Python中的数据 可视化两个库！1.MatplotlibMatplotlib是最全面的Python数据可视化库。2.Plotly坚信，要进行数据 可视化，就必须掌握Matplotlib，但大多数情况下，读者更喜欢使用Plotly，因为你可以用最少的代码得到最丰富多彩的图像。
Da 数据以下分析工具比较好用，分别是Excel、BI tools、Python、Smartbi、Bokeh、Storm、Plotly等。1.ExcelExcel可以说是最通用的数据分析工具之一，包括制表、数据透视表、VBA等功能，保证人们可以根据需要进行分析。2.BI工具BI也是商业智能。BI工具的产品设计几乎都是按照数据 analysis的流程来设计的。
由于功能侧重，产品操作也非常简单，大部分需求都可以通过拖拽完成，没有编程基础的业务人员也能快速上手。3.Pythonpython在数据分析领域确实是一个强大的语言工具。虽然入门的学习难度高于Excel和BI，但作为数据科学家的必备工具，从专业角度来说肯定高于Excel和BI。尤其是在统计分析和预测分析方面，Python等编程语言具有其他工具无法比拟的优势。
考虑到现有技术方案的复杂性和多样性，企业往往很难找到适合自己的大型数据采集分析工具。但是在混乱的局面下，很多方案已经水落石出，证明了它们可以帮助你完成大数据分析工作。下面，南邵IT培训将整理出一份十大工具的清单，从而有效缩小选择范围。OpenRefine是一个流行的数据分析工具，适用于各种与分析相关的任务。
聚类完成后，可以开始分析。Hadoop 数据离不开Hadoop。这个软件库和框架可以使用简单的编程模型在计算机集群之间分发大规模数据集合。尤其擅长处理大规模数据并使其可用于本地设备。作为Hadoop的开发者，Apache也在不断强化这个工具，提高它的实际效果。同样来自Apache的Storm是另一个很棒的实时计算系统，可以大大增强infinite 数据 stream的处理效果。
3、 数据 可视化工具有哪些,越炫酷越好,任务比较急在一个月之内需要完成,有...数据分析之大数据可视化TableauTableau零编程工具，是一款企业级工具。Tableau允许您轻松创建图表、表格和地图。不仅提供了PC桌面版，还提供了服务器解决方案，可以在线生成可视化 report。服务器解决方案可以提供云托管服务。InfogramInfogram最大的优点是将可视化infogram与实时数据链接起来。
