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工资还没到一万，大家心里都觉得很不服气，还有同事特地去人事那里要了简历，想看看这个刚毕业的大学生到底牛批在哪里, 涉及隐私就只截取了一部分他的简历，和大家一同欣赏： 这样的简历一下就吸引住了大家的眼光，用可视化图表的方式来展示自己的数据分析技能以及应用
当我尝试着结合业务数据进行分析时，我发现我最拿手的Excel开始变得不够用。
用excel也可以做数据可视化，同样也可以做出动态图表和仪表盘。 但是excel有一个让业务员们头疼爆炸的问题，那就是数据量问题。
譬如还在争执python和R哪个好，决策树和贝叶斯哪个准，写代码的就要鄙视用excel拉透视图的，会算法的就一定要鄙视做报表的等等。
铺天盖地的都是让你学python… python的优缺点 python其实能做很多事情，比如开发，自动化，数据分析，可视化方面，它有很完备的生态环境。
年初，我秉持着学习的态度进了一个业务大佬交流群，本以为应该是讨论数据模型、业务分析指标之类的，结果好家伙，vba、sql、Python、BI，一应俱全。前几天还看到了想徒手做热力图的！
在数据分析行业也存在着这样的数据分析的三种工具鄙视链:学Python看不起学BI的，学BI的看不起学EXCEL的。但事实真的如此吗？ 但凡存在的事务，必然有着其存在的理由。
Python有多火热，不需要我罗列具体的数据，仅大家回想下见过多少广告就知道。 Python最初是由数据分析带起来的，号称自动化办公，表格处理，数据分析，图表制作吸引了一大波人。
图表制作，其实要说难也不算太难，但是选择图表却是一个令人头疼的难题。 柱状图、散点图、饼图、气泡图等，什么时候用，怎么用，一直让人头疼，用不好图表，那想要做出好看且易懂的可视化，那就很难了。
所以我想到了当下最火的BI分析工具，有了数据，直接拖拽就能得到可视化分析，完全就是零代码，python+BI在手，打遍无敌手。
通过在地图上，可视化具有区域特征的数据，或数据分析的结果，用户可以更轻松地了解数据的规律和趋势。 用外行的话来说，地图可视化可以更清楚、直接地显示地理数据。
一、语言类 1、Python 快速入门学习数据可视化 Python的步骤如下： 学习 Python 基础知识：了解 Python 基本语法，如变量、数据类型、控制结构、函数等。
怎样对数据做python分析
用python脚本读取excel文件里面的内容，把内容写入sqlserver数据库表中
数据分析预览模式下，使用悬浮图表，图表显示不完整
使用数据分析预览页面不能显示图表吗？
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