数据可视化可以使用的工具主要包括以下几种：
Excel：
功能：具有强大的数据分析和可视化功能，可以创建折线图、柱状图、饼图等多种图表。适用场景：适合日常数据分析和简单报告制作。
Tableau：
功能：以简单易用的界面和强大的数据清洗、分析能力著称，提供地图、仪表盘、数据报告等丰富的可视化工具。适用场景：适合数据探索、报告生成和交互式数据分析。
Power BI：
功能：商业智能工具，可将数据转化为丰富、动态且交互式的数据可视化报告，提供预制模板和可视化元素。适用场景：适合创建报告、演示文稿和交互式数据分析。
Python的数据可视化库：
功能：如Matplotlib、Seaborn和Plotly等库，提供大量绘图选项和定制化功能，支持散点图、柱状图、折线图、热力图等多种图表类型。适用场景：适合处理大量数据、创建复杂图表和定制化数据可视化。
R语言：
功能：统计计算语言，包生态系统丰富，提供基础可视化和交互式可视化等工具。适用场景：适合统计分析和复杂数据可视化，特别是需要高度定制化的场景。
Google Sheets：
功能：在线表格工具，具有内置图表功能，可创建条形图、饼图、折线图等图表。适用场景：适合在线协作和数据可视化初学者。
Dash：
功能：用于构建数据驱动的web应用程序的框架，支持数据可视化，提供丰富的组件和库。适用场景：适合创建交互式、动态的数据可视化web应用。
这些工具各有优缺点和适用场景，用户可以根据具体需求和工具特点来选择适合自己的工具。