python可視化界面怎么做？本文所做演示的的可視化方法散點圖（Scatterplot)直方圖(Histogram）小提琴圖（Violinplot)特征兩兩綜合比圖（Pairplot）安德魯斯曲線(A

python可視化界面怎么做？

本文所做演示的的可視化方法

散點圖（Scatterplot)

直方圖(Histogram）

小提琴圖（Violinplot)

特征兩兩綜合比圖（Pairplot）

安德魯斯曲線(Andrewscurves)

核密度圖(Kerneldensityestimationplot)

互相垂直坐標圖（Parallelcoordinates）

Radviz（力臂圖？）

熱力圖(Heatmap)

氣泡圖(Bubbleplot)

這里比較多不使用Python一個流行的作圖工具:Seabornlibrary，同樣的Pandas和bubbly輔助。為什么不Seaborn比較好？

因為有些時候數(shù)據(jù)分析，建模前，都要可以清洗數(shù)據(jù)，擦洗后數(shù)據(jù)的結(jié)果總要有個格式，我明白了的最容易在用，最更方便鍵入模型,建議作圖的格式叫作

可視化表格是什么意思？

可視化表格是將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成圖或表等，以一種更非常直觀的展現(xiàn)和呈數(shù)據(jù)?！翱梢暬钡?，我們看不懂啊的數(shù)據(jù)按照圖形化的手段參與比較有效地表達出，清楚高效穩(wěn)定、以簡潔詳細地傳遞某種信息，甚至連我們幫發(fā)現(xiàn)到某種規(guī)律和特征，挖掘點數(shù)據(jù)背后的價值。

重重疊疊的數(shù)據(jù)既不可能讓我們見到什么是重點信息，也沒辦法讓老板從這些數(shù)據(jù)中看出什么規(guī)律和特征，也大嚇減低了數(shù)據(jù)的意義。

請問，有什么數(shù)據(jù)分析軟件，能夠可視化、動態(tài)的描述某項指標的變動及內(nèi)在原因？

現(xiàn)在有很多商務(wù)智能BI工具都是可以做啊，PowerBI、tableau之類的，這些提出的閃圖報告實際不使用交互式可視化，讓自己也能迅速回答問題。

另外可以不實現(xiàn)方法實時數(shù)據(jù)源的可交互儀表板，是可以想執(zhí)行多維的分析任務(wù)，.例如篩選視圖、按照參數(shù)、飛速可以計算在內(nèi)下鉆檢查基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。到時再點幾下鼠標，即可立馬能回答那些出乎意料的問題。不論數(shù)據(jù)這個可以是本季、本周、當前這個小時或30秒之前的。

BI商業(yè)智能工具都也可以，假如奧威BI工具之類的。用這些工具怎么制作的BI數(shù)據(jù)可視化分析報表，讓報表打開瀏覽器者能無論在何時何地按需分析，諸如像下面那樣：

雙聯(lián)動多圖參與分析、右鍵點擊智能鉆取、自由改篩選條件、自定義字段與維度組合（調(diào)整總結(jié)維度）……這些都能在瀏覽的網(wǎng)頁狀態(tài)下快速利用。感興趣朋友這個可以去奧威軟件的demo平臺上親身體驗看看！