¿Cuáles son las buenas herramientas de visualización de datos en China? Por favor recomiéndelo.

Es cierto que la visualización de datos es el paso final en el análisis de datos. No importa cuán bueno sea su trabajo anterior, si no se puede mostrar bien, será de corta duración... Aquí hay algunas herramientas útiles de visualización de datos, con la esperanza de brindarle ayuda a su estudio o trabajo.

1. Un potente paquete de software de visualización R: gg plot 2

r es un software de lenguaje de programación orientado al análisis estadístico, desarrollado en base al lenguaje S. Si eres un fiel seguidor del lenguaje R, creo que sabrás que a ggplot2, un paquete de trazado único en R, se le ha dado el título de "poderoso". Por un lado, puede manejar fácilmente el dibujo de imágenes en varios campos, estático, dinámico, con nombre y personalizado. Por otro lado, el editor estudió estadística, por lo que, naturalmente, está familiarizado con este paquete de software.

Ggplot2 fue creado en 2005 por Hadley Wickham. La razón de su popularidad es la idea de dividir los gráficos en morfemas como escala y capas. Ggplot2 se puede utilizar como alternativa al paquete de dibujo básico del lenguaje R. De forma predeterminada, ggplot2 tiene varios tamaños de impresión y web.

En comparación con los paquetes de trazado basados ​​en R, ggplot2 permite a los usuarios agregar, eliminar o transformar elementos en el gráfico a un nivel más abstracto. El precio de esta abstracción es la velocidad de ejecución. Ggplot2 requiere más tiempo que el paquete de trazado de mapas de bits.

2. El Leonardo da Vinci de la ciencia de datos: matplotlib

Si prefiere usar Python para el análisis de datos, creo que no puede estar familiarizado con matplotlib, que es una visualización de la interfaz de operación del lenguaje Python y su paquete de extensión matemática NumPy.

Ventajas de Matplotlib: estilo de dibujo predeterminado, código integrado; el dibujo de gráficos de Python es más hermoso que Gnuplot. Desventaja: Altamente dependiente de otros paquetes, como Numpy. Solo Python: difícil de usar en otros lenguajes además de Python.

Intentemos hacer un diagrama de dispersión usando matplotlib en python:

Importar matplotlib.pyplot como plt

Importar rand desde numpy.random

p >

a = rand(100)

b = rand(100)

plt.scatter(a, b)

plt show().

3. Buenas noticias para los usuarios de operaciones de menú: Tableau.

Recientemente, algunas empresas han solicitado Tbaleau y el editor se ha enterado recientemente de este software.

Tableua es una empresa de software con sede en Seattle, Washington, EE. UU. Produce productos interactivos de visualización de datos y se centra en inteligencia empresarial. Los productos de Tableau consultan bases de datos relacionales, cubos OLAP, bases de datos en la nube y hojas de cálculo y luego generan muchos tipos de gráficos. El producto también puede extraer datos de su motor de datos en memoria y almacenar y recuperar datos.

4.—PowerBI, un objetivo interactivo sin el que los usuarios fieles de Microsoft no pueden vivir.

Power BI es un servicio de análisis empresarial proporcionado por Microsoft. Proporciona visualizaciones interactivas con capacidades de inteligencia empresarial de autoservicio. Los usuarios finales pueden crear informes y paneles ellos mismos sin depender del personal de tecnología de la información o de los administradores de bases de datos. PowerBI y Excel están perfectamente conectados y puede utilizar Excel Professional Plus sin instalar el complemento PowerBI.

Por supuesto, algunos software de análisis de datos también tienen tablas dinámicas y funciones de dibujo, como MySQL y SPSS, pero la visualización de datos no es la función principal, por lo que no es tan detallada como se mencionó anteriormente.