如何使用Python快速制作可視化報(bào)表？介紹一種很簡(jiǎn)單而又功能強(qiáng)大的繪制圖圖形或報(bào)表的包—pyecharts，一個(gè)基于Echarts（基于組件JS的數(shù)據(jù)可視化庫(kù)）的圖標(biāo)類(lèi)庫(kù)，除開(kāi)繪制圖較常見(jiàn)的折線(xiàn)圖、

如何使用Python快速制作可視化報(bào)表？

介紹一種很簡(jiǎn)單而又功能強(qiáng)大的繪制圖圖形或報(bào)表的包—pyecharts，一個(gè)基于Echarts（基于組件JS的數(shù)據(jù)可視化庫(kù)）的圖標(biāo)類(lèi)庫(kù)，除開(kāi)繪制圖較常見(jiàn)的折線(xiàn)圖、柱狀圖、餅圖、箱型圖和散點(diǎn)圖外，還可以繪制圖3D柱狀圖、關(guān)系圖、儀表盤(pán)、水球圖、地圖、雷達(dá)圖、漏斗圖、詞云、極坐標(biāo)系圖等，下面大致詳細(xì)介紹幫一下忙這個(gè)包的安裝和簡(jiǎn)單的不使用，實(shí)驗(yàn)環(huán)境win7python3.6pycharm5.0，主要內(nèi)容不勝感激（等同于總結(jié)歸納一下）：

1.上網(wǎng)下載完全安裝pyecharts，這個(gè)就在cmd窗口輸入命令“virtualenvinstallpyecharts”就行，很有可能完全安裝會(huì)都很慢，感情依賴(lài)包比較多，不勝感激：

2.下面詳細(xì)介紹再看看最常見(jiàn)圖形的繪制，代碼量不太多，都挺簡(jiǎn)單：

柱狀圖

1.測(cè)試代碼：

2.運(yùn)行截圖：

3D柱狀圖

1.測(cè)試代碼：

2.運(yùn)行截圖：

餅狀圖

1.測(cè)試代碼：

2.運(yùn)行截圖：

折線(xiàn)圖

1.測(cè)試代碼：

2.運(yùn)行截圖：

水球圖

1.測(cè)試代碼：

2.運(yùn)行截圖：

地圖

1.測(cè)試代碼：

2.運(yùn)行截圖：

詞云

1.測(cè)試代碼：

2.運(yùn)行結(jié)果：

儀表盤(pán)

1.測(cè)試代碼：

2.運(yùn)行截圖：

漏斗圖

1.測(cè)試代碼：

2.運(yùn)行截圖：

雷達(dá)圖

1.測(cè)試代碼：

2.運(yùn)行結(jié)果：

極坐標(biāo)系

1.測(cè)試代碼：

2.運(yùn)行截圖：

先推薦這幾種圖，也有許多其他類(lèi)型的圖，是可以參考幫一下忙這個(gè)鏈接_609198，詳細(xì)介紹的比較具體一點(diǎn)。pyecharts相對(duì)于matplotlib來(lái)說(shuō)，能更有高級(jí)有一些，繪制圖的圖形種類(lèi)更十分豐富，代碼量更少，不過(guò)更美觀(guān)，只不過(guò)是實(shí)現(xiàn)web頁(yè)面接受顯示，也可以上網(wǎng)下載到本地，這對(duì)制做圖表來(lái)說(shuō)，是另一個(gè)比較好的選擇?？梢越ㄗh使用python的pandas庫(kù)先并且數(shù)據(jù)的處理，再加強(qiáng)pycharts參與具體圖表的草圖，是一個(gè)很比較好的處理流程，只希望以?xún)?nèi)分享的內(nèi)容能對(duì)你有所幫助吧。

數(shù)據(jù)分析真的每天都是python，SQL嗎？轉(zhuǎn)行數(shù)據(jù)分析的話(huà)要重點(diǎn)學(xué)習(xí)什么呢？

數(shù)據(jù)分析工作，不但能通過(guò)對(duì)真實(shí)數(shù)據(jù)的分析去突然發(fā)現(xiàn)問(wèn)題，還能經(jīng)濟(jì)學(xué)原理建立數(shù)學(xué)模型，對(duì)投資或其他決策有無(wú)可行參與分析，預(yù)測(cè)未來(lái)的收益及風(fēng)險(xiǎn)情況，為做出了決定科學(xué)合理的決策可以提供依據(jù)。

