python數(shù)據(jù)分析師需要掌握什么技能？

首先是基礎(chǔ)篇

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1、首先是Excel，貌似這個很簡單，其實未必。Excel不僅能夠做簡單二維表、復(fù)雜嵌套表，能畫折線圖/Column chart/Bar chart/Area chart/餅圖/雷達(dá)圖/Combo char/散點圖/Win Loss圖等，而且能實現(xiàn)更高級的功能，包括透視表（類似于BI的多維分析模型Cube），以及Vlookup等復(fù)雜函數(shù)，處理100萬條以內(nèi)的數(shù)據(jù)沒有大問題。最后，很多更高級的工具都有Excel插件，例如一些AI Machine Learning的開發(fā)工具。

2. SQL（數(shù)據(jù)庫）

我們都知道數(shù)據(jù)分析師每天都會處理海量的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)來源于數(shù)據(jù)庫，那么怎么從數(shù)據(jù)庫取數(shù)據(jù)？如何建立兩表、三表之間的關(guān)系？怎么取到自己想要的特定的數(shù)據(jù)？等等這些數(shù)據(jù)選擇問題就是你首要考慮的問題，而這些問題都是通過SQL解決的，所以SQL是數(shù)據(jù)分析的最基礎(chǔ)的技能。

3. 統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ)

數(shù)據(jù)分析的前提要對數(shù)據(jù)有感知，數(shù)據(jù)如何收集？數(shù)據(jù)整體分布是怎樣的？如果有時間維度的話隨著時間的變化是怎樣的？數(shù)據(jù)的平均值是什么？數(shù)據(jù)的最大值最小值指什么？數(shù)據(jù)相關(guān)與回歸、時間序列分析和預(yù)測等等。

4、掌握可視化工具，比如BI，如Cognos/Tableau/FineBI等，具體看企業(yè)用什么工具，像我之前用的是FineBI。這些工具做可視化非常方便，特別是分析報告能含這些圖，一定會吸引高層領(lǐng)導(dǎo)的眼球，一目了然了解，洞察業(yè)務(wù)的本質(zhì)。另外，作為專業(yè)的分析師，用多維分析模型Cube能夠方便地自定義報表，效率大大提升。

進(jìn)階階段需要掌握的：

1、系統(tǒng)的學(xué)好統(tǒng)計學(xué)

純粹的機(jī)器學(xué)習(xí)講究算法預(yù)測能力和實現(xiàn)，但是統(tǒng)計一直就強(qiáng)調(diào)“可解釋性”。比如說，針對今天微博股票發(fā)行就上升20%，你把你的兩個預(yù)測股票上漲還是下跌的model套在新浪的例子上，然后給你的上司看。統(tǒng)計學(xué)就是這樣的作用。

數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)的統(tǒng)計方法（多元Logistic回歸分析、非線性回歸分析、判別分析等）

定量方法（時間軸分析、概率模型、優(yōu)化）

決策分析（多目的決策分析、決策樹、影響圖、敏感性分析）

樹立競爭優(yōu)勢的分析（通過項目和成功案例學(xué)習(xí)基本的分析理念）

數(shù)據(jù)庫入門（數(shù)據(jù)模型、數(shù)據(jù)庫設(shè)計）

預(yù)測分析（時間軸分析、主成分分析、非參數(shù)回歸、統(tǒng)計流程控制）

數(shù)據(jù)管理（ETL（Extract、Transform、Load）、數(shù)據(jù)治理、管理責(zé)任、元數(shù)據(jù)）

優(yōu)化與啟發(fā)（整數(shù)計劃法、非線性計劃法、局部探索法、超啟發(fā)（模擬退火、遺傳算法））

大數(shù)據(jù)分析（非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)概念的學(xué)習(xí)、MapReduce技術(shù)、大數(shù)據(jù)分析方法）

數(shù)據(jù)挖掘（聚類（k-means法、分割法）、關(guān)聯(lián)性規(guī)則、因子分析、存活時間分析）

其他，以下任選兩門（社交網(wǎng)絡(luò)、文本分析、Web分析、財務(wù)分析、服務(wù)業(yè)中的分析、能源、健康醫(yī)療、供應(yīng)鏈管理、綜合營銷溝通中的概率模型）

風(fēng)險分析與運營分析的計算機(jī)模擬

軟件層面的分析學(xué)（組織層面的分析課題、IT與業(yè)務(wù)用戶、變革管理、數(shù)據(jù)課題、結(jié)果的展現(xiàn)與傳達(dá)方法）

