1.5.4 数据可视化分析类工具推荐

在数据分析和数据科学领域，数据可视化扮演着至关重要的角色，它有助于我们更好地理解和传达数据中的关键信息，揭示模式、趋势以及异常情况。数据可视化工具分为以下四大类别。

❑ BI分析工具：在业务智能（BI）领域，数据可视化是核心功能之一，其中包括知名工具Tableau和Power BI。

❑ 独立的第三方可视化工具：与BI不同，这些工具专注于提供强大的可视化展示功能，其中包括D3.js和ECharts等。

❑ 作为主要工具的子模块：某些数据分析工具集成了可视化功能作为子模块，例如Excel内的图表功能和IBM SPSS Modeler的输出图形节点。

❑ 特定工具的第三方库：Python等数据分析工具常依赖于第三方可视化库，Python的第三方可视化库包括Matplotlib、Seaborn和Plotly等。

在大多数情况下，选择何种数据可视化工具通常取决于你使用的数据分析工具，因为它们通常能够直接支持和集成相应的可视化功能。然而，对于某些工具，如Python，你需要从众多第三方库中进行选择。这时，你可以请AI为你提供最适合你的需求的第三方可视化库的建议。

提示指令如下：

在上述指令中，我们并未列举所有Python的第三方可视化库，而是委托AI为我们提供推荐。此外，我们也明确定义了对比分析的重点，以便AI生成一张对比表格，这将有助于我们进行后续的分析和比较。

ChatGPT基于提示指令，给出第三方库对比信息，为方便展示，这里对表格进行了调整，如表1-2所示。

表1-2 ChatGPT对比Python的不同第三方可视化库