生产图表用什么软件好一点

生产图表的软件有很多种，较为推荐的有：Excel、Tableau、Power BI、Google Data Studio、R、Python。Excel操作简单且功能强大，适合大多数用户。Excel不仅可以进行基本的数据处理和图表绘制，还可以通过其强大的数据分析功能，生成各种类型的图表，如柱状图、折线图、饼图等。同时，Excel支持多种插件扩展，可以进一步增强其功能，使其能够满足更加复杂的数据可视化需求。对于新手来说，Excel是一个非常友好的工具，因为其界面直观，操作简便。通过使用Excel，用户可以快速上手并生成专业的图表。此外，Excel还具有良好的兼容性，可以轻松与其他办公软件进行数据交换，进一步提高工作效率。

一、EXCEL

Excel是微软Office套件中的一个强大工具，其主要功能包括电子表格处理、数据分析和图表生成。Excel的操作界面直观，用户可以通过简单的拖拽和点击操作生成各种类型的图表。Excel提供了丰富的图表类型，如柱状图、折线图、饼图、散点图等，用户可以根据需要选择合适的图表类型。Excel还支持数据透视表功能，用户可以通过数据透视表对数据进行快速汇总和分析，从而生成更加复杂的图表。此外，Excel还支持宏功能，用户可以通过编写宏代码实现自动化数据处理和图表生成，从而进一步提高工作效率。

二、TABLEAU

Tableau是一款专业的数据可视化工具，广泛应用于商业智能和数据分析领域。Tableau具有强大的数据连接和处理能力，支持多种数据源，如Excel、SQL数据库、云服务等。用户可以通过简单的拖拽操作生成各种类型的图表，如柱状图、折线图、饼图、地图等。Tableau还支持交互式图表，用户可以通过点击图表中的元素进行数据过滤和钻取，从而深入分析数据。Tableau提供了丰富的模板和样式，用户可以根据需要自定义图表的外观和布局。此外，Tableau还支持团队协作，用户可以将图表发布到Tableau Server或Tableau Online，与其他团队成员共享和协作分析数据。

三、POWER BI

Power BI是微软推出的一款商业智能和数据可视化工具，广泛应用于企业数据分析和报告生成。Power BI具有强大的数据连接和处理能力，支持多种数据源，如Excel、SQL数据库、云服务等。用户可以通过简单的拖拽操作生成各种类型的图表，如柱状图、折线图、饼图、地图等。Power BI还支持交互式图表，用户可以通过点击图表中的元素进行数据过滤和钻取，从而深入分析数据。Power BI提供了丰富的模板和样式，用户可以根据需要自定义图表的外观和布局。此外，Power BI还支持团队协作，用户可以将图表发布到Power BI Service，与其他团队成员共享和协作分析数据。

四、GOOGLE DATA STUDIO

Google Data Studio是谷歌推出的一款免费的数据可视化工具，广泛应用于数据分析和报告生成。Google Data Studio具有强大的数据连接和处理能力，支持多种数据源，如Google Sheets、BigQuery、SQL数据库等。用户可以通过简单的拖拽操作生成各种类型的图表，如柱状图、折线图、饼图、地图等。Google Data Studio还支持交互式图表，用户可以通过点击图表中的元素进行数据过滤和钻取，从而深入分析数据。Google Data Studio提供了丰富的模板和样式，用户可以根据需要自定义图表的外观和布局。此外，Google Data Studio还支持团队协作，用户可以将图表发布到Google Data Studio，与其他团队成员共享和协作分析数据。

五、R

R是一种广泛应用于统计分析和数据可视化的编程语言，具有强大的数据处理和图表生成能力。R通过其丰富的包（如ggplot2、plotly等）提供了多种类型的图表，如柱状图、折线图、饼图、散点图等。用户可以通过编写R代码实现复杂的数据处理和图表生成，从而满足更加专业的数据分析需求。R还支持交互式图表，用户可以通过点击图表中的元素进行数据过滤和钻取，从而深入分析数据。R的灵活性和扩展性使其成为数据科学家和统计分析师的首选工具。此外，R还具有良好的社区支持，用户可以通过在线论坛和文档获取帮助和资源。

