数据可视化表达工具是帮助人们理解和解释数据的视觉手段。随着技术的发展，市场上出现了许多优秀的工具，它们各有特点，适用于不同的应用场景和需求。以下是一些流行的数据可视化表达工具：
1. tableau：tableau 是一个强大的数据可视化工具，它允许用户通过拖放的方式创建交互式图表、仪表板和报告。tableau 提供了丰富的数据源支持，包括数据库、云存储和社交媒体等。它的界面直观，适合非技术用户使用。tableau 还提供了多种模板和自定义选项，使得用户能够轻松地将数据转化为吸引人的可视化内容。
2. power bi：power bi 是微软推出的一款数据可视化工具，它与microsoft 365集成，可以与其他office应用程序无缝协作。power bi 提供了强大的分析功能，包括预测分析和数据挖掘。它还支持多种数据源，如excel、sql数据库等，并且可以通过web端进行远程访问。power bi 的界面简洁，易于上手，适合初学者和中级用户。
3. d3.js：d3.js 是一个非常灵活的数据可视化库，它提供了一套丰富的数据驱动图形（d3 graphs）工具。d3.js 支持各种数据类型，包括文本、数字、日期等。它提供了很多预定义的图形，如柱状图、折线图、饼图等，也可以根据需求创建复杂的可视化效果。d3.js 的语法简单，易于学习和使用，但需要一定的编程知识。
4. plotly：plotly 是一个开源的数据可视化工具，它提供了一种类似于matplotlib的接口来创建动态图表。plotly 支持多种数据类型，并提供了丰富的图表类型，如散点图、箱线图、热力图等。plotly 的界面友好，易于操作，并且支持导出为html或javascript文件。plotly 适合需要创建复杂交互式图表的场景。
5. gephi：gephi 是一个社区驱动的开源网络分析工具，它可以用来绘制和分析社交网络中的结构信息。gephi 提供了多种网络分析的功能，如节点度数分布、中心性分析、社区检测等。gephi 的界面直观，适合研究人员和教育工作者使用。
6. qlikviewer：qlikviewer 是一款基于浏览器的数据可视化工具，它提供了丰富的图表类型和自定义选项。qlikviewer 支持多种数据源，包括数据库、api、csv文件等。它还提供了丰富的定制功能，如数据过滤、排序、聚合等。qlikviewer 的界面直观，易于使用，适合需要快速创建和分享可视化内容的用户。
7. datawrapper：datawrapper 是一个在线数据可视化平台，它提供了多种图表类型和自定义选项。datawrapper 支持多种数据源，包括excel、csv文件、json文件等。它还提供了实时更新图表的功能，以及与其他应用程序的集成选项。datawrapper 的界面简洁，易于操作，适合需要快速创建和分享可视化内容的用户。
8. apexcharts：apexcharts 是一个基于web的图表库，它提供了多种图表类型和自定义选项。apexcharts 支持多种数据源，包括json文件、csv文件、数据库等。它还提供了丰富的自定义功能，如颜色方案、样式、动画等。apexcharts 的界面简洁，易于使用，适合需要快速创建和分享可视化内容的用户。
9. highcharts：highcharts 是一个流行的图表库，它提供了多种图表类型和自定义选项。highcharts 支持多种数据源，包括json文件、csv文件、数据库等。它还提供了丰富的自定义功能，如颜色方案、样式、动画等。highcharts 的界面简洁，易于使用，适合需要快速创建和分享可视化内容的用户。
10. echarts：echarts 是一个基于web的图表库，它提供了多种图表类型和自定义选项。echarts 支持多种数据源，包括json文件、csv文件、数据库等。它还提供了丰富的自定义功能，如颜色方案、样式、动画等。echarts 的界面简洁，易于使用，适合需要快速创建和分享可视化内容的用户。
这些工具各有特点，适用于不同的场景和需求。在选择数据可视化工具时，可以根据项目的需求、团队的技能水平以及预算等因素进行综合考虑。
