B站上的数据可视化视频是怎么做的，用到了什么技术和工具？

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数据分析

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B站上的数据可视化视频是怎么做的，用到了什么技术和工具？

【数据可视化】1978~2017年中国城市GDP排名1.0_哔哩哔哩 (゜-゜)つロ干杯~-bilibili

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我尝试了有人推荐的见齐的工具。

这是我自己做的样例。

数据可视化-各国GDPhttps://www.zhihu.com/video/1215303634109542400

其实有很多坑需要填，比如怎么适应手机大小？怎么加国旗图标？等等。

编辑于 2021-05-04 15:53

我是BI佐罗（微软 Power BI MVP），我有超过10年的企业级商业智能架构及项目管理实战经验，目前在全球最大跨国奢侈品零售集团担任商业智能架构师。今天让我带大家见识一些足以让你相见恨晚的 Power BI 知识。（❤️文末有福利赠送）

其实很早之前网络中盛传一个中国GDP赛跑图，让每个人看后都热血沸腾。在我公众号就有很多伙伴问是否可以用PowerBI亲自制作呢？答案是必须的。先来直接看下制作效果。

- 以上内容全部使用 PowerBI 制作，一个人人都可以掌握的数字化工具。

至于具体制作方法，我专门整理了制作视频的源文件，以及数据文件，都一并打包压缩整理了，具体可以查看下方文章！

结尾了给大家赠送个福利，我专门整理了Power BI 学习资料（里面有很多学习课程是我亲自开发的，其中还有一些是付费的教程），主要包含有 Power BI 介绍、新手入门、以及直播视频等。

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你也可以浏览我的主页，了解更多Power BI 相关优质内容！

关于 "B站上的数据可视化视频是怎么做的，用到了什么技术和工具？"这个问题，我后期还会不断更新维护！全文整理不易，看完记得收藏，最后希望点赞支持一下！

编辑于 2023-07-10 22:25

想必题主应该是数据可视化方面的初学者吧，能用于做数据可视化的工具很多，其中K-Lab、Tableau、Echarts等这些都是比较新手好上手的几个软件：

和鲸K-Lab

K-Lab是基于Jupyter Notebook研发的一款数据分析及AI开发协同工具，目前可直接在网站上在线运行，无需下载软件，这一点对初学者而言非常友好。K-Lab 目前可使用的主要是 Python 或 R 语言，也是大部分用于数据可视化所使用的语言，K-Lab 中同样含有各类做图的包，如 Matplotlib、Seaborn 和 Pandas等等，无需自行安装，非常便捷。

新型冠状病毒全国疫情热力图https://www.zhihu.com/video/1220244598439972864

另外值得一提的是，和鲸社区的数据集无需下载，可直接挂载运用，为使用者减少了很多找数据、下载数据的时间。

Tableau

Tableau这款软件与 Excel 的数据透视图有异曲同工之处，都是可以直接用鼠标来选择行、列标签来生成各种不同的图形图表。但 Tableau的设计、色彩及操作界面给人一种简单，清新的感觉，做出来的图比 excel 的更美观。但收费并不便宜，如果不是经常使用这款软件，就不推荐这款软件啦~

Echarts

Echarts 能比较快速的做出很酷炫的可视化图，大部分的图官网都给出了相应代码，只需要替换数据即可，这也是吸引很多人用这个软件的原因，但使用 Echarts 需要一定的前端基础，能看懂代码修改代码，才能更好的使用它，门槛比前两者高一下。

