推薦幾個資料可以化分析的工具

seaborn

matplotlib

plotly

pyecharts

基本上工作用到這些常用的工具庫，在掌握點python pandas的基礎使用方法就可以進行資料視覺化分析了。

學習有任何不瞭解的地方或者不熟悉之處我們隨時交流學習

Python應該是做資料分析最好的語言，沒有之一。

因為Python擁有非常豐富的庫，想要練就python資料分析的技能，學習內容主要包括以下幾點：

Python工作環境及基礎語法知識瞭解（包括正則表示式相關知識學習）資料採集相關知識（python爬蟲相關知識）資料分析學習資料視覺化學習

在此主要講解資料分析的部分。

資料分析其實主要包括：資料的獲取與展示，資料整理，資料描述，資料視覺化。

資料分析其實主要掌握pandas和numpy兩個庫即可

資料視覺化主要掌握matplotlib，bokeh即可，還可以學習如何呼叫pyecharts等互動式圖表，資料視覺化已綽綽有餘。

最後推薦你一個數據分析的課程，答主最初也是資料分析小白，後來也是一步一步邊看別學邊敲程式碼，成長起來的。可以推薦你語雀上乾貨十足的資料分析課程。

Python擁有大量的Web框架，因此用於網站的建設，另一方Python作為解釋性語言相對編譯型語言更為簡單，可以透過簡單的指令碼處理大量的資料。而組織內部統一使用的語言將大大提高工作效率。

也正因為python是一種解釋性語言，大部分編譯型語言都要比python程式碼執行速度快，證明了Python是一門高階語言，生產效率高，效率高了節省的時間多了就能做更多事，況且程式設計師身上的時間絕對比CPU值錢。擁有好的庫，工作的時候也能更加方便有效率。

技術分享：Python資料分析學習

https://www.toutiao.com/i6735341654099624452/

樓主目的是什麼呢？只是進行視覺化分析嗎？如果是這樣的話，還不如用R。而且這個怎麼樣是指什麼怎麼樣？效能怎麼樣？呈現效果怎麼樣？還是效率怎麼樣？

好吧，既然你問python了的話，我們就說說這個python怎麼做視覺化資料分析吧。

python做資料分析，會使用一些圖形庫，我們這邊用下matplotlib吧

上程式碼：

```

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

if __name__ == "__main__":

plt.plot(np.random.randn(30).cumsum(), "k--")

plt.show()

```

我們來看下圖1效果，感覺還不錯，來，我們再畫多點圖

```

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

if __name__ == "__main__":

fig=plt.figure()

ax1=fig.add_subplot(2,2,1)

ax2=fig.add_subplot(2,2,2)

ax3=fig.add_subplot(2,2,3)

ax4=fig.add_subplot(2,2,4)

ax1.plot(np.random.randn(30).cumsum(), "k--")

ax2.plot(np.random.randn(30).cumsum())

ax3.scatter(np.arange(30),np.arange(30)+3*np.random.randn(30))

ax4.hist(np.random.randn(30).cumsum())

plt.show()

```

我們再來看下圖2效果，嗯，好看。

從上面表現上來看，用python做視覺化資料分析還是很方便和簡單的，這裡列的資料是隨機資料，你可以加點程式碼，去資料庫拉資料。而python的庫也是很多的

那效能如何呢？這個嘛，雖然沒有試過大資料量的視覺化效果，但指令碼語言的速度，你別有太大的期待。

1.首先python作為指令碼語言易學和處理資料有天然優勢

2.其次python擁有眾多開源框架庫如：機器學習和大資料方面有利於利用這些工具幫助資料處理分析

3.Python是人工智慧方面通用語言

對於人工智慧的即時性很快速分析資料

由此可以得出python對視覺化資料分析有優勢

之前學過一段時間的Python，對Python的方向有一定的瞭解。

首先你要先做的是背景評估，是否適合學習並且做資料分析，因為不是所有人都適合轉行或學習資料分析，比如專業極度不相關，年齡較大或者城市基因不匹配的都不適合學，因為我們最終是以入職為目標的。

