1. 哪個數據可視化工具比較好
看了一下其他的回答，都是利用現有的可視化軟體，這里以python為例，介紹2個比較好用的可視化包—seaborn和pyecharts，簡單易學、容易上手，繪制的圖形漂亮、大方、整潔，感興趣的朋友可以嘗試一下，實驗環境win10+python3.6+pycharm5.0，主要內容如下：
1.seaborn：這是一個基於matplotlib的可視化包，是對matplotlib更高級的API封裝，繪制的圖形種類繁多，包括常見的折線圖、柱狀圖、餅狀圖、箱型圖、熱力圖等，所需的代碼量更少，使用起來更方便，下面我簡單介紹一下這個包的安裝和使用：
程序運行截圖如下：
2.pyecharts：這個是echarts提供給python的一個介面，在前端的數據可視化中，可能會用到這個echarts包，藉助pyecharts，我們不僅可以繪制出漂亮的柱狀圖、折線圖等，還可以繪制3D圖形、地圖、雷達圖、極坐標系圖等，簡單好用，非常值得學習，下面我簡單介紹一下這個包的安裝和使用：
程序運行截圖如下：
補充推薦一個Python 新數據可視化模塊——Plotly Express 。
Plotly ExpressPlotly Express是一個新的高級Python數據可視化庫，它是Plotly.py的高級封裝，它為復雜的圖表提供了一個簡單的語法。只需一次導入，大多數繪圖只要一個函數調用，接受一個整潔的Pandas dataframe，就可以創建豐富的互動式繪圖。
Plotly Express 安裝慣例，使用 pip進行安裝。
Plotly Express支持構建圖表類型 gapminder數據集說明我們使用gapminder數據集進行體驗 Plotly Express 。
gapminder數據集顯示2007年按國家/地區的人均預期壽命和人均GDP 之間的趨勢：包含1952~2007年世界各國家人口、GDP發展與/地區的人均預期壽命和人均GDP 之間的趨勢。
散點圖scatter
常用參數說明：
使用散點圖描述中國人口與GDP增長趨勢圖
地理散點圖scatter_geo
常用參數說明
使用地理散點圖描述全球人口與GDP
折線圖（line）
常用參數說明
使用折線圖描述1952~2007中國與美國人口增長趨勢圖
條形圖(bar)
常用參數說明
使用條形圖描述1952~2007中國與美國人口增長趨勢圖
等值區域圖（choropleth）
常用參數說明
使用等值區域圖描述各個國家人口數量
目前國內數據可視化工具或產品很多，到底那個工具或者產品是最好的？看了很多數據可視化產品，總結下來分為幾大類。
下面我將一一分別進行工具介紹：
一．數據可視化庫類
一個純javascript的數據可視化庫，網路的產品，常應用於軟體產品開發或者 系統的圖表模塊，圖表種類多，動態可視化效果，開源免費。
評價： 非常好的一個可視化庫，圖表種類多，可選的主題。Echarts中主要還是以圖表為主，沒有提供文本和表格方面的展現庫，如果有相關需求還需要引入表格和文本方面的其他可視化庫。
與echarts相似，同樣是可視化庫，不過是國外的產品，商用需要付費，文檔詳盡。
評價： 同樣是非常好的一個可視化庫，圖表種類多。但是同樣需要進行二次開發，,沒有提供文本和表格方面的展現庫。而且因為商用付費，所以能選擇echarts肯定不會選擇highcharts。
Antv是螞蟻金服出品的一套數據可視化語法，是國內第一個才用the grammar of Graphics這套理論的可視化庫。在提供可視化庫同時也提供簡單的數據歸類分析能力。
評價： 是一個優秀的可視化庫，需要進行二次開發。因為採用的是the grammar of Graphics 語法，和echarts相比各有千秋。
二．報表、BI類
由echarts衍生出來的子產品，同樣繼承了echarts的特點，圖表種類多，沒有提供文本和表格方面的展現庫。Echarts接受json格式的數據，網路圖說把數據格式進行了封裝，可以通過表格的形式組織數據。
評價：可以把表格數據轉換成圖表展現形式的工具，支持excel數據導入 ，適合做靜態的BI報告。因為數據偏靜態，沒看到與資料庫結合的部分，很難和第三方系統結合展現動態變化的數據，如日報表、月報表、周報表等。
FineReport報表軟體是一款純Java編寫的、集數據展示(報表)和數據錄入(表單)功能於一身的企業級web報表工具，它「專業、簡捷、靈活」的特點和無碼理念，僅需簡單的拖拽操作便可以設計復雜的中國式報表，搭建數據決策分析系統。
評價： FineReport可以直連資料庫，方便快捷的定製各種復雜表樣，用來做出固定格式的周報、月報等。它的格式類似於excel界面，特色功能報表製作，報表許可權分配，報表管理還有填報，支持多種資料庫。
Tableau 是桌面系統中最簡單的商業智能工具軟體，Tableau 沒有強迫用戶編寫自定義代碼，新的控制台也可完全自定義配置。在控制台上，不僅能夠監測信息，而且還提供完整的分析能力。Tableau控制台靈活，具有高度的動態性。
