如何使用Python快速制作可視化報表？介紹一種很簡單而又功能強大的繪制圖圖形或報表的包—pyecharts，一個基于Echarts（基于組件JS的數據可視化庫）的圖標類庫，除開繪制圖較常見的折線圖、

如何使用Python快速制作可視化報表？

介紹一種很簡單而又功能強大的繪制圖圖形或報表的包—pyecharts，一個基于Echarts（基于組件JS的數據可視化庫）的圖標類庫，除開繪制圖較常見的折線圖、柱狀圖、餅圖、箱型圖和散點圖外，還可以繪制圖3D柱狀圖、關系圖、儀表盤、水球圖、地圖、雷達圖、漏斗圖、詞云、極坐標系圖等，下面大致詳細介紹幫一下忙這個包的安裝和簡單的不使用，實驗環(huán)境win7python3.6pycharm5.0，主要內容不勝感激（等同于總結歸納一下）：

1.上網下載完全安裝pyecharts，這個就在cmd窗口輸入命令“virtualenvinstallpyecharts”就行，很有可能完全安裝會都很慢，感情依賴包比較多，不勝感激：

2.下面詳細介紹再看看最常見圖形的繪制，代碼量不太多，都挺簡單：

柱狀圖

1.測試代碼：

2.運行截圖：

3D柱狀圖

1.測試代碼：

2.運行截圖：

餅狀圖

1.測試代碼：

2.運行截圖：

折線圖

1.測試代碼：

2.運行截圖：

水球圖

1.測試代碼：

2.運行截圖：

地圖

1.測試代碼：

2.運行截圖：

詞云

1.測試代碼：

2.運行結果：

儀表盤

1.測試代碼：

2.運行截圖：

漏斗圖

1.測試代碼：

2.運行截圖：

雷達圖

1.測試代碼：

2.運行結果：

極坐標系

1.測試代碼：

2.運行截圖：

先推薦這幾種圖，也有許多其他類型的圖，是可以參考幫一下忙這個鏈接_609198，詳細介紹的比較具體一點。pyecharts相對于matplotlib來說，能更有高級有一些，繪制圖的圖形種類更十分豐富，代碼量更少，不過更美觀，只不過是實現(xiàn)web頁面接受顯示，也可以上網下載到本地，這對制做圖表來說，是另一個比較好的選擇?？梢越ㄗh使用python的pandas庫先并且數據的處理，再加強pycharts參與具體圖表的草圖，是一個很比較好的處理流程，只希望以內分享的內容能對你有所幫助吧。

數據分析真的每天都是python，SQL嗎？轉行數據分析的話要重點學習什么呢？

數據分析工作，不但能通過對真實數據的分析去突然發(fā)現(xiàn)問題，還能經濟學原理建立數學模型，對投資或其他決策有無可行參與分析，預測未來的收益及風險情況，為做出了決定科學合理的決策可以提供依據。

數據分析工作讓證據說話，用數據揭示工作現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢，決定了憑印象、憑感覺決策的不科學狀況，客觀意義地抓住了工作中工作中存在的突出問題，使這些問題不容爭辯地上級主管部門在面前，刺激人們只能無奈努力再努力增加水平、去改正問題。數據分析工作提高了工作效率，加強了管理的科學性。

我們提數據，做報表，這些也是信息的收集，信息的處理，信息的整合；而給結論，是我們不需要輸出的對這些信息的描述，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，因為整理了，我們才要提煉出用處不大信息。

另一個優(yōu)秀的數據分析專家，必須擁有200以內能力：

1、業(yè)務能力。數據分析工作并不是簡單的數據統(tǒng)計與展示更多，它有三個重要的是的前提應該是必須懂業(yè)務，和行業(yè)知識、公司業(yè)務及流程等，最好就是有自己獨到眼光的見解。數據分析的目的應該是按照研究數據實現(xiàn)方法轉化成增長，若遠遠離開行業(yè)背景和公司業(yè)務內容，數據分析就是成堆成堆沒有價值的數據圖表而己。

2、管理能力。數據分析師一方面不需要重新搭建數據分析框架的要求，確定統(tǒng)一的業(yè)務指標。而必須因為數據分析的結論研究出根本原因，并為第二步的工作目標決定指導性的規(guī)劃。

3、分析能力。數據分析師前提是要完全掌握一些行之有效的的數據分析方法，并能靈活的與自身實際中工作相結合。數據分析師常用的數據分析方法有：對比分析法、分組分析法、交叉的十字分析法、結構分析法、環(huán)形圖分析法、綜合評價分析法、因素分析法、矩陣關聯(lián)分析法等。有高級的分析方法有：查找分析法、進入虛空分析法、聚類分析法、區(qū)分分析法、主成分分析法、因子分析法、隨機分析法、時間序列等。

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

5、設計能力。是指運用圖表和圖形還沒有數據分析師的觀點比較清晰、必須明確地展示出不出來，使分析結果一眼便知。圖表設計是門大學問，該如何你選圖形，該如何并且版式設計，顏色怎么樣才能配起來等，都需要完全掌握當然的設計原則。

