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從數(shù)據(jù)庫(kù)到可視化性能分析python

本篇內(nèi)容主要講解“從數(shù)據(jù)庫(kù)到可視化性能分析python”,感興趣的朋友不妨來看看。本文介紹的方法操作簡(jiǎn)單快捷,實(shí)用性強(qiáng)。下面就讓小編來帶大家學(xué)習(xí)“從數(shù)據(jù)庫(kù)到可視化性能分析python”吧!

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一、為什么要做大數(shù)據(jù)分析

大數(shù)據(jù)分析的主要目的是輔助公司決策,提升工作效率。

對(duì)于企業(yè)來說,跟進(jìn)時(shí)代跟進(jìn)潮流,無疑是非常重要的。之前紅極一時(shí)的手機(jī)廠商諾基亞,由于拒絕用安卓系統(tǒng),繼續(xù)用自己研發(fā)的塞班系統(tǒng),因此就被時(shí)代所拋棄。后來重新應(yīng)用安卓系統(tǒng),即使這樣也不能重回公司巔峰了。

這種案例真的太多了,企業(yè)應(yīng)該引以為戒。

二、大數(shù)據(jù)分析的流程:

從數(shù)據(jù)庫(kù)到可視化性能分析python

  • 明確分析目的與框架

  • 數(shù)據(jù)收集數(shù)據(jù)處理

  • 數(shù)據(jù)分析

  • 數(shù)據(jù)展現(xiàn)

  • 撰寫報(bào)告

三、工具選擇

大數(shù)據(jù)分析工具可以有很多種,

  • Part 1:數(shù)據(jù)采集工具

  • Part 2:開源數(shù)據(jù)工具

  • Part 3:數(shù)據(jù)可視化

  • Part 4:開源數(shù)據(jù)庫(kù)

大數(shù)據(jù)分析人,多會(huì)用到數(shù)據(jù)分析+數(shù)據(jù)可視化的功能,所以我就從這2個(gè)方面講一講。

1、excel

excel可以說是一款非?;A(chǔ)的大數(shù)據(jù)分析工具了,很多人都是用excel進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析入門學(xué)習(xí)的。別看excel是一款基礎(chǔ)大數(shù)據(jù)分析工具,其實(shí)excel具有非常全的大數(shù)據(jù)分析功能,非常適合于大數(shù)據(jù)分析新人。

從數(shù)據(jù)庫(kù)到可視化性能分析python

優(yōu)點(diǎn):

  • 新人友好度高,易于上手

  • 使用方便,不需要多掌握一門操作語(yǔ)言

  • 操作簡(jiǎn)單,學(xué)習(xí)成本低

缺點(diǎn):

  • 共享方面:excel是以電子表格形式進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析的,不易于數(shù)據(jù)共享。經(jīng)常需要共享數(shù)據(jù)的人一定很崩潰。

  • 數(shù)據(jù)源:當(dāng)所需要的數(shù)據(jù)源有多個(gè)時(shí),整合數(shù)據(jù)源非常麻煩

  • 可視化:excel可以完成基本的可視化操作。但是excel是靜態(tài)的,數(shù)據(jù)有變動(dòng)時(shí)操作麻煩。

2、tableau

tableau在國(guó)外屬于大數(shù)據(jù)分析工具的佼佼者了,是一款比較專業(yè)的大數(shù)據(jù)分析工具。

從數(shù)據(jù)庫(kù)到可視化性能分析python

優(yōu)點(diǎn):

  • 專業(yè)性強(qiáng),適合高需求人士操作

  • 數(shù)據(jù)清理/調(diào)整、檢查/篩選數(shù)據(jù)、聯(lián)接/合并數(shù)據(jù)都擁有著比較體系的數(shù)據(jù)加工策略

  • 屬性設(shè)置非常靈活。

缺點(diǎn):

  • 學(xué)習(xí)方面:操作難度較大,學(xué)習(xí)成本高

  • 本土適應(yīng)性:外國(guó)產(chǎn)商,解決國(guó)內(nèi)企業(yè)數(shù)據(jù)問題能力較差

  • 數(shù)據(jù)源:可以連接國(guó)際主流數(shù)據(jù)庫(kù),但不支持連入部分國(guó)內(nèi)數(shù)據(jù)庫(kù)

3、finebi

finebi是主流BI大數(shù)據(jù)分析工具,占據(jù)了國(guó)內(nèi)16.3%的商業(yè)智能市場(chǎng),具有良好的大數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)可視化能力。

優(yōu)點(diǎn):

  • 新人友好度好,可以進(jìn)行自助式大數(shù)據(jù)分析

  • 支持多種數(shù)據(jù)源連接,適應(yīng)國(guó)內(nèi)數(shù)據(jù)市場(chǎng)

  • 易于操作,可以通過拖拽來對(duì)數(shù)據(jù)分析報(bào)表進(jìn)行編輯

  • 適應(yīng)國(guó)內(nèi)環(huán)境,有一種套針對(duì)國(guó)內(nèi)企業(yè)問題的解決方案

缺點(diǎn)

  • 性能不是很穩(wěn)定,現(xiàn)在的BI最大的問題就是在實(shí)際環(huán)境中測(cè)試,達(dá)不到該有的效果,阿里的也是一樣,BI還有很長(zhǎng)的一段路要走

  • 相比于tableau,就顯得比較低調(diào),還得不到該有的認(rèn)可

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4、python

python是一種跨平臺(tái)的高級(jí)編程語(yǔ)言,可以應(yīng)用在多個(gè)領(lǐng)域,尤其是大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域。而且python擁有umpy、matplotlib、scikit-learn、pandas、ipython多種工具,在大數(shù)據(jù)分析中很有優(yōu)勢(shì)。

從數(shù)據(jù)庫(kù)到可視化性能分析python

優(yōu)點(diǎn):

  • 編程能力強(qiáng)。除了數(shù)據(jù)分析還可以爬蟲、寫游戲等

  • 簡(jiǎn)單易學(xué),和java相比,python的學(xué)習(xí)還是非常簡(jiǎn)單的

缺點(diǎn):

  • 不能拖拽數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,對(duì)于沒有編程基礎(chǔ)的人來說較難理解

  • 在處理大數(shù)據(jù)時(shí),效率不高

5、finereport

finereport在做報(bào)表的同時(shí)還具有非常好的可視化功能,可以制作公司可視化大屏。

數(shù)據(jù)可視化可以將做好的大數(shù)據(jù)更好的展現(xiàn)出來,finereport內(nèi)置多種可視化模版,還可以做動(dòng)態(tài)報(bào)表!

優(yōu)點(diǎn):

  • 純Java編寫的、集數(shù)據(jù)展示(報(bào)表)和數(shù)據(jù)錄入(表單)功能于一身

  • 可以直連數(shù)據(jù)庫(kù),支持多種數(shù)據(jù)庫(kù)

  • 支持報(bào)表管理、報(bào)表權(quán)限分配等多種功能

缺點(diǎn):

  • 數(shù)據(jù)量大時(shí)不易對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行搜索。不過在新更新的finereport八月版中已經(jīng)增加了目錄管理搜索功能

到此,相信大家對(duì)“從數(shù)據(jù)庫(kù)到可視化性能分析python”有了更深的了解,不妨來實(shí)際操作一番吧!這里是創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站,更多相關(guān)內(nèi)容可以進(jìn)入相關(guān)頻道進(jìn)行查詢,關(guān)注我們,繼續(xù)學(xué)習(xí)!


本文名稱:從數(shù)據(jù)庫(kù)到可視化性能分析python
文章源于:http://weahome.cn/article/pgdghp.html

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