一、Tableau

Tableau是全球知名度很高的数据可视化工具，用户群体庞大，操作界面很友好，图表设计简洁明了、个性化程度高。其特点在于支持多种数据源的连接，包括关系型数据库、NoSQL数据库和云存储等；同时，支持交互式分析，可以通过拖放等方式进行数据探索和分析。此外，它还提供了多种安全性措施，包括数据加密、访问权限控制等，确保数据安全性。

Tableau最大的优点是比较适合新手，当然它也有更多专业功能可以学习和使用，同时也能进行更加高阶的可视化分析。缺点是免费版功能有限，收费版对于个人用户有点贵。

二、Power BI

Power BI是一款由微软开发的商业智能工具，它提供了多种可视化方式，包括图表、仪表盘、地图和报表等，可以快速地呈现数据并帮助用户更好地理解数据。用户还可以使用Power BI的内置AI功能，如自然语言查询和自动化洞察，以更快地发现数据中的趋势和模式。此外，Power BI还具有多种数据处理和建模功能，如数据清洗、转换和建模，可以帮助用户更好地理解和组织数据。

三、QlikView

QlikView是由Qlik公司开发，具有多种数据连接功能，可以连接各种数据源，包括关系型数据库、平面文件、Web应用程序和云服务等，以帮助用户轻松获取数据。QlikView的图表功能非常强大，它支持多种类型的图表，如条形图、折线图、散点图、饼图和热图等。用户可以根据自己的需求选择不同类型的图表，并对其进行定制化设置，以满足自己的需求。此外，QlikView还支持多维数据分析，可以帮助用户轻松地对数据进行切片和切块，并从不同的角度分析数据。

四、Google Data Studio

Google Data Studio是由谷歌公司开发的一款免费的商业智能和数据可视化工具，除了拥有强大的报表和仪表盘功能外，它还支持动态交互和过滤器，可以帮助用户更好地探索数据并找到有价值的见解。

Google Data Studio的共享和协作功能非常强大，用户可以轻松地与他人分享报表和仪表盘，并设置访问权限和共享选项。此外，它还支持与Google Drive、Google Sheets和Google Slides等其他谷歌工具的集成，以帮助用户更好地管理和共享报表和数据集。

五、阿里DataV

DataV 是阿里云出品的拖拽式可视化工具，专精于业务数据与地理信息融合的大数据可视化。它提供了丰富的模板与图形，支持多数据源，拖拉式布局，支持服务化服务方式和本地部署。通过丰富的组件库和模板库，以及智能化的辅助手段，极大的降低非专业开发人员的搭建门槛。整体来说是一款很好的大屏的产品，就是部署价格比较高。

六、FineBI

一款国产的商业智能软件，主打的是数据分析，操作非常简便，拖拽就能自动生成图表，还带有智能图表推荐功能，而且内置的可视化图表丰富，用来制作可视化大屏很方便。FineBI更偏向企业级应用，侧重业务数据的快速分析以及可视化展现，对个人来说也是很好选择，因为个人版免费。

七、Echart

ECharts是一款基于JavaScript的数据可视化图表库，最初由百度团队开源，并于2018年初捐赠给Apache基金会，成为ASF孵化级项目。Echart需要使用者有代码基础，虽然有一定的门槛，但是在图表制作页室友代码框架的，只需要将对应的数据填入即可。优点是代码量不多，专为大数据量可视化设计的，数据实时展现，可以瞬间在二维平面上绘制出20万个点，功能强大。

如何选择合适的数据可视化软件

选择合适的数据可视化分析软件需要考虑以下几个因素：

1.数据源：不同的数据可视化分析软件支持不同的数据源，因此需要先确定您需要连接哪些数据源。如果数据集主要存储在谷歌工具中，那么Google Data Studio可能是一个不错的选择；如果需要连接多个数据源，则可以考虑使用Tableau或Power BI等支持多种数据源的软件。

2.可视化类型：不同的数据可视化分析软件支持不同的可视化类型，如图表、仪表盘、报表和地图等。需要考虑您需要什么类型的可视化来呈现数据，并选择支持这些可视化类型的软件。

3.定制化：有些数据可视化分析软件提供更高的定制化程度，可以帮助您创建自定义的可视化，并按照自己的需求进行设置。如果需要更高的定制化程度，则可以选择这些软件。

4.预算：不同的数据可视化分析软件价格不同，有些是免费的，有些则需要付费。因此，需要根据您自己的预算去选择合适的软件。

5.用户体验：数据可视化分析软件的用户体验也是非常重要的因素。您需要选择易于使用、直观和交互性好的软件，以便团队成员能够快速上手并开始使用。

综上所述，选择合适的数据可视化分析软件需要考虑多个因素，需要根据自己的需求来选择适合自己的软件。可以考虑先试用一些软件，以便更好地了解它们的功能和优劣，并做出最终的决定。