哪些可以做数据可视化软件的设备

数据可视化软件是现代数据分析和报告的关键工具，它们使非技术用户能够以直观的方式理解和解释复杂的数据集。以下是一些可以用于创建数据可视化的软件设备：

1. microsoft excel: 作为最广泛使用的电子表格软件之一，excel提供了丰富的图表和图形功能，包括柱状图、折线图、饼图、散点图等。它支持多种数据源，如数据库、网页、文本文件等，并且可以通过宏编程进一步自定义图表的生成。excel还允许用户将数据导出为多种格式，以便在更高级的可视化工具中使用。

2. tableau: tableau是一个强大的数据可视化工具，它允许用户通过拖放的方式来创建交互式的数据仪表板。tableau提供了大量的预构建的图表类型，以及高度定制的选项，使得用户可以快速地创建出各种类型的数据可视化。tableau支持多种数据源，包括sql数据库、csv文件、json文件等，并且可以与其他数据源进行集成。

3. qlik sense: qlik sense是一个基于云的数据可视化平台，它提供了一系列的图表类型，包括地图、时间序列、条形图、饼图等。qlik sense支持多种数据源，并且可以通过api与第三方系统集成。qlik sense的用户界面简洁直观，易于上手，适合快速创建数据可视化。

4. power bi: power bi是微软推出的一个商业分析工具，它提供了一个类似于excel的界面，但具有更多的数据分析和可视化功能。power bi支持多种数据源，包括sql数据库、excel、power bi服务器等，并且可以与其他业务智能工具集成。power bi提供了丰富的图表类型，包括柱状图、折线图、散点图等，并且可以进行高级的数据分析和预测。

5. d3.js: d3.js是一个基于javascript的开源库，它提供了一套用于创建数据驱动文档的工具。d3.js可以用于创建交互式的图表和可视化，并且可以与其他web技术（如html5、css3）结合使用。d3.js支持多种数据源，包括json、xml、csv等，并且可以与其他数据可视化工具集成。

6. r: r是一种编程语言，它主要用于统计分析和图形绘制。r提供了许多内置的函数和包，可以帮助用户创建复杂的数据可视化。r支持多种数据源，包括数据库、文件、网络等，并且可以与其他统计分析工具集成。r的用户界面友好，易于学习和使用，适合进行复杂的数据分析和可视化。

7. python: python是一种通用编程语言，它广泛用于数据分析和可视化。python有许多流行的可视化库，如matplotlib、seaborn、plotly等。这些库提供了丰富的图表类型和定制选项，使得用户可以创建出各种类型的数据可视化。python支持多种数据源，包括数据库、文件、网络等，并且可以与其他数据分析工具集成。

8. jupyter notebook: jupyter notebook是一个基于云端的交互式计算环境，它允许用户在网页上编写代码并实时运行。jupyter notebook提供了一个强大的可视化工具集，包括matplotlib、seaborn、plotly等。jupyter notebook支持多种数据源，并且可以与其他数据分析工具集成。jupyter notebook的用户界面简洁直观，易于上手，适合进行快速的数据分析和可视化。

9. google data studio: google data studio是一个基于云的数据可视化平台，它提供了一系列的图表类型和定制化选项，使得用户可以创建出各种类型的数据可视化。google data studio支持多种数据源，包括sql数据库、csv文件、json文件等，并且可以与其他数据源进行集成。google data studio的用户界面简洁直观，易于上手，适合快速创建数据可视化。

10. tableau desktop: tableau desktop是一个桌面应用程序，它提供了类似于tableau web的用户体验，但可以在本地计算机上运行。tableau desktop支持多种数据源，包括sql数据库、csv文件、json文件等，并且可以与其他数据源进行集成。tableau desktop的用户界面简洁直观，易于上手，适合快速创建数据可视化。

总之，这些软件各有特点，选择哪个取决于你的具体需求、预算以及对特定功能的偏好。例如，如果你需要处理大量数据或进行复杂的数据分析，可能会更倾向于使用像tableau这样的专业级工具；而如果你只需要基本的图表制作，那么microsoft excel或google data studio可能就足够了。