你經常可能會遇到的乙個問題就是密密麻麻的資料不僅將資訊的可讀性降低並且毫無重點。
簡單點來說，資料視覺化即通過圖表形式展現資料的規律，使圖表表達的資訊更加精簡突出。
我們通常實現資料視覺化會有兩種方法，
（1）通過寫**的方式實現各種大屏的製作
通過商業智慧型工具進行資料視覺化的製作
這裡我想推薦一下我目前在用的乙個資料視覺化工具—豌豆bi。其實說它是資料視覺化工具好像不太準確，它是乙個可以進行資料展示的自助式資料分析工具，為什麼會推薦它呢？上個月年中總結我被打回來了無數次，我無一例外因為圖表做的醜。大概是這樣的:
嗯！
在這個尋求審美的時代，資料視覺化的做的漂亮才能吸引大家的的興趣。但是資料視覺化不僅僅要美，要注意資料視覺化從來只是表層的東西，其核心是資料分析。我們盡可能的讓資料視覺化做的簡單易懂，大家才能理解資料分析的內涵。
Python 資料分析視覺化
1 畫圖需要使用 matplotlib這個包 如下 importmatplotlib.pyplotasplt year 1950,1970,1990,2010 pop 2.519,3.692,5.263,6.972 values 0,0.6,1.4,1.6,2.2,2.5,2.6,3.2,3.5,3...
資料分析與視覺化
1.pip包管理 1 內建庫 包 庫 別人寫好的 直接引用，加快開發效率。內建包 python直譯器內建常用功能庫。直譯器安裝目錄 lib資料夾下，os time urllib等 資料夾裡有 init py 就成了乙個包。2 關於http模擬和html源 解析 python時代 urllib url...
動手學資料分析 資料視覺化
思考 最基本的視覺化圖案有哪些？分別適用於那些場景？散點圖 用於發現各變數之間的關係。柱狀圖 展示多個分類的資料變化和同類別各變數之間的比較情況。條形圖 展示多個分類的資料變化和同類別各變數之間的比較情況。折線圖 展示資料隨時間或有序類別的波動情況的趨勢變化。餅圖 用來展示各類別佔比，比如男女比例。...