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转载请标记本文出处
软件:tableau、pycharm、关系型数据库:MySQL
数据大量分析考虑电脑性能的情况。

文章目录

  • 前言
  • 一、爬虫是什么?
  • 二、使用tableau数据可视化
    • 1.引入数据
      • 1.1 制作直方图-各地区酒店数量条形图
      • 1.2 各地区酒店均价
      • 1.3 价格等级堆积柱形图
    • 2.分析数据
  • 总结


前言

仅供学习参考


一、爬虫是什么?

        爬虫是一个自动提取网页的程序。

爬虫:一段自动抓取互联网信息的程序,从互联网上抓取对于我们有价值的信息。

二、使用tableau数据可视化

1.引入数据

        将execl表格中的数据导入到tableau,当然,有人肯定会说我用sql不可以吗?直接count * from 酒店数据表 group by 地区/城市。通过分组统计,简单数据还可以级联查询,但制作出来的表是我们再MySQL中用命令行输出的。故本文提出用tableau来实现,当然有一些也可以用execl来实现。
execl1

1.1 制作直方图-各地区酒店数量条形图

tableau

重要的事情放前面,所以,我们选择降序来处理。
tableau01

同时,建议将数据的值显示出来。
tableau02

同时,我们通过交换行列,让数据显示的更清晰。
tableau03
        上面这个试图我们发现,有部分数据并没有完全显示出来,是因为我们没有选择整个视图。将“标准”改为“整个视图”。
条形图-整个视图

1.2 各地区酒店均价

hotel avg
        由此可以看出,中西区的酒店平均价格偏高,可能多一些五星级的酒店,而其他地区的酒店均价都在一定区间浮动。元朗区这些地方的酒店比较便宜。

1.3 价格等级堆积柱形图

堆积图01
        由图中我们可以看出,香港🏨🏩酒店的价格等级的堆积图,油尖旺地区价格等级为C的比较多,中西区酒店价格等级为A的比较多,而湾仔ABC三种价格等级的酒店都比较平均。

2.分析数据

        数据预处理的话,tableau还是比较弱的。还是采用Python或R来预处理会更佳!
可以看出香港油尖旺地区价格等级为C的酒店比较多,同时,也可以发现油尖旺酒店数量比较多。


总结

以上就是今天要讲的内容,本文仅仅简单介绍了tableau的使用,而tableau提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的工具和方法。

http://www.ritt.cn/news/19403.html

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