如果只是想做視覺化那麼power bi，tableau等效果更好 ，但是發展來說工具人是不具備核心競爭力的，很容易被取代；如果是做資料分析，可以很肯定的是，職業發展前景是非常OK的，現在就是資料+時代。

資料分析師要具備以下5種能力：他們分別是資料工具、業務理解、溝通表達、思維邏輯和報告撰寫。從初級資料分析師招聘要求的必須技能來看，主要包括理論知識和工具實踐兩部分內容。

理論部分統計學：

為什麼將統計學放在第一位呢？因為統計學是資料分析的基石，而且統計分析可以解決日常大部分的分析需求。統計學這部分內容需要學習描述統計、假設檢驗、貝葉斯、機率、分佈、抽樣、線性迴歸、時間序列等內容。資料分析方法論：這裡要學習一些資料分析常用到分析方法，如趨勢分析法、對比分析法、多維分解法、使用者細查、漏斗分析、留存分析、AB測試法、4P理論、PESTEL理論、SWOT分析、5W2H理論、邏輯樹理論、使用者使用行為理論、AARRR模型等。

然後是數理統計學，統計知識會要求我們以另一個角度看待資料。當你知道AB兩組的差異用平均值看是多傻的事情，你的分析技巧也會顯著提高。

最後可能還需要用到資料探勘方面的知識，學習演算法模型包括線性迴歸、邏輯迴歸、主成分分析、因子分析、聚類、關聯規則、決策樹、隨機森林、支援向量機、貝葉斯、神經網路等。

工具部分

Excel資料分析：它是最基礎的資料分析工具，這個算是第一階段吧，每一位資料分析師都脫離不開Excel。它是日常工作中最常用的工具，如果不考慮效能和資料量，它可以應付絕大部分分析工作。雖然現在機器學習滿地走，Excel依舊是無可爭議的第一工具。Excel是一款必須熟練的工具。它是日常工作中最常用的工具，如果不考慮效能和資料量，它可以應付絕大部分分析工作。在學習的Excel的時候需要重點掌握：常用函式的使用、快捷鍵操作、基礎圖表製作、資料透視表、Vlookup等。另外Excel還可以匯入一些模板來使用，典型的包括資料分析模組、做假設檢驗經常用到；規劃求解，做線性規劃和決策等問題非常有效。

SQL資料庫語言：作為資料分析人員，我們首先要知道如何去獲取資料，其中最常見的就是從關係型資料庫中取數，因此你可以不會R，不會python，但是你不能不會SQL。DT時代，資料正在呈指數級增長。Excel對十萬條以內的資料處理起來沒有問題，但是往小處說，但凡產品有一點規模，資料都是百萬起。這時候就需要學習資料庫。SQL是資料分析的核心技能，SQL要重點學習Select，聚合函式、以及條件查詢（Where、Group by、Order by等）PPT：用來和業務部門交流需求，展示分析結果。Python：主要學習Numpy、Pandas、Matplotlib、Seaborn等內容。Python 的底層是用 C 語言寫的，很多標準庫和第三方庫也都是用 C 寫的，在處理資料時候執行速度非常快。這裡需要注意的是不同公司對工具的要求也不同，例如有些公司要求會使用R語言、SPSS等，具體學哪一個工具可以參照招聘要求，其中Excel、SQL和PPT是必備的基礎技能工具。

之後就是綜合資料視覺化&商業智慧：資料視覺化能力已經越來越成為各崗位的基礎技能。領英的資料報告顯示，資料視覺化技能在歷年年中國最熱門技能中排名第一。資料分析界有一句經典名言，字不如表，表不如圖。實際上除掉資料探勘這類高階分析，不少資料分析就是監控資料和觀察資料。除此此外，資料分析的大多時候都是要兜售自己的觀點和結論的，而兜售的最好方式就是做出觀點清晰資料詳實的PPT和報表給老闆看。

