數(shù)據(jù)可視化分析除了需要編碼的Python，還有更簡(jiǎn)單的方式嗎？有很多數(shù)據(jù)可視化分析工具，推薦兩個(gè)：這也是一個(gè)非常強(qiáng)大的可視化工具，連接數(shù)據(jù)源后可以很容易地制作各種可視化圖表如果以上兩個(gè)工具要制作簡(jiǎn)單的

數(shù)據(jù)可視化分析除了需要編碼的Python，還有更簡(jiǎn)單的方式嗎？

有很多數(shù)據(jù)可視化分析工具，推薦兩個(gè)：

這也是一個(gè)非常強(qiáng)大的可視化工具，連接數(shù)據(jù)源后可以很容易地制作各種可視化圖表

如果以上兩個(gè)工具要制作簡(jiǎn)單的圖表，則不需要任何代碼。如果要進(jìn)行復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析，就需要建立數(shù)據(jù)模型，然后進(jìn)行可視化。

什么是數(shù)據(jù)可視化？

數(shù)據(jù)可視化被許多學(xué)科視為視覺(jué)傳達(dá)的現(xiàn)代等價(jià)物。它包括創(chuàng)建和研究數(shù)據(jù)的可視化表示。為了清晰有效地傳遞信息，數(shù)據(jù)可視化采用了統(tǒng)計(jì)圖形、圖表、信息圖形等工具。數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)可以用點(diǎn)、線或條進(jìn)行編碼，以直觀地傳遞定量信息。有效的可視化幫助用戶分析和推斷數(shù)據(jù)和證據(jù)。它使復(fù)雜數(shù)據(jù)更易于訪問(wèn)、理解和使用。用戶可能有特定的分析任務(wù)，例如比較或理解因果關(guān)系。圖形的設(shè)計(jì)原則（即顯示比較或顯示因果關(guān)系）遵循該任務(wù)。表格通常用于用戶查找特定度量的位置，而各種類型的圖表用于顯示數(shù)據(jù)中一個(gè)或多個(gè)變量的模式或關(guān)系。

數(shù)據(jù)可視化不僅是一門(mén)藝術(shù)，也是一門(mén)科學(xué)。有人認(rèn)為它是描述性統(tǒng)計(jì)的一個(gè)分支，也有人認(rèn)為它是一種植根于理論的發(fā)展工具?；ヂ?lián)網(wǎng)活動(dòng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量的增加和環(huán)境中傳感器數(shù)量的增加被稱為“大數(shù)據(jù)”或物聯(lián)網(wǎng)。這些數(shù)據(jù)的處理、分析和交流給數(shù)據(jù)可視化帶來(lái)了道德和分析上的挑戰(zhàn)。被稱為數(shù)據(jù)科學(xué)家的數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域和實(shí)踐者有助于應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn)。

數(shù)據(jù)可視化與信息圖形、信息可視化、科學(xué)可視化、探索性數(shù)據(jù)分析和統(tǒng)計(jì)圖形密切相關(guān)。自2000年以來(lái)，數(shù)據(jù)可視化已經(jīng)成為科學(xué)與信息可視化相結(jié)合的一個(gè)活躍的研究、教學(xué)和開(kāi)發(fā)領(lǐng)域。有學(xué)者認(rèn)為，數(shù)據(jù)可視化的理想狀態(tài)不僅是傳達(dá)清晰，更是激發(fā)受眾的參與和關(guān)注。

會(huì)用Excel，真的需要再學(xué)Python嗎？

雖然這種方法可以快速生成結(jié)果，而且效率很高，但因?yàn)樗褂昧嗽O(shè)計(jì)良好的組件，所以您基本上可以遵循規(guī)則。遇到問(wèn)題時(shí)，不能向下推組件并重建它們。您只能更換其他組件或更改組合方法；

并且不能使用大量數(shù)據(jù)，因?yàn)镋xcel的邏輯關(guān)系太弱，就像積木一樣，處理萬(wàn)級(jí)數(shù)據(jù)有點(diǎn)困難，就像倒塌一樣，所以Excel不能用來(lái)建造高層建筑。畢竟，世界上沒(méi)有高樓是用積木建造的。

