数据可视化工具的选择需要根据不同的需求和使用场景来进行选择。以下是一些主要的考虑因素：
1. 数据源：不同的数据可视化工具支持的数据源不同，一些可能是局限于某种特定文件格式或者已接入的数据平台。因此在选择可视化工具时，要考虑自己的数据来源是否兼容，并且需要考虑自己的数据类型和大小以及数据可视化的需要。
2. 可视化类型：不同的可视化工具支持的图形类型不尽相同，有一些工具只支持基础的图表类型，而有些工具则支持更复杂的可视化类型，如地图、网络图等。因此在选择工具时，需要考虑自己的数据可视化需求，是否需要多样化和更具针对性的图表类型。
3. 功能和分析工具：有些数据可视化工具不仅提供了基本的数据可视化功能，还提供了数据分析和操作功能，例如文本分析和数据探索。对于一些需要进行更深入数据分析的应用场景，需要考虑这些高级分析和操作功能。
4. 易用性和用户界面：数据可视化工具可以随着不同用户的需求而发展，但是用户界面和易用性总是在优化。尤其对于一些非数据专业人员来说，友好的操作界面和易于理解的图形交互是非常重要的。
5. 开源和价格：对于商业需求和高级数据量的用户，可能需要付费购买商业版的数据可视化工具。而对于一些开源社区的需要，可以选择开源的数据可视化工具，可以节约开发成本。同时，一些工具也提供了免费试用版本或者基础版，可以根据实际需求进行选择。
因此，选择数据可视化工具时需要根据数据来源，可视化类型，功能和分析工具，易用性和用户界面以及开源和价格等因素进行综合考虑，才能找到最合适的工具。