pyecharts股票數據

㈠ 大數據分析工具有哪些，有什麼特點

常用的數據分析工具有如下幾個
SAS
一般用法。SAS由於其功能強大而且可以編程，很受高級用戶的歡迎。也正是基於此，它是最難掌握的軟體之一。使用SAS時，你需要編寫SAS程序來處理數據，進行分析。如果在一個程序中出現一個錯誤，找到並改正這個錯誤將是困難的。
數據管理。在數據管理方面，SAS是非常強大的，能讓你用任何可能的方式來處理你的數據。它包含SQL（結構化查詢語言）過程，可以在SAS數據集中使用SQL查詢。但是要學習並掌握SAS軟體的數據管理需要很長的時間，在Stata或SPSS中，完成許多復雜數據管理工作所使用的命令要簡單的多。然而，SAS可以同時處理多個數據文件，使這項工作變得容易。它可以處理的變數能夠達到32,768個，以及你的硬碟空間所允許的最大數量的記錄條數。
統計分析。SAS能夠進行大多數統計分析（回歸分析，logistic回歸，生存分析，方差分析，因子分析，多變數分析）。SAS的最優之處可能在於它的方差分析，混合模型分析和多變數分析，而它的劣勢主要是有序和多元logistic回歸（因為這些命令很難），以及穩健方法（它難以完成穩健回歸和其他穩健方法）。盡管支持調查數據的分析，但與Stata比較仍然是相當有限的。
繪圖功能。在所有的統計軟體中，SAS有最強大的繪圖工具，由SAS/Graph模塊提供。然而，SAS/Graph模塊的學習也是非常專業而復雜，圖形的製作主要使用程序語言。SAS 8雖然可以通過點擊滑鼠來互動式的繪圖，但不象SPSS那樣簡單。
總結。SAS適合高級用戶使用。它的學習過程是艱苦的，最初的階段會使人灰心喪氣。然而它還是以強大的數據管理和同時處理大批數據文件的功能，得到高級用戶的青睞。

Stata
一般用法。Stata以其簡單易懂和功能強大受到初學者和高級用戶的普遍歡迎。使用時可以每次只輸入一個命令（適合初學者），也可以通過一個Stata程序一次輸入多個命令（適合高級用戶）。這樣的話，即使發生錯誤，也較容易找出並加以修改。
數據管理。盡管Stata的數據管理能力沒有SAS那麼強大，它仍然有很多功能較強且簡單的數據管理命令，能夠讓復雜的操作變得容易。Stata主要用於每次對一個數據文件進行操作，難以同時處理多個文件。隨著Stata/SE的推出，現在一個Stata數據文件中的變數可以達到32,768，但是當一個數據文件超越計算機內存所允許的范圍時，你可能無法分析它。
統計分析。Stata也能夠進行大多數統計分析（回歸分析，logistic回歸，生存分析，方差分析，因子分析，以及一些多變數分析）。Stata最大的優勢可能在於回歸分析（它包含易於使用的回歸分析特徵工具），logistic回歸（附加有解釋logistic回歸結果的程序，易用於有序和多元logistic回歸）。Stata也有一系列很好的穩健方法，包括穩健回歸，穩健標准誤的回歸，以及其他包含穩健標准誤估計的命令。此外，在調查數據分析領域，Stata有著明顯優勢，能提供回歸分析，logistic回歸，泊松回歸，概率回歸等的調查數據分析。它的不足之處在於方差分析和傳統的多變數方法（多變數方差分析，判別分析等）。
繪圖功能。正如SPSS，Stata能提供一些命令或滑鼠點擊的交互界面來繪圖。與SPSS不同的是它沒有圖形編輯器。在三種軟體中，它的繪圖命令的句法是最簡單的，功能卻最強大。圖形質量也很好，可以達到出版的要求。另外，這些圖形很好的發揮了補充統計分析的功能，例如，許多命令可以簡化回歸判別過程中散點圖的製作。
總結。Stata較好地實現了使用簡便和功能強大兩者的結合。盡管其簡單易學，它在數據管理和許多前沿統計方法中的功能還是非常強大的。用戶可以很容易的下載到別人已有的程序，也可以自己去編寫，並使之與Stata緊密結合。