評價： 全球知名的BI工具，價格6000元/年/人左右，但是國外產品不花錢不會為你做任何定製化改動，售後很有問題。
FineBI與FineReport都是帆軟的產品。首先FineReport作為一款報表工具，主要用於解決提升IT部門的常規/復雜報表開發效率問題；而FineBI是商業智能BI工具，在IT信息部門分類准備好數據業務包的前提下，給與數據，讓業務人員或領導自行分析，滿足即席數據分析需求，是分析型產品。
FineBI的使用感同Tableau類似，都主張可視化的 探索 性分析，有點像加強版的數據透視表。上手簡單，可視化庫豐富。可以充當數據報表的門戶，也可以充當各業務分析的平台。
評價：FineBI做到了自助式分析，圖表類型豐富，數據分析功能較強大，鑽取，篩選，分組等功能都有。但是對於普通沒有IT基礎的人來說，要想真正熟練地掌握finebi，還是有一定的難度的，需要花上幾天，但是這個難度相比Excel的VBA學習還是低不少的。
Power BI 是一套商業分析工具，用於在組織中提供見解。可連接數百個數據源、簡化數據准備並提供即席分析。生成美觀的報表並進行發布，供組織在 Web 和移動設備上使用。每個人都可創建個性化儀錶板，獲取針對其業務的全方位獨特見解。在企業內實現擴展，內置管理和安全性。
評價： 類似於excel的桌面bi工具，功能比excel更加強大。支持多種數據源。價格便宜。但是只能作為單獨的bi工具使用，沒辦法和現有的系統結合到一起。
三．可視化大屏類
提供豐富的模板與圖形，支持多數據源，拖拉式布局，支持服務化服務方式和本地部署。整體來說是一款很好的大屏的產品。
評價： 產品不錯，就是價格服務版每年5100元/年，本地部署竟然要110萬，每年續費也要37萬。
前文有介紹過，finereport是一個企業級的報表工具，同時也提供大屏的服務。通過布局、色彩、綁定數據等環節完成大屏的製作。擁有很多自助開發的可視化插件庫。
評價： 很優秀的軟體，性價比高。學習方面，掌握FineReport的dashboard製作，應該也比較簡單的。
五 .專業類（地圖、科學計算、機器學習）
很多工具都能實現數據地圖，比如echarts，finereport，tableau等。
ggplot2是R語言最流行的第三方擴展包，是RStudio首席科學家Hadley Wickham讀博期間的作品，是R相比其他語言一個獨領風騷的特點。包名中「gg」是grammar of graphics的簡稱，是一套優雅的繪圖語法。主要用於機器學習繪圖。
評價： 機器學習、數學、科學計算領域專業的繪圖語言。專業與技術要求都很高，不是專業搞機器學習或者科學計算的工程師，一般不會用到。
Python是一門編成語言,其周邊的繪圖庫也比較豐富比如pandas和matplotlib ,pandas能夠繪制線圖、柱圖、餅圖、密度圖、散點圖等； matplotlib主要是繪制數學函數相關的圖如三角函數圖、概率模型圖等。
評價： 機器學習、數學、科學計算領域專業的繪圖語言。專業與技術要求都很高，不是專業搞機器學習或者科學計算的工程師，一般不會用到。
R-ggplot2
ggplot2是R語言最為強大的作圖軟體包，強於其自成一派的數據可視化理念。當熟悉了ggplot2的基本套路後，數據可視化工作將變得非常輕松而有條理。
技術相關
1. 將數據，數據相關繪圖，數據無關繪圖分離
這點可以說是ggplot2最為吸引人的一點。眾所周知，數據可視化就是將我們從數據中 探索 的信息與圖形要素對應起來的過程。
ggplot2將數據，數據到圖形要素的映射，以及和數據無關的圖形要素繪制分離，有點類似java的MVC框架思想。這讓ggplot2的使用者能清楚分明的感受到一張數據分析圖真正的組成部分，有針對性的進行開發，調整。
2. 圖層式的開發邏輯
在ggplot2中，圖形的繪制是一個個圖層添加上去的。舉個例子來說，我們首先決定 探索 一下身高與體重之間的關系；然後畫了一個簡單的散點圖；然後決定最好區分性別，圖中點的色彩對應於不同的性別；然後決定最好區分地區，拆成東中西三幅小圖；最後決定加入回歸直線，直觀地看出趨勢。這是一個層層推進的結構過程，在每一個推進中，都有額外的信息被加入進來。在使用ggplot2的過程中，上述的每一步都是一個圖層，並能夠疊加到上一步並可視化展示出來。
3. 各種圖形要素的自由組合
由於ggplot2的圖層式開發邏輯，我們可以自由組合各種圖形要素，充分自由發揮想像力
基本開發步驟
1. 初始化 – ggplot()
這一步需要設定的是圖的x軸，y軸和」美學特徵」。基本形式如下：
p
2. 在python中安裝好了pyecharts為何調用的時候顯示無法導入
你是怎麼安裝的，我認為是你的安裝後，去到了其他的lib路徑，你可以看一下你提示無法導入的路徑是不是由你這個文件，之後你可以重新把這個安裝文件復制到這邊就可以，