bi里可以寫python,BI字怎麼寫

本文目錄一覽：

• 1、python 可視化界面怎麼做
• 2、現在市場上有PowerBi或者Tableau可以做很好的圖表，那還有人用Python來製作可視化圖表嗎？有什麼優點？
• 3、BI商業數據分析和python大數據分析的區別
• 4、python如何表示a+bi這個複數？注意實部虛部是字母而不是確定常數
• 5、bi數據分析師需要學什麼

python 可視化界面怎麼做

首先，如果沒有安裝python和PyQt軟件的請先直接搜索下載並安裝。python是一個開源軟件，因此都是可以在網上免費下載的，最新版本即可。下載完成後，我們先打開PyQt designer。

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打開後，首先是一個默認的新建窗口界面，在這裡我們就選擇默認的窗口即可。

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現在是一個完全空白的窗口。第一步我們要先把所有的設計元素都拖進這個窗口。我們先拖入一個「Label」，就是一個不可編輯的標籤。

隨後我們再拖入一個可以編輯的「Line Edit」

最後我們拖入最後一個元素：「PushButton」按鈕，也就是平時我們所點的確定。

目前我們已經把所有所需要的元素都拖入了新建的窗口。對於每一個元素，我們都可以雙擊進行屬性值的修改，此時我們僅需要雙擊改個名字即可

此時我們已經完成了一半，接下來需要對動作信號進行操作。我們需要先切入編輯信號的模式

此時把鼠標移動到任意元素，都會發現其變成紅色，代表其被選中。

當我們選中pushbutton後，繼續拖動鼠標指向上面的line edit，會發現由pushbutton出現一個箭頭指向了line edit，代表pushbutton的動作會對line edit進行操作。

隨即會彈出一個配置連接窗口。左邊的是pushbutton的操作，我們選擇clicked()，即點擊pushbutton。

右邊是對line edit的操作，我們選擇clear()，即清楚line edit中的內容。

最後我們點擊確定。

保存完成後，我們在PyQt中的操作就已經完成了。保存的文件名我們命名為test，PyQt生成的設計文件後綴是.ui。

現在市場上有PowerBi或者Tableau可以做很好的圖表，那還有人用Python來製作可視化圖表嗎？有什麼優點？

鏈接：

提取碼：yz10

PythonTableau：商業數據分析與可視化。Tableau的程序很容易上手，各公司可以用它將大量數據拖放到數字「畫布」上，轉眼間就能創建好各種圖表。這一軟件的理念是，界面上的數據越容易操控，公司對自己在所在業務領域裏的所作所為到底是正確還是錯誤，就能了解得越透徹。

快速分析：在數分鐘內完成數據連接和可視化。Tableau 比現有的其他解決方案快 10 到 100 倍。大數據，任何數據：無論是電子表格、數據庫還是 Hadoop 和雲服務，任何數據都可以輕鬆探索。

課程目錄：

前置課程-Python在諮詢、金融、四大等領域的應用以及效率提升

Python基礎知識

Python入門：基於Anaconda與基於Excel的Python安裝和界面

簡單的數學計算

Python數據分析-時間序列2-數據操作與繪圖

Python數據分析-時間序列3-時間序列分解

……

BI商業數據分析和python大數據分析的區別

區別在於BI更注重數據的呈現和分析，大數據更注重數據的深度分析和利用。

數據存儲： BI存儲有限的數據(DWH/DM等)。大數據中存儲的數據則是無限膨脹。

Hadoop的誕生就是為了低成本和無限制的擴展。

應用場景：商業智能更多的是關於決策，而不是大數據。

描述性事實更多地基於群體共性，幫助決策者掌握宏觀統計趨勢，常常應用於支持業務決策。

大數據具有更廣泛的內涵，往往描述個體和更多的個體決策。

在企業中實現BI應用程序是為了更好地共享和使用數據。

python如何表示a+bi這個複數？注意實部虛部是字母而不是確定常數

python可以使用內置函數complex()創建一個複數對象：

c = complex(a, b)

則c是一個值為a+bi的複數對象。

bi數據分析師需要學什麼

需要學會使用SQL和R語言。

假如你想學會數據分析的話，先別著急着學編程技術，先學好excel，把excel真正學會了，操作熟練了，會做常用函數公式，數據透視表，篩選，排序，圖表繪製再去學SQL，最後再去學R/python。就像有句俗話說的，「還沒學會走路，就想學跑步」。

首先Excel是我們最常用的數據分析和處理工具了，從Excel開始學，是先學會走，Excel的功能非常豐富，基本可以涵蓋我們在之後在其它軟件(SQL,R,Python)中要學到的那些功能了。有的人可能會問了，既然Excel這麼強大，為什麼還要學習其它的工具呢？

這是因為Excel是通過菜單的形式來進行操作的，很難實現自動化和功能復用，當然你也可以通過VBA來實現，用VBA也就是編程了，不過因為VBA這種語言學會了基本只能在office軟件中使用，學習的投入成本和產出收益不成比例，不推薦學習，這是客觀原因之一；

另外就是Excel在處理比較大的數據集的時候，性能很差，並且經常崩潰。(雖然Excel2013及以上版本宣稱可以容納100+萬條記錄，但幾萬條數據就開始卡頓了)。

當然只會Excel遠遠不夠，SQL是數據分析的基礎。

客觀原因是絕大部分數據分析崗位招聘都有SQL技能的要求，導致這一現象的原因是公司裏面為了保證數據的安全性和管理的方便，數據是統一存放在數據庫中的，從數據庫中提取和查詢數據需要使用SQL語言，而且有的公司就是用SQL語言來做數據分析的。

另外一個原因就是即使你先學了其它的工具，比如R，Python，甚至Spark等大數據框架，你會發現最後你還是得學習SQL。如果你先學習SQL，那麼很多概念你都能在學習R，Python，Spark等更加複雜的工具之前弄清楚。對於後面的學習會有幫助。這就好比建房子，都是先打地基，然後一層一層的蓋，當然也有大神從上往下修房子，那種房子也不是一般的房子啦，也和我們普通人無關。

當然，如果覺得學習編程太複雜了，想要速成，不需要寫編程語言就可以做漂亮的可視化效果，那就試試Smartbi吧，可以免費使用，操作也非常簡單人性化。