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(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(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。

什么是數(shù)據(jù)可視化？

數(shù)據(jù)可視化被許多學(xué)科視為視覺傳達(dá)的現(xiàn)代等價物。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)計圖形、圖表、信息圖形等工具。數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)可以用點、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、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)中一個或多個變量的模式或關(guān)系。

數(shù)據(jù)可視化不僅是一門藝術(shù)，也是一門科學(xué)。有人認(rèn)為它是描述性統(tǒng)計的一個分支，也有人認(rèn)為它是一種植根于理論的發(fā)展工具。互聯(lián)網(wǎng)活動產(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)域和實踐者有助于應(yīng)對這一挑戰(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)計圖形密切相關(guān)。自2000年以來，數(shù)據(jù)可視化已經(jīng)成為科學(xué)與信息可視化相結(jié)合的一個活躍的研究、教學(xué)和開發(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，但因為它使用了設(shè)計良好的組件，所以您基本上可以遵循規(guī)則。遇到問題時，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)，因為Excel的邏輯關(guān)系太弱，就像積木一樣，處理萬級數(shù)據(jù)有點困難，就像倒塌一樣，所以Excel不能用來建造高層建筑。畢竟，世界上沒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)采集無法與Python相比。這不是Excel的特長，但是Excel在數(shù)理統(tǒng)計方面的表現(xiàn)還是很好的

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

！缺點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，處理簡單的問題肯定比excel差，但面對復(fù)雜的問題，Python的優(yōu)勢可以凸顯

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，Python是一種通用語言，它可以做任何事情，除了生孩子

另一點是，Python是開源的，至少比matlab（深執(zhí)迷）好得多

從數(shù)據(jù)分析的角度來看，Python絕對比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，Python是最佳解決方案

]PS:

當(dāng)然VBA是另一點。其實，我覺得VBA的學(xué)習(xí)難度和python沒有太大區(qū)別，但是使用起來太難了。讓我們看看個人的具體需求。這里我就不詳細(xì)說明具體的區(qū)別了

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

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

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

3. 自動操作和維護(hù)。在這個方向上，除了Python基金會，您還必須精通Linux系統(tǒng)。一般來說，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。這個方向是當(dāng)前Python火爆的主要原因。但是這個方向不僅需要Python的基礎(chǔ)，而且還需要學(xué)習(xí)各種算法，對數(shù)學(xué)有很高的要求。在熟悉了算法之后，我們開始學(xué)習(xí)各種與人工智能相關(guān)的庫。這個方向可以細(xì)分為許多方向，如計算機(jī)視覺、自然語言處理等。你可以學(xué)習(xí)你想從事的算法和實用庫。

學(xué)習(xí)python之后，有很多方向可供選擇。首先，選擇一個好的方向，然后繼續(xù)學(xué)習(xí)該方向所需的技能。通過做項目指導(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。來吧。