Python中的數(shù)據(jù) 可視化兩個庫！1.MatplotlibMatplotlib是最全面的Python數(shù)據(jù)可視化庫。2.Plotly堅(jiān)信，要進(jìn)行數(shù)據(jù) 可視化，就必須掌握Matplotlib，但大多數(shù)情況下，讀者更喜歡使用Plotly，因?yàn)槟憧梢杂米钌俚拇a得到最豐富多彩的圖像。

Da 數(shù)據(jù)以下分析工具比較好用，分別是Excel、BI tools、Python、Smartbi、Bokeh、Storm、Plotly等。1.ExcelExcel可以說是最通用的數(shù)據(jù)分析工具之一，包括制表、數(shù)據(jù)透視表、VBA等功能，保證人們可以根據(jù)需要進(jìn)行分析。2.BI工具BI也是商業(yè)智能。BI工具的產(chǎn)品設(shè)計(jì)幾乎都是按照數(shù)據(jù) analysis的流程來設(shè)計(jì)的。

由于功能側(cè)重，產(chǎn)品操作也非常簡單，大部分需求都可以通過拖拽完成，沒有編程基礎(chǔ)的業(yè)務(wù)人員也能快速上手。3.Pythonpython在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域確實(shí)是一個強(qiáng)大的語言工具。雖然入門的學(xué)習(xí)難度高于Excel和BI，但作為數(shù)據(jù)科學(xué)家的必備工具，從專業(yè)角度來說肯定高于Excel和BI。尤其是在統(tǒng)計(jì)分析和預(yù)測分析方面，Python等編程語言具有其他工具無法比擬的優(yōu)勢。

考慮到現(xiàn)有技術(shù)方案的復(fù)雜性和多樣性，企業(yè)往往很難找到適合自己的大型數(shù)據(jù)采集分析工具。但是在混亂的局面下，很多方案已經(jīng)水落石出，證明了它們可以幫助你完成大數(shù)據(jù)分析工作。下面，南邵IT培訓(xùn)將整理出一份十大工具的清單，從而有效縮小選擇范圍。OpenRefine是一個流行的數(shù)據(jù)分析工具，適用于各種與分析相關(guān)的任務(wù)。

聚類完成后，可以開始分析。Hadoop 數(shù)據(jù)離不開Hadoop。這個軟件庫和框架可以使用簡單的編程模型在計(jì)算機(jī)集群之間分發(fā)大規(guī)模數(shù)據(jù)集合。尤其擅長處理大規(guī)模數(shù)據(jù)并使其可用于本地設(shè)備。作為Hadoop的開發(fā)者，Apache也在不斷強(qiáng)化這個工具，提高它的實(shí)際效果。同樣來自Apache的Storm是另一個很棒的實(shí)時(shí)計(jì)算系統(tǒng)，可以大大增強(qiáng)infinite 數(shù)據(jù) stream的處理效果。

數(shù)據(jù)分析之大數(shù)據(jù)可視化TableauTableau零編程工具，是一款企業(yè)級工具。Tableau允許您輕松創(chuàng)建圖表、表格和地圖。不僅提供了PC桌面版，還提供了服務(wù)器解決方案，可以在線生成可視化 report。服務(wù)器解決方案可以提供云托管服務(wù)。InfogramInfogram最大的優(yōu)點(diǎn)是將可視化infogram與實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)鏈接起來。