python可視化圖表如何發布？有兩種方法。第一，將圖表下載出來，然后當做圖片來發布，可以貼在ppt或者excel等等工具中。第二，可以將寫好的代碼打包嵌入到你想發布的地方，但是前提需要你去布置pyt

python可視化圖表如何發布？

有兩種方法。

第一，將圖表下載出來，然后當做圖片來發布，可以貼在ppt或者excel等等工具中。

第二，可以將寫好的代碼打包嵌入到你想發布的地方，但是前提需要你去布置python的運行環境，然后，將工具統一展現，做定時任務去更新數據就可以。

做數據可視化，需要用到哪些知識與技術？

作為一名十年經驗的咨詢顧問，做過的項目里面多多少少涉及一些數據可視化的需求和知識；而且畢業于國內排名前10的某大學數學系，算是有一些還不錯的基礎。整理一下回答您的問題，供您參考。另外我的頭條號“數據圖每日看”會定時發布一些數據可視化的案例和知識，歡迎關注。

這里我會從：1.什么是數據可視化、2.為什么要做數據可視化、3.怎么做數據可視化、4.高端進階路線、5.可視化技術與工具，一共五個方面來嘗試建立一共知識框架，針對性回答您的問題。

一、什么是數據可視化我不喜歡復制粘貼定義，我的簡單表達就是：把（表格的行和列 繁瑣的數字）---變成---gt （直觀的 形象的 一目了然的 容易理解的 好看的）平面圖或者立體圖，甚至是立體3D模型。

來張截圖鎮下場。和有些人追求無限創新無限炫酷不同，我認為，可讀性gt美觀性gt創新性。

還有個分類，我覺得也是合適的：數據可視化其實是個寬泛的定義，還可以分為“信息圖/數據圖”-“Infographic”和“可視化”-“Data Visualization”兩個方向，前者用于網站、期刊雜志等媒體，有社會傳播需求；后者用于商業/數據分析，用于進行商業分析和決策支持。

二、為什么要做數據可視化數據可視化的直接目的：精準而快速、簡單又全面地傳遞信息和知識。

數據可視化的最終目的：數據可視化能夠加深和強化受眾對于數據的理解和記憶。為什么呢？因為可視化能將不可見的數據現象轉化為可見的圖形符號，能將錯綜復雜、看起來沒法解釋和關聯的數據，建立起聯系和關聯，發現規律和特征，獲得更有商業價值的洞見和價值。

三、怎么做數據可視化基本上，先不談高階的操作，只談基本的流水操作。

首先說信息圖這類，這類偏設計，較為輕數據分析。可以說是設計/平面設計的延申子分類，和數據可視化的交叉子分類。怎么做呢：

1.搞清楚要做的可視化的材料和數據的結構（至少是邏輯結構，并列/因果……，以時間軸來看的（比如XX發展史和分析），以地區來看的（比如XX病各地發病率），以流程關系來看的（比如XX轉化率分析）。

2.選擇風格，包括但不限于調色板、字體、圖標、標題等等，要從1）誰看，2）什么場合看，什么媒體傳播，3）用什么設備看，手機和電腦不同，這三個方面來選擇風格。

-----------這些東西展開都能寫專題文章了，請關注我，我會在7月份一點點地寫出來。

3.重新整理材料，用設計者的思維。4.選擇合適的圖表類型，參照下圖。對比圖？關系圖？分類分組圖？組合類型？妥妥的，如果對下圖有疑問，歡迎評論或私信我溝通交流（我會抽空做個中文版，發布到我的頭條號“數據圖每日看”，歡迎關注）。

5.畫紙上草圖。理清楚邏輯。

6.打開軟件開始畫圖了。一般都是Adobe全家桶、PowerPoint、Keynote、或者一些簡單的前端套件。

對于真數據可視化這個比較復雜。因為更偏數據分析，商業分析和決策支持，所以做更靈活。但是也脫離不開以下內容：收集清洗數據、分析維度、搞清楚目的（現狀分析、原因/因果分析、預測模型）、然后建模、模型測試、洞察結論然后優化模型驗證、然后選擇合適的邏輯結構選擇合適的圖表、構建可視化圖表。甚至還有一些動態的BI模型，需要不斷的輸入輸出。這里涉及到Excel、BI工具軟件、Python等等。四、進階數據可視化有一位專家和我提過，數據可視化是整個數據分析業務的最后一個環節。在數據可視化之前，我們需要對原始數據進行清洗處理，SQL是必備工具，數據處理之后才是分析和可視化。于是來了進階方向：商業智能BI與動態交互圖表。

所以，學好SQL，學商業智能BI工具和學習怎么做動態交互圖表。

五、數據可視化工具推薦這個東西入門不用數學專家，但是要成為專家，需要有數學思維。

工具不斷地有新的東西要學。

、D3.js、Three.js；和開發語言R、Python；

2.數據報表類：Excel和SQL，日常的報表制作，更加易學實用；

3.可視化BI類：比如Tableau（剛剛被Salesforce收購了），更直接地針對業務分析。

另外我的頭條號“數據圖每日看”會定時發布一些數據可視化的案例和知識，以及我認為不錯的材料推薦，歡迎關注。