在我看來，python視覺化資料分析前景是好的，利用python做出來的視覺化圖表其效果與用那些專業的視覺化工具（tableau、power bi）差不了多遠（前提是你要熟練）。但是就工作情景來說，在大公司，如果你是商業資料分析的職位的話，一般都是用那些專業的視覺化軟體來做資料分析，像powebi這種軟體，他的功能也很強大，不輸於python，做出來的視覺化圖表也很美觀，最重要的是工作效率要高。

最後，一定給自己做一個職業規劃，瞭解不同層級的資料分析師要掌握什麼技能，想清楚自己未來的目標崗位，不斷的去學習和提升自己，再一步步朝著目標邁進。

當然非常不錯，作為一門應用廣泛的程式語言，python第三方庫擴充套件豐富，針對資料視覺化，提供了許多高效、簡便的包可以直接使用，下面我簡單介紹3個，分別是matplotlib、seaborn和pyecharts，感興趣的朋友可以嘗試一下：

老牌工具matplotlib

這是python一個非常著名的視覺化工具，相信許多做過視覺化的朋友都對matplotlib非常熟悉，專業強大、功能齊全、擴充套件豐富，幾乎你能想到的各種圖表，matplotlib都可以輕鬆辦到，小到常見的柱狀圖、餅狀圖、折線圖，大到複雜的動圖、三維圖、自定義圖，matplotlib都有深入涉及，種類繁多，程式碼齊全，如果你想做資料視覺化，繪製專業的圖表以供顯示，可以使用一下matplotlib，效果非常不錯：

精簡封裝seaborn

這也是一個非常不錯的python視覺化包，基於matplotlib開發，對matplotlib的複雜引數和呼叫做了精簡封裝，因此使用起來更方便，也更容易入手，常見的散點圖、曲線圖、柱狀圖、餅狀圖、熱力圖、箱型圖、小提琴圖，這個庫都有深入涉及，demo豐富，程式碼齊全，官方教程詳細，如果你想快速繪製專業強大的圖表，簡化複雜的引數配置，可以使用一下seaborn，程式碼更少，也更容易學習：

簡單易用pyecharts

使用過echarts的朋友應該對pyecharts非常熟悉了，python對echarts的一個簡單封裝和呼叫，藉助於echarts強大的資料視覺化功能，pyecharts也可以輕鬆繪製各種圖表，常見的柱狀圖、餅狀圖、散點圖、曲線圖，複雜的地圖、樹圖、k線圖、儀表盤、地理圖、三維圖，pyecharts都可以輕鬆辦到，專業強大、製圖漂亮、簡單易用，如果你想繪製簡潔大方的圖表，基於web頁面進行顯示，可以使用一下pyecharts，效果非常不錯：

目前就分享這3個不錯的python視覺化庫吧，其實還有許多其他包也可以直接使用，像ggplot、bokeh等也都非常不錯，只要你有一定python基礎，熟悉一下相關程式碼和示例，很快就能掌握的，網上也有相關教程和資料，介紹的非常詳細，感興趣的話，可以搜一下，希望以上分享的內容能對你有所幫助吧，也歡迎大家評論、留言進行補充。

回頭仔細想想，掐指一算，從大學時代開始，對我來說，學習是一個被動的採用過程，學校計劃，熱門移動終端的開發，資料庫，Web培訓，PHP後端的培訓……是什麼？我需要做些學習。

今天，我突然意識到，我不應該給自己一個明確的發展方向，畢竟，艱難的歲月裡，有96歲的朋友參加了這項工作，他們不知道在某些領域看起來總是混混的。考慮到對資料的極大興趣以及在該領域中廣泛的知識提取和開發空間，結合以前接觸過的Python，開發了一個自學程式，併為記錄和共享知識的部落格編寫了註釋。至於基本的Python語法，這些內容沒有新增到註釋中，我將在程式碼示例中插入一些Python語法，因為它仍然是“指令碼語言”，學習語法並不困難。

