PowerBI 와 Python 의 데이터 분석 비교

머리말
만약 에 데이터 분석 에 대해 어느 정도 알 고 있다 면 친 민 들 이 사용 하기 좋 은 데이터 분석 도 구 를 들 어 본 적 이 있 을 것 이다.예 를 들 어 Excel,Tableau,PowerBI 등 은 모두 데이터 분석의 유능 한 조수 이다.이런 근 거 를 자주 사용 하 는 파트너 도 고민 할 때 가 있 을 것 이다.부족 한 점도 분명 하 다.조작 이 번 거 롭 고 재 활용 성 이 떨 어 지 며 기능 이 상대 적 으로 단일 하 다.
데이터 분석 을 자주 사용 하 는 많은 동료 들 이 편리 하고 사용 하기 쉬 운 도구 가 있 는 지 물 어 봅 니 다!분명히 있 을 거 야.파 이 썬 의 등장 과 보급 은 이런 곤경 을 쉽게 바 꿀 수 있어!
어떻게 해결 할 까요?Python
Python 은 많은 장점 을 가지 고 있 습 니 다.만약 당신 이 업무 에 잘 활용 할 수 있다 면 업무 효율 이 크게 향상 되 고 임금 인상 도 매우 정상 적 인 일 이라는 것 을 알 게 될 것 입 니 다.
Python 장점 1:
"프로 세 스 제어 가능,작업 효율"
예 를 들 어 엑셀 이 분석 하 는 과정:포 지 셔 닝 빈 값-빈 값 삭제-데이터 형식 수정-이상 값 제거-공식 계산-데이터 투시 표-데이터 정리-도표 삽입-조정 결과...
번 거 로 운 모든 단 계 는 마우스 클릭 에서 나온다.중간 에 한 걸음 이 틀 리 면 많은 절 차 를 재 조정 하고 많은 시간 을 낭비 해 야 한다.

Excel 로 간단 한 설명 통계 분석 을 하고 데 이 터 를 바 꿀 때마다 다시 조작 해 야 한다.
그러나 Python 을 사용 하여 모든 과정 을 작성 하 는 것 이 매우 편리 하고 언어 를 통일 시 켜 기록 방법의 통일 을 가 져 옵 니 다.분석 과정 이 수정 되 거나 재 활용 되 어야 할 때 설 정 된 매개 변 수 를 조정 하면 된다.

Python 코드 를 사용 하면 데 이 터 를 신속하게 호출 하고 수 요 를 계산 하 며 모든 과정 을 기록 하여 수정 하기 편리 합 니 다.
여러 가지 보기 좋 은 도 표를 만 들 려 면 Python 시각 화 도 구 를 사용 하면 됩 니 다.몇 줄 의 코드 는 시간 을 절약 하고 상호작용 도 할 수 있 습 니 다.조정 이 필요 하 다 면 코드 만 수정 하면 다시 그림 을 만 드 는 데 신경 쓰 지 않 아 도 된다.

파 이 썬 의 장점 2:
"공구 창고 가 풍부 합 니 다."
파 이 썬 의 엄 청 난 인 기 는 대량의 대신 을 가 져 왔 다.파 이 썬 공구 고 는 없 는 것 이 없 으 며 파 이 썬 의 용도 에 도 우수한 기반 을 다 져 주 었 다.
데이터 분석 에 따 르 면 Python 시각 화 필수 기본 라 이브 러 리 matplotlib 를 예 로 들 면 공식 갤러리 만 26 개의 대형 527 개의 스타일 이 있 고 수량 이 든 품질 이 든 시장 에서 대부분 같은 기능 소프트웨어 를 밟 을 수 있다.

Excel,Tableau,PowerBI 가 있 으 면 데이터 분석 을 할 수 있 는데 왜 Python 을 사용 합 니까?
matplotlib 홈 페이지:https://matplotlib.org/tutorials/index.html
파 이 썬 의 장점 3:
"흰 둥 이 는 친절 해서 손 에 넣 기 쉽다."
파 이 썬 을 들 으 면 프로 그래 밍 언어 라 고 생각 하 는 사람들 이 많 습 니 다.저 는 컴퓨터 관련 학과 출신 이 아 닙 니 다.파 이 썬 프로 그래 밍 을 배 우 는 것 이 빗 나 간 것 이 아 닙 니까?나 는 컴퓨터 프로 그래 밍 을 배 우 는 데 많은 시간 을 들 였 는데,본말 을 버 리 는 것 이 아 닙 니까?
이 점 에 대하 여 모두들 크게 걱정 할 필요 가 없다.현재 각 분야 에서 데이터 분석 능력 이 필요 하고 각 분야 에서 Python 이 필요 하 며 Python 의 문법 은 영어 에 매우 가 깝 고 소 백 학습자 에 게 매우 우호 적 이 며 Python 코드 를 읽 는 것 은 마치 글 을 읽 는 것 과 같다.다음은 Python 을 사용 하여 단어 구름 그림 을 만 드 는 코드 를 보 겠 습 니 다.매우 편리 하고 이해 하기 쉽 습 니 다.

from pyecharts import WordCloud
name = data_10['   '].tolist()
value = data_10['    '].tolist()
wordcloud = WordCloud(width=1300, height=620)
wordcloud.add("", name, value, word_size_range=[20, 100])
wordcloud.render('./    HTML/        .html')
wordcloud

키워드 와 출현 빈 도 를 설정 하고 문자 와 그림 의 크기 등 인 자 를 설정 하면 단어 구름 그림 을 얻 을 수 있 습 니 다.

코드 는 데이터 분석 작업 에서 더욱 효율 적 이 고 풍부 하 며 자 유 롭 게 할 수 있 음 을 알 수 있다.사실 코드 는 분석 뿐만 아니 라 논리 적 사 고 를 도 울 수 있다.
물론 여기 도 작은 건의 일 뿐 입 니 다.하지만 기술 이 많 으 면 몸 을 누 르 지 않 습 니 다.이런 수요 가 있 으 면 배 울 수 있 습 니 다!
이상 이 바로 본 고의 모든 내용 입 니 다.여러분 의 학습 에 도움 이 되 고 저 희 를 많이 응원 해 주 셨 으 면 좋 겠 습 니 다.