如果不是你的自學能力很強，那就你也可以相關參考網上的推薦書籍，自己拿起書本，找些案例又開始學習。

假如你要前輩的指導，這樣你可以通過CDA數據分析研究院的老師推薦一下的學習方法來怎么學習數據分析：

首先，數據分析師必須三個方面的能力：技術（編程），數據分析方法，行業(yè)知識。

一、數據分析技術

比較多以及excel，sql，BI分析工具等。

數據分析是個也很大的概念，查找領域也有很多的分析工具，以及：

1、Excel工具（Excel的強大要單列）

2、好的專業(yè)的數據分析工具：SPSS、SAS、Matlib等

3、數據分析編程工具：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數據分析工具。BI即商業(yè)智能，代指應用于業(yè)務分析什么的技術和工具，按照獲取、處理原始數據，將其被轉化為能變現(xiàn)信息幫助商業(yè)行動。Gartner把BI定義為一個概括性的術語，其中包括應用程序、基礎設施和工具，某些數據、分析信息以改進并優(yōu)化軟件決策和績效，無法形成一套適宜的商業(yè)實踐。

自助式商業(yè)智能和數據可視化工具，讓數據分析更簡單啊

自助式BI（也叫做自助式分析），是一種新的數據分析。讓沒有統(tǒng)計分析、數據挖掘、數據庫SQL知識的業(yè)務人員，也是可以實際豐富地的數據交互和一路探索功能，發(fā)現(xiàn)自己數據背后的原因和價值，使后期業(yè)務決策的制定。自助式BI分析功能是可以充斥于相當于的BI軟件，也這個可以由行業(yè)應用軟件再提供給。

BI數據分析工具，提供給自助式BI總結功能，最終用戶可以更加靈活的與數據交互，探索數據背后的原因并挖掘出更多價值，為決策制定出提供比較有效的數據支撐。在儀表板設計和分析階段，提供給圖表雙聯(lián)動、數據鉆取、數據切片器、OLAP等交互式分析功能，用戶僅需通過寥寥可數的操作，便能找不到最有價值的數據。

自助式BI的價值

在在用傳統(tǒng)商業(yè)智能BI軟件的企業(yè)中，不需要先打算數據倉庫和數據集市，然后把由IT/分析團隊創(chuàng)建戰(zhàn)隊分析看板和報表，但，伴隨著企業(yè)發(fā)展步伐的加快，業(yè)務用戶需要更飛快、更很難地訪問數據，這將幫助他們在內外部環(huán)境的環(huán)境中要好的做出決策。動用自助式BI分析工具，是可以讓這一需求換取滿足，也能很好的提高企業(yè)的數據文化。

簡單易用的自助式BI

自助式BI從數據準備到BI交互式視頻分析一切動作提供了高度易用的分析體驗。講人員通過開小差拽飛快結束數據建模和儀表板設計。不僅啊,設計過程，最后也擁有一定高度特色自助靈話的數據搜尋能力。分析過程與業(yè)務緊密融合，唯一讓科學決策與業(yè)務管理聯(lián)成一體。

豪食匯打算數據、創(chuàng)建戰(zhàn)隊儀表板和報表

業(yè)務人員完全是可以自己怎么設計儀表板和報表，據自己的業(yè)務需要接受數據分析、中,選擇比較合適的數據可視化效果，并無法形成結論見解，也能再總結自己的Excel等數據，從而以免以往花大量時間準備需求，然后把交由IT部門開發(fā)（或則如何實施廠商）的業(yè)務模式，可以修為提升企業(yè)的整體運行效率，以不適應變幻莫測的市場環(huán)境。

二、數據分析方法

常用的數據分析方法包括200以內13種：

1.描述統(tǒng)計

具體描述性統(tǒng)計是指句子修辭制表和分類，圖形和計算概括性數據來詳細解釋數據的幾乎全部趨勢、離散趨勢、偏度、峰度。

2.假設檢驗

參數檢驗

參數檢驗主要注意除開U驗和T檢驗

1）U驗建議使用條件：當樣本含量n較大時，樣本值符合國家規(guī)定正態(tài)分布

2）T檢驗可以使用條件：當樣本含量n較小時，樣本值條件正態(tài)分布

非參數檢驗

非參數檢驗是根據總體分布情況做的假設，

比較多方法除開：卡方檢驗、秩和檢驗、二項檢驗、游程檢驗、K-量檢驗等。

3.信度分析：檢査準確測量的可信度，.例如調查問卷的真實性。

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

5.咨詢分析：研究現(xiàn)象之間如何確定修真者的存在某種依存關系，對具體詳細有依存關系的現(xiàn)象探討咨詢方向及咨詢程度。

6.方差分析

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

7.回歸分析

以及：一元線性回歸結論、40多塊多元線性回歸講、Logistic回歸總結這些其他回歸方法：非線性降臨、進出有序輪回、加權回歸等

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

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

10.主成分分析：將彼此相關的一組指標轉變?yōu)楸舜霜毩⒌囊唤M新的指標變量，鐵鉤其中相對多的幾個新指標變量就能綜合考反應原多個指標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據中、不能真接遠處觀察到卻引響或思維控制可測變量的潛在動機因子、并估計潛在因子對可測變量的影響程度包括潛在原因因子之間的相關性的一種40多塊統(tǒng)計分析方法

12.R0C總結

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

13.其他分析方法

時間序列分析、生存總結、填寫分祈、決策樹分析、神經網絡。