Si desea desarrollar un programa para PC y desarrollar una herramienta de desarrollo visual, ¿qué lenguaje de programación es mejor aprender?
Herramientas sin programación/que se pueden usar directamente
1. Excel
Excel es la herramienta de gráficos más fácil de usar y es buena para procesar pequeñas cantidades de datos rápidamente. En combinación con tablas dinámicas y lenguaje VBA, se pueden crear paneles y análisis visuales de alta gama.
Es la única regla utilizar Excel para crear una sola tabla o un solo gráfico, que puede mostrar rápidamente los resultados. Sin embargo, cuanto más complejos son los informes, Excel es ligeramente insuficiente en términos de producción de plantillas y rendimiento de cálculo de datos. Ninguna gran empresa utilizará Excel como herramienta principal para el análisis de datos.
2. Visual BI (Power BI \Tableau \FineBI, etc.)
Quizás Excel también sea consciente de sus limitaciones en el campo del análisis de datos y de la tendencia actual del autoautocontrol. análisis de servicios Microsoft ha lanzado la herramienta de BI Power BI en los últimos años. Al igual que la herramienta de visualización Tableau y las herramientas de BI nacionales de Fanruan, encapsula el código de programación para todas las operaciones de análisis posibles. Las operaciones se implementan haciendo clic y arrastrando. La ubicación de varias herramientas es ligeramente diferente.
Power BI
Lo más obvio es que proporciona un panel interactivo y explorable. Power Pivot se puede utilizar para producir informes dinámicos directamente, eliminando la necesidad de tablas dinámicas.
Tableau
Los gráficos visuales son más ricos, de primera clase y el funcionamiento es más sencillo.
FineBI
Una aplicación de BI de nivel empresarial con gran practicidad, que ha atraído la atención debido a la popularidad del mercado 2B. Se puede garantizar el rendimiento de los datos a petaescala, los atributos comerciales son importantes y se pueden vincular a varios negocios.
Para las personas individuales, es fácil comenzar y puede liberar más tiempo para aprender el análisis de la lógica empresarial.
Programación
Para analistas de datos o científicos de datos que buscan un nivel superior, si dominan las habilidades de programación visual, podrán hacer más cosas con los datos. El dominio de algunas habilidades de programación brinda más flexibilidad al trabajo de análisis de datos y se puede adaptar a varios tipos de datos. Los gráficos de datos más impresionantes y con diseños innovadores casi siempre se pueden lograr con código o software de dibujo.
Como ocurre con cualquier idioma, no puedes iniciar una conversación de inmediato. Comience con lo básico y luego desarrolle gradualmente su propio estilo de aprendizaje. Lo más probable es que estés escribiendo código antes de que te des cuenta. Lo bueno de la programación es que una vez que dominas un idioma, es más fácil aprender otros idiomas porque la lógica fluye a través de ellos.
1. Lenguaje Python
La mayor ventaja del lenguaje Python es que es bueno para procesar grandes lotes de datos y su buen rendimiento no provocará tiempo de inactividad. Es especialmente adecuado para trabajos complejos de cálculo y análisis. Además, la sintaxis de Python es limpia y fácil de leer, y se pueden utilizar muchos módulos para crear gráficos de datos, lo cual es muy popular entre el personal de TI.
Gráficos generados usando Python
2. Lenguaje PHP
PHP es un lenguaje sencillo pero muy flexible, y es muy poderoso cuando se usa correctamente. En el campo del análisis de datos, puede utilizar PHP como rastreador para rastrear y analizar millones de datos de páginas web. También se puede combinar con Hadoop para realizar análisis estadísticos de grandes cantidades de datos.
Debido a que la mayoría de los servidores web tienen software de código abierto PHP instalado de antemano, se omiten trabajos como la implementación y puede comenzar a escribir directamente.
Por ejemplo, la biblioteca Sparkline (gráfico de microlíneas) le permite incrustar micrográficos de tamaño pequeño en texto o agregar elementos visuales a tablas numéricas, como en la siguiente imagen:
Tablas de microlíneas generado utilizando la biblioteca de funciones gráficas PHP
Generalmente, PHP se usa junto con la base de datos MySQL, lo que le permite aprovechar al máximo sus recursos y procesar grandes conjuntos de datos.
3. Lenguajes HTML, JavaScript y CSS
Muchos software de visualización se basan en la web y estos lenguajes contribuyen al desarrollo de la visualización.
Y a medida que la gente depende cada vez más del trabajo del navegador, las funciones de los navegadores web se vuelven cada vez más completas. Con la ayuda de HTML, JavaScript y CSS, los programas mostrados visualmente se pueden ejecutar directamente.
Un calendario interactivo también es un mapa de calor de los usuarios que utilizan your.flowingdata
Sin embargo, todavía hay algunos puntos a tener en cuenta. Dado que el software y la tecnología relacionados son todavía relativamente nuevos, su diseño puede aparecer de manera diferente en diferentes navegadores. Es posible que algunas herramientas no funcionen correctamente en navegadores antiguos como Internet Explorer 6. Por ejemplo, algunas unidades bancarias todavía usan IE, por lo que debe considerar este problema ya sea que lo esté usando usted mismo o desarrollándolo.
4. Lenguaje R
El lenguaje R es el software de análisis favorito de la mayoría de los estadísticos. Es de código abierto, gratuito y tiene potentes funciones gráficas.
Hablando de la historia del lenguaje R, está especialmente diseñado para el análisis de datos y también está dirigido a estadísticos y científicos de datos. Sin embargo, a medida que el análisis de datos se vuelve cada vez más popular, el uso del lenguaje R no tiene tantas restricciones.
El proceso de uso de R es muy simple y existen muchos kits de herramientas que admiten R. Solo necesita cargar los datos en R y escribir una o dos líneas de código para crear un gráfico de datos. Por ejemplo, utilice el kit de herramientas Portafolio para crear rápidamente el siguiente gráfico a nivel de sector.
Por ejemplo, mapa de calor