我將嘗試儘快到達我的工作地點，以計算出自己的緊急呼籲，首先從與Python程式一書中的示例相關的部分開始：從入門到實踐，以瞭解下一步將基於Use一書進行。用於資料分析的Python。”

資料視覺化是資料分析的重要組成部分，它可以幫助我們更直觀，更有效地訪問複雜資料中的資訊。

Matplotlib是製圖工具之一。 我的目標是為Python構建Matlab GUI，當我初次接觸時，我覺得該產品與Matlab圖非常相似。 儘管直接生成的圖表並不算高，但是matplotlib確實是您需要牢記的基礎。

對python資料進行視覺化分析的前景很好，使用python可以使視覺化圖的效果不及使用專業的視覺化工具（tableau，power bi）（前提是您要學習技能）相差無幾。但是對於工作場景，在大公司中，如果您是分析商業資料的僱員，那麼通常使用特殊的視覺化軟體工具來分析資料，例如powebi，其功能也非常強大，不會丟失python，製作視覺化圖也非常美麗，最重要的是，高效地工作。可以看到python資料分析主要是為了在業務資料分析的工作場所中進行一些資料提取，並輔以視覺化，通常不會使用太多資料。

當 Python 執行時，py 檔案中的原始碼將在 Python 位元組程式碼中收集，然後在 Python 虛擬機器中收集。

這種機制背後的基本思想是，NET一切都好。 然而，與虛擬機器、Python 虛擬機器和 Java 或 NET 虛擬機器不同，Python 虛擬機器是一種更高階的虛擬機器。 在這裡，高階不是，在通常意義上，高階，並不意味著Python虛擬機器的功能比Java或NET功能更強大，而是說Java或Java。NET 比 Python 虛擬機器距離真實計算機。 或者你可以說Python虛擬機器是一個更抽象的虛擬機器級別。

從 Python C 收集的位元組檔案通常是 pyc 格式。 此外，Python 可以在互動式模式下工作，例如 UNIX/Linux、Mac 和 Windows，這些模式可以直接在 Python 模式下工作。 可以採用操作指令來確保互動。

