在数据分析和数据可视化领域，数据源是非常重要的一环，而市面上也存在着多种常用的数据源，下面介绍其中的一些。
1.MySQL
MySQL是一款广泛使用的开源关系型数据库管理系统，它支持多种操作系统，并且具有快速、稳定、可靠等特点。在数据分析领域，MySQL常用于存储结构化数据，比如用户信息、销售记录等。
2.PostgreSQL
PostgreSQL也是一款开源关系型数据库管理系统，它支持复杂的查询、事务处理等功能，并且提供了高可靠性、高可扩展性的特点。在数据分析领域，PostgreSQL常用于存储结构化数据，比如金融数据、物流数据等。
3.MongoDB
MongoDB是一款非关系型数据库管理系统，它采用了文档型存储结构，能够快速、灵活地处理非结构化数据。在数据分析领域，MongoDB常用于存储非结构化数据，比如日志、文档等。
4.AmazonWebServices(AWS)
AWS是亚马逊推出的一款云计算服务平台，它提供了多种数据存储服务，包括对象存储、关系型数据库、非关系型数据库等，能够满足不同场景下的数据存储需求。在数据分析领域，AWS常用于存储和处理云上数据。
5.ApacheHadoop
ApacheHadoop是一款分布式计算框架，它能够快速、高效地处理大规模数据，常用于大数据分析领域。在数据分析领域，ApacheHadoop常用于存储和处理大规模数据集。
6.ApacheSpark
ApacheSpark是一款快速、通用的大数据处理框架，它支持多种数据源，包括Hadoop、AmazonS3、Cassandra等。在数据分析领域，ApacheSpark常用于实时数据分析和机器学习等领域。
7.MicrosoftExcel
MicrosoftExcel是一款广泛使用的电子表格软件，它能够快速、方便地处理和分析数据。在数据分析领域，MicrosoftExcel常用于小规模数据的分析和可视化。
以上几种数据源也是在做数据可视化展示时常用到的数据源，市面上大多数可视化产品均支持大多种类的数据源导入，比如山海鲸可视化支持的数据源类型如下所示：
总的来说，以上介绍的数据源都有各自的特点和适用场景，在数据分析和数据可视化领域，选择适合的数据源能够提高工作效率和数据分析的准确性。