從數(shù)據(jù)分析的角度看，Excel的可視化效果較差，數(shù)據(jù)采集無(wú)法與Python相比。這不是Excel的特長(zhǎng)，但是Excel在數(shù)理統(tǒng)計(jì)方面的表現(xiàn)還是很好的

所以當(dāng)數(shù)據(jù)量比較小的時(shí)候，你想快速得到結(jié)果，而且邏輯關(guān)系簡(jiǎn)單，Excel很香

！缺點(diǎn)是您需要能夠做任何事情。你需要能夠建造墻壁，建造和繪制圖紙。自然比excel難學(xué)

從效率上講，處理簡(jiǎn)單的問(wèn)題肯定比excel差，但面對(duì)復(fù)雜的問(wèn)題，Python的優(yōu)勢(shì)可以凸顯

有了這堆原材料，你不僅可以建造高樓，還可以建造飛機(jī)，船和火箭頭，所以人們說(shuō)，Python是一種通用語(yǔ)言，它可以做任何事情，除了生孩子

另一點(diǎn)是，Python是開(kāi)源的，至少比matlab（深執(zhí)迷）好得多

從數(shù)據(jù)分析的角度來(lái)看，Python絕對(duì)比excel、數(shù)據(jù)采集，數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)分析、可視化都比excel好，當(dāng)然這只是為了數(shù)據(jù)分析

當(dāng)數(shù)據(jù)量大、邏輯關(guān)系復(fù)雜時(shí)，Python是最佳解決方案

]PS:

當(dāng)然VBA是另一點(diǎn)。其實(shí)，我覺(jué)得VBA的學(xué)習(xí)難度和python沒(méi)有太大區(qū)別，但是使用起來(lái)太難了。讓我們看看個(gè)人的具體需求。這里我就不詳細(xì)說(shuō)明具體的區(qū)別了

python作為一種編程語(yǔ)言，利用了近年來(lái)人工智能的發(fā)展趨勢(shì)，頭腦敏捷而暴力。學(xué)習(xí)python之后，您可以選擇以下方向。

1. 后臺(tái)服務(wù)器。現(xiàn)在，這通常與整個(gè)堆棧相關(guān)聯(lián)，即所謂的全包前端和后端。在這個(gè)方向上，在學(xué)習(xí)了python的基礎(chǔ)知識(shí)之后，還需要學(xué)習(xí)前端知識(shí)、數(shù)據(jù)庫(kù)知識(shí)、Linux系統(tǒng)相關(guān)知識(shí)，而且?guī)缀跛凶龊笈_(tái)的人都要使用Linux系統(tǒng)。在學(xué)習(xí)了這些之后，我們將開(kāi)始學(xué)習(xí)后端框架，如flash、Django和tornado。

2. 數(shù)據(jù)分析。這是目前一個(gè)熱門(mén)的方向。在學(xué)習(xí)了python的基礎(chǔ)知識(shí)之后，您需要學(xué)習(xí)numpy、pandas、Matplotlib、SciPy和其他數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析庫(kù)。當(dāng)然，你必須在這方面有一些數(shù)學(xué)知識(shí)。

3. 自動(dòng)操作和維護(hù)。在這個(gè)方向上，除了Python基金會(huì)，您還必須精通Linux系統(tǒng)。一般來(lái)說(shuō)，你做Linux操作和維護(hù)。這一方向?qū)inux系統(tǒng)提出了更高的學(xué)習(xí)要求。

4. AI方向。這個(gè)方向是當(dāng)前Python火爆的主要原因。但是這個(gè)方向不僅需要Python的基礎(chǔ)，而且還需要學(xué)習(xí)各種算法，對(duì)數(shù)學(xué)有很高的要求。在熟悉了算法之后，我們開(kāi)始學(xué)習(xí)各種與人工智能相關(guān)的庫(kù)。這個(gè)方向可以細(xì)分為許多方向，如計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理等。你可以學(xué)習(xí)你想從事的算法和實(shí)用庫(kù)。

學(xué)習(xí)python之后，有很多方向可供選擇。首先，選擇一個(gè)好的方向，然后繼續(xù)學(xué)習(xí)該方向所需的技能。通過(guò)做項(xiàng)目指導(dǎo)學(xué)習(xí)，可以逐步滿足工作要求。當(dāng)然，工作不能停止學(xué)習(xí)，編程是需要繼續(xù)學(xué)習(xí)的。來(lái)吧。