今天给大家推荐五款市面上常见的可视化数据平台，不仅可以做日常的图表，制作可视化大屏也不在话下，考虑到一些非技术人员的需求，我把这些数据可视化平台分为代码类和零代码类，大家可以根据需要选择最合适自己的工具。

代码类：

1. Python

 
Python 是一种广泛使用的编程语言，具有简单易学、代码可读性高等优点。它拥有众多的数据分析和可视化库，如 Matplotlib、Seaborn 和 Plotly 等。使用 Python，用户可以轻松地创建各种类型的图表和图形，包括折线图、柱状图、散点图等。此外，Python 还支持与其他数据分析工具的集成，如 Pandas 和 NumPy 等。
 
常用的 Python 数据可视化工具包括：
Matplotlib：是 Python 中最常用的绘图库之一，支持创建静态图形。
 
Seaborn：是一个基于 Matplotlib 的数据可视化工具，支持创建高级图形。
 
Plotly：是一个强大的数据可视化工具，支持创建交互式图形。
 
Bokeh：是一个交互式数据可视化工具，支持创建动态图形和网页可视化。
 
2. JAVA
 

Java 是一种成熟的编程语言，广泛用于企业级应用开发。它具有跨平台性和可扩展性等优点。在数据可视化方面，Java 有多种库可供选择，如 JavaFX 和 JFreeChart 等。
 
Java并不是最好的用于可视化数据和统计模型的语言。但是如果需要进行原型的基础开发和构建大规模系统，Java 往往是最好的选择。

零代码类：

1. Tableau

Tableau 几乎是数据分析师人人会提的工具，它是一款广泛使用的商业智能工具，内置常用的分析图表，和一些数据分析模型，可以快速的探索式数据分析，制作数据分析报告，提供了直观的数据可视化功能，让用户无需编写代码即可创建各种图表和图形。
 
因为是商业智能，所以其解决的问题更偏向商业分析，用 Tableau可以快速地做出动态交互图，并且图表和配色也非常拿得出手。
 
2. Fine BI

Fine BI是一款简洁明了的数据分析工具，也是我个人最喜欢的可视化工具，它的优点是零代码可视化、可视化图表丰富，只需要简单的拖拖拽拽就可以完成十分炫酷的可视化效果，拥有数据整合、可视化数据处理、探索性分析、数据挖掘、可视化分析报告等功能，更重要的是个人版免费。
它的主要优点是可以实现自助式分析，而且学习成本较低，几乎不需要太深奥的编程基础，相比起很多国外的工具都比较易用上手，非常适合业务人员和运营人员。
 
在综合性方面，FineBI的表现还是比较突出的，不需要编程而且简单易做，能够轻松实现平台展示，比较适合企业用户和个人用户，在数据可视化方面是一个不错的选择。

3. 花火hanabi

花火hanabi是一款基于 Web 的可视化数据分析工具，支持在线数据短视频制作，操作简单无需学习代码，降低可视化信息生产门槛。它提供了简单易用的界面和丰富的数据可视化功能。但其地图可视化图表模板相对较少，可视化图表需求较少的可以选择，地图模板分为静态和动态两种形式，使用场景选择还是比较宽泛的，不足就是模板大部分需要会员使用，免费用户可使用的模板较少，但是操作很简单，更改模板数值就能生成图表，比较推荐。
 
以上介绍了五款常见的可视化数据平台，它们各具特点，适合不同需求的人群使用。当然，在国产化的大环境下，还是推荐大家去体验一下国产的无需编程基础就能轻松上手的Fine BI。