数据可视化分析除了需要编码的Python,还有更简单的方式吗?

简介: 大数据、数据分析的兴起和火爆,也带动了数据可视化的广泛应用。说起数据分析和可视化的关系,就好比你为一堆散乱的拼图写了一份说明,告诉他这个数据是什么样子,代表什么。可以说,数据可视化虽然不是必不可少的,但却是可以加快效率,为报告锦上添花的。今天,说起数据可视化,我们就不得不谈一下数据可视化工具了。主要说到的这个工具也是最近在数据分析圈比较受追捧的一个软件——Python。

大数据、数据分析的兴起和火爆,也带动了数据可视化的广泛应用。说起数据分析和可视化的关系,就好比你为一堆散乱的拼图写了一份说明,告诉他这个数据是什么样子,代表什么。可以说,数据可视化虽然不是必不可少的,但却是可以加快效率,为报告锦上添花的。今天,说起数据可视化,我们就不得不谈一下数据可视化工具了。主要说到的这个工具也是最近在数据分析圈比较受追捧的一个软件——Python。

image.png

Python虽好,但是需要编程才能实现数据的可视化,编程对于用户来讲,就提升了数据分析的门槛,将普通的用户拒之门外。

image.png

那我们到底有没有更简单。快捷的方式可以实现数据可视化呢?答案当然是有的。

下面给大家介绍一款大数据可视化工具:

NBI一站式大数据分析平台无需编码,简单拖拽就可实现数据可视化。

image.png

数据可视化,全程可视,通过拖拽完成可视化报告的制作:

image.png

 

通过拖拽式报告制作方式,几分钟即可完成如下一张报告的制作:

image.png

 

数据分析的发展,导致数据可视化的学习也会成为必不可少的一部分,进而也就会涌现出各种丰富多彩的工具,这就要求我们要不断去学习,更新自我的技能,充实自己,才能避免被世代所抛弃。

目录
打赏
0
0
0
0
99
分享
相关文章
【Azure Developer】分享两段Python代码处理表格(CSV格式)数据 : 根据每列的内容生成SQL语句
本文介绍了使用Python Pandas处理数据收集任务中格式不统一的问题。针对两种情况:服务名对应多人拥有状态(1/0表示),以及服务名与人名重复列的情况,分别采用双层for循环和字典数据结构实现数据转换,最终生成Name对应的Services列表(逗号分隔)。此方法高效解决大量数据的人工处理难题,减少错误并提升效率。文中附带代码示例及执行结果截图,便于理解和实践。
从混沌到秩序:Python的依赖管理工具分析
Python 的依赖管理工具一直没有标准化,主要原因包括历史发展的随意性、社区的分散性、多样化的使用场景、向后兼容性的挑战、缺乏统一治理以及生态系统的快速变化。依赖管理工具用于处理项目中的依赖关系,确保不同环境下的依赖项一致性,避免软件故障和兼容性问题。常用的 Python 依赖管理工具如 pip、venv、pip-tools、Pipenv、Poetry 等各有优缺点,选择时需根据项目需求权衡。新工具如 uv 和 Pixi 在性能和功能上有所改进,值得考虑。
105 35
如何在Python中高效实现CSV到JSON的数据转换
在实际项目中,数据格式转换是常见问题,尤其从CSV到JSON的转换。本文深入探讨了多种转换方法,涵盖Python基础实现、数据预处理、错误处理、性能优化及调试验证技巧。通过分块处理、并行处理等手段提升大文件转换效率,并介绍如何封装为命令行工具或Web API,实现自动化批量处理。关键点包括基础实现、数据清洗、异常捕获、性能优化和单元测试,确保转换流程稳定高效。
156 83
金融波动率的多模型建模研究:GARCH族与HAR模型的Python实现与对比分析
本文探讨了金融资产波动率建模中的三种主流方法:GARCH、GJR-GARCH和HAR模型,基于SPY的实际交易数据进行实证分析。GARCH模型捕捉波动率聚类特征,GJR-GARCH引入杠杆效应,HAR整合多时间尺度波动率信息。通过Python实现模型估计与性能比较,展示了各模型在风险管理、衍生品定价等领域的应用优势。
417 66
金融波动率的多模型建模研究:GARCH族与HAR模型的Python实现与对比分析
如何在Python下实现摄像头|屏幕|AI视觉算法数据的RTMP直播推送
本文详细讲解了在Python环境下使用大牛直播SDK实现RTMP推流的过程。从技术背景到代码实现,涵盖Python生态优势、AI视觉算法应用、RTMP稳定性及跨平台支持等内容。通过丰富功能如音频编码、视频编码、实时预览等,结合实际代码示例,为开发者提供完整指南。同时探讨C接口转换Python时的注意事项,包括数据类型映射、内存管理、回调函数等关键点。最终总结Python在RTMP推流与AI视觉算法结合中的重要性与前景,为行业应用带来便利与革新。
【YashanDB知识库】python驱动查询gbk字符集崖山数据库CLOB字段,数据被驱动截断
【YashanDB知识库】python驱动查询gbk字符集崖山数据库CLOB字段,数据被驱动截断
Python 请求微店商品详情数据 API 接口
微店开放平台允许开发者通过API获取商品详情数据。使用Python请求微店商品详情API的主要步骤包括:1. 注册并申请API权限,获得app_key和app_secret;2. 确定API接口地址与请求参数,如商品ID;3. 生成签名确保请求安全合法;4. 使用requests库发送HTTP请求获取数据;5. 处理返回的JSON格式响应数据。开发时需严格遵循微店API文档要求。
Python爬虫实战:一键采集电商数据,掌握市场动态!
这个爬虫还挺实用,不光能爬电商数据,改改解析规则,啥数据都能爬。写爬虫最重要的是要有耐心,遇到问题别着急,慢慢调试就成。代码写好了,运行起来那叫一个爽,分分钟几千条数据到手。
Python GIL(全局解释器锁)机制对多线程性能影响的深度分析
在Python开发中,GIL(全局解释器锁)一直备受关注。本文基于CPython解释器,探讨GIL的技术本质及其对程序性能的影响。GIL确保同一时刻只有一个线程执行代码,以保护内存管理的安全性,但也限制了多线程并行计算的效率。文章分析了GIL的必要性、局限性,并介绍了多进程、异步编程等替代方案。尽管Python 3.13计划移除GIL,但该特性至少要到2028年才会默认禁用,因此理解GIL仍至关重要。
199 16
Python GIL(全局解释器锁)机制对多线程性能影响的深度分析
从零开始:用Python爬取网站的汽车品牌和价格数据
在现代化办公室中,工程师小李和产品经理小张讨论如何获取懂车帝网站的汽车品牌和价格数据。小李提出使用Python编写爬虫,并通过亿牛云爬虫代理避免被封禁。代码实现包括设置代理、请求头、解析网页内容、多线程爬取等步骤,确保高效且稳定地抓取数据。小张表示理解并准备按照指导操作。
103 6
从零开始:用Python爬取网站的汽车品牌和价格数据