SPSS
一般用法。SPSS非常容易使用，故最為初學者所接受。它有一個可以點擊的交互界面，能夠使用下拉菜單來選擇所需要執行的命令。它也有一個通過拷貝和粘貼的方法來學習其「句法」語言，但是這些句法通常非常復雜而且不是很直觀。
數據管理。SPSS有一個類似於Excel的界面友好的數據編輯器，可以用來輸入和定義數據（缺失值，數值標簽等等）。它不是功能很強的數據管理工具（盡管SPS 11版增加了一些增大數據文件的命令，其效果有限）。SPSS也主要用於對一個文件進行操作，難以勝任同時處理多個文件。它的數據文件有4096個變數，記錄的數量則是由你的磁碟空間來限定。
統計分析。SPSS也能夠進行大多數統計分析（回歸分析，logistic回歸，生存分析，方差分析，因子分析，多變數分析）。它的優勢在於方差分析（SPSS能完成多種特殊效應的檢驗）和多變數分析（多元方差分析，因子分析，判別分析等），SPSS11.5版還新增了混合模型分析的功能。其缺點是沒有穩健方法（無法完成穩健回歸或得到穩健標准誤），缺乏調查數據分析（SPSS12版增加了完成部分過程的模塊）。
繪圖功能。SPSS繪圖的交互界面非常簡單，一旦你繪出圖形，你可以根據需要通過點擊來修改。這種圖形質量極佳，還能粘貼到其他文件中（Word 文檔或Powerpoint等）。SPSS也有用於繪圖的編程語句，但是無法產生交互界面作圖的一些效果。這種語句比Stata語句難，但比SAS語句簡單（功能稍遜）。
總結。SPSS致力於簡便易行（其口號是「真正統計，確實簡單」），並且取得了成功。但是如果你是高級用戶，隨著時間推移你會對它喪失興趣。SPSS是制圖方面的強手，由於缺少穩健和調查的方法，處理前沿的統計過程是其弱項。

總體評價
每個軟體都有其獨到之處，也難免有其軟肋所在。總的來說，SAS，Stata和SPSS是能夠用於多種統計分析的一組工具。通過Stat/Transfer可以在數秒或數分鍾內實現不同數據文件的轉換。因此，可以根據你所處理問題的性質來選擇不同的軟體。舉例來說，如果你想通過混合模型來進行分析，你可以選擇SAS；進行logistic回歸則選擇Stata；若是要進行方差分析，最佳的選擇當然是SPSS。假如你經常從事統計分析，強烈建議您把上述軟體收集到你的工具包以便於數據處理。

㈡ 求助一個關於pyecharts的問題

官方文檔不是說了嗎，render（）函數執行後會在根目錄下（和這個.py文件相同的目錄）生成一個 render.html 的文件，用瀏覽器打開，想直接保存圖片可以用pyecharts-snapshot插件
編譯器的話我目前在用sublime text3（准確講是文本編輯器），csdn,知乎，簡書都有人寫教程，也有人說vs code不錯，不過我沒用過，編寫大型項目就pycharm

㈢ 數據分析軟體有哪些

1、Excel

為Excel微軟辦公套裝軟體的一個重要的組成部分，它可以進行各種數據的處理、統計分析和輔助決策操作，廣泛地應用於管理、統計財經、金融等眾多領域。

2、SAS

SAS由美國NORTH CAROLINA州立大學1966年開發的統計分析軟體。SAS把數據存取、管理、分析和展現有機地融為一體。SAS提供了從基本統計數的計算到各種試驗設計的方差分析，相關回歸分析以及多變數分析的多種統計分析過程，幾乎囊括了所有最新分析方法。

