非編程篇/可直接上手的工具
成都創(chuàng)新互聯(lián)成立于2013年，我們提供高端重慶網(wǎng)站建設、成都網(wǎng)站制作、成都網(wǎng)站設計、網(wǎng)站定制、成都全網(wǎng)營銷、小程序設計、微信公眾號開發(fā)、seo優(yōu)化服務，提供專業(yè)營銷思路、內容策劃、視覺設計、程序開發(fā)來完成項目落地，為木制涼亭企業(yè)提供源源不斷的流量和訂單咨詢。
1. Excel
Excel是最容易上手的圖表工具，善于處理快速少量的數(shù)據(jù)。結合數(shù)據(jù)透視表，VBA語言，可制作高大上的可視化分析和dashboard儀表盤。
單表或單圖用Excel制作是不二法則，它能快速地展現(xiàn)結果。但是越到復雜的報表，excel無論在模板制作還是數(shù)據(jù)計算性能上都稍顯不足，任何大型的企業(yè)也不會用Excel作為數(shù)據(jù)分析的主要工具。
2. 可視化 BI（Power BI \Tableau \ 帆軟FineBI等等）
也許是Excel也意識到自己在數(shù)據(jù)分析領域的限制和眼下自助分析的趨勢，微軟在近幾年推出了BI工具Power BI。同可視化工具Tableau和國內帆軟的BI工具一樣，封裝了所有可能分析操作的編程代碼，操作上都是以點擊和拖拽來實現(xiàn)，幾款工具的定位稍有不同。
Power BI
最大的明顯是提供了可交互、鉆取的儀表板，利用Power Pivot可直接生產數(shù)據(jù)透視報告，省去了數(shù)據(jù)透視表。
Tableau
可視化圖表較為豐富，堪稱一等， 操作更為簡單。
帆軟FineBI
企業(yè)級的BI應用，實用性較強，因2B市場的大熱受到關注。千萬億級的數(shù)據(jù)性能可以得到保證，業(yè)務屬性較重，能與各類業(yè)務掛鉤。
對于個人，上手簡單，可以騰出更多的時間去學習業(yè)務邏輯的分析。
編程篇
對于尋求更高境界數(shù)據(jù)分析師或數(shù)據(jù)科學家，如果掌握可視化的編程技巧，就可以利用數(shù)據(jù)做更多的事情。熟練掌握一些編程技巧，賦予數(shù)據(jù)分析工作更加靈活的能力，各種類型的數(shù)據(jù)都能適應。大多數(shù)設計新穎、令人驚艷的數(shù)據(jù)圖幾乎都可以通過代碼或繪圖軟件來實現(xiàn)。
與任何語言一樣，你不可能立刻就開始進行對話。要從基礎開始，然后逐步建立自己的學習方式。很可能在你意識到之前，你就已經(jīng)開始寫代碼了。關于編程最酷的事情在于，一旦你掌握了一門語言，學習其他語言就會更加容易，因為它們的邏輯思路是共通的。
1. Python語言
Python 語言最大的優(yōu)點在于善于處理大批量的數(shù)據(jù)，性能良好不會造成宕機。尤其適合繁雜的計算和分析工作，而且，Python的語法干凈易讀，可以利用很多模塊來創(chuàng)建數(shù)據(jù)圖形比較受IT人員的歡迎。
利用 Python 生成的圖表
2. PHP語言
PHP這個語言松散卻很有調理，用好了功能很強大。在數(shù)據(jù)分析領域可以用php做爬蟲，爬取和分析百萬級別的網(wǎng)頁數(shù)據(jù)，也可與Hadoop結合做大數(shù)據(jù)量的統(tǒng)計分析。
因為大部分 Web 服務器都事先安裝了 PHP 的開源軟件，省去了部署之類的工作，可直接上手寫。
比如 Sparkline（微線表）庫，它能讓你在文本中嵌入小字號的微型圖表，或者在數(shù)字表格中添加視覺元素，就像下面這張圖一樣：
利用 PHP 圖形函數(shù)庫生成的微線表
一般 PHP會和 MySQL 數(shù)據(jù)庫結合使用，這使它能物盡其用，處理大型的數(shù)據(jù)集。
