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  • EXCEL数据可视化分析

    2021-03-27 12:51:44
    EXCEL数据可视化分析 本书主要介绍数据可视化分析相关的知识,所使用的工具为Excel 2016、Tableau。本书使用一个模拟企业的案例数据贯穿所有内容,主要介绍了数据分析的概念,以及实现数据可视化的方法。读者通过...

    EXCEL数据可视化分析

    本书主要介绍数据可视化分析相关的知识,所使用的工具为Excel 2016、Tableau。本书使用一个模拟企业的案例数据贯穿所有内容,主要介绍了数据分析的概念,以及实现数据可视化的方法。读者通过本书的学习,能够掌握数据分析理论,并能够制作数据可视化分析报告及商业智能仪表盘。

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  • Excel数据分析可视化教学大纲 课程名称Excel数据分析可视化 课程类别必修 适用专业数据分析类相关专业 总学时16学时其中理论8学时实验8学时 总学分1.0学分 课程的性质 大数据时代已经到来在商业经济及其他领域中...
  • 认识Excel图表的基本构成元素,对我们选择和绘制可视化图形是非常重要的。很多人都忽视了这一点,以致于制作图表的效率很低,不知道如何修改图表元素。 Excel图表由图表区、绘图区、标题、数据系列、图例和网格线等...
  • python爬取拉勾网存excel+数据可视化web分析(条形图、饼图、词云,等数据分析可视化)用pyecharts生成仪表盘--将多张图片汇总到一个页面,大屏可视化数据展示
  • 认识Excel图表的基本构成元素,对我们选择和绘制可视化图形是非常重要的。很多人都忽视了这一点,以致于制作图表的效率很低,不知道如何修改图表元素。 Excel图表由图表区、绘图区、标题、数据系列、图例和网格线等...
        
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    作者 | CDA数据分析师

    Excel图表构成元素

    认识Excel图表的基本构成元素,对我们选择和绘制可视化图形是非常重要的。很多人都忽视了这一点,以致于制作图表的效率很低,不知道如何修改图表元素。

    Excel图表由图表区、绘图区、标题、数据系列、图例和网格线等基本部分构成。

    下面我们以各地区2018年和2019年的销售数据建立一个条形图来观察图表中各元素的位置:

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    图表区

    图表区是指图表的全部范围,双击图表区的空白处即可对图表区进行设置。

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    绘图区

    绘图区是指图表区内的图形表示区域,双击绘图区的空白处即可对图表区进行设置。

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    标题

    标题包括图表标题和坐标轴标题。图表标题只有一个,而坐标轴标题最多允许4个。点击图表右上角旁边的加号可以添加图表标题元素,双击标题框可对其进行设置。

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    数据系列和数据点

    数据系列是由数据点构成的,每个数据点对应于工作表中的某个单元格内的数据。在此例中,保护两个数据系列,“2018年”数据系列和“2019年”数据系列。单击某一个系列中的某一个数据点可选中整个系列,然后整个数据系列进行格式设置。双击某个数据点则可单独选中数据点,对单个数据点进行格式设置。

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    坐标轴

    坐标轴包括横坐标轴和纵坐标轴,当图表中包含多个数据系列时,我们还可以添加相应的次坐标轴。双击坐标轴即可对其进行设置。

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    图例

    图例是对数据系列名称的标识。点击图表右上角旁边的加号可以添加图表图例元素,双击图例即可对其进行设置。

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    Excel标准图表类型

    Excel 2016 图表提供了14种标准图表类型,我们主要掌握常用的几种标准图表即可,包括柱形图、条形图、折线图、饼图、散点图、直方图和箱线图。

    各图表的基本用途如下:

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    Excel迷你图

    Excel除了可以在工作表种插入图表以外,还可以在单元格中嵌入迷你图。Excel支持3种迷你图,包括:折线迷你图、柱形迷你图和盈亏迷你图。

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  • 可视化excel数据分析

    2010-05-25 09:11:06
    Excel Data Analysis 你创造分析数据、图表和数据透视表的可视化蓝图。 by Jinjer Simon
  • Python做可视化数据分析也是可以的,只是对比起来专业的可视化工具有些得不应手,做出来的图可能不太美观。Python用来处理数据,用来分析绝对可以。我觉得想要可视化可以使用专门的可视化工具。不过,如果必须使用...