无论题主用什么工具去做可视化，最重要还是需要多多练习，才能利用好工具将冰冷的数据转化为想要呈现的样子~

编辑于 2020-04-10 14:04

我一看，这不就是数据分析中经常用到的动态轮播图吗？

其实，这种图在之前一点都不火的，或者说在实际工作中用不到，你说你做个这个图表给领导看，能得出什么结论？无非就是汇报方式新颖一点，别的就什么都没了。

其实也就是分析一下时事热点，图个乐子，大家开心，做视频的也开心，参考B站某知名可视化大V的作品：

那这个图是怎么做的呢？有哪些方式呢？今天我来教你最简单的方法，

1、 Flourish

做出来的效果是这样：

网页工具，非常轻松，有数据就行，手机端也能操作：

可以插入现有的文件，也可以直接复制粘贴：

图表样式丰富：

输入数据、选择模板之后，就可以点击preview，然后再做一些微调就行了。

2、 FineReport

首先，你需要有这个工具，FineReport你可能也没听过，但是在报表领域，它可是实打实的no.1工具，当然作用也不仅仅是做报表，做数据分析和可视化、二次开发什么的，都是很Ok的，比如有的公司，就拿它开发成了一个CRM系统。

它做这个动态轮播图非常简单，只需三步，因为图表都内置在工具里面。

连接数据：

FineReport可以连接多种数据源和企业数据库，也可以实时更新，不用二次操作，这是很不错的。

但是要注意，数据一定得是准确的，所以在数据处理这块要格外注意。

插入图表：

其实就是条形图并改变格式，然后再去修改样式：

具体操作在：动态轮播条形图- FineReport帮助文档 - 全面的报表使用教程和学习资料

工具在这里：

先说这么多吧，也有别的工具，但是这两个是最简单且高效的，点赞足够多的话那就出一个教学视频。

最后分享一些资源：

编辑于 2022-10-12 15:29

聊聊理论吧。。。。

作者：玄魂

导语

叙事可视化是最近几年学术界研究的一个热点方向，本文内容是对一些论文（具体见文末参考资料）的抽取和整理，旨在抛砖引玉。文章最后提出了一种面向普通用户的数据视频生成工具的研发设想，欢迎讨论。

## 1. 叙事可视化（Narrative Visualization）

叙事可视化简单来讲就是用可视化的展现形式来讲故事。常见的形式有信息图，数据漫画，数据视频等。

1.1 视觉叙事语法（Visual Narrative Grammar）

视觉叙事语法（VNG）提出了一个整合语言学理论和心理学实验的序列图像理解模型。 VNG被设计用来描述连续图像的叙事结构。

叙事结构组成成分为四种：Establisher(E), Initial(I), Peak(P), Release(R)。

Establisher (E): 提供参考信息而不参与叙事的动作或事件的序列
Initial (I): “启动动作或事件”的序列
Peak (P): 一个事件的高潮阶段
Release (R): 高潮之后的序列

VNG实际上是在传统的戏剧创作理论上发展而来的，和我们通常讲的写作手法是相通的。

如上图，这是一个简单的漫画，Establisher 阶段构建了场景，交代了人物时间和地点；第二幅图开始发生事件——主人公睡不着觉开始想事情。Peak阶段，人物开始纠结是否要下床冲澡，这是一个反复的过程。最后，主人公 Release 阶段公还是决定睡觉。

为了展现更复杂的叙事结构，四种基本组成成分通常会以树形嵌套结构来构建。这有点类似长篇小说，整体的大框架下会进行小的事件发展拆分，这样才会有跌宕起伏，高潮迭起的效果。下面来分析几个叙事模式。

1.2 典型叙事模式

[Phase X (Establisher) – (Initial) – Peak – (Release)]

典型的叙事模式，不论整体叙事结构还是局部的子流程，只有Peak是必须的，其他成分是可选的。

如上面的漫画，整体上分为三个部分：

Initial： 描述两个拳击手在拳台上比赛

Peak： 高潮部分，左侧拳击手漂亮的一击，打倒对手

Release： 结局

这是一个树形嵌套结构，每个阶段都可以扩展自己的子流程。最终实现的一个整体的叙事结构为：I-P-E-I-Ref-P-R

Conjunction schema [Phase X X1 - X2 -… Xn]

