python数据可视化之pandas入门 如何使用Python快速制作可视化报表？
如何使用Python快速制作可视化报表？
介绍一种很简单而又功能强大的绘制图图形或报表的包—pyecharts，一个基于Echarts（基于组件JS的数据可视化库）的图标类库，除开绘制图较常见的折线图、柱状图、饼图、箱型图和散点图外，还可以绘制图3D柱状图、关系图、仪表盘、水球图、地图、雷达图、漏斗图、词云、极坐标系图等，下面大致详细介绍帮一下忙这个包的安装和简单的不使用，实验环境win7python3.6pycharm5.0，主要内容不胜感激（等同于总结归纳一下）：
1.上网下载完全安装pyecharts，这个就在cmd窗口输入命令“virtualenvinstallpyecharts”就行，很有可能完全安装会都很慢，感情依赖包比较多，不胜感激：
2.下面详细介绍再看看最常见图形的绘制，代码量不太多，都挺简单：
柱状图
1.测试代码：
2.运行截图：
3D柱状图
1.测试代码：
2.运行截图：
饼状图
1.测试代码：
2.运行截图：
折线图
1.测试代码：
2.运行截图：
水球图
1.测试代码：
2.运行截图：
地图
1.测试代码：
2.运行截图：
词云
1.测试代码：
2.运行结果：
仪表盘
1.测试代码：
2.运行截图：
漏斗图
1.测试代码：
2.运行截图：
雷达图
1.测试代码：
2.运行结果：
极坐标系
1.测试代码：
2.运行截图：
先推荐这几种图，也有许多其他类型的图，是可以参考帮一下忙这个链接_609198，详细介绍的比较具体一点。pyecharts相对于matplotlib来说，能更有高级有一些，绘制图的图形种类更十分丰富，代码量更少，不过更美观，只不过是实现web页面接受显示，也可以上网下载到本地，这对制做图表来说，是另一个比较好的选择。可以建议使用python的pandas库先并且数据的处理，再加强pycharts参与具体图表的草图，是一个很比较好的处理流程，只希望以内分享的内容能对你有所帮助吧。
数据分析真的每天都是python，SQL吗？转行数据分析的话要重点学习什么呢？
数据分析工作，不但能通过对真实数据的分析去突然发现问题，还能经济学原理建立数学模型，对投资或其他决策有无可行参与分析，预测未来的收益及风险情况，为做出了决定科学合理的决策可以提供依据。
数据分析工作让证据说话，用数据揭示工作现状和发展趋势，决定了凭印象、凭感觉决策的不科学状况，客观意义地抓住了工作中工作中存在的突出问题，使这些问题不容争辩地上级主管部门在面前，刺激人们只能无奈努力再努力增加水平、去改正问题。数据分析工作提高了工作效率，加强了管理的科学性。
我们提数据，做报表，这些也是信息的收集，信息的处理，信息的整合；而给结论，是我们不需要输出的对这些信息的描述，也就是我们要告诉别人这些信息到底是是啥；毕竟信息多，我们才要整理，因为整理了，我们才要提炼出用处不大信息。
另一个优秀的数据分析专家，必须拥有200以内能力：
1、业务能力。数据分析工作并不是简单的数据统计与展示更多，它有三个重要的是的前提应该是必须懂业务，和行业知识、公司业务及流程等，最好就是有自己独到眼光的见解。数据分析的目的应该是按照研究数据实现方法转化成增长，若远远离开行业背景和公司业务内容，数据分析就是成堆成堆没有价值的数据图表而己。
2、管理能力。数据分析师一方面不需要重新搭建数据分析框架的要求，确定统一的业务指标。而必须因为数据分析的结论研究出根本原因，并为第二步的工作目标决定指导性的规划。
3、分析能力。数据分析师前提是要完全掌握一些行之有效的的数据分析方法，并能灵活的与自身实际中工作相结合。数据分析师常用的数据分析方法有：对比分析法、分组分析法、交叉的十字分析法、结构分析法、环形图分析法、综合评价分析法、因素分析法、矩阵关联分析法等。有高级的分析方法有：查找分析法、进入虚空分析法、聚类分析法、区分分析法、主成分分析法、因子分析法、随机分析法、时间序列等。
4、工具使用能力。数据分析工具是实现程序数据分析方法理论的工具，遇上更加艰深的数据，数据分析师可以要完全掌握你所选的工具去对这些数据参与喂养灵兽、可以清洗、分析和处理，以迅速详细地的到最后的结果。常用工具有：EXCEL、SQL、Python、R、BI等
5、设计能力。是指运用图表和图形还没有数据分析师的观点比较清晰、必须明确地展示出不出来，使分析结果一眼便知。图表设计是门大学问，该如何你选图形，该如何并且版式设计，颜色怎么样才能配起来等，都需要完全掌握当然的设计原则。
如果不是你的自学能力很强，那就你也可以相关参考网上的推荐书籍，自己拿起书本，找些案例又开始学习。
假如你要前辈的指导，这样你可以通过CDA数据分析研究院的老师推荐一下的学习方法来怎么学习数据分析：
首先，数据分析师必须三个方面的能力：技术（编程），数据分析方法，行业知识。
一、数据分析技术
比较多以及excel，sql，BI分析工具等。
