大数据、数据分析的兴起和火爆，也带动了数据可视化的广泛应用。说起数据分析和可视化的关系，就好比你为一堆散乱的拼图写了一份说明，告诉他这个数据是什么样子，代表什么。可以说，数据可视化虽然不是必不可少的，但却是可以加快效率，为报告锦上添花的。今天，说起数据可视化，我们就不得不谈一下数据可视化工具了。主要说到的这个工具也是最近在数据分析圈比较受追捧的一个软件——Python。
虽说Python的作图比不上R，但也是后生可畏呀，毕竟可以与Python连接的绘图库也是很多的，比如较为常用的Matplotlib、pandas、seaborn等等，一些R中的第三方绘图包也可以和Python连接，比如说ggplot……但是我觉得最让我感到惊喜和喜欢的还是Pyecharts。Echarts是一个用于绘制图表的类库，是百度开源的一个数据可视化JS库，用它生成的图表特别棒，图表动态元素的添加让整个图表都变得生动起来。而且，Echarts可直接调用绘制的图表多种多样，特别丰富，绘制起来也简单易操作。估计大家看到成品出来后可以会大吃一惊。
之前在经管之家的经济论坛上碰到有人问数据地图的绘制，我告诉他可以用Echarts中绘制map的一个功能，导入map的绘图包进行调用之后，将数据传入函数，调整参数之后就可以进行简单的地图绘制了，如下图所示：
地图的绘制会根据颜色的深浅通过对照图标旁边的色条来展示一组数据的大小情况。还有很多常见不常见的图表也可以通过简单的代码实现，大家有空可以多看看，练习绘制不同的图表，有趣且智慧。
除此之外，还有一款可视化工具不得不提，就是微软旗下的PowerBI交互式数据可视化工具，自认为这个工具是专门为数据分析可视化而生，PowerBI可连接数百个工具源，并且可轻易作图、易上手的功能，深受广大不是程序猿的数据分析师喜爱，在平时做一些小型数据的可视化分析用PowerBI还是很方便的。
数据分析的发展，导致数据可视化的学习也会成为必不可少的一部分，进而也就会涌现出各种丰富多彩的工具，这就要求我们要不断去学习，更新自我的技能，充实自己，才能避免被世代所抛弃。
