tableaupython的简单介绍
柱状图和折线图怎么放一起
1、方法一：选中数据：首先，选中你需要建立图表的相关数据。插入图表：接着，点击Excel界面上方的“插入”选项卡，然后选择“全部图表”。选择组合图：在弹出的图表类型窗口中，找到并点击“组合图”选项。配置图表类型：在组合图选项中，选择第二个选项（这个选项通常会默认柱状图为一种系列，折线图为另一种系列）。
2、在Excel中将折线图和柱状图放在一起，可以按照以下步骤操作： 准备数据： 确保你的数据表格中包含至少两组数据，一组用于柱状图，另一组用于折线图。 插入柱状图： 选中包含柱状图数据的相关单元格区域。 在Excel的“插入”选项卡中，点击“图表”组中的“柱形图”按钮，选择一种合适的二维柱形图。
3、要将柱状图和折线图放在一起，可以按照以下步骤操作：准备数据：假设有一个包含年份、销售量和增长率的表格，首先框选这些数据。插入柱状图：点击Excel中的“插入”栏，然后选择“二维柱形图”下的第一个图标，以插入一个基本的柱状图。设置数据源：右键点击柱状图，选择“选择数据”选项。
4、要将Excel中的折线图和柱状图放在一起，可以按照以下步骤操作：步骤一：插入图表- 进入Excel的顶部“插入”工具栏。- 选择所有要生成图表的数据（数据至少要包含两种类型，以便后续分别设置为柱状图和折线图）。- 点击“图表”按钮，Excel会自动生成一个默认的数据图表。
Tableau集成Python机器学习实践(中)
总结在本文中，我们基于Iris数据集，使用SVM分类算法，并通过TabPy将模型发布到Tableau。通过这一实践，我们展示了如何将Python机器学习模型与Tableau相结合，以创建交互式和动态的数据可视化仪表板。在下一篇文章中，我们将进一步探讨如何在Tableau中调用这些函数，并创建实际的仪表板。
硬技能包括数据清理与准备（如处理缺失值、异常值）、统计学与概率论基础、数据可视化（使用Excel、Tableau等工具）以及编程与数据库（Python/R语言、SQL）。软技能则强调批判性思维（从数据中提炼信息）、沟通与团队合作（跨部门协作）以及持续学习（关注机器学习等新技术）。
Tableau方向：戴师兄：《Tableau 可视化与仪表盘搭建》特点：结合案例讲解Tableau的核心功能，如地图可视化、动态仪表盘设计，适合希望掌握Tableau的学习者。 Python（高阶分析工具）学习目标：掌握Python数据处理库（如Pandas、Numpy），实现自动化分析。
可视化（1周）：用Matplotlib绘制分布图，用Seaborn绘制热力图。实践资源：数据集：黑五数据集（含用户行为、交易信息）。竞赛平台：CCF大数据竞赛（参考其他选手的代码与思路）。总结：通过“数据准备→模型构建→业务落地”三阶段，结合Python与机器学习工具，可系统解决客户分类与流失预判问题。
学习Python的建议如下：打好基础，系统掌握语言特性熟悉基础语法：从变量、数据类型、控制结构（条件、循环）等基础内容入手，逐步掌握Python的简洁语法。掌握核心特性：切片操作：灵活处理序列（列表、字符串等），例如list[1：3]或str[：-1]实现反转。
画二维聚类图的软件
1、可用于绘制二维聚类图的软件包括Grapher 0、Matlab、Tableau以及Python/R相关库。以下从功能特点、适用场景及技术实现角度展开分析： Grapher 0：科学计算领域的定制化工具Grapher 0以高精度数学函数绘图为核心功能，支持散点图、曲线图等基础图表的定制化绘制。
2、要用Origin绘制聚类热图，你可以按照以下步骤进行操作：准备数据 打开Origin软件，创建一个新的工作簿。在工作簿的“Sheet”中录入你的数据，确保数据格式为“XYY”格式。这意味着你需要有两列X数据（通常用于表示样本或变量的分类），以及多列Y数据（表示不同度量或特征的值）。
3、聚类对象：选择“个案”（即对18个市进行聚类）。输出选项：勾选输出统计量和绘图。设置统计量（默认即可）点击统计量按钮，保留默认选项（如聚类数、距离矩阵等）。选择分类方法 点击分类方法按钮，选择离差平方和法（Ward法）（常用且适合主成分数据）。绘制谱系图 点击绘制按钮，勾选树状图（谱系图）。
4、调整Maximum no. tied trees参数：在软件设置中找到Maximum no. tied trees选项，将其值调至大于样本数。这个参数决定了软件在处理数据时能够考虑的最大树状图数量，对于大样本数据，需要适当增加这个值。检查其他设置：确保其他相关设置也符合大样本数据的处理要求，如内存分配、计算精度等。
5、使用Origin软件，可以将普通的聚类热图转化为更为美观和直观的环形聚类热图。以下是详细的操作步骤：准备数据数据格式应为XYYYY形式，其中首行和首列分别包含样品和基因的标识符，其余格子中的数据表示每个样品中每个基因的表达量，这些数据将用于计算相似性或距离。
数据分析师所必备的七项技能
光懂技术还不行，数据分析师还有必要具有以下几种“软”技术：（1）很强的交流才能。假设数据分析师不能将自己的分析作用表达清楚，那么他的分析作用将一文不值。（2）了解业务内容。我们学习数据分析的终究意图，就是作业。因此，每个数据分析师都有必要做到了解业务。（3）快准狠地分分出最佳解决计划。
数据分析师的基础技能需求主要包括：SQL数据库操作：掌握SQL的基本语法，能够进行数据的查询、插入、更新和删除等操作，以及基本的数据管理。Excel/SQL数据管理：熟练使用Excel进行数据整理、筛选、排序、计算等操作，同时能够利用SQL进行更复杂的数据管理。
职业素养要求责任心与细致度：确保数据准确性，避免因错误导致业务决策偏差。抗压能力：应对紧急项目或高强度工作节奏，按时交付分析报告。
Python和SQL：虽然编程不是数据分析的全部，但掌握Python和SQL是数据分析师的基本技能。Python用于数据处理、分析和可视化，而SQL则用于从数据库中提取数据。Excel：虽然Excel在复杂数据分析中可能不是首选，但它仍然是许多企业和数据分析师日常工作中不可或缺的工具。