六、PYTHON

Python是一种广泛应用于数据分析和数据可视化的编程语言，具有强大的数据处理和图表生成能力。Python通过其丰富的库（如matplotlib、seaborn、plotly等）提供了多种类型的图表，如柱状图、折线图、饼图、散点图等。用户可以通过编写Python代码实现复杂的数据处理和图表生成，从而满足更加专业的数据分析需求。Python还支持交互式图表，用户可以通过点击图表中的元素进行数据过滤和钻取，从而深入分析数据。Python的灵活性和扩展性使其成为数据科学家和统计分析师的首选工具。此外，Python还具有良好的社区支持，用户可以通过在线论坛和文档获取帮助和资源。

七、MATLAB

MATLAB是一种广泛应用于科学计算和数据可视化的编程语言，具有强大的数据处理和图表生成能力。MATLAB通过其丰富的函数和工具箱提供了多种类型的图表，如柱状图、折线图、饼图、散点图等。用户可以通过编写MATLAB代码实现复杂的数据处理和图表生成，从而满足更加专业的数据分析需求。MATLAB还支持交互式图表，用户可以通过点击图表中的元素进行数据过滤和钻取，从而深入分析数据。MATLAB的灵活性和扩展性使其成为科学家和工程师的首选工具。此外，MATLAB还具有良好的社区支持，用户可以通过在线论坛和文档获取帮助和资源。

八、D3.JS

D3.js是一种基于JavaScript的数据可视化库，广泛应用于网页和应用程序中的数据可视化。D3.js具有强大的数据连接和处理能力，支持多种数据源，如CSV、JSON、XML等。用户可以通过编写JavaScript代码生成各种类型的图表，如柱状图、折线图、饼图、散点图等。D3.js还支持交互式图表，用户可以通过点击图表中的元素进行数据过滤和钻取，从而深入分析数据。D3.js提供了丰富的模板和样式，用户可以根据需要自定义图表的外观和布局。此外，D3.js还支持动画效果，用户可以通过编写代码实现图表的动态展示，从而增强数据可视化的效果。

九、HIGHCHARTS

Highcharts是一种基于JavaScript的数据可视化库，广泛应用于网页和应用程序中的数据可视化。Highcharts具有强大的数据连接和处理能力，支持多种数据源，如CSV、JSON、XML等。用户可以通过编写JavaScript代码生成各种类型的图表，如柱状图、折线图、饼图、散点图等。Highcharts还支持交互式图表，用户可以通过点击图表中的元素进行数据过滤和钻取，从而深入分析数据。Highcharts提供了丰富的模板和样式，用户可以根据需要自定义图表的外观和布局。此外，Highcharts还支持动画效果，用户可以通过编写代码实现图表的动态展示，从而增强数据可视化的效果。

十、QLIKVIEW

QlikView是一款专业的数据可视化和商业智能工具，广泛应用于企业数据分析和报告生成。QlikView具有强大的数据连接和处理能力，支持多种数据源，如Excel、SQL数据库、云服务等。用户可以通过简单的拖拽操作生成各种类型的图表，如柱状图、折线图、饼图、地图等。QlikView还支持交互式图表，用户可以通过点击图表中的元素进行数据过滤和钻取，从而深入分析数据。QlikView提供了丰富的模板和样式，用户可以根据需要自定义图表的外观和布局。此外，QlikView还支持团队协作，用户可以将图表发布到QlikView Server，与其他团队成员共享和协作分析数据。

总结来说，不同的软件各有优劣，用户可以根据具体需求选择合适的软件。对于新手和普通用户，Excel和Google Data Studio是不错的选择；对于需要专业数据分析和交互功能的用户，可以选择Tableau、Power BI或QlikView；对于数据科学家和统计分析师，则可以选择R、Python或MATLAB；对于需要在网页和应用程序中进行数据可视化的用户，可以选择D3.js或Highcharts。