3、R

R擁有一套完整的數據處理、計算和制圖功能。可操縱數據的輸入和輸出，可實現分支、循環，用戶可自定義功能。

4、SPSS

SPSS除了數據錄入及部分命令程序等少數輸入工作需要鍵盤鍵入外，大多數操作可通過滑鼠拖曳、點擊“菜單”、“按鈕”和“對話框”來完成。

5、Tableau Software

Tableau Software用來快速分析、可視化並分享信息。Tableau Desktop 是基於斯坦福大學突破性技術的軟體應用程序。它可以以在幾分鍾內生成美觀的圖表、坐標圖、儀表盤與報告。

㈣ python pyecharts怎麼顯示

echarts是什麼？下面是來自官方的介紹：
ECharts，縮寫來自Enterprise Charts，商業級數據圖表，一個純Javascript的圖表庫，可以流暢的運行在PC和移動設備上，兼容當前絕大部分瀏覽器（IE6/7/8/9/10/11，chrome，firefox，Safari等），底層依賴輕量級的Canvas類庫ZRender，提供直觀，生動，可交互，可高度個性化定製的數據可視化圖表。創新的拖拽重計算、數據視圖、值域漫遊等特性大大增強了用戶體驗，賦予了用戶對數據進行挖掘、整合的能力。
支持折線圖（區域圖）、柱狀圖（條狀圖）、散點圖（氣泡圖）、K線圖、餅圖（環形圖）、雷達圖（填充雷達圖）、和弦圖、力導向布局圖、地圖、儀表盤、漏斗圖、事件河流圖等12類圖表，同時提供標題，詳情氣泡、圖例、值域、數據區域、時間軸、工具箱等7個可交互組件，支持多圖表、組件的聯動和混搭展現。
作為網路開源的工具，個人覺得這個是難得的良心之作，哈哈哈。
用法
使用echarts還是需要一定的前端知識，這里介紹一個python包–pyecharts，利用幾行代碼輕松生成echarts風格的圖表。
安裝
pip install pyecharts12

實例
from pyecharts import Bar

attr = ["{}month".format(i) for i in range(1, 13)]
attr = ["Jan", "Feb", "Mar", "Apr", "May", "Jun", "Jul", "Aug", "Sep", "Oct", "Nov", "Dec"]
v1 = [2.0, 4.9, 7.0, 23.2, 25.6, 76.7, 135.6, 162.2, 32.6, 20.0, 6.4, 3.3]
v2 = [2.6, 5.9, 9.0, 26.4, 28.7, 70.7, 175.6, 182.2, 48.7, 18.8, 6.0, 2.3]
bar = Bar("Bar chart", "precipitation and evaporation one year")
bar.add("precipitation", attr, v1, mark_line=["average"], mark_point=["max", "min"])
bar.add("evaporation", attr, v2, mark_line=["average"], mark_point=["max", "min"])
bar.render()

㈤ 學python能做什麼

Python第三方模塊眾多，下面我介紹一些比較實用而又有趣的模塊，主要分為爬蟲、數據處理、可視化、機器學習、神經網路、股票財經、游戲這7個方面，主要內容如下：

1.爬蟲：
相信大部分人都用Python爬過數據，目前來說，比較流行的框架是scrapy，對爬取數據來說，簡單方便了不少，只需要自己添加少量的代碼，框架便可啟動開始爬取，當然，還有簡單地爬蟲包，像requests+BeautifulSoup，對於爬取簡單網頁來說，也足夠了：

如果你想要學好Python最好加入一個好的學習環境，可以來這個Q群，首先是629，中間是440，最後是234，這樣大家學習的話就比較方便，還能夠共同交流和分享資料

2.數據處理：
numpy,scipy,pandas這些包對於處理數據來說非常方便，線性代數、科學計算等，利用numpy處理起來非常方便，pandas提供的DataFrame類可以方便的處理各種類型的文件，像excel,csv等，是分析數據的利器：

3.可視化：
這里的包其實也挺多的，除了我們常用的matplotlib外，還有seaborn,pyecharts等，可以繪制出各種各樣類型的圖形，除了常見的線圖、餅圖和柱狀圖外，還可以繪制出地圖、詞雲圖、地理坐標系圖等，美觀大方，所需的代碼量還少，更容易上手：