在整个叙事过程中，我们往往需要使用不同的方式去展现局部信息，对整体要表达的内容进行分解，可以更好的突出重点、表达意图。

如果几个连续的图像在该阶段的组成部分中起着相同的语法作用，我们可以通过不同的组合方式来呈现最后的整体概念。如下图，左侧的这些连续图像创建了右侧面板的概念等价物。

上图中集中组合方式是我们在漫画中经常可以看到的，从语法上进行描述如下：

（a）动作或事件（a-连词），

（b）场景中的角色（E-连词），

（c）单个角色的部分（N-连词），

（d）不同的语义相关元素（S-连词）

#

2. 数据视频

数据视频是一种常见的可视化叙事形式，通过定制图形与图表的动画并结合听觉音效，从而叙述数据中的故事。数据视频是一种非常吸引人的数据叙事方式，可以在短时间内提供给观众多样化的信息。

比如下方的是一个视频，通过中日韩三国的GDP数据变化，展现了中国改革开放以来的经济发展趋势，同时配以爱国音乐来凸显爱国主题。

https://www.bilibili.com/video/BV14J411v79F?zw

为了更好地理解数据视频的内容和结构，相关论文搜集了50个典型的数据视频进行了定性分析。

2.1 数据视频的叙事结构

观察到数据视频也是分层叙事的，并且可以进一步分解为子单元。下图是统计结果，使用正则表达式来表示叙事模式。

EI+PR+

访问链接： https://www.shutterstock.com/blog/an-infographic-exploration-of-online-video

可以观赏这段长2.07分钟的数据视频。该视频遵循（EI+PR+）叙事结构模式，综合应用语音叙述、视频片段、数据可视化和注意力线索，为我们讲述了一个人类与媒体关系演变的强大故事。

Establisher 部分显示主题，表明视频是关于“视频的力量”，迅速过渡到Initial 阶段，包括4个基本单元。最初的3个单元描述了一个基本事实，关于视频使用率上升的统计数据。在第四首单元的开头，叙述者问“为什么是视频？“接着是日常生活的片段，通过反思已经呈现的信息，为用一句话回答问题的Peak阶段营造紧张气氛。Peak 阶段用激昂的音乐和动画效果来吸引观众的注意力。然后，视频继续呈现更多事实，支持Peak中给出的答案。这是通过4个发布单元完成的，所有这些单元都包括数据可视化展现。动态图表、突出显示条形图中的单个条形图以及年份范围的连续变化都是数据可视化中常用的注意力提示手段。

E+I+PR+

最常见的叙事模式是 E+I+PR+ 模式，34%的视频使用了该模式。

E+I+P

这些结构包含一个高潮单元（P），没有任何结尾单元。这种叙事结构的数据视频在呈现数据中的一些事实之后，给观众留下一个“问题”或“需要思考的东西”，从而完成叙事。

“EI+” 和 “ER+”

平铺直叙的数据展示，往往靠数据本身的魅力来吸引观众。

2.2 组成分析

如果统计这些片段的时间分布，我们会发现Initial部分的时间占比是最长的，平均大约占了视频超过60%的时间，而这类Initial的部分在传统视频中往往比较短，这表明数据视频与传统视频的结构是存在着差异性的。

研究者还对每个结构成分中的数据可视化和注意力提示信息的占比进行了统计（下图），发现在Initial视频片段中，60%的内容包含了数据可视化的元素，这一现象表明可视化往往被用于事件的铺垫，而不一定只用于事件结果的呈现。此外，注意力提示信息的分布和数据可视化的分布基本是类似的，说明他们之间是直接相关的，数据可视化往往需要这些注意力提示信息来加强他们的表现力。其中大约有20%的视频会以一个问题作为开头，30%的视频会在收尾处提供可以额外的信息。

2.3 数据视频的可视化元素使用情况

展现类型

在数据视频中，对数据进行可视化展现是讲故事的主要手段。虽然数据视频的平均持续时间为3分钟（1到7.5分钟），但呈现的数据可视化的平均次数为6次（1到19次）。平均而言，数据视频总时长的48%用于数据可视化。72%的数据视频平均只依赖于5种不同类型的可视化（图2-左）。超过一半的数据视频持续时间包含数据可视化，但它们仅限于3种展现形式（散点图、条形图和地图）。