    Python做可视化数据分析也是可以的,只是对比起来专业的可视化工具有些得不应手,做出来的图可能不太美观。Python用来处理数据,用来分析绝对可以。我觉得想要可视化可以使用专门的可视化工具。

    不过,如果必须使用Python的话,可以给你介绍8个流行的 Python可视化工具包:

    Matplotlib、Seaborn 和 Pandas

    把这三个包放在一起有几个原因:首先 Seaborn 和 Pandas 是建立在 Matplotlib 之上的,当你在用 Seaborn 或 Pandas 中的 df.plot() 时,用的其实是别人用 Matplotlib 写的代码。因此,这些图在美化方面是相似的,自定义图时用的语法也都非常相似。

    当提到这些可视化工具时,我想到三个词:探索(Exploratory)、数据(Data)、分析(Analysis)。这些包都很适合第一次探索数据,但要做演示时用这些包就不够了。

    Matplotlib 是比较低级的库,但它所支持的自定义程度令人难以置信(所以不要简单地将其排除在演示所用的包之外!),但还有其它更适合做展示的工具。

    Matplotlib 还可以选择样式(style selection),它模拟了像 ggplot2 和 xkcd 等很流行的美化工具。

    Matplotlib 及其相关工具的效率很高,但就演示而言它们并不是最好的工具。

    ggplot(2)

    你可能会问,「Aaron,ggplot 是 R 中最常用的可视化包,但你不是要写 Python 的包吗?」。人们已经在 Python 中实现了 ggplot2,复制了这个包从美化到语法的一切内容。

    在我看过的所有材料中,它的一切都和 ggplot2 很像,但这个包的好处是它依赖于 Pandas Python 包。不过 Pandas Python 包最近弃用了一些方法,导致 Python 版本不兼容。

    如果你一定要在 Python 中用 ggplot,那你就必须要安装 0.19.2 版的 Pandas,但我建议你最好不要为了使用较低级的绘图包而降低 Pandas 的版本。

    ggplot2(我觉得也包括 Python 的 ggplot)举足轻重的原因是它们用「图形语法」来构建图片。基本前提是你可以实例化图,然后分别添加不同的特征;也就是说,你可以分别对标题、坐标轴、数据点以及趋势线等进行美化。

    Bokeh

    Bokeh 很美。从概念上讲,Bokeh 类似于 ggplot,它们都是用图形语法来构建图片,但 Bokeh 具备可以做出专业图形和商业报表且便于使用的界面。

    Bokeh 提供的所有便利都要在 matplotlib 中自定义,包括 x 轴标签的角度、背景线、y 轴刻度以及字体(大小、斜体、粗体)等。下图展示了一些随机趋势,其自定义程度更高:使用了图例和不同的颜色和线条。

    Bokeh 还是制作交互式商业报表的绝佳工具。

    Plotly

    Plotly 非常强大,但用它设置和创建图形都要花费大量时间,而且都不直观。

    Ploty 入门时有一些要注意的点:安装时要有 API 秘钥,还要注册,不是只用 pip 安装就可以;

    Plotly 所绘制的数据和布局对象是独一无二的,但并不直观;

    但它也有优点,而且设置中的所有缺点都有相应的解决方法:你可以在 Plotly 网站和 Python 环境中编辑图片;

    支持交互式图片和商业报表;

    Plotly 与 Mapbox 合作,可以自定义地图;

    很有潜力绘制优秀图形。

    Pygal

    Pygal 的名气就不那么大了,和其它常用的绘图包一样,它也是用图形框架语法来构建图像的。由于绘图目标比较简单,因此这是一个相对简单的绘图包。使用 Pygal 非常简单:实例化图片;

    用图片目标属性格式化;

    用 figure.add() 将数据添加到图片中。

    Networkx

    虽然 Networkx 是基于 matplotlib 的,但它仍是图形分析和可视化的绝佳解决方案。图形和网络不是我的专业领域,但 Networkx 可以快速简便地用图形表示网络之间的连接。

    有很多数据可视化的包,但没法说哪个是最好的。希望你可以了解到在不同的情境下,该如何使用不同的美化工具和代码。

    再说说关于专业的可视化工具有哪些吧?供你选择

    1、Echart

    一个纯Javascript的数据可视化库,百度的产品,常应用于软件产品开发或网页的统计图表模块。可在Web端高度定制可视化图表,图表种类多,动态可视化效,各类图表各类形式都完全开源免费。能处理大数据量和3D绘图也不逊色,据说结合百度地图的使用很出色。 />

    Echart还是多用于一些开发场景的,但它也衍生了一个0代码的图表生成器—“百度图说”,我体验了下,操作基本上就是选择图标,把数据复制过去,然后生成图表,保存为图或者代码嵌入。

    2、FineReport 可视化报表类——适合报表开发、BI工程师

    一个报表软件,企业级的应用。用于系统的开发业务报表,数据分析报表。也可集成在OA,ERP,CRM等应用系统内,做数据报表模块,也可以开发成财务分析系统,就看你如何驾驭数据了。

