当前时代有哪些常用的类似于G2和PyEcharts的数据可视化工具？各自适用于什么样的场景？与Excel分析的图表有什么区别？

当前时代常用的类似于G2和PyEcharts的数据可视化工具有很多，以下列举几个：

1. Bokeh：一款基于Python的开源数据可视化库，适用于交互式数据可视化和Web应用程序开发。

2. Plotly：一款开源的数据可视化库，提供了多种交互式图表和可视化方式，可以与Python、R等语言集成。

3. Chart.js：一款基于JavaScript的开源数据可视化库，提供了多种简单易用的图表和可视化方式。

4. Matplotlib：一款基于Python的开源数据可视化库，提供了多种二维图表和可视化方式，适用于科学计算和数据分析领域。

5. ggplot2：一款基于R语言的开源数据可视化库，提供了多种图表和可视化方式，易于使用。

这些工具各自适用于不同的场景。Bokeh适用于需要交互式数据可视化和Web应用程序开发的场景；Plotly适用于需要与Python或R集成的场景；Chart.js适用于需要简单易用的图表和可视化方式的场景；Matplotlib适用于科学计算和数据分析领域；ggplot2适用于R语言用户。

与Excel分析的图表相比，这些工具的优势在于其更加灵活和自由，可以根据具体需求自定义图表样式和可视化效果，而Excel的图表通常比较简单和固定。此外，这些工具还支持更加复杂的数据分析和可视化需求，比如交互式可视化、多维数据可视化等。

相关问题

datav数据可视化工具 vue3

对于Vue 3的数据可视化工具，你可以考虑使用以下几个流行的选项：

1. ECharts: ECharts是一个基于JavaScript的数据可视化库，它提供了丰富的图表类型和交互功能。你可以使用Vue ECharts插件来在Vue 3项目中使用ECharts。

2. D3.js: D3.js是一个强大的JavaScript库，可以用于创建复杂的数据可视化。虽然它不是专门为Vue开发的，但你可以使用Vue的生命周期钩子和D3.js进行集成。

3. Chart.js: Chart.js是一个轻量级的数据可视化库，提供了各种常见的图表类型。它有一个Vue插件可以与Vue 3项目集成。

4. AntV/G2: G2是一款基于图形语法的可视化图表库，由AntV团队开发。它提供了丰富的图表类型和交互功能，可以与Vue 3项目集成。

这些都是比较受欢迎的数据可视化工具，你可以根据自己的需求和偏好选择适合你的工具。记得查看它们的文档和示例以了解更多信息。

统计分析与可视化技术的国内外现状

统计分析与可视化技术在国内外都有较为广泛的应用。以下是一些国内外的现状：

国内现状：

1. 数据可视化工具：国内有很多数据可视化工具，如百度的Echarts、AntV的G2、G6等，这些工具已经成为了国内数据可视化领域的重要工具。

2. 统计分析软件：国内常用的统计分析软件有SPSS、SAS、R、Python等。其中，R在国内的应用较为广泛，尤其是在学术界和数据科学领域。

3. 数据分析与可视化教育：国内的高校和培训机构也开始开设数据分析与可视化课程，如清华大学的“数据科学导论”、北京大学的“数据可视化与交互设计”等。

国外现状：

1. 数据可视化工具：国外也有很多数据可视化工具，如Tableau、Power BI、D3.js等。这些工具在国外的企业和学术界的数据分析与决策中得到了广泛应用。

2. 统计分析软件：同样，国外也有很多统计分析软件，如SPSS、SAS、R、Python等。其中，R在国外的应用也很广泛，尤其是在数据科学和统计学领域。

3. 数据分析与可视化教育：国外的高校和培训机构也开始开设数据分析与可视化课程，如哈佛大学的“数据科学”、斯坦福大学的“数据分析与可视化”等。

总体来说，国内外在统计分析与可视化技术方面都有较为完善的体系和丰富的应用场景，但在工具的开发和数据分析与可视化教育方面，国内还有较大的发展空间。