推荐几个数据可以化分析的工具

seaborn

matplotlib

plotly

pyecharts

基本上工作用到这些常用的工具库，在掌握点python pandas的基础使用方法就可以进行数据可视化分析了。

学习有任何不了解的地方或者不熟悉之处我们随时交流学习

vhabmtulga

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1.首先python作为脚本语言易学和处理数据有天然优势

2.其次python拥有众多开源框架库如：机器学习和大数据方面有利于利用这些工具帮助数据处理分析

3.Python是人工智能方面通用语言

对于人工智能的即时性很快速分析数据

由此可以得出python对可视化数据分析有优势

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Python应该是做数据分析最好的语言，没有之一。

因为Python拥有非常丰富的库，想要练就python数据分析的技能，学习内容主要包括以下几点：

Python工作环境及基础语法知识了解（包括正则表达式相关知识学习）
数据采集相关知识（python爬虫相关知识）
数据分析学习
数据可视化学习

在此主要讲解数据分析的部分。

数据分析其实主要包括：数据的获取与展示，数据整理，数据描述，数据可视化。

数据分析其实主要掌握pandas和numpy两个库即可

数据可视化主要掌握matplotlib，bokeh即可，还可以学习如何调用pyecharts等交互式图表，数据可视化已绰绰有余。

最后推荐你一个数据分析的课程，答主最初也是数据分析小白，后来也是一步一步边看别学边敲代码，成长起来的。可以推荐你语雀上干货十足的数据分析课程。

如果喜欢此答案，请注意采纳，你的点赞和收藏对我十分重要。

YouTaTian

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之前学过一段时间的Python，对Python的方向有一定的了解。

首先你要先做的是背景评估，是否适合学习并且做数据分析，因为不是所有人都适合转行或学习数据分析，比如专业极度不相关，年龄较大或者城市基因不匹配的都不适合学，因为我们最终是以入职为目标的。

如果只是想做可视化那么power bi，tableau等效果更好，但是发展来说工具人是不具备核心竞争力的，很容易被取代；如果是做数据分析，可以很肯定的是，职业发展前景是非常OK的，现在就是数据+时代。

数据分析师要具备以下5种能力：他们分别是数据工具、业务理解、沟通表达、思维逻辑和报告撰写。从初级数据分析师招聘要求的必须技能来看，主要包括理论知识和工具实践两部分内容。

理论部分统计学：

为什么将统计学放在第一位呢？因为统计学是数据分析的基石，而且统计分析可以解决日常大部分的分析需求。统计学这部分内容需要学习描述统计、假设检验、贝叶斯、概率、分布、抽样、线性回归、时间序列等内容。数据分析方法论：这里要学习一些数据分析常用到分析方法，如趋势分析法、对比分析法、多维分解法、用户细查、漏斗分析、留存分析、AB测试法、4P理论、PESTEL理论、SWOT分析、5W2H理论、逻辑树理论、用户使用行为理论、AARRR模型等。

然后是数理统计学，统计知识会要求我们以另一个角度看待数据。当你知道AB两组的差异用平均值看是多傻的事情，你的分析技巧也会显著提高。

最后可能还需要用到数据挖掘方面的知识，学习算法模型包括线性回归、逻辑回归、主成分分析、因子分析、聚类、关联规则、决策树、随机森林、支持向量机、贝叶斯、神经网络等。

工具部分

Excel数据分析：它是最基础的数据分析工具，这个算是第一阶段吧，每一位数据分析师都脱离不开Excel。它是日常工作中最常用的工具，如果不考虑性能和数据量，它可以应付绝大部分分析工作。虽然现在机器学习满地走，Excel依旧是无可争议的第一工具。Excel是一款必须熟练的工具。它是日常工作中最常用的工具，如果不考虑性能和数据量，它可以应付绝大部分分析工作。在学习的Excel的时候需要重点掌握：常用函数的使用、快捷键操作、基础图表制作、数据透视表、Vlookup等。另外Excel还可以导入一些模板来使用，典型的包括数据分析模块、做假设检验经常用到；规划求解，做线性规划和决策等问题非常有效。