4.機器學習：
說起python機器學習，大部分人都應該scikit-learn這個包，常見的機器學習演算法，像回歸、分類、聚類、降維、模型選擇等，這里都有現成的代碼可供利用，對於這機器學習方面感興趣的人來說，這是一個入門機器學習的好包：

5.神經網路：
說起神經網路，大部分人都應該會想起深度學習，對應的就會想到谷歌目前非常流行的深度學習框架—tensorflow，tesndorflow可被用於語音識別和圖像識別等眾多領域，其發展前景光明，對於這方面感興趣的科研人員來說，是一個很不錯的工具，當然，還有基於tensorflow的theano,keras等，都是學習神經網路的不錯選擇：

6.股票財經：
對於股票和財經比較感興趣的朋友來說，python也提供了現成的庫來獲取和分析股票財經數據—tushare，tushare是一個免費、開源的python財經數據介麵包，可以快速的獲取到國內大部分股票數據，對於金融分析人員來說，可以說是一個利器，降低了許多任務量：

7.游戲：
Python專門為游戲開發提供了一個平台—Pygame，對於想快速開發小型游戲的用戶來說，是一個很不錯的選擇，簡單易學、容易上手，脫離了低級語言的束縛，使用起來也挺方便的：

㈥ 做大數據分析一般用什麼工具呢

一、Hadoop

Hadoop是一個能夠對大量數據進行分布式處理的軟體框架。但是 Hadoop 是以一種可靠、高效、可伸縮的方式進行處理的。Hadoop 是可靠的，因為它假設計算元素和存儲會失敗，因此它維護多個工作數據副本，確保能夠針對失敗的節點重新分布處理。Hadoop 是高效的，因為它以並行的方式工作，通過並行處理加快處理速度。Hadoop 還是可伸縮的，能夠處理 PB 級數據。此外，Hadoop 依賴於社區伺服器，因此它的成本比較低，任何人都可以使用。

八、EverString

everstring主要是通過大數據的預測分析建模為企業提供業務和客戶推薦的SaaS服務，獲取和積累了兩個數據信息資源庫，一個行業外部的資源庫（公有SaaS收費形式），一個行業自己內部的資源庫（私有），然後再通過機器學習和人工智慧的方法對數據進行相應行業或是領域的建模，最後得到一個比較不錯的結果，優化於人工可以得到的結果，而且Everstring也成為了初創大數據公司裡面估值很高的公司。

㈦ 常見的大數據分析工具有哪些

大數據分析的前瞻性使得很多公司以及企業都開始使用大數據分析對公司的決策做出幫助，而大數據分析是去分析海量的數據，所以就不得不藉助一些工具去分析大數據，。一般來說，數據分析工作中都是有很多層次的，這些層次分別是數據存儲層、數據報表層、數據分析層、數據展現層。對於不同的層次是有不同的工具進行工作的。下面小編就對大數據分析工具給大家好好介紹一下。
首先我們從數據存儲來講數據分析的工具。我們在分析數據的時候首先需要存儲數據，數據的存儲是一個非常重要的事情，如果懂得資料庫技術，並且能夠操作好資料庫技術，這就能夠提高數據分析的效率。而數據存儲的工具主要是以下的工具。
1、MySQL資料庫，這個對於部門級或者互聯網的資料庫應用是必要的，這個時候關鍵掌握資料庫的庫結構和SQL語言的數據查詢能力。
2、SQL Server的最新版本，對中小企業，一些大型企業也可以採用SQL Server資料庫，其實這個時候本身除了數據存儲，也包括了數據報表和數據分析了，甚至數據挖掘工具都在其中了。
3、DB2，Oracle資料庫都是大型資料庫了，主要是企業級，特別是大型企業或者對數據海量存儲需求的就是必須的了，一般大型資料庫公司都提供非常好的數據整合應用平台;
接著說數據報表層。一般來說，當企業存儲了數據後，首先要解決報表的問題。解決報表的問題才能夠正確的分析好資料庫。關於數據報表所用到的數據分析工具就是以下的工具。
1、Crystal Report水晶報表，Bill報表，這都是全球最流行的報表工具，非常規范的報表設計思想，早期商業智能其實大部分人的理解就是報表系統，不藉助IT技術人員就可以獲取企業各種信息——報表。
2、Tableau軟體，這個軟體是近年來非常棒的一個軟體，當然它已經不是單純的數據報表軟體了，而是更為可視化的數據分析軟體，因為很多人經常用它來從資料庫中進行報表和可視化分析。
第三說的是數據分析層。這個層其實有很多分析工具，當然我們最常用的就是Excel，我經常用的就是統計分析和數據挖掘工具;
1、Excel軟體，首先版本越高越好用這是肯定的;當然對Excel來講很多人只是掌握了5%Excel功能，Excel功能非常強大，甚至可以完成所有的統計分析工作!但是我也常說，有能力把Excel玩成統計工具不如專門學會統計軟體;
2、SPSS軟體：當前版本是18，名字也改成了PASW Statistics;我從3.0開始Dos環境下編程分析，到現在版本的變遷也可以看出SPSS社會科學統計軟體包的變化，從重視醫學、化學等開始越來越重視商業分析，現在已經成為了預測分析軟體。
最後說表現層的軟體。一般來說表現層的軟體都是很實用的工具。表現層的軟體就是下面提到的內容。
1、PowerPoint軟體：大部分人都是用PPT寫報告。
2、Visio、SmartDraw軟體：這些都是非常好用的流程圖、營銷圖表、地圖等，而且從這里可以得到很多零件;
3、Swiff Chart軟體：製作圖表的軟體，生成的是Flash

