定义数据字段和过滤器，用户可以根据需要定制他们的视图。此外，tableau 还提供了与其他业务智能工具（如biserv、quickbi等）的集成能力，方便用户在多个平台上共享和分析数据。

4. qlikview: qlikview 是一个基于云计算的数据可视化工具，它提供了类似于tableau的功能，但更加轻量和易于使用。qlikview 的主要特点包括高度可定制的仪表板、实时数据流、以及与其他qlik解决方案的无缝集成。这使得qlikview非常适合那些需要快速部署和灵活扩展的企业用户。

5. dax: dax 是一种基于r语言的数据分析语言，它允许用户定义自己的函数和表达式来计算复杂的数据集。通过使用daa，用户可以创建自定义的图表和报表，这些图表和报表可以直接嵌入到报告中，也可以导出为图像文件。daa 的优势在于它的灵活性和可扩展性，使得用户可以根据自己的需求定制数据分析过程。

6. google charts: google charts 是google提供的免费数据可视化工具，它允许用户在网页上创建交互式的图表。google charts 提供了多种图表类型，如条形图、折线图、饼图等，并且支持跨浏览器的一致性。此外，google charts 还提供了丰富的配置选项，包括颜色主题、字体大小等，以满足不同用户的视觉需求。

7. inside salesforce: inside salesforce 是salesforce提供的数据分析工具，它允许用户从salesforce中导入数据，并通过自定义的数据模型进行分析。inside salesforce 支持多种图表类型，并且可以与其他业务智能工具（如biserv、quickbi等）集成，方便用户在多个平台上共享和分析数据。

8. tableau desktop: tableau desktop 是tableau的一款桌面应用程序，它允许用户在本地计算机上创建、设计和分享数据可视化报告。tableau desktop 提供了类似tableau web的界面，但更加稳定和高效。用户可以在本地计算机上进行复杂的数据建模和分析，而不需要依赖互联网连接。

9. qlik sense: qlik sense 是qlik提供的数据分析工具，它允许用户在本地计算机上创建、分析和共享数据可视化报告。qlik sense 提供了类似tableau web的界面，但更加简单易用。用户可以轻松地创建基本的图表和报告，而无需深入理解复杂的技术细节。

10. dynamo view: dynamo view 是一个基于apache spark的数据可视化工具，它允许用户在scala或python中执行复杂的数据处理和分析任务。dynamo view 提供了类似于tableau web的界面，但更加灵活和强大。用户可以在scala或python中编写代码来处理数据，并生成自定义的图表和报表。

总之，这些工具各有特色，适用于不同的场景和需求。在选择适合自己项目的工具时，可以考虑项目的复杂度、团队的技能水平以及预算等因素。