視覺化bi軟體經過幾十年的不斷發展，已成為大型企業進行商業決策不可缺少的工具。在bi軟體問世之前，由於做資料分析視覺化的時間較長、人力成本較高，企業一直處於忽視的狀態。視覺化bi軟體的出現極大地提高了企業處理分析資料的效率。
以前很多企業（其實現在也有不少）做資料分析視覺化時，需要從企業內的各個業務系統（如erp、crm、mes等等）中匯出資料到excel**裡，然後分別對各個業務資料做資料分析視覺化操作。對於一些資料量小的企業，這樣做也能達到預期的效果，但是對於大資料量的企業，先不說最終會生成多少張紛繁複雜的**，就連最開始開啟乙個數百兆的excel檔案就足以令人崩潰，更不要說不通業務資料之間的聯動了。
使用像python這樣的語言進行資料分析視覺化，對於非it專業的人來說，學習成本相當高。另外，這些高階方法可以解決大量資料的問題，但還存在許多不足：視覺化結果是乙個靜態頁面，沒有動態資料互動；介面沒有過濾器，無法篩選過濾；無法立即進行深入分析；最重要的是，在開發除錯時效率很低。
運用視覺化bi軟體，這些問題都能得到很好的解決。就拿億信abi來說，它易於上手，且學習成本低。能讓不懂sql/**技術的小白快速上手，通過自助分析功能，簡單的拖拽操作就可以完成視覺化分析。與之前一行行除錯python程式的**相比，效果差不多，但是效率提高了十倍以上！
另外，億信abi還可靈活自由地製作炫酷的圖表和大屏視覺化，內建了視覺化元件和3d元件，只需設定取數，即可靈活自由製作酷炫的圖表和大屏展現。
通過視覺化資料分析提公升測試質量
某位高人曾說過 日復一日地重複著既有的測試，然後被類似的bug折磨得無可奈何，不如稍作停頓，分析總結找到bug的源頭，以除之。本篇文章我們就來聊聊如何通過視覺化的資料進行分析，進而提公升測試質量。為了讓產品的質量可度量 視覺化，我們可以建立一些指標資料，以幫助我們發現產品質量的各種問題，比如 被測功...
Python 資料分析視覺化
1 畫圖需要使用 matplotlib這個包 如下 importmatplotlib.pyplotasplt year 1950,1970,1990,2010 pop 2.519,3.692,5.263,6.972 values 0,0.6,1.4,1.6,2.2,2.5,2.6,3.2,3.5,3...
資料分析與視覺化
1.pip包管理 1 內建庫 包 庫 別人寫好的 直接引用，加快開發效率。內建包 python直譯器內建常用功能庫。直譯器安裝目錄 lib資料夾下，os time urllib等 資料夾裡有 init py 就成了乙個包。2 關於http模擬和html源 解析 python時代 urllib url...