利用Pyton做資料視覺化，就是那麼簡單，僅以視覺化圖表庫Matplotlib做簡要介紹。

繪圖示例 — Matplotlib 3.0.3 文件

https://www.osgeo.cn/matplotlib/gallery/index.html

Python語言的可讀性、可解釋性都很強。還擁有很多方便的第三方庫，可以靈活選擇需要的庫，繪製出很漂亮的視覺化圖表。

從資料描述、描述性統計分析、模型構建，到最後模型表現對比，都可以使用Python及適當的第三方庫，實現精美視覺化。

以下，用動手做過的要給案例為例子，做簡單說明。案例的具體程式碼，可以點選文末連結細看！

描述性統計分析階段：餅圖——展現標籤類變數，單變數中各類標籤的佔比

觀察資料集中流失與未流失客戶的佔比情況

環形圖（餅圖的一種）——按照目標變數進行分類，繪製單個標籤變數中不同型別的佔比。

環形圖，按照客戶是否流失進行分類，每類客戶中男女的佔比

上面展現的這個環形圖畫法，可以封裝為一個函式。呼叫函式，傳入需要繪製的變數，就可以繪製響應變數的雙環形圖；還可以直接使用for迴圈，一次繪製n多個圖。

甚至還可以根據你想要的展示結果進行調整，一次展示更多內容。

柱狀圖、直方圖——分組展現數值型資料的分佈情況

按照是否流失進行劃分，觀察不同存續期間的使用者佔比

散點圖（Scatter plot）——觀察數值型資料分佈情況最簡單的方法

資料集中三個數值型資料，按照使用者是否流失劃分之後的散點圖

除了展現單變數中的資料分佈，還可以繪製雙變數散點圖，初步觀察兩個變數之間的關係。

按照存續時間長短份分類，使用者月消費與總消費關係散點圖

展現變數相關性的Heatmap

heatmap熱力圖

主成分分析（PCA）結果視覺化

輸出2維特徵的主成分分析結果散點圖展示

雷達圖（Radar plot）——用於使用者畫像分析很合適

按照使用者是否流失劃分，各個分類變數計數情況

模型構建階段

以邏輯迴歸為例：

可以顯示模型report表格

分類report

混淆矩陣視覺化、模型的得分視覺化

混淆矩陣和模型得分

特徵重要性視覺化

特徵重要性排序

使用多個模型，可以在最後將所有模型表現進行彙總比較各個指標輸出為表格

模型指標得分表格輸出

第一列顯示了構建的分類模型，一共11個。

各模型、各指標得分情況的水平柱狀圖

各模型、各指標水平柱狀圖

各模型混淆矩陣組合圖

模型混淆矩陣組合圖

模型ROC曲線組合圖

模型ROC曲線組合圖

模型精密找回曲線組合圖

PR曲線組合圖

完整過程，可以參照以下文章：

Kaggle|電信客戶流失分析：Part one

Kaggle|電信使用者流失分析：Part two

Kaggle|電信使用者流失分析：Part three

Kaggle|電信使用者流失分析：Part four

如果資料來自不同型別文字需要自己處理，numpy，pandas，matplotlib

如果視覺化需要共享可以藉助一些開源的資料分析系統

用python做視覺化資料分析，對本人的專業水平要求極高，並且，還要掌握特定的知識與技能，普通人一時半會還學不會。

這種情況下，一款由原金山WPS研發團隊成員自主研發出來的辦公工具-雲表企業應用平臺（以下簡稱雲表），優勢就顯得格外耀眼。

業務人員，0基礎，7分鐘生成視覺化（BI）分析大屏

業務人員，即使對IT技術一竅不通，也可以透過雲表，7分鐘生成視覺化大屏。

恆逸石化

也就是說，業務人員，0基礎，也可以直入敵營。

你只要在和excel很像的介面，拖拉拽，輸入中文文字配置資訊，即可搭建出個性化的智慧商業BI視覺化分析大屏。

事實上，它是中中國產無程式碼開發平臺的領軍者。你說，像WMS，ERP，OA，MES，進銷存等企業級個性化的管理軟體，它能做得出來嗎？答案是必須的！

不僅能，而且開發出來的軟體，系統功能是可以隨時增刪查改的。各系統之間資料互通，主流資訊無縫整合。

無需IT部門的參與

無需IT部門的參與，業務人員自己就能操刀上陣。不用寫一行程式碼，也不用懂任何資料庫的IT知識。

可以解決各種精細化的業務場景應用問題

比如許可權控制，流程審批，工作流，多人協同，資料透視，資料分析，鬧鐘提醒，訊息推送，報表模板自定義列印，小程式，H5，網站，微商城，外接資料來源，一物一碼，掃碼出入庫，與用友、金蝶、釘釘、企業微信、SAP、地磅、電子秤、高拍儀，PDA等第三方軟硬體進行整合封裝，生成移動端app......

只要是你能想到的業務，都可以交給它。

可以免費使用

目前，雲表提供了一款永久免費使用版本，該版本在功能和使用者數上面皆不做限制，與收費版的區別，僅在於併發數不同。

像中冶，中鐵，南方物流，雲南小松，汾西礦業，許繼電氣，恆逸石化，燕山大學等20萬＋企事業單位或機構，都在使用它。

高山流水，終須一別，免費的軟體獲取方式，在此奉上：

方法一：

3.資訊填報完畢，即可在“管理控制檯”免費獲取。

方法二：

就引路到這，更多功能，需要你自己去探索，去專研，更多精彩，敬請關注！