-🔧对技术小白而言,使用python等实现数据可视化的学习成本较高,因此,今天,我主要带大家用上手快、操作简单的BI工具来做可视化报告。🔧使用工具:FineBI-📍用FineBI做可视化报告流程主要分为5步:🔸连接/导入数据🔸处理/清洗(过滤、筛选、新增公式列)🔸探索式分析🔸数据可视化🔸输出报告详细步骤可见图片
-🌟聚类的方法🔸常用方法的:K-Mcans聚类法。📍举个实操案例:🔸一次次重复“选择数据中心-计算距离-分组-再次选择数据中心”的流程,直到分组后所有的数据都不会再变化了,就得到了最终的聚合结果。-🌟实际中怎么用聚类🔸其实很多分析软件中都有聚类分析的功能,比如Python、Excel等等,还比如FineBI中的聚类功能...
对于大多数人来说,第二种方法可能更适用,那就是使用专业的报表可视化工具,比如FineBI。其实,报表≠BI,报表只是BI的一部分,相比之下,BI是一个很大的类目,BI做的好,报表不会差。这里不谈开源,实话实说,FineBI算是我接触过的最成熟的大数据产品了。 FineBI作为一款大数据分析平台,主打自助式分析,自带ETL(数据提取...
我之前做可视化,用的都是python,NumPy+Matplotlib库,数据行业的人应该都听说过,即使你不懂,那也没事,因为它费时费力,而且上手的难度真的很大,你让连英文都不认识的人去学代码?这肯定不合理。 所以,经过多方的调研和研究,把目光放在了知乎最高赞的工具FineBI上,刚刚接触的时候,还有疑问,到底能不能行? 但是经过...
上图这个炫酷的数据可视化图表,参考了finebi内置的demo,做出来也就不过半个小时! 如果对我说的这些报表或者BI工具有想法,回复“BI”或者“报表”就行。 三、总结 和传统BI与python相比,敏捷BI操作简单、数据处理量极大。用敏捷BI做数据可视化不仅操作简单、流程短,而且数据可视化效果也相当炫酷!
🔧对技术小白而言,使用python等实现数据可视化的学习成本较高,因此,今天,我主要带大家用上手快、操作简单的BI工具来做可视化报告。🔧使用工具:FineBI-📍用FineBI做可视化报告流程主要分为5步:🔸连接/导入数据🔸处理/清洗(过滤、筛选、新增公式列)🔸探索式分析🔸数据可视化🔸输出报告详细步骤可见图片🙋...
原表数据是excel形式的表格,但对于企业来说,需要分析的数据动辄上百万,excel无法带动,所以我们导入到FineBI中。点击主页的创建即可直接导入excel数据表。 二、数据清洗 因为一般数据集都会存在脏数据,比如数据出现负值、或者存在缺失值等,所以我们要对数据进行清洗。