本文目录一览：
- 1、python 可视化界面怎么做
- 2、现在市场上有PowerBi或者Tableau可以做很好的图表，那还有人用Python来制作可视化图表吗？有什么优点？
- 3、BI商业数据分析和python大数据分析的区别
- 4、python如何表示a+bi这个复数？注意实部虚部是字母而不是确定常数
- 5、bi数据分析师需要学什么
python 可视化界面怎么做
首先，如果没有安装python和PyQt软件的请先直接搜索下载并安装。python是一个开源软件，因此都是可以在网上免费下载的，最新版本即可。下载完成后，我们先打开PyQt designer。
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打开后，首先是一个默认的新建窗口界面，在这里我们就选择默认的窗口即可。
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现在是一个完全空白的窗口。第一步我们要先把所有的设计元素都拖进这个窗口。我们先拖入一个“Label”，就是一个不可编辑的标签。
随后我们再拖入一个可以编辑的“Line Edit”
最后我们拖入最后一个元素：“PushButton”按钮，也就是平时我们所点的确定。
目前我们已经把所有所需要的元素都拖入了新建的窗口。对于每一个元素，我们都可以双击进行属性值的修改，此时我们仅需要双击改个名字即可
此时我们已经完成了一半，接下来需要对动作信号进行操作。我们需要先切入编辑信号的模式
此时把鼠标移动到任意元素，都会发现其变成红色，代表其被选中。
当我们选中pushbutton后，继续拖动鼠标指向上面的line edit，会发现由pushbutton出现一个箭头指向了line edit，代表pushbutton的动作会对line edit进行操作。
随即会弹出一个配置连接窗口。左边的是pushbutton的操作，我们选择clicked()，即点击pushbutton。
右边是对line edit的操作，我们选择clear()，即清楚line edit中的内容。
最后我们点击确定。
保存完成后，我们在PyQt中的操作就已经完成了。保存的文件名我们命名为test，PyQt生成的设计文件后缀是.ui。
现在市场上有PowerBi或者Tableau可以做很好的图表，那还有人用Python来制作可视化图表吗？有什么优点？
链接：
提取码：yz10
PythonTableau：商业数据分析与可视化。Tableau的程序很容易上手，各公司可以用它将大量数据拖放到数字“画布”上，转眼间就能创建好各种图表。这一软件的理念是，界面上的数据越容易操控，公司对自己在所在业务领域里的所作所为到底是正确还是错误，就能了解得越透彻。
快速分析：在数分钟内完成数据连接和可视化。Tableau 比现有的其他解决方案快 10 到 100 倍。大数据，任何数据：无论是电子表格、数据库还是 Hadoop 和云服务，任何数据都可以轻松探索。
课程目录：
前置课程-Python在咨询、金融、四大等领域的应用以及效率提升
Python基础知识
Python入门：基于Anaconda与基于Excel的Python安装和界面
简单的数学计算
Python数据分析-时间序列2-数据操作与绘图
Python数据分析-时间序列3-时间序列分解
......
BI商业数据分析和python大数据分析的区别
区别在于BI更注重数据的呈现和分析，大数据更注重数据的深度分析和利用。
数据存储： BI存储有限的数据(DWH/DM等)。大数据中存储的数据则是无限膨胀。
Hadoop的诞生就是为了低成本和无限制的扩展。
应用场景：商业智能更多的是关于决策，而不是大数据。
描述性事实更多地基于群体共性，帮助决策者掌握宏观统计趋势，常常应用于支持业务决策。
大数据具有更广泛的内涵，往往描述个体和更多的个体决策。
在企业中实现BI应用程序是为了更好地共享和使用数据。
python如何表示a+bi这个复数？注意实部虚部是字母而不是确定常数
python可以使用内置函数complex()创建一个复数对象：
c = complex(a, b)
则c是一个值为a+bi的复数对象。
bi数据分析师需要学什么
需要学会使用SQL和R语言。
假如你想学会数据分析的话，先别着急着学编程技术，先学好excel，把excel真正学会了，操作熟练了，会做常用函数公式，数据透视表，筛选，排序，图表绘制再去学SQL，最后再去学R/python。就像有句俗话说的，“还没学会走路，就想学跑步”。
首先Excel是我们最常用的数据分析和处理工具了，从Excel开始学，是先学会走，Excel的功能非常丰富，基本可以涵盖我们在之后在其它软件(SQL,R,Python)中要学到的那些功能了。有的人可能会问了，既然Excel这么强大，为什么还要学习其它的工具呢？
这是因为Excel是通过菜单的形式来进行操作的，很难实现自动化和功能复用，当然你也可以通过VBA来实现，用VBA也就是编程了，不过因为VBA这种语言学会了基本只能在office软件中使用，学习的投入成本和产出收益不成比例，不推荐学习，这是客观原因之一；
另外就是Excel在处理比较大的数据集的时候，性能很差，并且经常崩溃。(虽然Excel2013及以上版本宣称可以容纳100+万条记录，但几万条数据就开始卡顿了)。
当然只会Excel远远不够，SQL是数据分析的基础。
客观原因是绝大部分数据分析岗位招聘都有SQL技能的要求，导致这一现象的原因是公司里面为了保证数据的安全性和管理的方便，数据是统一存放在数据库中的，从数据库中提取和查询数据需要使用SQL语言，而且有的公司就是用SQL语言来做数据分析的。
另外一个原因就是即使你先学了其它的工具，比如R，Python，甚至Spark等大数据框架，你会发现最后你还是得学习SQL。如果你先学习SQL，那么很多概念你都能在学习R，Python，Spark等更加复杂的工具之前弄清楚。对于后面的学习会有帮助。这就好比建房子，都是先打地基，然后一层一层的盖，当然也有大神从上往下修房子，那种房子也不是一般的房子啦，也和我们普通人无关。
当然，如果觉得学习编程太复杂了，想要速成，不需要写编程语言就可以做漂亮的可视化效果，那就试试Smartbi吧，可以免费使用，操作也非常简单人性化。
