1、1 处理器CPU选择高性能的多核心处理器，如Intel Core i7或更高级别的处理器，以实现更快的计算和数据处理速度2 内存RAMExcel 处理大数据时需要大量的内存来存储数据和缓存计算过程建议选择至少16GB的内存，如果预算允许，可以考虑32GB或更高容量3 存储器硬盘固态硬盘使用高速硬。

2、它们更注重作品本身而非数据收集有些基于网络的工具，比如Tiki Toki交互式多媒体时间轴制作应用和Dipity在线时间轴应用服务，还有来自北卡罗来纳大学骑士实验室的软件版本比如timelinejs或非盈利新闻机构ProPublica的TimelineSetter但不论哪一个，我都不太满意一个电子表格或Word文档足以满足工作需求第四步。

3、1打开表格 打开Excel，输入数据，创建表格2插入图表 选中整个表格，点击菜单栏上”插入推荐的图表“3选择图表类型 点击所有图表，选择柱形图4修改标题 点击图表标题，修改图表标题，数据分析图表制作完成。

4、制作百分比数据分析表图方法1数据的收集录入表格的设置，最终效果如图所示对于新手来说，制作表格的过程中，表头是最容易忽略的2如图所示，选择要进行分析的图据范围对于新手来说，选择定范围的时候最容易把整个表格全选3如图所示，点击菜单栏目上的“插入”，选择“饼图”，再选择“。

5、大数据正在走进人们的生活虽然获取数据问题不大，但有很多人不知道如何得出结论，因为数据太多常见的数据可视化工具，在这里推荐9个1Datawrapper Datawrapper是一个用于制作交互式图表的在线数据可视化工具一旦您从CSV文件上传数据或直接将其粘贴到字段中，Datawrapper将生成一个条，线或任何其他相关的。

6、第三步深入挖掘背后技术 通过上面的分析我们其实已经可以通过一些工具制作出类似可视化效果但是作为可视化硬核玩家的你不能止步于此，应该深入地了解更底层的实现方法我们可以查看开源工具的源代码，第四步实施 进行到这里，难道你不想亲自实现一下可视化效果吗有了数据分析了结构深入理解了背后。

7、4 工具选型上，有报表平台BI报表平台适合构建基础的规范化的数据分析平台，从明细报表表格类的，项目档案，文件报备，数据填报，数据报表，业务主题分析，文中的所有demo就是用FineReport制作，侧重于展示和报表管理大数据分析的工具选型可以参考成都加米谷大数据培训机构的技术分享文章。

8、它是由chenjiandongx等一群开发者维护的Echarts Python接口，让我们可以通过Python语言绘制出各种Echarts图表5Bokeh Bokeh是一款基于Python的交互式数据可视化工具，它提供了优雅简洁的方法来绘制各种各样的图形，可以高性能的可视化大型数据集以及流数据，帮助我们制作交互式图表可视化仪表板等。

9、数据可视化工具 1可视化工具的优点就是更加轻量化，可以通过模板完成简单图表的制作可视化工具也可以细分为两种，一种是免费和收费并行，这种可视化工具一般会有水印功能导入导出等方面的限制，付费解锁全功能另一种就是开源的可视化工具，一般可以免费使用全部功能，也能制作复杂的数据可视化报表。