面向开发人员的可视化工具，具有 API 集成和高度可定制性
工程师和数据科学家在使用它时，通常需要API集成和可定制性。例如，“Apache Superset”是开源的，允许基于 SQL 的数据操作、与 REST API 集成以及自定义插件的开发。此外，“Plotly Dash”和“Grafana”允许您自由地基于Python或JavaScript构建仪表板，并设计自己的UI和交互。这些工具的巨大吸引力在于它们允许灵活且可扩展的设计，例如与现有系统的集成和实时数据的可视化。从开发人员的角度来看，可视化不仅仅需要显示；它还需要与应用程序集成，因此这些工具是理想的。
对 Google Looker Studio 和 Tableau 等流行可视化工具的全面比较
当谈到数据可视化时，您选择的工具会对项目结果产生巨大 阿尔巴尼亚电报数据 影响。近年来，出现了各种各样的工具，包括 Google Looker Studio、Tableau 和 Power BI，每种工具都有自己独特的功能和优势。需要考虑的因素有很多，例如实施成本、易用性、可以链接的数据源、可视化的自由度以及共享功能的可用性。在本章中，我们将比较主要的可视化工具，并解释每个工具的适用场景以及如何选择它。通过选择适合您的需求和工作环境的工具，您可以充分利用数据提供的见解。
Google Looker Studio 的功能和业务用例
Google Looker Studio（原名Data Studio）是Google提供的一款免费的基于云端的可视化工具，具有直观的操作性和丰富的集成功能。与 Google Analytics、Google Sheets 和 BigQuery 的无缝集成意味着您无需编码即可导入数据并创建报告。还有大量可用的模板，因此即使非工程师也可以快速构建有吸引力的仪表板。此外，共享功能非常丰富，可以通过与 Google Drive 链接轻松地与您的团队协作，也可以使用链接进行外部共享。例如，市场营销团队汇报广告效果，并实时在各部门之间共享，有助于加速PDCA循环。
Microsoft Power B
Microsoft Power BI 是一个针对商业用途优化的数据可视化和分析平台。它与Excel、SharePoint、Azure等微软产品有极好的集成，一大优势就是可以平滑地融入到现有的业务环境中。您还可以使用高级 DAX 函数构建复杂的数据模型并创建自定义指标，从而创建能够精确反映业务逻辑的仪表板。该公司还对其在本地和云端提供服务的能力表示赞赏。它被销售、财务和营销等各个部门使用，可用于实时监控 KPI 和自动化管理报告。虽然需要支付许可费用，但它是一个功能性和可扩展性都很出色的工具。