从数据库到可视化性能分析python

本篇内容主要讲解“从数据库到可视化性能分析python”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“从数据库到可视化性能分析python”吧!一、为什么要做大数据分析
大数据分析的主要目的是辅助公司决策，提升工作效率。对于企业来说，跟进时代跟进潮流，无疑是非常重要的。之前红极一时的手机厂商诺基亚，由于拒绝用安卓系统，继续用自己研发的塞班系统，因此就被时代所抛弃。后来重新应用安卓系统，即使这样也不能重回公司巅峰了。这种案例真的太多了，企业应该引以为戒。二、大数据分析的流程：明确分析目的与框架数据收集数据处理数据分析数据展现撰写报告三、工具选择大数据分析工具可以有很多种，Part 1:数据采集工具Part 2:开源数据工具Part 3:数据可视化Part 4:开源数据库大数据分析人，多会用到数据分析+数据可视化的功能，所以我就从这2个方面讲一讲。1、excelexcel可以说是一款非常基础的大数据分析工具了，很多人都是用excel进行大数据分析入门学习的。别看excel是一款基础大数据分析工具，其实excel具有非常全的大数据分析功能，非常适合于大数据分析新人。优点：新人友好度高，易于上手使用方便，不需要多掌握一门操作语言操作简单，学习成本低缺点：共享方面：excel是以电子表格形式进行大数据分析的，不易于数据共享。经常需要共享数据的人一定很崩溃。数据源：当所需要的数据源有多个时，整合数据源非常麻烦可视化：excel可以完成基本的可视化操作。但是excel是静态的，数据有变动时操作麻烦。2、tableautableau在国外属于大数据分析工具的佼佼者了，是一款比较专业的大数据分析工具。优点：专业性强，适合高需求人士操作数据清理/调整、检查/筛选数据、联接/合并数据都拥有着比较体系的数据加工策略属性设置非常灵活。缺点：学习方面：操作难度较大，学习成本高本土适应性：外国产商，解决国内企业数据问题能力较差数据源：可以 香港云主机连接国际主流数据库，但不支持连入部分国内数据库3、finebifinebi是主流BI大数据分析工具，占据了国内16.3%的商业智能市场，具有良好的大数据分析和数据可视化能力。优点：新人友好度好，可以进行自助式大数据分析支持多种数据源连接，适应国内数据市场易于操作，可以通过拖拽来对数据分析报表进行编辑适应国内环境，有一种套针对国内企业问题的解决方案缺点性能不是很稳定，现在的BI最大的问题就是在实际环境中测试，达不到该有的效果，阿里的也是一样，BI还有很长的一段路要走相比于tableau，就显得比较低调，还得不到该有的认可(此处已添加小程序，请到今日头条客户端查看)4、pythonpython是一种跨平台的高级编程语言，可以应用在多个领域，尤其是大数据分析领域。而且python拥有umpy、matplotlib、scikit-learn、pandas、ipython多种工具，在大数据分析中很有优势。优点：编程能力强。除了数据分析还可以爬虫、写游戏等简单易学，和java相比，python的学习还是非常简单的缺点：不能拖拽数据进行分析，对于没有编程基础的人来说较难理解在处理大数据时，效率不高5、finereportfinereport在做报表的同时还具有非常好的可视化功能，可以制作公司可视化大屏。数据可视化可以将做好的大数据更好的展现出来，finereport内置多种可视化模版，还可以做动态报表!优点：纯Java编写的、集数据展示(报表)和数据录入(表单)功能于一身可以直连数据库，支持多种数据库支持报表管理、报表权限分配等多种功能缺点：数据量大时不易对数据进行搜索。不过在新更新的finereport八月版中已经增加了目录管理搜索功能到此，相信大家对“从数据库到可视化性能分析python”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是开发云网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！

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