电商运营离不开数据分析，在日常工作中，数据的表达形式也非常重要。可视化工具可以让海量的数据呈现在眼前，让人一目了然，从而更好的辅助运营决策。本文将介绍一些常用的可视化工具及其应用。

## 电商经营分析的重要性

电商平台的运营需要通过对数据的分析来进行对应的决策支持。不同的数据分析维度也对应着不同的业务场景和业务需求。而更好的数据分析结果也需要有可视化的展现方式。以此来激发人的视觉神经，通过人们的视觉识别能力，更好的参透数据逻辑，针对性的做出对应的业务决策。

## 数据可视化工具的使用

在进行数据展示时，接下来将根据使用频率和效果综合，介绍一些常用的可视化工具。

### Excel表格

Excel是最常用的电子表格软件，在数据处理和计算上它十分强大。通过图表、图形等功能，能够将数据快速、清晰地展现出来。Excel的优势在于十分灵活，能够适配各行业的数据统计和分析。

### Tableau

Tableau是一款领先的数据可视化工具，其数据挖掘和数据可视化功能十分强大。Tableau支持非常多的数据结构，并能够简单迅速地将其可视化展示出来，支持非常多的数据输出方案。Tableau提供了一系列丰富的可视化技巧，例如分层地图、漏斗图、热力图等。

### Echarts

Echarts是百度推出的一款优秀的数据可视化工具库，主要是通过JavaScript命令行完成的可视化绘图库。它支持很多种图表的展示形式，例如饼状图、柱状图、折线图等等。Echarts的配置属性十分丰富，而且支持自定义属性配置。Echarts适合制作中小型的数据可视化项目。

### Python

Python在数据处理和可视化中的应用非常广泛。Python的核心数据可视化库是matplotlib,同时，它还有一些衍生库和框架，例如：Basemap、Seaborn等。Python也可以通过各类数据分析平台（例如：Jupyter Notebook）来完成大规模的数据分析与查看。

## 结束语

在数据分析的过程中，可视化工具是非常重要的工具之一，可以让数据分析结果更加清晰、直观。如何使用不同的可视化工具进行展示也是一个需要有侧重的元素，毕竟可视化的重要性是不言而喻的。在使用可视化工具进行展示之前，需要更好的将数据吸收掌握，并进行维度的划分和含义的明确，数据分析的过程才有延伸和深入。