數(shù)據(jù)可視化分析除了需要編碼的Python，還有更簡單的方式嗎？有很多數(shù)據(jù)可視化分析工具，推薦兩個：這也是一個非常強大的可視化工具，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工具要制作簡單的

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

有很多數(shù)據(jù)可視化分析工具，推薦兩個：

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

如果以上兩個工具要制作簡單的圖表，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。

操控excel,選擇Python還是vba？

對于大量數(shù)據(jù)，建議使用Python。VBA通常將數(shù)據(jù)存儲在內(nèi)存中。當(dāng)數(shù)據(jù)沒有分割，計算機配置不高時，會出現(xiàn)更多的卡。經(jīng)過數(shù)據(jù)處理后，如果內(nèi)存沒有釋放，電腦也會多卡。VBA一般啟動兩個CPU核進(jìn)行數(shù)據(jù)計算，運算效率較低。現(xiàn)在微軟已經(jīng)停止更新VBA了，更建議大家學(xué)習(xí)python。如果只操作excel，兩種學(xué)習(xí)難度相差不大，但是Python的開發(fā)空間會更好

另一種更方便的方法是使用power Bi的三個組件進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，power query進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，PowerPivot進(jìn)行分析，power Bi進(jìn)行數(shù)據(jù)處理的優(yōu)點數(shù)據(jù)可視化的主要觀點是學(xué)習(xí)周期短，數(shù)據(jù)可以自動刷新，啟動時間相對較快。使用這種方法，效率可能比excel快，但速度仍然不如python快。當(dāng)然，為了長期的可持續(xù)性，建議大家學(xué)習(xí)python，但起步時間會比較長