看了其他答案，都是用现有的可视化软件。这里以python为例，介绍两个相对易用的可视化包——seaborn和pyecharts。它们易学易用，画出的图形美观大方工整，感兴趣的朋友可以品尝一下。试，实验环境win10python3.6pycharm5.0，主要内容如下:
:这是一个基于matplotlib的可视化包，matplotlib是matplotlib更高级的api包。绘图有很多种，常见的有折线图、条形图、饼图、箱线图、热图等。，需要的代码更少，使用起来更方便。下面，下面我简单介绍一下这个包的安装和使用:
要安装seaborn，只需输入命令"pip安装seaborn"直接在cmd窗口中，如下所示:
安装成功后，我们可以进行简单的测试。代码如下，非常简单:
程序运行的截图如下:
更多的例子，你可以查看官方网站的教程，内容丰富，有详细的代码注释和解释，值得学习:
这是echarts提供给python的一个接口。在前端数据可视化中，可以使用这个echarts包。借助pyecharts，我们不仅可以绘制漂亮的直方图和折线图，还可以绘制3d图形、地图和雷电。大图、极坐标系统图等。，简单易用，值得学习。下面我简单介绍一下这个包的安装和使用:
要安装pyecharts，只需输入命令"pip安装pyecharts"直接在cmd窗口中，如下所示:
安装成功后，我们可以进行一个简单的测试。代码如下，并绘制了一个简单的直方图:
程序运行的截图如下:
更多例子，也可以查看官方教程。介绍很详细，参数也很具体，值得学习:
至此，这里简单介绍一下seaborn和pyecharts包的安装和使用。总的来说，这两个包用起来都很方便，易学易用，画出来的图形也很漂亮很好看。只要你有一点python基础，看看官方的例子。你很快就能掌握它。当然，你也可以使用可视化工具，比如jmp。这里有一个思路。有兴趣的朋友可以试试。希望上面分享的内容对你有所帮助。也欢迎大家评论留言。
数据分析和数据挖掘与数据分析有着本质的区别:它是指运用适当的统计分析方法对收集到的庞大数据进行分析，是对数据进行细致的研究和总结，以提取有用信息并形成结论的过程；
数据挖掘:是指利用相关算法从大量数据中发掘隐藏信息的过程。
我们可以简单理解为，一个是广度上的数据处理，一个是深度上的数据处理。
数据分析和数据挖掘是相辅相成的。我们可以通过对大量数据的整理和解读来分析企业的现状，通过数据来反映当前企业管理存在的问题，并可以深入追溯问题的相应原因，最终确认相关责任人，从而保证数据的可追溯性。性，协助企业的全面管理和运作；数据挖掘，通过对企业隐藏价值数据的深度挖掘，可以指导企业未来的发展，做出预测，为企业高层提供相应的参考支持；企业要想更好的发展，就要处理好当前企业发展中存在的问题。对企业未来的发展很重要，数据分析和数据挖掘在企业中的实际应用可以更好的支持企业的经营管理，提供决策分析，帮助企业走的更高更远。
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