㈧ python pyecharts 多組數據切換問題

# coding=utf-8
from pyecharts import Bar
import random
attr = ["襯衫", "羊毛衫", "雪紡衫", "褲子", "高跟鞋", "襪子"]
v1 = [5, 20, 36, 10, 75, 90]
v2 = [10, 25, 8, 60, 20, 80]
bar = Bar("柱狀圖數據堆疊示例")
bar.add("商家A", attr, v1, mark_point=["average"], is_stack=True)
bar.add("商家B", attr, v2, mark_line=["min", "max"], is_stack=True)
bar.render("bar.html")

㈨ pyecharts可以實現百萬級別數據刷新嗎

可以。
使用pyecharts進行數據可視化。可以在pycharm軟體里進行下載pyecharts庫包，可以查看pyecharts的中文官網介紹查看一般的使用方法。

㈩ 5個常用的大數據可視化分析工具

1、FineReport
FineReport是一款純Java編寫的、集數據展示(報表)和數據錄入(表單)功能於一身的企業級web報表工具，只需要簡單的拖拽操作便可以設計復雜的中國式報表，搭建數據決策分析系統。
2、Echarts
前面說過了，Echarts是一個開源免費的javascript數據可視化庫，它讓我們可以輕松地繪制專業的商業數據圖表。
大家都知道去年春節以及近期央視大規劃報道的網路大數據產品，如網路遷徙、網路司南、網路大數據預測等等，這些產品的數據可視化均是通過ECharts來實現的。
3、FineBI
FineBI是新一代自助大數據分析的商業智能產品，提供了從數據准備、自助數據處理、數據分析與挖掘、數據可視化於一體的完整解決方案，也是我比較推崇的可視化工具之一。
FineBI的使用感同Tableau類似，都主張可視化的探索性分析，有點像加強版的數據透視表。上手簡單，可視化庫豐富。可以充當數據報表的門戶，也可以充當各業務分析的平台。
4、pyecharts
Echarts(下面會提到)是一個開源免費的javascript數據可視化庫，它讓我們可以輕松地繪制專業的商業數據圖表。當Python遇上了Echarts，pyecharts便誕生了，它是由chenjiandongx等一群開發者維護的Echarts Python介面，讓我們可以通過Python語言繪制出各種Echarts圖表。
5、Bokeh
Bokeh是一款基於Python的互動式數據可視化工具，它提供了優雅簡潔的方法來繪制各種各樣的圖形，可以高性能的可視化大型數據集以及流數據，幫助我們製作互動式圖表、可視化儀錶板等。