大數據時代，數據的採集、分析、利用都進入了高速發展的階段。數據可視化技術的嵌入，更是將數據使用的範圍大幅度的提升，在企業的日常經營中，數據可視化的應用範圍越來越廣泛，所帶來的影響也越來越大。數據可視化的背後，是可視化工具的合理利用。才造就了可視化的現在，可視化的工具有哪些，可視化探索分析的使用流程又是什麼，下面，我將展開說明。
數據可視化工具
1、ECharts
ECharts 是一個很棒的工具，其所支持先繪製數據，基本成型後再對數據模型進行操作，用戶在使用的過程中可以實時得到數據的反饋，ECharts還有一個強大的功能，它可以瞬間在二維平面繪製出20 萬個點。賦予數據以靈動性。
2、dygraphs
由 Google 開發的 dygraphs作爲繪圖工具中的翹楚。可以被用於繪圖密集的項目，能在不影響性能的情況下輕鬆地繪製幾百萬個數據點，這在很大程度上彌補了它那過於樸素的審美設計。 dygraphs強大的功能造就了其在可視化工具中的地位。
3、 RAWGraphs
RAWGraphs是一個在線的開源工具和數據可視化框架，用來處理Excel表中的數據。只需要簡單的將數據輸入RAWGraphs中，其便可以自動生成多種形式的可視化的模型供使用者選擇，是一個非常便捷的可視化工具。
數據可視化工具的合理利用大大提高了數據轉化成可視化的效率，在數據的利用中，可視化的探索分析使用過程也極其重要，下面我將介紹數據可視化探索分析的使用流程。
可視化探索分析使用流程
1.數據準備
數據準備及是對於將要進行數據可視化數據的收集，錄入相關的系統中進行前期的數據支持。
2.自助數據集
自助數據集，顧名思義，便是將數據按照用戶的需求進行自主選擇，自動過濾無效數據，合併數據進行數據關聯分析。
3.探索分析
分析用戶基於基礎數據或自助數據集，通過拖拽操作，以圖表表格形式進行多維分析。滿足不同用戶的多方需求。
4.儀表盤駕駛艙
駕駛艙便是作爲可視化探索分析的最後一步，將所成型的數據進行可視化的展示，自主操作使用過程，實現數據的可視化展示。
數據可視化的應用，在商業智能領域較爲頻繁，在商業智能BI中，數據可視化便是作爲最基本的功能進行展示的，在國內知名的BI提供商中，帆軟的Finebi作爲其中的龍頭，有着其獨特的競爭優勢，可視化技術的發展離不開可視化工具的運用，相信未來可視化的發展，將會以超乎想象的速度影響我們的生活。