Attention Cues

我们确定了九种主要类型的视觉和听觉效果，旨在吸引观众的注意力。

最常用的前三种效果是动画、出现/消失和突出显示。

## 3. 如何制作数据视频

从工具和生态上看，目前针对数据视频的制作并没有独立的工具，并没有从视频创作的大分支下细分出来。

目前常用的方法

图表生成工具+视频编辑工具

一些图表库提供了简单了动态图表制作工具，但是并不能有效的完成可视化叙事的需求。相关推荐可以参考知乎： https://www.zhihu.com/question/290568141/answer/1083407779

目前开箱即用的图表工具类型和形式上非常有限，这也是我们看到的大多数用户的数据视频都是柱形图、线图的原因之一。

图像编辑工具+视频制作工具

几乎所有制作精良的数据视频都是专业的设计师绘制，结合视频编辑制作出来的。

专用工具

我们在一些论文中，可以看到这个方向的研究，比如DataClips（ https://fereshtehamini.github.io/assets/dataclips.pdf
）

但是实际公开可用的工具并没有，这块的市场还是一个空白。

## 4. 面向 C 端人群（内容创作者）的数据视频制作和发布工具的设想

（以下软件界面仅为辅助示例，并非实际的数据视频制作工具的截图）

我们可以看到视频内容的创作和发布频率，在相当大的人群中，已经超越了文字内容的创作。数据视频主题突出，展现形式多样，叙事结构简单明快，在短视频发布领域具有天然的创作优势。

本质上是一个故事设计工具

视频只是一个最终产物（或者说产物之一），核心功能还是如何设计编排一个故事。这点和PPT在概念上是一致的，我们使用设计好一个故事如何讲述、如何呈现、如何交互，最后的“导出视频”只是一个功能特性。

数据可视化是核心呈现形式

该工具将传统的可视化展现工具、数据分析工具的核心功能与故事创作完美的结合起来。可视化在这里会起到如下几个作用：

展现形式多样化。可以将统计图表、图、Gis等多种多样的展现形式融入进来，摆脱类PPT工具重点使用文字、图片、图形的展现形式。
全新的叙事形式。借助可视化的展现形式和镜头语音，我们可以有全新的多维度叙事方式。比如下方这种全画布的叙事方式，打破了PPT类工具的从点到线的展示叙事方式，扩展了“面”。

当然我们可以继续深入，使用3d的方式来叙事。

智能化是持续满足用户需求的源动力

只有足够智能，并且不断进化的工具才能持续满足用户的需求。智能化体现在如下几个方面：

智能数据分析能力
智能文本分析能力
可视化自动生成能力
故事自动编排能力
素材自动推荐能力

小结

研究叙事可视化在视频内容场景下的应用不论对数据可视化本身的叙事能力提升还是在提升视频内容表现力方向上都有很重要的意义。数据可视化的语义表达和视频的语义表达可以相互借鉴互相成全。这个方向上，不论是内容产出还是学术研究都处于一个起步的阶段，期待此文能给大家一点灵感。

