python可視化界面怎么做？本文所做演示的的可視化方法散點(diǎn)圖（Scatterplot)直方圖(Histogram）小提琴圖（Violinplot)特征兩兩綜合比圖（Pairplot）安德魯斯曲線(A

python可視化界面怎么做？

本文所做演示的的可視化方法

散點(diǎn)圖（Scatterplot)

直方圖(Histogram）

小提琴圖（Violinplot)

特征兩兩綜合比圖（Pairplot）

安德魯斯曲線(Andrewscurves)

核密度圖(Kerneldensityestimationplot)

互相垂直坐標(biāo)圖（Parallelcoordinates）

Radviz（力臂圖？）

熱力圖(Heatmap)

氣泡圖(Bubbleplot)

這里比較多不使用Python一個(gè)流行的作圖工具:Seabornlibrary，同樣的Pandas和bubbly輔助。為什么不Seaborn比較好？

因?yàn)橛行r(shí)候數(shù)據(jù)分析，建模前，都要可以清洗數(shù)據(jù)，擦洗后數(shù)據(jù)的結(jié)果總要有個(gè)格式，我明白了的最容易在用，最更方便鍵入模型,建議作圖的格式叫作

可視化表格是什么意思？

可視化表格是將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成圖或表等，以一種更非常直觀的展現(xiàn)和呈數(shù)據(jù)?！翱梢暬钡模覀兛床欢〉臄?shù)據(jù)按照?qǐng)D形化的手段參與比較有效地表達(dá)出，清楚高效穩(wěn)定、以簡(jiǎn)潔詳細(xì)地傳遞某種信息，甚至連我們幫發(fā)現(xiàn)到某種規(guī)律和特征，挖掘點(diǎn)數(shù)據(jù)背后的價(jià)值。

重重疊疊的數(shù)據(jù)既不可能讓我們見到什么是重點(diǎn)信息，也沒(méi)辦法讓老板從這些數(shù)據(jù)中看出什么規(guī)律和特征，也大嚇減低了數(shù)據(jù)的意義。

請(qǐng)問(wèn)，有什么數(shù)據(jù)分析軟件，能夠可視化、動(dòng)態(tài)的描述某項(xiàng)指標(biāo)的變動(dòng)及內(nèi)在原因？

現(xiàn)在有很多商務(wù)智能BI工具都是可以做啊，PowerBI、tableau之類的，這些提出的閃圖報(bào)告實(shí)際不使用交互式可視化，讓自己也能迅速回答問(wèn)題。

另外可以不實(shí)現(xiàn)方法實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)源的可交互儀表板，是可以想執(zhí)行多維的分析任務(wù)，.例如篩選視圖、按照參數(shù)、飛速可以計(jì)算在內(nèi)下鉆檢查基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。到時(shí)再點(diǎn)幾下鼠標(biāo)，即可立馬能回答那些出乎意料的問(wèn)題。不論數(shù)據(jù)這個(gè)可以是本季、本周、當(dāng)前這個(gè)小時(shí)或30秒之前的。

BI商業(yè)智能工具都也可以，假如奧威BI工具之類的。用這些工具怎么制作的BI數(shù)據(jù)可視化分析報(bào)表，讓報(bào)表打開瀏覽器者能無(wú)論在何時(shí)何地按需分析，諸如像下面那樣：

雙聯(lián)動(dòng)多圖參與分析、右鍵點(diǎn)擊智能鉆取、自由改篩選條件、自定義字段與維度組合（調(diào)整總結(jié)維度）……這些都能在瀏覽的網(wǎng)頁(yè)狀態(tài)下快速利用。感興趣朋友這個(gè)可以去奧威軟件的demo平臺(tái)上親身體驗(yàn)看看！