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!

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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、excel

excel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、tableau

tableau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：可以连接国际主流数据库，但不支持连入部分国内数据库

3、finebi

finebi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

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4、python

python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、finereport

finereport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！这里是创新互联网站，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！