    两大核心功能是填报和数据展示,但我觉得比较惊艳的一点是,它内置了大量的图表和可视化动效,可视化很丰富,完全没有印象中做报表那种古板的风格。多以它能做出格式各样的dashboard、甚至是可视化大屏,一点不虚。

    号称: />

    3、Tableau 商业智能分析——适合BI工程师、数据分析师

    几乎是数据分析师人人会提的工具,内置常用的分析图表,和一些数据分析模型,可以快速的探索式数据分析,制作数据分析报告。

    因为是商业智能,解决的问题更偏向商业分析,用 Tableau可以快速地做出动态交互图,并且图表和配色也非常拿得出手。

    Tableau最近也正在学习,可以参考我博客有关Tableau中的图,着实好用就对了,喜欢的就是它作图美观方便拖拽即可。(Tableau)做图似文章般行云流水--糖潮丽子_人工智能_qq_39783601的博客-CSDN博客​blog.csdn.netv2-9618d383d780b12842d04c10fcb85d68_ipico.jpg

    4、FineBI

    自助是BI工具,也是一款成熟的数据分析产品。内置丰富图表,不需要代码调用,可直接拖拽生成。可用于业务数据的快速分析,制作dashboard,也可构建可视化大屏。

    有别于Tableau的是,它更倾向于企业应用,从内置的ETL功能以及数据处理方式上看出,侧重业务数据的快速分析以及可视化展现。可与大数据平台,各类多维数据库结合,所以在企业级BI应用上广泛,个人使用免费。 />

    5、PowerBI

    软继Excel之后推出的BI产品,可以和Excel无缝连接使用,创建个性化的数据看板。 />

    数据地图类

    很多工具都能实现数据地图,比如上面提到的Echarts、finereport、tableau等。

    这里强烈安利的Power Map 2016,可以快速体验一把爽。 />

    还有比较快速的,地图慧

    内置的是百度地图,选择模板、上传数据、保存地图很简单的3步。

    可视化大屏类

    6、阿里DataV

    天猫双十一大屏就用DataV做的,是阿里云的拖拽式可视化工具,主要用于业务数据与地理信息融合的大数据可视化,像一些展览中心,企业管控中心用。

    不需要编程,通过简单的拖拽配置就能生成可视化大屏或者仪表盘。 />

    FineReport

    上面提过,这个工具它也能做可视化报表,也能做大屏。

    因为后端通常连接业务系统数据,所以可以实时连接业务数据,做企业的一些经营数据展示。比如展览中心、BOSS驾驶舱,还有城市交通管控中心、交易大厅等。 />

    数据挖掘编程语言——适合技术性数据分析师、数据科学家

    典型如R和Python

    7、R-ggplot2 /> /> />

    希望可以帮到你哦!

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    BI数据可视化工具能做Excel数据源的可视化分析吗?Excel之外的也能做吗?——不止Excel数据源,奥威BI系列的数据可视化工具支持全域数据,比如金蝶、用友ERP的,比如Oracle的、MySQL的等。就说奥威BI数据可视化工具吧,用户一键选择将要上传数据源后,选择对应的数据源类型,点击确定后,即可完成数据源上传任务,展开智能化的数据可视化分析。

    任意数据源上传后,即可一键新增可视化视图

    比如Excel数据源上传后,一键点击新增视图,拖拉拽即可对视图进行编辑。

    在奥威BI系列的数据可视化分析课程中,还有大量以Excel数据源演示操作过程的数据可视化分析课程,感兴趣的朋友可前往了解一下!

    在这里插入图片描述

    奥威BI数据可视化报表截图

    金蝶、用友等主流ERP,系统自带标准化数据分析方案

    如果你使用的是金蝶、用友等主流ERP,还可使用奥威BI标准数据分析解决方案。

    奥威BI标准数据分析解决方案预设分析模型,无需测试。由于是吸取丰富BI项目经验,结合用户通用分析需求而打造的专业标准化数据分析方案,可有效降低风险成本,避免频繁的纠错。特别是金蝶、用友标准解决方案,甚至能做到真正0开发,1天交付。

    奥威BI标准解决方案:可根据数据来源系统修改ETL脚本

    除了针对主流ERP打造专业数据分析解决方案,奥威BI软件的行业数据分析解决方案还能支持用户根据业务数据来源系统做个性化修改。比如在房地产行业数据分析解决方案中,只需掌握基础的SQL即可快速完成ETL脚本修改、增加必须的个性化设计,将其打造成适合企业自用的数据可视化分析平台。

    对奥威BI数据可视化工具来说,即使企业数据源多、数据情况复杂,也能做高效、智能、直观易懂的数据可视化分析。

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