數(shù)據(jù)分析工作讓證據(jù)說(shuō)話(huà)，用數(shù)據(jù)揭示工作現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì)，決定了憑印象、憑感覺(jué)決策的不科學(xué)狀況，客觀(guān)意義地抓住了工作中工作中存在的突出問(wèn)題，使這些問(wèn)題不容爭(zhēng)辯地上級(jí)主管部門(mén)在面前，刺激人們只能無(wú)奈努力再努力增加水平、去改正問(wèn)題。數(shù)據(jù)分析工作提高了工作效率，加強(qiáng)了管理的科學(xué)性。

我們提數(shù)據(jù)，做報(bào)表，這些也是信息的收集，信息的處理，信息的整合；而給結(jié)論，是我們不需要輸出的對(duì)這些信息的描述，也就是我們要告訴別人這些信息到底是是啥；畢竟信息多，我們才要整理，因?yàn)檎砹?，我們才要提煉出用處不大信息?/p>

另一個(gè)優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析專(zhuān)家，必須擁有200以?xún)?nèi)能力：

1、業(yè)務(wù)能力。數(shù)據(jù)分析工作并不是簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與展示更多，它有三個(gè)重要的是的前提應(yīng)該是必須懂業(yè)務(wù)，和行業(yè)知識(shí)、公司業(yè)務(wù)及流程等，最好就是有自己獨(dú)到眼光的見(jiàn)解。數(shù)據(jù)分析的目的應(yīng)該是按照研究數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)方法轉(zhuǎn)化成增長(zhǎng)，若遠(yuǎn)遠(yuǎn)離開(kāi)行業(yè)背景和公司業(yè)務(wù)內(nèi)容，數(shù)據(jù)分析就是成堆成堆沒(méi)有價(jià)值的數(shù)據(jù)圖表而己。

2、管理能力。數(shù)據(jù)分析師一方面不需要重新搭建數(shù)據(jù)分析框架的要求，確定統(tǒng)一的業(yè)務(wù)指標(biāo)。而必須因?yàn)閿?shù)據(jù)分析的結(jié)論研究出根本原因，并為第二步的工作目標(biāo)決定指導(dǎo)性的規(guī)劃。

3、分析能力。數(shù)據(jù)分析師前提是要完全掌握一些行之有效的的數(shù)據(jù)分析方法，并能靈活的與自身實(shí)際中工作相結(jié)合。數(shù)據(jù)分析師常用的數(shù)據(jù)分析方法有：對(duì)比分析法、分組分析法、交叉的十字分析法、結(jié)構(gòu)分析法、環(huán)形圖分析法、綜合評(píng)價(jià)分析法、因素分析法、矩陣關(guān)聯(lián)分析法等。有高級(jí)的分析方法有：查找分析法、進(jìn)入虛空分析法、聚類(lèi)分析法、區(qū)分分析法、主成分分析法、因子分析法、隨機(jī)分析法、時(shí)間序列等。

4、工具使用能力。數(shù)據(jù)分析工具是實(shí)現(xiàn)程序數(shù)據(jù)分析方法理論的工具，遇上更加艱深的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)分析師可以要完全掌握你所選的工具去對(duì)這些數(shù)據(jù)參與喂養(yǎng)靈獸、可以清洗、分析和處理，以迅速詳細(xì)地的到最后的結(jié)果。常用工具有：EXCEL、SQL、Python、R、BI等

5、設(shè)計(jì)能力。是指運(yùn)用圖表和圖形還沒(méi)有數(shù)據(jù)分析師的觀(guān)點(diǎn)比較清晰、必須明確地展示出不出來(lái)，使分析結(jié)果一眼便知。圖表設(shè)計(jì)是門(mén)大學(xué)問(wèn)，該如何你選圖形，該如何并且版式設(shè)計(jì)，顏色怎么樣才能配起來(lái)等，都需要完全掌握當(dāng)然的設(shè)計(jì)原則。

如果不是你的自學(xué)能力很強(qiáng)，那就你也可以相關(guān)參考網(wǎng)上的推薦書(shū)籍，自己拿起書(shū)本，找些案例又開(kāi)始學(xué)習(xí)。

假如你要前輩的指導(dǎo)，這樣你可以通過(guò)CDA數(shù)據(jù)分析研究院的老師推薦一下的學(xué)習(xí)方法來(lái)怎么學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析：

首先，數(shù)據(jù)分析師必須三個(gè)方面的能力：技術(shù)（編程），數(shù)據(jù)分析方法，行業(yè)知識(shí)。

一、數(shù)據(jù)分析技術(shù)

