数据可视化 | Excel、Python、DataEase 对比
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发布时间：2024-10-05 17:47
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时间：2024-10-29 08:39
数据可视化离不开数据。数据通常来源于两个主要渠道：数据库数据源与Excel数据源。Excel作为一款广泛使用的电子表格软件，凭借其直观的界面和强大的计算功能，成为初学者的首选。然而，Excel的承载数据量有限，一般不超过100万行。相比之下，数据库数据源则提供更大的存储空间与多用户访问的便利性，如同网盘，让数据共享更为灵活。
在数据可视化实践中，我们需要绘制柱状图来直观展示数据。这一过程在Excel、Python与DataEase三种工具中各有特点。
使用Excel绘制柱状图时，首先需要在工作表中准备数据，确保数据包含类别和数值。通过选择数据范围，点击"插入"选项卡中的"柱形图"图标，自动生成柱状图。Excel的优势在于它简单易用，但数据量处理能力有限。
Python的绘图能力则借助于Matplotlib库实现。在Python环境中，导入Matplotlib和Numpy库后，可以创建、导入或连接数据。Matplotlib提供丰富的绘图选项，使得在Python中绘制柱状图变得更为灵活。Python的绘图过程涉及数据创建、导入、连接和API调用，优势在于强大的数据处理能力和高度定制性，但学习成本相对较高。
DataEase是一款开源免费的可视化工具，专为国人设计，易于学习使用。使用DataEase绘制柱状图的过程涉及配置数据源、创建数据集以及在仪表板中添加视图。DataEase支持多种格式的数据集，提供可视化设计功能，使得用户能够根据需求调整视图的数据、样式和高级设计。DataEase的交互性和动态性使其在探索性数据分析和可视化方面表现出色。
综上所述，Excel适用于快速简单的图表制作，Python则在大规模数据处理和高度定制需求下表现优异，而DataEase则在交互性和动态性方面有显著优势，适合需要进行探索性数据分析和可视化的场景。选择合适的工具取决于具体需求和技能水平，合理利用各自优势，能够提高数据可视化的效果与效率。
