本文目录一览:
数据可视化工具主要有哪些?
思迈特软件Smartbi是我感觉很不错的一款大数据可视化系统。其中还有很多对数据处理的公式和方法,图表也比较全面。相对于百度的echarts,思迈特软件Smartbi还是一款比较容易入手的数据分析工具。最后,思迈特软件Smartbi提供了免费的版本,功能齐全,更加适合个人对数据分析的学习和使用。
数据可视化,是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。其中,这种数据的视觉表现形式被定义为,一种以某种概要形式抽提出来的信息,包括相应信息单位的各种属性和变量。
思迈特软件Smartbi大数据分析产品融合BI定义的所有阶段,对接各种业务数据库、数据仓库和大数据分析平台,进行加工处理、分析挖掘和可视化展现;满足所有用户的各种数据分析应用需求,如大数据分析、可视化分析、探索式分析、复杂报表、应用分享等等。
思迈特软件Smartbi是一款商业智能BI工具,做数据分析和可视化数据展现,以分析为主,提供多种数据接入方式,可视化功能强大,平台更适合掌握分析方法了解分析的思路的用户,其他用户的使用则依赖于分析师的结果输出。
数据可视化工具靠不靠谱,来试试Smartbi,思迈特软件Smartbi经过多年持续自主研发,凝聚大量商业智能最佳实践经验,整合了各行业的数据分析和决策支持的功能需求。满足最终用户在企业级报表、数据可视化分析、自助探索分析、数据挖掘建模、AI智能分析等大数据分析需求。
思迈特软件Smartbi个人用户全功能模块长期免费试用
马上免费体验:Smartbi一站式大数据分析平台
如何使用批处理选择exe软件打开json文件?
"绝对或相对路径\应用程序.exe" "绝对或相对路径\文件.json"
是要这样的效果吗?
如何将CSV格式转换成JSON格式
# 下面的工具可以方便的将CSV格式文件转换成json文件格式
import sys, json
tip = """
请确保:
1. CSV格式是UTF-8
2. CSV第一行是键值
用法:
python csv2json.py foobar.csv
其中foobar.csv是需要转换的源数据文件
运行环境:
Python 3.4.3
日期:
2015年12月29日
"""
print(tip)
# 获取输入数据
input_file = sys.argv[1]
lines = open(input_file, "r", encoding="utf_8_sig").readlines()
lines = [line.strip() for line in lines]
# 获取键值
keys = lines[0].split(',')
line_num = 1
total_lines = len(lines)
parsed_datas = []
while line_num total_lines:
values = lines[line_num].split(",")
parsed_datas.append(dict(zip(keys, values)))
line_num = line_num + 1
json_str = json.dumps(parsed_datas, ensure_ascii=False, indent=4)
output_file = input_file.replace("csv", "json")
# write to the file
f = open(output_file, "w", encoding="utf-8")
f.write(json_str)
f.close()
print("解析结束!")