3. HTML、JavaScript 和 CSS語言
很多可視化軟件都是基于web端的，可視化的開發(fā)，這幾類語言功不可沒。而且隨著人們對瀏覽器工作越來越多的依賴，Web 瀏覽器的功能也越來越完善，借助 HTML、JavaScript 和 CSS，可直接運行可視化展現(xiàn)的程序。
可交互日歷，同時也是用戶使用 your.flowingdata 的熱度圖
不過還是有幾點需要注意。由于相關的軟件和技術還比較新，在不同瀏覽器中你的設計可能在顯示上會有所差別。在 Internet Explorer 6 這類老舊的瀏覽器中，有些工具可能無法正常運行。比如一些銀行單位仍舊使用著IE，無論是自己使用還是開發(fā)的時候都要考慮這樣的問題。
4. R語言
R語言是絕大多數(shù)統(tǒng)計學家最中意的分析軟件，開源免費，圖形功能很強大。
談到R語言的歷史，它是專為數(shù)據(jù)分析而設計的，面向的也是統(tǒng)計學家，數(shù)據(jù)科學家。但是由于數(shù)據(jù)分析越來越熱門，R語言的使用也不瘦那么多限制了。
R的使用流程很簡潔，支持 R 的工具包也有很多，只需把數(shù)據(jù)載入到 R 里面，寫一兩行代碼就可以創(chuàng)建出數(shù)據(jù)圖形。比如利用 Portfolio 工具包快速創(chuàng)建出如下的板塊層級圖。
比如熱度圖
??GO (Gene Ontology )是一個基因功能的國際標準分類體系。意在從分子功能 (Molecular Function)、生物過程 (Biological Process)、和細胞組成 (Cellular Component) 三個層面對基因和蛋白質功能進行限定和描述，建立一個適用于各種物種并能隨著研究不斷深入而更新的語言詞匯標準。
??GO富集分析已經(jīng)算是很常規(guī)的分析內容，可以很方便地將分析得到的基因集歸類到不同的GO條目，從而讓研究者可以輕松地得知這些基因都參與哪些生物過程。GO分析的操作這里就不再贅述了，網(wǎng)上有很多相關的帖子，基本上常規(guī)的物種用clusterProfiler包就可以解決了。今天我想來談談如何可視化GO分析的結果。對于GO富集結果的可視化，最常見的就是用條形圖和氣泡圖來展示部分關注的條目。
??上面兩種展現(xiàn)形式最為常見，可以很好地展示關注的條目。我們都知道有時候GO富集的條目會很多，如果想整體預覽一下，有沒有什么方法可以展示所有條目都涉及哪些功能呢？答案是肯定的。下面就來介紹一下simplifyEnrichment包是如何展示GO富集結果的。這里用該包中數(shù)據(jù)做一個演示。
結果如下圖：
??結果看起來還是有點高大上的感覺，從圖中可以看出496個GO條目根據(jù)條目名稱的語意相似性被分成9個大類，每個大類右邊有注釋條，標明了每個類中涉及的條目關鍵字，有點類似詞云的感覺。
??該包使用起來很簡單，雖然不能準確的展示每個GO條目，但可以從整體上概覽GO條目都涉及哪些方面，對于后續(xù)篩選還是很有幫助的。該包還有更為細節(jié)的用法，這里就不再贅述了，感興趣的可以自己去摸索。按照慣例最后附上官方說明鏈接： Simplify Functional Enrichment Results 和 Word Cloud Annotation 。
Grafana是一款用Go語言開發(fā)的開源數(shù)據(jù)可視化工具，可以做數(shù)據(jù)監(jiān)控和數(shù)據(jù)統(tǒng)計，帶有告警功能。目前使用grafana的公司有很多，如paypal、ebay、intel等。
①可視化：快速和靈活的客戶端圖形具有多種選項。面板插件為許多不同的方式可視化指標和日志。
②報警：可視化地為最重要的指標定義警報規(guī)則。Grafana將持續(xù)評估它們，并發(fā)送通知。
