
数据可视化
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大话数据分析
前蚂蚁金服数据运营,现京东经营分析,公众号、知乎、头条「大话数据分析」主理人,专注于数据分析的实践与分享,掌握Python、SQL、PowerBI、Excel等数据分析工具,擅长运用技术解决企业实际问题,欢迎一同探索数据的世界,解锁业务背后的秘密。
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如何选择合适的数据可视化工具?
Pyecharts强大的数据交互功能,使数据表达信息更加生动,增加了人机互动效果,并且数据呈现效果可直接导出为html文件,增加数据结果交互的机会,使得信息沟通更加容易。选择合适的数据可视化工具很重要,针对于不同的学习难度以及工具的异同,选择适合自己的数据可视化工具,如果你在学习过程中遇到问题,可在评论区留言,解决你的问题!Matplotlib画廊,官方的画廊,包含常见的图表类型,是后面很多画廊的鼻祖,学习很有必要。它还具有无需公式、无需编程、无需培训的特点,只需1次或几次鼠标点击,就能轻松生成图表。原创 2024-03-18 19:29:40 · 1029 阅读 · 0 评论 -
永洪Desktop:电子表格与商业智能完美融合,打造高效数据处理与分析新体验
当我们需要对多张数据表格进行关联分析时,需要使用永洪Desktop的自服务数据集,通过联结、联合等操作将多个数据集进行关联查询,同时也有很多的操作,例如去重、镜像、你透视表等操作,关联数据表的同时也可以对数据进行进一步的汇总加工,最后将数据抽取到数据集市当中,这样不仅是得到了更好的性能,同时也进一步缓解了原始表格的查询压力。想要处理大量的EXCEL数据,使用永洪高性能计算引擎(VooltDB),将EXCEL上传至数据集市,可以有效避免因为数据量过大引起的卡顿现象,提升性能,改善使用体验。原创 2024-03-14 11:41:34 · 1067 阅读 · 0 评论 -
Python数据可视化,Pandas作图分析,你会吗?
数据可视化是为了使得数据更高效地反应数据情况,便于让读者更高效阅读,而不单是自己使用,通过数据可视化突出数据背后的规律,以此突出数据中的重要因素,并且,数据可视化可以将数据变得更加直观。精美的图表可以方便用户解读数字之间的关系,相比起枯燥的表格来讲,有助于发现容易被忽视的趋势和规律。通过对趋势和规律的分析,可以帮助用户做出正确的判断。原创 2023-12-13 17:32:45 · 396 阅读 · 0 评论 -
如何制作南丁格尔玫瑰图?多种方法对比制作!
诞生于19世纪的克里米亚战争时期,该图表的创始人是一位名叫南丁格尔的英国护士长,由南丁格尔汇总数据并绘制完成。这张图表不仅清楚地显示了士兵死亡的原因和时间分布,还揭示出医疗条件的不足和卫生环境的恶劣,南丁格尔玫瑰图因此成为了统计图表的先驱之一,被广泛地运用于各个领域。上面这张图展示1854年4月到1855年3月这一年间士兵的死亡情况。其中,图中又分为两张小图,左图表示1855年4月到1856年3月的死亡人数,右图表示1854年4月到1855年3月的死亡人数。原创 2023-12-29 18:09:17 · 1743 阅读 · 0 评论