Python数据分析与可视化工具快速上手指南

资源摘要信息:"Ad-Hoc-Data-Analysis-Trasformation-and-Visualization-tool" 知识点: 1. Ad-Hoc数据分析: Ad-Hoc数据分析是一种即席数据分析方式，即针对特定问题、特定需求进行的一次性、临时的数据分析。这种分析方式的特点是灵活、快速，可以应对临时、突发的数据分析需求。 2. 数据变形(Data Transformation): 数据变形是数据分析中的一个关键步骤，涉及到对原始数据进行清洗、整理、转换等操作，以便于进行后续的分析和处理。数据变形的常见方法包括数据清洗、数据合并、数据转换等。 3. 数据可视化(Data Visualization): 数据可视化是将数据分析的结果通过图形化的方式展示出来，使得数据分析的结果更加直观、易于理解。常见的数据可视化方式包括图表、图形、地图等。 4. MongoDB: MongoDB是一种面向文档的数据库管理系统，提供高性能、高可用性和易扩展性的特性。在本工具中，MongoDB被用作数据存储，存储分析和可视化需要的数据。 5. Python: Python是一种广泛使用的高级编程语言，具有简洁、易读的特点。在本工具中，Python被用于编写数据分析、变形和可视化的代码。 6. Jupyter: Jupyter是一个开源的Web应用程序，允许你创建和共享包含代码、公式、可视化和解释性文本的文档。在本工具中，Jupyter被用于运行GUI.py或Run.ipynb，进行数据分析、变形和可视化。 7. CSV文件: CSV文件是一种常用的文本文件格式，用于存储表格数据，每个数据项由逗号分隔。在本工具中，CSV文件被用作数据的输入和输出格式。 8. 环境变量(Environment Variable): 环境变量是操作系统中的一个功能，用于设置系统的配置信息，如程序的路径、用户的环境设置等。在本工具中，MongoDB的环境变量需要被设置，以便程序能够找到MongoDB的安装路径。 9. 文件路径(File Path): 文件路径是计算机中文件的定位信息，用于指示文件的存储位置。在本工具中，需要将CSV文件放入指定的文件夹，以便程序能够找到并读取这些文件。 以上就是本工具相关的所有知识点，希望对你有所帮助。