③通知：警報更改狀態(tài)時，它會發(fā)出通知。接收電子郵件通知。
④動態(tài)儀表盤：使用模板變量創(chuàng)建動態(tài)和可重用的儀表板，這些模板變量作為下拉菜單出現(xiàn)在儀表板頂部。
⑤混合數(shù)據(jù)源：在同一個圖中混合不同的數(shù)據(jù)源!可以根據(jù)每個查詢指定數(shù)據(jù)源。這甚至適用于自定義數(shù)據(jù)源。
⑥注釋：注釋來自不同數(shù)據(jù)源圖表。將鼠標懸停在事件上可以顯示完整的事件元數(shù)據(jù)和標記。
⑦過濾器：過濾器允許您動態(tài)創(chuàng)建新的鍵/值過濾器，這些過濾器將自動應用于使用該數(shù)據(jù)源的所有查詢。
Dashboard的建立都是基于某一個數(shù)據(jù)源的，所以要先加一個數(shù)據(jù)源。
可視化方式有很多種，不過Graph、Table、Pie chart 這三種基本就已經(jīng)滿足數(shù)據(jù)展現(xiàn)要求了。
把這個Graph折線圖Copy一份，改一下展現(xiàn)方式即可。
注意：默認添加完table后，如果有數(shù)字，會以K為單位，比如將300000展示位30k。
數(shù)字展示方式修改，Add column style：
當表格中出現(xiàn)數(shù)據(jù)后，需要通過篩選條件進行篩選，grafana提供了模板變量用于自定義篩選字段。
Type:定義變量類型
Query:這個變量類型允許您編寫一個數(shù)據(jù)源查詢，該查詢通常返回一個 metric names, tag values or keys。例如，返回erver names, sensor ids or data centers列表的查詢。
interval:interval值。這個變量可以代表時間跨度。不要按時間或日期直方圖間隔硬編碼一個組，使用這種類型的變量。
Datasource:此類型允許您快速更改整個儀表板的數(shù)據(jù)源。如果在不同環(huán)境中有多個數(shù)據(jù)源實例，則非常有用。
Custom:使用逗號分隔列表手動定義變量選項。
Constant:定義一個隱藏常數(shù)。有用的metric路徑前綴的dashboards，你想分享。在dashboard export,期間，常量變量將作為一個重要的選項。
Ad hoc filters:非常特殊類型的變量，只對某些數(shù)據(jù)源，InfluxDB及Elasticsearch目前。它允許您添加將自動添加到使用指定數(shù)據(jù)源的所有metric查詢的key/value 過濾器。
上面的Table和Graph分別使用了interval和query來定義變量進行篩選，不再重復。
grafana只有graph支持告警通知。
grafana的告警通知渠道有很多種，像Email、Teams、釘釘?shù)榷加兄С帧?/p>
在grafana.ini中開啟告警：
要能發(fā)送郵件通知，首先需要在配置文件grafana.ini中配置郵件服務器等信息：
Grafana是個功能強大、展現(xiàn)層很漂亮的數(shù)據(jù)可視化監(jiān)控工具，本篇主要介紹了Grafana基于MySQL數(shù)據(jù)源的安裝及常用姿勢，也支持其他數(shù)據(jù)源如ElasticSearch、InfluxDB等。更多內容可看 官網(wǎng)
查看GOplot內示例數(shù)據(jù)的格式，對自己的數(shù)據(jù)做處理
觀察結論：
觀察自己的兩個數(shù)據(jù)表：
table.legend 設置為T時會顯示表格
本圖中表格和圖例是出圖后剪切拼合而成，沒有用R中的拼圖包
重慶分公司
重慶分公司
