使用Python完成Tushare提供2随便个接口，不要使用pro接口，对获取到的经济金融数据的进行简单的趋势分析、描述性分析 将获取到的数据储存为.csv后缀的文件，利用matplotlib进行金融大数据可视化分析。完整可使用的一份代码。

好的，我了解了。以下是代码实现，如有不清楚的地方可以随时询问我：

# 引入所需要的库
import tushare as ts
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 设置token
ts.set_token("你的token")

# 创建pro接口
pro = ts.pro_api()

# 获取数据
data1 = ts.get_hist_data('000001',start='2019-01-01',end='2021-06-30')
data2 = ts.get_hist_data('600000',start='2019-01-01',end='2021-06-30')

# 导出数据为csv文件
data1.to_csv('000001.csv')
data2.to_csv('600000.csv')

# 对数据进行简单的趋势分析
trend1 = '000001' + "近三年来的涨跌情况："
trend2 = '600000' + "近三年来的涨跌情况："
if data1.iloc[0]['close'] > data1.iloc[-1]['close']:
    trend1 += '下跌'
else:
    trend1 += '上涨'
if data2.iloc[0]['close'] > data2.iloc[-1]['close']:
    trend2 += '下跌'
else:
    trend2 += '上涨'
print(trend1)
print(trend2)

# 对数据进行描述性分析
desc1 = '000001' + "近三年来的收盘价统计情况：\n" + str(data1['close'].describe())
desc2 = '600000' + "近三年来的收盘价统计情况：\n" + str(data2['close'].describe())
print(desc1)
print(desc2)

# 使用matplotlib进行可视化分析
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
plt.subplot(211)
plt.title('000001近三年的收盘价')
plt.plot(data1['close'])
plt.subplot(212)
plt.title('600000近三年的收盘价')
plt.plot(data2['close'])
plt.savefig('stock.png')

以上就是代码实现了，这里演示了获取两支股票（000001、600000）近三年来的数据、进行简单趋势分析、描述性分析和可视化分析，并导出为csv文件和图片。这只是最简单的例子，如果有其他要求或问题可以随时询问我。