比較多以及excel，sql，BI分析工具等。

數(shù)據(jù)分析是個(gè)也很大的概念，查找領(lǐng)域也有很多的分析工具，以及：

1、Excel工具（Excel的強(qiáng)大要單列）

2、好的專(zhuān)業(yè)的數(shù)據(jù)分析工具：SPSS、SAS、Matlib等

3、數(shù)據(jù)分析編程工具：Python、R等

4、商業(yè)智能BI工具

本文主要想大家?guī)臀彝扑]自助式BI數(shù)據(jù)分析工具。BI即商業(yè)智能，代指應(yīng)用于業(yè)務(wù)分析什么的技術(shù)和工具，按照獲取、處理原始數(shù)據(jù)，將其被轉(zhuǎn)化為能變現(xiàn)信息幫助商業(yè)行動(dòng)。Gartner把BI定義為一個(gè)概括性的術(shù)語(yǔ)，其中包括應(yīng)用程序、基礎(chǔ)設(shè)施和工具，某些數(shù)據(jù)、分析信息以改進(jìn)并優(yōu)化軟件決策和績(jī)效，無(wú)法形成一套適宜的商業(yè)實(shí)踐。

自助式商業(yè)智能和數(shù)據(jù)可視化工具，讓數(shù)據(jù)分析更簡(jiǎn)單啊

自助式BI（也叫做自助式分析），是一種新的數(shù)據(jù)分析。讓沒(méi)有統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)庫(kù)SQL知識(shí)的業(yè)務(wù)人員，也是可以實(shí)際豐富地的數(shù)據(jù)交互和一路探索功能，發(fā)現(xiàn)自己數(shù)據(jù)背后的原因和價(jià)值，使后期業(yè)務(wù)決策的制定。自助式BI分析功能是可以充斥于相當(dāng)于的BI軟件，也這個(gè)可以由行業(yè)應(yīng)用軟件再提供給。

BI數(shù)據(jù)分析工具，提供給自助式BI總結(jié)功能，最終用戶(hù)可以更加靈活的與數(shù)據(jù)交互，探索數(shù)據(jù)背后的原因并挖掘出更多價(jià)值，為決策制定出提供比較有效的數(shù)據(jù)支撐。在儀表板設(shè)計(jì)和分析階段，提供給圖表雙聯(lián)動(dòng)、數(shù)據(jù)鉆取、數(shù)據(jù)切片器、OLAP等交互式分析功能，用戶(hù)僅需通過(guò)寥寥可數(shù)的操作，便能找不到最有價(jià)值的數(shù)據(jù)。

自助式BI的價(jià)值

在在用傳統(tǒng)商業(yè)智能BI軟件的企業(yè)中，不需要先打算數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)集市，然后把由IT/分析團(tuán)隊(duì)創(chuàng)建戰(zhàn)隊(duì)分析看板和報(bào)表，但，伴隨著企業(yè)發(fā)展步伐的加快，業(yè)務(wù)用戶(hù)需要更飛快、更很難地訪(fǎng)問(wèn)數(shù)據(jù)，這將幫助他們?cè)趦?nèi)外部環(huán)境的環(huán)境中要好的做出決策。動(dòng)用自助式BI分析工具，是可以讓這一需求換取滿(mǎn)足，也能很好的提高企業(yè)的數(shù)據(jù)文化。

簡(jiǎn)單易用的自助式BI

自助式BI從數(shù)據(jù)準(zhǔn)備到BI交互式視頻分析一切動(dòng)作提供了高度易用的分析體驗(yàn)。講人員通過(guò)開(kāi)小差拽飛快結(jié)束數(shù)據(jù)建模和儀表板設(shè)計(jì)。不僅啊,設(shè)計(jì)過(guò)程，最后也擁有一定高度特色自助靈話(huà)的數(shù)據(jù)搜尋能力。分析過(guò)程與業(yè)務(wù)緊密融合，唯一讓科學(xué)決策與業(yè)務(wù)管理聯(lián)成一體。

豪食匯打算數(shù)據(jù)、創(chuàng)建戰(zhàn)隊(duì)儀表板和報(bào)表

業(yè)務(wù)人員完全是可以自己怎么設(shè)計(jì)儀表板和報(bào)表，據(jù)自己的業(yè)務(wù)需要接受數(shù)據(jù)分析、中,選擇比較合適的數(shù)據(jù)可視化效果，并無(wú)法形成結(jié)論見(jiàn)解，也能再總結(jié)自己的Excel等數(shù)據(jù)，從而以免以往花大量時(shí)間準(zhǔn)備需求，然后把交由IT部門(mén)開(kāi)發(fā)（或則如何實(shí)施廠(chǎng)商）的業(yè)務(wù)模式，可以修為提升企業(yè)的整體運(yùn)行效率，以不適應(yīng)變幻莫測(cè)的市場(chǎng)環(huán)境。

