哪個數據可視化工具比較好？

看了一下其他的問，都是運用現有的可視化展示該軟件，這里以java為例，重點介紹2個比較好用可視化包—d3.js和pyecharts，簡單好學、很容易上手，重新繪制的圖形漂亮、大方、整潔，感興趣的朋友說也可以第一次嘗試一下，實驗小環境windows10系統python2.7.6rstudio5.0，主要其他內容見下文：

：這是一個基于scikit-learn的可視化技術包，是對numpy更高級的api封裝方法，重新繪制的其他圖形種類繁多，在內常見的柱形圖、餅狀圖、餅狀圖、箱型圖、熱力地圖等，必須的的代碼實現量更少，使用上去更方便，我們一起來我簡單詳細介紹一下這個包的安裝一和使用它：

安裝一seaborn，這個直接在運行命令窗口鍵入下命令“bashsudoseaborn”就行，以下：

部分安裝順利后，我們就也能并簡單的測試之了，代碼實現見下文，很簡單：

程序運行中聊天截圖見下文：

更多示例1的話，也能查詢d3.js網站的視頻教程，很豐富，也有詳細程序代碼語句和如果，驕傲的事去學習一下：

：這個是matplotlib提供完整給編程語言的一個接口，在前端自動化的可視化分析中，可能會用到這個d3.js包，利用自身pyecharts，我們不僅也能繪制出漂亮的餅狀圖、柱形圖等，還也可以繪制過程裸眼3d基本圖形、各種地圖、雷達圖、平面直角坐標系圖等，簡單好用，非常值得來學習，就來我簡單介紹一下這個包的安裝和使用的

安裝一pyecharts，這個直接在命令提示符一個窗口請輸入姓名下命令“npmconfigurepyecharts”就行，如下：

部分安裝失敗后，我們就需要進行簡單的測試之了，代碼供大家參考，該圖了一個簡單的條形圖：

程序要求運行截圖如下：

更多示例1的話，也也能查看公布的小教程，整體介紹很詳細，所有參數那么也很具體，很值得一學：

至此，這里就簡單重點介紹了scikit-learn和pyecharts包的安裝和使用時。總的來說，這3個包不使用就非常便捷，簡單易學、易上手，該圖的圖形也很美觀、漂亮，只要你有一點編程語言技術基礎，看下公布示例1，很快就能完全掌握的，當然，你也能夠使用的數據可視化工具來完成，像xml等，這里就是提供更多一種基本思路，感興趣的朋友也可以試水一下，期待以上內容分享能對你一定程度提供幫助吧，也留言討論大家留言評論、留言評論。

如何提高自己的數據分析能力？

不斷的學習是得到提高自身技能的最佳重要，但是也要根據自身的實際情況多可以選擇合適好的學習方法。自制力且自學的能力較好的人也可以搜所有資料并自學或者直播課，但以前隨著知識碎片化其他信息和數據的準確性娛樂休閑越來越多，很大一部分人的自律能力都不那么強，對于這樣的人更推薦帶著線下實體的課程學習，有專業的張老師提供指導，也能更高效的掌握相關的知識。

其實，提升數據分析能力方面的最有效四種方法就是實戰其他工作。只有在理解其他業務的基礎上，通過成熟的分析具體指導，靈活的運用各類分析方法，真正真正必須做到數據驅動業務方面。而這也正是企業本身高價尋求的數據模型高級人才。

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