参考资料：

https://fereshtehamini.github.io/assets/understandingdv.pdf

http://mucollective.northwestern.edu/files/2011-VisRhetoric-InfoVis.pdf

https://idl.cs.washington.edu/files/2010-Narrative-InfoVis.pdf

https://www.visuallanguagelab.com/P/VNG_Tutorial.pdf

https://fereshtehamini.github.io/assets/dataclips.pdf

https://www.zhihu.com/question/290568141/answer/1083407779

https://zhuanlan.zhihu.com/p/73530983

团队招聘进行中，欢迎咨询。

发布于 2021-04-23 16:09

这种图叫做【条形竞赛图，bar chart race】，【本文介绍python的实现方法法】：

1、依赖包安装

「安装bar_chart_race」

pip install bar_chart_race

「安装ffmpeg」

ffmpeg是将动图保存为mp4/m4v/mov格式时的依赖，此处介绍macOS下安装方式，使用Homebrew。

brew install ffmpeg

「安装imagemagick」

imagemagick是动图输出为gif格式时的依赖。

brew install imagemagick

2、bar_chart_race参数详解

快速绘制动态条形图

「绘图数据」很简单，为pandas.DataFrame格式，每行为一个时间轴、每列为一个变量，如本文实例数据，每行为每个国家每天新冠累计感染人数，每列代表一个国家。

快速绘制动态条形图真的「只需要4行代码」：

import pandas as pd
import bar_chart_race as bcr

df = pd.read_csv('covid19_tutorial.csv', index_col=0) #倒入数据
bcr.bar_chart_race(df, 'yihang.gif')  #默认保持mp4格式，bar_chart_race会根据后缀决定保存格式

以上是默认参数，只需要传入数据集，想更多的个性化设置，接着看～

个性化动态条形图

直接上注释代码～

import pandas as pd
import bar_chart_race as bcr
import matplotlib.pyplot as plt

#导入输入数据，每行为一个时间轴、每列为一个变量
df = pd.read_csv('covid19_tutorial.csv', index_col=0)
fig, ax = plt.subplots(dpi=150)
ax.set_facecolor('#e9f3ea')
ax.set_title('Covid19 of Countries')

bcr.bar_chart_race(
    df=df,  #传如数据集
    #filename='covid19_change.gif',  #此处设置为gif格式输出，默认为mp4格式输出
    sort='asc',  #柱子升序排列
    colors='tab10',  #设置柱子调色盘
    orientation='h',  #设置柱子方向
    n_bars=None,  #设置最大显示的柱子数目
    fixed_order=False,  #柱子每次都依据时间戳变化而排序
    bar_kwargs={
        'alpha': .3,
        'ec': 'black',
        'lw': 2
    },  #设置柱子属性，透明度、外框颜色、外框宽度
    bar_size=0.95,  #柱子宽度
    #label_bars=True,  #柱顶文字是否显示
    perpendicular_bar_func='mean',  #设置参考线，此处按每个时间戳的均值，图中那个黑色大垂直柱子
    period_label={
        'x': .79,
        'y': .7,
        'ha': 'right',
        'color': '#dc2624',
        'size': 14
    },  #设置时间戳字体属性，下面红色变化字体
    #period_fmt='%B %d, %Y',
    steps_per_period=20,  #两个时间戳之间的时长
    bar_label_font=10,  #设置柱子顶部数字大小
    tick_label_font=8,  #设置轴标签大小
    fig=fig,
    #shared_fontdict={
    #    'family': 'Times New Roman',
    #    'weight': 'bold',
    #   'color': 'blue'
    #}  #设置所有标签属性
)

更多个性化设置

编辑于 2021-05-13 08:09

先上个录屏，大家可以看一下效果~

有时间有精力的同学，可以再配置一下背景音乐和剪辑一下，分分钟可以显得视频更高大上~

#可视化#BI工具如何作出炫酷图表https://www.zhihu.com/video/1250812990539821056

其实小编关注这个问题也挺久了，观远数据近期全新推出可视化SDK功能，通过系统新增的“自定义图表”类型，可借助可视化SDK开放图表编辑，不局限于观远BI平台已有的图表，可根据用户的不同分析场景需要，引入第三方图表库，扩展丰富的可视化展示效果，支持了包括Highcharts、D3、ECharts等图表扩展。