SQL数据库语言：作为数据分析人员，我们首先要知道如何去获取数据，其中最常见的就是从关系型数据库中取数，因此你可以不会R，不会python，但是你不能不会SQL。DT时代，数据正在呈指数级增长。Excel对十万条以内的数据处理起来没有问题，但是往小处说，但凡产品有一点规模，数据都是百万起。这时候就需要学习数据库。SQL是数据分析的核心技能，SQL要重点学习Select，聚合函数、以及条件查询（Where、Group by、Order by等）PPT：用来和业务部门交流需求，展示分析结果。Python：主要学习Numpy、Pandas、Matplotlib、Seaborn等内容。Python 的底层是用 C 语言写的，很多标准库和第三方库也都是用 C 写的，在处理数据时候运行速度非常快。这里需要注意的是不同公司对工具的要求也不同，例如有些公司要求会使用R语言、SPSS等，具体学哪一个工具可以参照招聘要求，其中Excel、SQL和PPT是必备的基础技能工具。

之后就是综合数据可视化&商业智能：数据可视化能力已经越来越成为各岗位的基础技能。领英的数据报告显示，数据可视化技能在历年年中国最热门技能中排名第一。数据分析界有一句经典名言，字不如表，表不如图。实际上除掉数据挖掘这类高级分析，不少数据分析就是监控数据和观察数据。除此此外，数据分析的大多时候都是要兜售自己的观点和结论的，而兜售的最好方式就是做出观点清晰数据详实的PPT和报表给老板看。

在我看来，python可视化数据分析前景是好的，利用python做出来的可视化图表其效果与用那些专业的可视化工具（tableau、power bi）差不了多远（前提是你要熟练）。但是就工作情景来说，在大公司，如果你是商业数据分析的职位的话，一般都是用那些专业的可视化软件来做数据分析，像powebi这种软件，他的功能也很强大，不输于python，做出来的可视化图表也很美观，最重要的是工作效率要高。

最后，一定给自己做一个职业规划，了解不同层级的数据分析师要掌握什么技能，想清楚自己未来的目标岗位，不断的去学习和提升自己，再一步步朝着目标迈进。

另外自己之前收集了一套数据分析师的教程，需要的可以私信我。

septem008

没有独特优势，只是前人写的库比较全。学习PYTHON就是对库的学习。

kanliuxin

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很高兴能够看到和回答这个问题,作为一个科技爱好者，我简单地回答一下这个问题！

回头仔细想想，掐指一算，从大学时代开始，对我来说，学习是一个被动的采用过程，学校计划，热门移动终端的开发，数据库，Web培训，PHP后端的培训……是什么？我需要做些学习。

今天，我突然意识到，我不应该给自己一个明确的发展方向，毕竟，艰难的岁月里，有96岁的朋友参加了这项工作，他们不知道在某些领域看起来总是混混的。考虑到对数据的极大兴趣以及在该领域中广泛的知识提取和开发空间，结合以前接触过的Python，开发了一个自学程序，并为记录和共享知识的博客编写了注释。至于基本的Python语法，这些内容没有添加到注释中，我将在代码示例中插入一些Python语法，因为它仍然是“脚本语言”，学习语法并不困难。

我将尝试尽快到达我的工作地点，以计算出自己的紧急呼吁，首先从与Python程序一书中的示例相关的部分开始：从入门到实践，以了解下一步将基于Use一书进行。用于数据分析的Python。”

数据可视化是数据分析的重要组成部分，它可以帮助我们更直观，更有效地访问复杂数据中的信息。

Matplotlib是制图工具之一。我的目标是为Python构建Matlab GUI，当我初次接触时，我觉得该产品与Matlab图非常相似。尽管直接生成的图表并不算高，但是matplotlib确实是您需要牢记的基础。

