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哪個(gè)數(shù)據(jù)可視化工具比較好?

看了其他答案,都是用現(xiàn)有的可視化軟件。這里以Python為例,介紹兩個(gè)相對易用的可視化包——seaborn和pyecharts。它們易學(xué)易用,畫出的圖形美觀大方工整,感興趣的朋友可以品嘗一下。試,實(shí)驗(yàn)環(huán)境win10 python3.6 pycharm5.0,主要內(nèi)容如下:

:這是一個(gè)基于matplotlib的可視化包,matplotlib是matplotlib更高級的API包。繪圖有很多種,常見的有折線圖、條形圖、餅圖、箱線圖、熱圖等。,需要的代碼更少,使用起來更方便。下面,下面我簡單介紹一下這個(gè)包的安裝和使用:

要安裝seaborn,只需輸入命令 "pip安裝seaborn "直接在cmd窗口中,如下所示:

安裝成功后,我們可以進(jìn)行簡單的測試。代碼如下,非常簡單:

程序運(yùn)行的截圖如下:

更多的例子,你可以查看官方網(wǎng)站 的教程,內(nèi)容豐富,有詳細(xì)的代碼注釋和解釋,值得學(xué)習(xí):

這是echarts提供給python的一個(gè)接口。在前端數(shù)據(jù)可視化中,可以使用這個(gè)echarts包。借助pyecharts,我們不僅可以繪制漂亮的直方圖和折線圖,還可以繪制3D圖形、地圖和雷電。大圖、極坐標(biāo)系統(tǒng)圖等。,簡單易用,值得學(xué)習(xí)。下面我簡單介紹一下這個(gè)包的安裝和使用:

要安裝pyecharts,只需輸入命令 "pip安裝pyecharts "直接在cmd窗口中,如下所示:

安裝成功后,我們可以進(jìn)行一個(gè)簡單的測試。代碼如下,并繪制了一個(gè)簡單的直方圖:

程序運(yùn)行的截圖如下:

更多例子,也可以查看官方教程。介紹很詳細(xì),參數(shù)也很具體,值得學(xué)習(xí):

至此,這里簡單介紹一下seaborn和pyecharts包的安裝和使用??偟膩碚f,這兩個(gè)包用起來都很方便,易學(xué)易用,畫出來的圖形也很漂亮很好看。只要你有一點(diǎn)python基礎(chǔ),看看官方的例子。你很快就能掌握它。當(dāng)然,你也可以使用可視化工具,比如JMP。這里有一個(gè)思路。有興趣的朋友可以試試。希望上面分享的內(nèi)容對你有所幫助。也歡迎大家評論留言。

數(shù)據(jù)分析(數(shù)據(jù)挖掘)有什么用?

數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)分析有著本質(zhì)的區(qū)別:它是指運(yùn)用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)分析方法對收集到的龐大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,是對數(shù)據(jù)進(jìn)行細(xì)致的研究和總結(jié),以提取有用信息并形成結(jié)論的過程;

數(shù)據(jù)挖掘:是指利用相關(guān)算法從大量數(shù)據(jù)中發(fā)掘隱藏信息的過程。

我們可以簡單理解為,一個(gè)是廣度上的數(shù)據(jù)處理,一個(gè)是深度上的數(shù)據(jù)處理。

數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘是相輔相成的。我們可以通過對大量數(shù)據(jù)的整理和解讀來分析企業(yè)的現(xiàn)狀,通過數(shù)據(jù)來反映當(dāng)前企業(yè)管理存在的問題,并可以深入追溯問題的相應(yīng)原因,最終確認(rèn)相關(guān)責(zé)任人,從而保證數(shù)據(jù)的可追溯性。性,協(xié)助企業(yè)的全面管理和運(yùn)作;數(shù)據(jù)挖掘,通過對企業(yè)隱藏價(jià)值數(shù)據(jù)的深度挖掘,可以指導(dǎo)企業(yè)未來的發(fā)展,做出預(yù)測,為企業(yè)高層提供相應(yīng)的參考支持;企業(yè)要想更好的發(fā)展,就要處理好當(dāng)前企業(yè)發(fā)展中存在的問題。對企業(yè)未來的發(fā)展很重要,數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘在企業(yè)中的實(shí)際應(yīng)用可以更好的支持企業(yè)的經(jīng)營管理,提供決策分析,幫助企業(yè)走的更高更遠(yuǎn)。

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