今天先给大家介绍2种常用的方法，更多实现方法小伙伴们可以自己来举一反三尝试看看。

方法一：阿里的Antv-g2

脚本参考链接： https://antv-g2.gitee.io/zh/examples/gallery/dynamic#dynamic-bar

G2 是一套基于可视化编码的图形语法，以数据驱动，具有高度的易用性和扩展性，用户无需关注各种繁琐的实现细节，一条语句即可构建出各种各样的可交互的统计图表。
G2的特性：
1.简单、易用：从数据出发，仅需几行代码就可以轻松获得想要的图表展示效果
2.完备的可视化编码：以数据驱动，提供了从数据到图形的完整映射
3.强大的扩展能力：任何图表，都可以基于图形语法灵活绘制，满足你无限的创意

下面来看一下具体的实现步骤：

STEP1：选择实现方式和引入对应的数据集

点击右上角的新建卡片-->选择“拓展图形”-->选择“自定义图表”-->接入对应的数据集

如果想要了解常规卡片是怎么制作的朋友可以点击以下链接↓↓↓

STEP2：可视化卡片编辑页面

这一步骤，和平常做可视化分析是一样的，需要用到什么可视化类型来展示，不同的可视化需要的维度和数值字段也不一样。

这部分内容如果想要详细了解的同学可以参考之前的干货文章↓↓↓

例如，现在想要做和视频中一样的条形图来分析各个大区的销售金额，维度放置“大区”，数值放置“销售金额”即可，现在可以再拖入一个季度字段，从时间角度分析各个大区的销售金额状况。

结合一开始介绍的Antv-g2内容，可以在“图表视图”界面进行HTML/CSS/JAVASCRIPT相关框架和脚本的编写，可以直接看视频体会一下。

如何用SDK作出炫酷可视化？https://www.zhihu.com/video/1250822163927744512

编辑好对应的脚本后，点击左上角的“运行”可以在右下角处进行动态可视化效果预览。

确认无误后，点击右上角的保存按钮退出即可。

方法二：highcharts

脚本参考链接： https://jsfiddle.net/gh/get/library/pure/highcharts/highcharts/tree/master/samples/highcharts/datasorting/labels-animation

Highcharts 是一个用纯JavaScript编写的一个图表库，能够很简单便捷的在web网站或是web应用程序添加有交互性的图表，并且免费提供给个人学习、个人网站和非商业用途使用。HighCharts支持的图表类型有曲线图、区域图、柱状图、饼状图、散状点图和综合图表。
HighCharts的特性：
1.兼容性：HighCharts采用纯JavaScript编写，兼容当今大部分的浏览器，包括Safari、IE和火狐等等；
2.图表类型：HighCharts支持图表类型，包括曲线图、区域图、柱状图、饼状图、散状点图和综合图表等等，可以满足各种需求。
3.不受语言约束：HighCharts可以在大多数的WEB开发中使用，并且对个人用户免费，支持ASP，PHP，JAVA，.NET等多种语言中使用。

实现步骤和方法1类似，这边就不在一一赘述，大家可以直接看一下效果：

如何用highcharts制作出炫酷图表https://www.zhihu.com/video/1250824863788838912

同样的，编辑好对应的HTML/CSS/JS脚本之后，可以点击左上角的“运行”进行效果查看；

如果切换可视化类型，也是分分钟的事情，在左下角的JS里找到type，例如，想要改成“柱状图”，把bar改成column就可以。

highcharts切换可视化动态图表https://www.zhihu.com/video/1250826299037614080

之前其他的一些回答，希望帮助大家夯实基本功↓↓↓

最后，小编再唠叨一句，可视化分析还是得基于具体业务场景具体解决什么问题上，而不是一味追求“炫酷”的效果~

如果在数据分析、可视化制作上有任何疑问欢迎大家留言~

免费demo体验中心： https://www.guandata.com/registry

发布于 2020-06-01 16:42

B站上的这些可视化视频我也看了不少，其中大部分都会在简介里提到@Jannchie的开源框架

到其github上的主页一搜，便有了

其中用法介绍也有中文，其实到这里就很简单了，只需要准备相应格式的csv文件，和把这个代码下载下来跑起来就行了，csv的文件我就不解释了，百度下教程一大把，github上的这个代码按如下的方式下载

