Tableau与Power BI、Python开发
随着数据分析和可视化工具的广泛应用,Tableau和Power BI已成为行业标准的分析工具,而Python则作为数据科学的主流编程语言,广泛用于数据处理、分析和机器学习。本教程旨在介绍Tableau、Power BI与Python的基本使用方法及其在数据分析中的应用。
Tableau是一款强大的数据可视化工具,能够帮助用户快速创建各种交互式图表和仪表板。其直观的拖放界面使得用户无需编写代码即可进行复杂的数据分析和可视化。
1.2.1 数据连接
1.2.2 数据准备
1.2.3 创建可视化
** 1.2.4 仪表板与故事**
1.3.1 计算字段
1.3.2 参数
1.3.3 地图可视化
慕课商业数据分析师中Power BI是微软推出的一款商业智能工具,能够将数据转化为有意义的洞察。其强大的数据连接能力和丰富的可视化选项,使其成为商业数据分析的理想选择。
2.2.1 数据连接
2.2.2 数据准备
2.2.3 创建可视化
2.2.4 仪表板
2.3.1 DAX(数据分析表达式)
2.3.2 R与Python脚本
2.3.3 Power Query
慕课商业数据分析师中Python是一种高层次编程语言,以其简洁和易读性著称。Python在数据科学领域的广泛应用,使其成为数据分析、机器学习和可视化的理想工具。
3.2.1 数据处理
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
3.2.2 数据清洗
df.isnull().sum()
df.fillna(value, inplace=True)
df.dropna(inplace=True)
3.2.3 数据分析
df.describe()
df.groupby('column').mean()
3.2.4 数据可视化
import matplotlib.pyplot as plt
,import seaborn as sns
plt.plot(df['column'])
3.3.1 机器学习
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
model = SomeModel().fit(X_train, y_train)
3.3.2 深度学习
import tensorflow as tf
,from tensorflow import keras
model = keras.Sequential([...])
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy')
model.fit(X_train, y_train, epochs=10)
3.3.3 数据可视化
import plotly.express as px
fig = px.scatter(df, x='column1', y='column2')
原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。
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