对python数据进行可视化分析的前景很好，使用python可以使可视化图的效果不及使用专业的可视化工具（tableau，power bi）（前提是您要学习技能）相差无几。但是对于工作场景，在大公司中，如果您是分析商业数据的雇员，那么通常使用特殊的可视化软件工具来分析数据，例如powebi，其功能也非常强大，不会丢失python，制作可视化图也非常美丽，最重要的是，高效地工作。可以看到python数据分析主要是为了在业务数据分析的工作场所中进行一些数据提取，并辅以可视化，通常不会使用太多数据。

当 Python 运行时，py 文件中的源代码将在 Python 字节代码中收集，然后在 Python 虚拟机中收集。

这种机制背后的基本思想是，NET一切都好。然而，与虚拟机、Python 虚拟机和 Java 或 NET 虚拟机不同，Python 虚拟机是一种更高级的虚拟机。在这里，高级不是，在通常意义上，高级，并不意味着Python虚拟机的功能比Java或NET功能更强大，而是说Java或Java。NET 比 Python 虚拟机距离真实计算机。或者你可以说Python虚拟机是一个更抽象的虚拟机级别。

从 Python C 收集的字节文件通常是 pyc 格式。此外，Python 可以在交互式模式下工作，例如 UNIX/Linux、Mac 和 Windows，这些模式可以直接在 Python 模式下工作。可以采用操作指令来确保交互。

以上便是我的一些见解和回答，可能不能如您所愿，但我真心希望能够对您有所帮助！不清楚的地方您还可以关注我的头条号“每日精彩科技”我将竭尽所知帮助您！

码字不易，感觉写的还行的话，还请点个赞哦！

kabada001

当然非常不错，作为一门应用广泛的编程语言，python第三方库扩展丰富，针对数据可视化，提供了许多高效、简便的包可以直接使用，下面我简单介绍3个，分别是matplotlib、seaborn和pyecharts，感兴趣的朋友可以尝试一下：

老牌工具matplotlib

这是python一个非常著名的可视化工具，相信许多做过可视化的朋友都对matplotlib非常熟悉，专业强大、功能齐全、扩展丰富，几乎你能想到的各种图表，matplotlib都可以轻松办到，小到常见的柱状图、饼状图、折线图，大到复杂的动图、三维图、自定义图，matplotlib都有深入涉及，种类繁多，代码齐全，如果你想做数据可视化，绘制专业的图表以供显示，可以使用一下matplotlib，效果非常不错：

精简封装seaborn

这也是一个非常不错的python可视化包，基于matplotlib开发，对matplotlib的复杂参数和调用做了精简封装，因此使用起来更方便，也更容易入手，常见的散点图、曲线图、柱状图、饼状图、热力图、箱型图、小提琴图，这个库都有深入涉及，demo丰富，代码齐全，官方教程详细，如果你想快速绘制专业强大的图表，简化复杂的参数配置，可以使用一下seaborn，代码更少，也更容易学习：

简单易用pyecharts

使用过echarts的朋友应该对pyecharts非常熟悉了，python对echarts的一个简单封装和调用，借助于echarts强大的数据可视化功能，pyecharts也可以轻松绘制各种图表，常见的柱状图、饼状图、散点图、曲线图，复杂的地图、树图、k线图、仪表盘、地理图、三维图，pyecharts都可以轻松办到，专业强大、制图漂亮、简单易用，如果你想绘制简洁大方的图表，基于web页面进行显示，可以使用一下pyecharts，效果非常不错：

目前就分享这3个不错的python可视化库吧，其实还有许多其他包也可以直接使用，像ggplot、bokeh等也都非常不错，只要你有一定python基础，熟悉一下相关代码和示例，很快就能掌握的，网上也有相关教程和资料，介绍的非常详细，感兴趣的话，可以搜一下，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧，也欢迎大家评论、留言进行补充。