2、掌握AI Machine Learning算法，會用工具（比如Python/R）進(jìn)行建模。

傳統(tǒng)的BI分析能回答過去發(fā)生了什么？現(xiàn)在正在發(fā)生什么？但對于未來會發(fā)生什么？必須靠算法。雖然像Tableau、FineBI等自助式BI已經(jīng)內(nèi)置了一部分分析模型，但是分析師想要更全面更深度的探索，需要像Python/R的數(shù)據(jù)挖掘工具。另外大數(shù)據(jù)之間隱藏的關(guān)系，靠傳統(tǒng)工具人工分析是不可能做到的，這時候交由算法去實現(xiàn)，無疑會有更多的驚喜。

其中，面向統(tǒng)計分析的開源編程語言及其運行環(huán)境“R”備受矚目。R的強(qiáng)項不僅在于其包含了豐富的統(tǒng)計分析庫，而且具備將結(jié)果進(jìn)行可視化的高品質(zhì)圖表生成功能，并可以通過簡單的命令來運行。此外，它還具備稱為CRAN（The Comprehensive R Archive Network）的包擴(kuò)展機(jī)制，通過導(dǎo)入擴(kuò)展包就可以使用標(biāo)準(zhǔn)狀態(tài)下所不支持的函數(shù)和數(shù)據(jù)集。R語言雖然功能強(qiáng)大，但是學(xué)習(xí)曲線較為陡峭，個人建議從python入手，擁有豐富的statistical libraries，NumPy ，SciPy.org ，Python Data Analysis Library，matplotlib: python plotting。

以上我的回答希望對你有所幫助

python數(shù)據(jù)可視化--可視化概述

數(shù)據(jù)可視化是python最常見的應(yīng)用領(lǐng)域之一，數(shù)據(jù)可視化是借助圖形化的手段將一組數(shù)據(jù)以圖形的形式表達(dá)出來，并利用數(shù)據(jù)分析和開發(fā)工具發(fā)現(xiàn)其中未知信息的數(shù)據(jù)處理過程。

在學(xué)術(shù)界有一句話廣為流傳，A picture worths thousand words，就是一圖值千言。在課堂上，我經(jīng)常舉的例子就是大家在刷朋友圈的時候如果看到有人轉(zhuǎn)發(fā)一篇題目很吸引人的文章時，我們都會點擊進(jìn)去，可能前幾段話會很認(rèn)真地看，文章很長的時候后面就會一目十行，失去閱讀的興趣。

所以將數(shù)據(jù)、表格和文字等內(nèi)容用圖表的形式表達(dá)出來，既能提高讀者閱讀的興趣，還能直觀表達(dá)想要表達(dá)的內(nèi)容。

python可視化庫有很多，下面列舉幾個最常用的介紹一下。

matplotlib

它是python眾多數(shù)據(jù)可視化庫的鼻祖，也是最基礎(chǔ)的底層數(shù)據(jù)可視化第三方庫，語言風(fēng)格簡單、易懂，特別適合初學(xué)者入門學(xué)習(xí)。

seaborn

Seaborn是在matplotlib的基礎(chǔ)上進(jìn)行了更高級的API封裝，從而使得作圖更加容易，在大多數(shù)情況下使用seaborn能做出很具有吸引力的圖，而使用matplotlib就能制作具有更多特色的圖。應(yīng)該把Seaborn視為matplotlib的補(bǔ)充，而不是替代物。

pyecharts

pyecharts是一款將python與echarts結(jié)合的強(qiáng)大的數(shù)據(jù)可視化工具，生成的圖表精巧，交互性良好，可輕松集成至 Flask，Sanic，Django 等主流 Web 框架，得到眾多開發(fā)者的認(rèn)可。

bokeh

bokeh是一個面向web瀏覽器的交互式可視化庫，它提供了多功能圖形的優(yōu)雅、簡潔的構(gòu)造，并在大型數(shù)據(jù)集或流式數(shù)據(jù)集上提供高性能的交互性。

python這些可視化庫可以便捷、高效地生成豐富多彩的圖表，下面列舉一些常見的圖表。

柱形圖

條形圖

坡度圖

南丁格爾玫瑰圖

雷達(dá)圖

詞云圖

散點圖

等高線圖

瀑布圖

相關(guān)系數(shù)圖

散點曲線圖

直方圖

箱形圖

核密度估計圖

折線圖

面積圖

日歷圖

餅圖

圓環(huán)圖

馬賽克圖

華夫餅圖

還有地理空間型等其它圖表，就不一一列舉了，下節(jié)開始我們先學(xué)習(xí)matplotlib這個最常用的可視化庫。

Igor繪制雷達(dá)圖

目標(biāo)：繪制氣溶膠激光雷達(dá)圖。

素材：氣溶膠消光系數(shù)。數(shù)據(jù)矩陣：13183*667,其中13183為時間，分辨率約為5分鐘，667為高度，分辨率為7.5m，范圍為0-5km。

