本文主要讲解“从数据库到可视化性能分析python”，感兴趣的朋友不妨看一下。本文介绍的方法简单、快速、实用。让边肖带你学习“从数据库到可视化性能分析python”！
一、为什么要做大数据分析
大数据分析的主要目的是帮助公司做出决策，提高工作效率。
对于企业来说，紧跟时代和潮流无疑是非常重要的。曾经广受欢迎的手机制造商诺基亚被时代抛弃，因为它拒绝使用安卓系统，继续使用自己的塞班系统。后来我重新应用了安卓，即使那样也无法回到公司的巅峰。
这样的案例真的太多了，企业应该吸取教训。
二、大数据分析的流程：
明确分析目的和框架。
数据收集和数据处理
数据分析
数据显示
报告写作
三、工具选择
大数据分析工具有很多种，
第1:部分数据采集工具
Part 2:开源数据工具
第3:部分数据可视化
第4:部分开源数据库
大数据分析师经常会用到数据分析和数据可视化的功能，所以我就从这两个方面来讲一下。
1、excel
Excel可以说是一个非常基础的大数据分析工具。很多人用excel学习大数据分析的基础知识。虽然excel是一个基础的大数据分析工具，但实际上excel有非常全面的大数据分析功能，非常适合刚来大数据分析的新人。
优点：
新人友好，容易上手。
易于使用，无需掌握另一种操作语言。
操作简单，学习成本低。
缺点：
共享：excel以电子表格的形式分析大数据，数据共享不易。经常需要共享数据的人一定是被摧毁了。
数据源：当需要多个数据源时，集成数据源非常麻烦。
可视化：excel可以完成基本的可视化操作。但是excel是静态的，数据变化时操作起来比较麻烦。
2、tableau
Tableau是国外最好的大数据分析工具之一，是一款专业的大数据分析工具。
优点：
专业，适合高需求人群操作。
数据清理/调整、数据检查/过滤、数据连接/合并都有相对系统的数据处理策略。
属性非常灵活。
缺点：
学习：操作难度大，学习成本高。
本地适应性：国外和国内厂商解决国内企业数据问题的能力较差。
数据来源：可以连接国际主流数据库，但不支持连接国内部分数据库。
3、finebi
Finebi是主流的bi大数据分析工具，占据国内商业智能市场的16.3%，具备良好的大数据分析和数据可视化能力。
优点：
新人友好，可以进行自助大数据分析。
支持多数据源连接，适应国内数据市场。
操作简单，可以通过拖拽的方式编辑数据分析报告。
适应国内环境，有一种
套针对国内企业问题的解决方案
缺点
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性能不是很稳定，现在的BI最大的问题就是在实际环境中测试，达不到该有的效果，阿里的也是一样，BI还有很长的一段路要走
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相比于tableau，就显得比较低调，还得不到该有的认可
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4、python
python是一种跨平台的高级编程语言，可以应用在多个领域，尤其是大数据分析领域。而且python拥有umpy、matplotlib、scikit-learn、pandas、ipython多种工具，在大数据分析中很有优势。
优点：
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编程能力强。除了数据分析还可以爬虫、写游戏等
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简单易学，和java相比，python的学习还是非常简单的
缺点：
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不能拖拽数据进行分析，对于没有编程基础的人来说较难理解
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在处理大数据时，效率不高
5、finereport
finereport在做报表的同时还具有非常好的可视化功能，可以制作公司可视化大屏。
数据可视化可以将做好的大数据更好的展现出来，finereport内置多种可视化模版，还可以做动态报表!
优点：
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纯Java编写的、集数据展示(报表)和数据录入(表单)功能于一身
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可以直连数据库，支持多种数据库
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支持报表管理、报表权限分配等多种功能
缺点：
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数据量大时不易对数据进行搜索。不过在新更新的finereport八月版中已经增加了目录管理搜索功能
到此，相信大家对“从数据库到可视化性能分析python”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！
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