数据可视化(推荐Tableau、 PowerBI 、FineBI、Echarts、ggplot、PYTHON、R)---数据分析领域的万金油技能

首先,这是一篇扩大知识面的文章,适合收藏起来,在地铁,公交,厕所,睡前,吃饭时看。。。。(耶,恶趣味)

其次,本文不放图,节省大家的阅读时间(但还是很有必要看的,它教会你如何做图的主人!)。

我们常用的可视化视图超过 20 种,分别包括:文本表、热力图、地图、符号地图、饼图、水平条、堆叠条、并排条、树状图、圆视图、并排圆、线、双线、面积图、双组合、散点图、直方图、盒须图、甘特图、靶心图、气泡图等。

你以前不知道这些图没关系,但你要记住哪里可以找到它,然后你拿数据做小练习,你看它长啥样,弄明白每种图形可以实现什么需求就可以了。

本文将一一为你揭晓。

你选择视图的唯一理由---需求

基本上数据分析常见的需求可以从下图找到,对着这张图,按图索骥,绘图从此不是难事!!!

为了帮你理解的更加清除,举个例子,比如你想看某个变量的分布,你该选择直方图;你要想看两个变量的相关关系,你可以选择散点图,当然,散点图也能看变量分布。所以,实现一个需求,可以有多种呈现方式,看你灵活使用。

商业智能分析软件有哪些

最著名的当属 Tableau 和 PowerBI 了,另外中国帆软出品FineBI 也受到国内很多企业的青睐。

Tableau 是国外的商业软件,收费不低。它适合 BI 工程师、数据分析分析师。依靠它,找一份工作还是可以的。(前提你只当它是工具,而不是你技能的全部)。

PowerBI 是微软出品的,可以和 Excel 搭配使用,你可以通过 PowerBI 来呈现 Excel 的可视化内容。

FineBI是中国出产的,对中国用户更加友好。也提供企业级的应用。

可视化大屏类

大屏作为一种视觉效果强、科技感强的技术,被企业老板所青睐,可以很好地展示公司的数据化能力。

DataV:天猫双十一大屏就是用它呈现的。收费的。它最大的好处是可以分享链接,在线观看,不需要下载客户端,交流0成本!

FineReport:FineReport 是帆软出品的工具,可以做数据大屏,也可以做可视化报表,在很多行业都有解决方案,操作起来也很方便。可以实时连接业务数据,对数据进行展示。

前端可视化组件

可视化组件都是基于 Web 渲染的技术的。所以你需要了解一下几个典型的 Web 渲染技术:Canvas、SVG 和 WebGL。

更重要的是,你应该知道ECharts 是基于 H5 canvas 的 Javascript 图表库,是百度的开源项目,一直都有更新;使用的人也比较多。可以和 DataV、Python 进行组合使用。

编程语言

做数据分析,没有人可以离开这两个软件,PYTHON与R。

在 Python 里包括了众多可视化库,比如 Matplotlib、Seaborn、Bokeh、Plotly、Pyecharts、Mapbox 和 Geoplotlib。其中使用频率最高,最需要掌握的就是 Matplotlib 和 Seaborn。

Matplotlib 是 Python 的可视化基础库,作图风格和 MATLAB 类似,所以你就可以想象它为啥叫Matplotlib了。

Seaborn 是一个基于 Matplotlib 的高级可视化效果库,针对 Matplotlib 做了更高级的封装,让作图变得更加容易。你可以用短小的代码绘制更多维度数据的可视化效果图

在 R 中也有很多可视化库可供选择。其中包括了 R 自带的绘图包以及工具包 ggplot2、ggmap、timevis 和 plotly 等。

(如果你是学习统计学的,那你可以对比R与python的绘图能力,如果你之前都没接触过两者任何一个,那更得使用python了。因为写python的文档多啊,你能很快上手,写R的文档全网都比较少,国外比较多,可你要翻译,看的不爽啊。)

这就是用PYTHON绘制的地图,本来是动态的地图,可是不方便放。

大家可以参照下面这篇文章,自己动手绘制,

用PYTHON绘制中国地图VS用R绘制中国地图:https://blog.csdn.net/qiu_zhi_liao/article/details/85564131

R就使用Rstudio,安装起来非常方便,快速,一个轻量型的R可以做到如此贴心的地步,默默为R点个赞。(切记,先装R,再Rstudio)

https://www.zhihu.com/question/63466456/answer/432176729

PYTHON的话建议使用:因为它很大,库很多,一旦下载,方便新手操作!(500多M的样子)

  • Anaconda 安装管理:https://www.zhihu.com/collection/236101838
  • Jupyter notebook 安装管理:https://www.zhihu.com/collection/236101838

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