数据可视化

您会大量使用图表，仪表和地图（统称为数据可视化组件）来显示数字。新的数据可视化方法可以快速发展以满足各种需求，但其本质是相同的-有助于轻松理解复杂数据。它们有助于识别和区分特定的关注领域，汇总数据并集中于相关参数进行整体分析。

最近有很多人问我有没有一些好用的数据可视化工具，领导催着要可视化结果，可是很多工具都不怎么好用。

《让图表开口说话》系列文章将会通过连载的形式为大家揭晓如何构建数据分析思路，如何结合实际场景剖析各种可视化图表的优缺点，真正实现“让数据更高效、让图表更直观”。

数据可视化常用的数据分析图表总结。

不知道多少人信过这样一句话：“只有在这里谈梦想，别人才不会说你傻X”。有人来了，有人走了，有人留下了。他们高喊着“永远年轻，永远热血沸腾”。

这是一款与 Python 深度集成、基于 Web 开发、无需在各个工具之间切换、适用大部分职业工作场景的开源电子表格应用程序。对它的评价只有 Wow awesome，amazing！

本文重点介绍分析中常用的六个重要分布，并解释它们的应用。

旧的信息管理系统不能轻易地读取数据信息，也不能轻易进行可视化面板展示。在这种情况下，BI厂商应运产生，并提出了商业智能概念。BI的最初目的是什么？企业已经拥有了一定数量的信息系统，这些系统积累沉淀了大量数据，而这些数据不易轻松使用。

关于数据可视化的认知，您有什么见解？

如何从零开始做出数据可视化的动效图?

一则重磅收购案已完成：Salesforce斥资157亿美元收购Tableau！至此，全球领先的CRM厂商和全球最大的分析平台强强联手，双方纷纷发文表示：终于在一起了！

通过教育和学习可以培养一些数据分析的技巧和能力，与此同时你还需要通过实践和不断的经验总结持续修炼你的数据分析素养。

用图表好好说话，不要再去折磨你的受众了！

关于企业的大数据体系构建，可以分为4个层级，每个层级之间可以是递进的关系，虽然业务主导不同，但构建思路相通。

pyecharts.engine 定义了若干个继承自 jinja2.Environment 的模板引擎类，每个类都有其适合的使用场景。