python钻石数据分析_数据分析这个捷径不得不说

对于大部分的需要数据分析的人来说，要在众多数据分析中找到你的思路，你的成果，你的总结，我觉得对于大多数的人来说并不是一个觉得有趣的工作。

数据分析枯燥吗？

老实说是大部分枯燥的，按照二八法则，80%是处理数据与了解业务，20%是做有趣的数据分析。即使高大上人工智能科学家，也是80%清洗数据，20%在做算法优化。

数据可视化怎么做？

数据可视化是每个需要数据分析者的重要组成部分。在项目的早期阶段，您通常会进行探索性数据分析(EDA)以获得对数据的一些见解。创建可视化确实有助于使事情更清晰、更容易理解，尤其是对于更大、更高维度的数据集。最后能够以清晰、简洁和引人注目的方式呈现您的最终结果非常重要。

Matplotlib是一个流行的Python库，可用于轻松创建数据可视化。但是，每次执行新项目时，设置数据、参数、数字和绘图都会变得相当混乱和乏味。在这篇博文中，我们将看看6个数据可视化，并使用Python的Matplotlib为它们编写一些快速简便的函数。与此同时，这是一个很好的图表，可以为工作选择正确的可视化！

那么对我们小白来说，这条路反而让你的数据分析的时间越花越久，比如，不会编程的你，还需要去学Python。

有没有一种很快就能做出可视化图表的东西呢？

当然有了，商业智能工具就上线了，我用的是一款叫豌豆BI的自助式数据分析的软件，

39秒制作一张数据看板

豌豆BI支持多种数据源的对接、数据预处理、自动建模、灵活的看板分析，提供组件化的统计图、丰富的数据统计函数，用户只需要简单拖拽，分分钟之间像玩游戏一样可以完成一张可视化数据看板。

那么，豌豆BI是如何做到如此敏捷的呢？

智能建模，自动识别指标维度

我们知道数据模型和数据处理是数据分析的基础，但是数据仓库、数据模型、维度、指标、关联关系等模型的设计和处理，存在一定的技术门槛。

为了让业务人员可以自助完成数据分析，豌豆BI自动识别指标维度和关联关系，形成数据模型。这个过程对于用户来说完全透明的、感知不到的；对于拥有一定技术的人员也可以在系统中自行建立和修改模型。

拖拽式操作，省时又省力

随心而动的看板分析，完全拖拉拽的操作方式，一秒生成可视化图表。

假设您现在是一位业务分析人员，想要了解企业每个月的营收情况，则可按以下操作：将月份这个维度的拖拽到分析区。

将营业收入、净利润这2个维度依次拖拽到分析区。

智能图表推荐

豌豆BI内含智能图形引擎，图形引擎采用智能推荐算法，根据用户选取的指标和维度进行分析，推荐出最适合数据展示的图形。

比如当用户使用“地区”这样指标时会自动使用地图进行数据展现。

拖入“性别”维度后，拖入指标，出现男女图↓

有时不想用推荐的的怎么办？点击智能面板就可以了，超多统计图表任君选择。

智能联动钻取

豌豆BI支持联动钻取，即同一张看板可以换个角度查看数据，也可下钻查看明细数据。豌豆BI所有图表无需任何设置即可联动，也可自定义选择部分图表参与联动和下钻。

当图上的数据因为用户点击变化时，会自动分析出与图形相关的信息，然后再触发其他图形重新计算并展示，让用户随心所欲的探索数据。

当然，亿信华辰豌豆BI除了敏捷外更具备稳、狠的特点。敏捷、稳定的同时，狠抓用户内心，明白用户最想要什么：

1秒数字画像，帮助用户初步了解数据规律↓

1秒查看字段统计信息，了解指标数值分布↓

1秒修改看板配色↓

无需任何技术能力，纯粹面向业务的数据分析，就是这么简单！