数据分析是个也很大的概念，查找领域也有很多的分析工具，以及：
1、Excel工具（Excel的强大要单列）
2、好的专业的数据分析工具：SPSS、SAS、Matlib等
3、数据分析编程工具：Python、R等
4、商业智能BI工具
本文主要想大家帮我推荐自助式BI数据分析工具。BI即商业智能，代指应用于业务分析什么的技术和工具，按照获取、处理原始数据，将其被转化为能变现信息帮助商业行动。Gartner把BI定义为一个概括性的术语，其中包括应用程序、基础设施和工具，某些数据、分析信息以改进并优化软件决策和绩效，无法形成一套适宜的商业实践。
自助式商业智能和数据可视化工具，让数据分析更简单啊
自助式BI（也叫做自助式分析），是一种新的数据分析。让没有统计分析、数据挖掘、数据库SQL知识的业务人员，也是可以实际丰富地的数据交互和一路探索功能，发现自己数据背后的原因和价值，使后期业务决策的制定。自助式BI分析功能是可以充斥于相当于的BI软件，也这个可以由行业应用软件再提供给。
BI数据分析工具，提供给自助式BI总结功能，最终用户可以更加灵活的与数据交互，探索数据背后的原因并挖掘出更多价值，为决策制定出提供比较有效的数据支撑。在仪表板设计和分析阶段，提供给图表双联动、数据钻取、数据切片器、OLAP等交互式分析功能，用户仅需通过寥寥可数的操作，便能找不到最有价值的数据。
自助式BI的价值
在在用传统商业智能BI软件的企业中，不需要先打算数据仓库和数据集市，然后把由IT/分析团队创建战队分析看板和报表，但，伴随着企业发展步伐的加快，业务用户需要更飞快、更很难地访问数据，这将帮助他们在内外部环境的环境中要好的做出决策。动用自助式BI分析工具，是可以让这一需求换取满足，也能很好的提高企业的数据文化。
简单易用的自助式BI
自助式BI从数据准备到BI交互式视频分析一切动作提供了高度易用的分析体验。讲人员通过开小差拽飞快结束数据建模和仪表板设计。不仅啊,设计过程，最后也拥有一定高度特色自助灵话的数据搜寻能力。分析过程与业务紧密融合，唯一让科学决策与业务管理联成一体。
豪食汇打算数据、创建战队仪表板和报表
业务人员完全是可以自己怎么设计仪表板和报表，据自己的业务需要接受数据分析、中,选择比较合适的数据可视化效果，并无法形成结论见解，也能再总结自己的Excel等数据，从而以免以往花大量时间准备需求，然后把交由IT部门开发（或则如何实施厂商）的业务模式，可以修为提升企业的整体运行效率，以不适应变幻莫测的市场环境。
二、数据分析方法
常用的数据分析方法包括200以内13种：
1.描述统计
具体描述性统计是指句子修辞制表和分类，图形和计算概括性数据来详细解释数据的几乎全部趋势、离散趋势、偏度、峰度。
2.假设检验
参数检验
参数检验主要注意除开U验和T检验
1）U验建议使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合国家规定正态分布
2）T检验可以使用条件：当样本含量n较小时，样本值条件正态分布
非参数检验
非参数检验是根据总体分布情况做的假设，
比较多方法除开：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。
3.信度分析：检査准确测量的可信度，.例如调查问卷的真实性。
4.列联表总结：主要用于总结分与合变量或变直变量之间是否需要存在地咨询。
5.咨询分析：研究现象之间如何确定修真者的存在某种依存关系，对具体详细有依存关系的现象探讨咨询方向及咨询程度。
6.方差分析
建议使用条件：各样本须是相互独立的随机样本；各样本不知从何而来正态分布总体；各总体方差成比例。
7.回归分析
以及：一元线性回归结论、40多块多元线性回归讲、Logistic回归总结这些其他回归方法：非线性降临、进出有序轮回、加权回归等
8.聚类分析：样本个体或指标变量按其具有的特性接受分类，这里有比较合理的度量事物相似性的统计量。
9.区分总结：依据什么已能够掌握的一批分类比较明确的样品建立起辨别函数，使产生明显的误判的事例至少，终致对给定的一个新样品，判断它充斥哪个还行吧
10.主成分分析：将彼此相关的一组指标转变为彼此独立的一组新的指标变量，铁钩其中相对多的几个新指标变量就能综合考反应原多个指标变量中所中有的通常信息。
11.因子分析：一种旨在去寻找封印在多变量数据中、不能真接远处观察到却引响或思维控制可测变量的潜在动机因子、并估计潜在因子对可测变量的影响程度包括潜在原因因子之间的相关性的一种40多块统计分析方法
12.R0C总结
R0C曲线是依据什么一系列不同的二分类(分界值或决定阈）.以真阳性率（灵敏度)为纵坐标，假阳性率（1-特异度)为横坐标绘制的曲线
13.其他分析方法
时间序列分析、生存总结、填写分祈、决策树分析、神经网络。
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