二、數(shù)據(jù)分析方法

常用的數(shù)據(jù)分析方法包括200以?xún)?nèi)13種：

1.描述統(tǒng)計(jì)

具體描述性統(tǒng)計(jì)是指句子修辭制表和分類(lèi)，圖形和計(jì)算概括性數(shù)據(jù)來(lái)詳細(xì)解釋數(shù)據(jù)的幾乎全部趨勢(shì)、離散趨勢(shì)、偏度、峰度。

2.假設(shè)檢驗(yàn)

參數(shù)檢驗(yàn)

參數(shù)檢驗(yàn)主要注意除開(kāi)U驗(yàn)和T檢驗(yàn)

1）U驗(yàn)建議使用條件：當(dāng)樣本含量n較大時(shí)，樣本值符合國(guó)家規(guī)定正態(tài)分布

2）T檢驗(yàn)可以使用條件：當(dāng)樣本含量n較小時(shí)，樣本值條件正態(tài)分布

非參數(shù)檢驗(yàn)

非參數(shù)檢驗(yàn)是根據(jù)總體分布情況做的假設(shè)，

比較多方法除開(kāi)：卡方檢驗(yàn)、秩和檢驗(yàn)、二項(xiàng)檢驗(yàn)、游程檢驗(yàn)、K-量檢驗(yàn)等。

3.信度分析：檢査準(zhǔn)確測(cè)量的可信度，.例如調(diào)查問(wèn)卷的真實(shí)性。

4.列聯(lián)表總結(jié)：主要用于總結(jié)分與合變量或變直變量之間是否需要存在地咨詢(xún)。

5.咨詢(xún)分析：研究現(xiàn)象之間如何確定修真者的存在某種依存關(guān)系，對(duì)具體詳細(xì)有依存關(guān)系的現(xiàn)象探討咨詢(xún)方向及咨詢(xún)程度。

6.方差分析

建議使用條件：各樣本須是相互獨(dú)立的隨機(jī)樣本；各樣本不知從何而來(lái)正態(tài)分布總體；各總體方差成比例。

7.回歸分析

以及：一元線(xiàn)性回歸結(jié)論、40多塊多元線(xiàn)性回歸講、Logistic回歸總結(jié)這些其他回歸方法：非線(xiàn)性降臨、進(jìn)出有序輪回、加權(quán)回歸等

8.聚類(lèi)分析：樣本個(gè)體或指標(biāo)變量按其具有的特性接受分類(lèi)，這里有比較合理的度量事物相似性的統(tǒng)計(jì)量。

9.區(qū)分總結(jié)：依據(jù)什么已能夠掌握的一批分類(lèi)比較明確的樣品建立起辨別函數(shù)，使產(chǎn)生明顯的誤判的事例至少，終致對(duì)給定的一個(gè)新樣品，判斷它充斥哪個(gè)還行吧

10.主成分分析：將彼此相關(guān)的一組指標(biāo)轉(zhuǎn)變?yōu)楸舜霜?dú)立的一組新的指標(biāo)變量，鐵鉤其中相對(duì)多的幾個(gè)新指標(biāo)變量就能綜合考反應(yīng)原多個(gè)指標(biāo)變量中所中有的通常信息。

11.因子分析：一種旨在去尋找封印在多變量數(shù)據(jù)中、不能真接遠(yuǎn)處觀(guān)察到卻引響或思維控制可測(cè)變量的潛在動(dòng)機(jī)因子、并估計(jì)潛在因子對(duì)可測(cè)變量的影響程度包括潛在原因因子之間的相關(guān)性的一種40多塊統(tǒng)計(jì)分析方法

12.R0C總結(jié)

R0C曲線(xiàn)是依據(jù)什么一系列不同的二分類(lèi)(分界值或決定閾）.以真陽(yáng)性率（靈敏度)為縱坐標(biāo)，假陽(yáng)性率（1-特異度)為橫坐標(biāo)繪制的曲線(xiàn)

13.其他分析方法

時(shí)間序列分析、生存總結(jié)、填寫(xiě)分祈、決策樹(shù)分析、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。