然后解压压缩包，在dist目录下双击bargraph.html，如下图所示

最后页面打开后有个按钮，用它来选择准备好的csv文件就行了

最后比如我选择，包了已经准备好的example.csv，结果如下

望题主可以明白啦，手动比心

编辑于 2018-08-29 09:46

B站数据可视化视频风潮是从什么时候开始的？哪位up最资深？现在就给你解答~

还有零基础好上手可视化工具和数据源网站良心安利哦！

【B站大佬带飞】

萌新就行

既然题主提到了B站，就不得不提到B站知名数据up主——Jannchie见齐！

他从2018年5月就开始在B站上更新数据可视化相关视频，甚至自己建了一个B站数据观测网站（2020年底停止了维护，不过可以上去看看他的心路历程）。

他的世界各国GDP历史排行系列更是席卷B站，不仅如此，他还开源分享了他的数据可视化视频制作技术，从此B站大量涌现各种数据排行榜，可以说一个人养活了B站无数数据up主，甚至被粉丝称作“B站数据可视化推广第一人”。

见齐在知乎上也有号，可以去看看他怎么想到开源分享，对这些说法又是怎么看的。

重点来了！他的B站上有上传教程，手把手教你制作数据可视化视频~

试试进阶

几乎同期，还有另一位up主——狸子LePtC，也活跃在B站数据可视化前线。

狸子的特点是运用Flash作图，门槛相对更高，后来他也开发了免编译的模板，不需要安装 Flash/Animate本体也可以生成视频。两个版本都有发布教程，感兴趣的可以看看~

他的涨粉/掉粉最快up主系列还在持续更新中，可以去看看B站哪些up主最“火”。

去年我们还和狸子合作制作了一期「哪个团团涨粉最快?B站各共青团涨粉速度可视化」的视频，

用的是我们自家的零代码在线可视化制作工具——镝数图表，效果不错，各地团团纷纷发来贺电~

总的来说，他们分享的方法和教程都很详细，成品精良，大家可以按需使用~

【零基础好上手】

不过，如果是“零基础”、“代码小白”怎么办？

重磅介绍下我自己！

镝数图表，专业的在线数据可视化神器！不仅有常见的饼状图、柱状图等常用图表，也有小众的玫瑰图、桑基图、弦图等变体图表。想做视频和gif？4种动态图表供你选择！

只要输入数据，无需设计师和程序员，你可以任意调整图表配色、字体设计等等，直接在镝数平台上一键生成图表，超级方便快捷，还有各式模板供你挑选哦~

【数据从哪儿来？】

此外，想做数据可视化可万万不能缺少数据！但那么多数据在哪儿找呢？

这里给你推荐几个网站~

Statista

全世界最成功的统计数据库之一，就不用再多介绍了吧？

拥有超过100万项统计数据，涵盖8万多个主题，数据来源超过18000项，免费用户还可以下载图片格式的图表。不过可惜的是，这个平台只提供英西德法4种语言，所以对于一些中国用户来说也许会不太方便。

2. 镝数聚

外语是道坎？不怕！咱们中国自己的数据综合服务平台来啦！

12大类、100+垂直行业、50多万个数据和数据报告（基本覆盖市面上所有细分行业），相当一部分的数据都是免费一键下载！

题主对B站感兴趣的话，这里也有超多数据，可供参考~

镝数聚还整理了哔哩哔哩数据包，包含31个数据报告和31个可视数据，从企业经营、用户画像、平台内容、发展方向、商业探索等多个角度详细介绍哔哩哔哩近几年的市场和数据，超好用！

3. CEIC

提供有关世界发达经济和发展中经济的广泛、精准的经济数据与行业数据，是世界各地经济学家、分析师、投资者、企业以及院校进行宏观经济分析与投资研究的收藏哦~

4. 阿里云天池 - 数据集

阿里集团于2014年正式推出的大数据科研平台，基于阿里云的开放数据处理服务ODPS，面向学术界开放海量数据和分布式计算资源。