準(zhǔn)備：先用python將原始數(shù)據(jù)進(jìn)行整理，將時間項處理為igor可識別的格式，導(dǎo)出為csv格式。

正式繪圖：

①：將csv文件導(dǎo)入igor，導(dǎo)入時設(shè)置為matrix

雷達(dá)圖繪制比較復(fù)雜，不屬于簡易圖表對嗎

是的，不屬于。

雷達(dá)圖是以從同一點開始的軸上表示的三個或更多個定量變量的二維圖表的形式顯示多變量數(shù)據(jù)的圖形方法。軸的相對位置和角度通常是無信息的。雷達(dá)圖也稱為網(wǎng)絡(luò)圖，蜘蛛圖，星圖，蜘蛛網(wǎng)圖，不規(guī)則多邊形，極坐標(biāo)圖或Kiviat圖。它相當(dāng)于平行坐標(biāo)圖，軸徑向排列。

有三種方法來繪制雷達(dá)圖分別是Excel、PowerBI和Python，其中比較有意思的是在PowerBI里運行Python代碼，繪制雷達(dá)圖。

python pyecharts怎么顯示

echarts是什么？下面是來自官方的介紹：

ECharts，縮寫來自Enterprise Charts，商業(yè)級數(shù)據(jù)圖表，一個純Javascript的圖表庫，可以流暢的運行在PC和移動設(shè)備上，兼容當(dāng)前絕大部分瀏覽器（IE6/7/8/9/10/11，chrome，firefox，Safari等），底層依賴輕量級的Canvas類庫ZRender，提供直觀，生動，可交互，可高度個性化定制的數(shù)據(jù)可視化圖表。創(chuàng)新的拖拽重計算、數(shù)據(jù)視圖、值域漫游等特性大大增強(qiáng)了用戶體驗，賦予了用戶對數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘、整合的能力。

支持折線圖（區(qū)域圖）、柱狀圖（條狀圖）、散點圖（氣泡圖）、K線圖、餅圖（環(huán)形圖）、雷達(dá)圖（填充雷達(dá)圖）、和弦圖、力導(dǎo)向布局圖、地圖、儀表盤、漏斗圖、事件河流圖等12類圖表，同時提供標(biāo)題，詳情氣泡、圖例、值域、數(shù)據(jù)區(qū)域、時間軸、工具箱等7個可交互組件，支持多圖表、組件的聯(lián)動和混搭展現(xiàn)。

作為百度開源的工具，個人覺得這個是難得的良心之作，哈哈哈。

用法

使用echarts還是需要一定的前端知識，這里介紹一個python包–pyecharts，利用幾行代碼輕松生成echarts風(fēng)格的圖表。

安裝

pip install pyecharts12

實例

from pyecharts import Bar

attr = ["{}month".format(i) for i in range(1, 13)]

attr = ["Jan", "Feb", "Mar", "Apr", "May", "Jun", "Jul", "Aug", "Sep", "Oct", "Nov", "Dec"]

v1 = [2.0, 4.9, 7.0, 23.2, 25.6, 76.7, 135.6, 162.2, 32.6, 20.0, 6.4, 3.3]

v2 = [2.6, 5.9, 9.0, 26.4, 28.7, 70.7, 175.6, 182.2, 48.7, 18.8, 6.0, 2.3]

bar = Bar("Bar chart", "precipitation and evaporation one year")

bar.add("precipitation", attr, v1, mark_line=["average"], mark_point=["max", "min"])

bar.add("evaporation", attr, v2, mark_line=["average"], mark_point=["max", "min"])

bar.render()

雷達(dá)圖怎么設(shè)置不同類型數(shù)據(jù)

設(shè)置方法：首先，單擊鼠標(biāo)右鍵——新建——ppt文檔；打開你所要操作的ppt文檔文件；找到菜單欄中的“插入”菜單；選擇子菜單欄中的“圖表”圖標(biāo)；擇所給“雷達(dá)圖”類型中的帶數(shù)據(jù)標(biāo)記的雷達(dá)圖；圖形添加成功；點擊所添加的圖表在工具欄下選擇自己需要的格式進(jìn)行更改即可。希望能對您有所幫助

網(wǎng)站標(biāo)題：python中雷達(dá)圖函數(shù) 多級雷達(dá)圖繪制python
網(wǎng)站URL：http://www.chinadenli.net/article22/dooidjc.html

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