感覺要總結總結了，希望這次能寫個系列文章分享分享心得，和大神們交流交流，提升提升。
因為半桶子水的水平，一直在想寫什么，為什么寫，怎么寫。
直到現在找到了一種好的辦法：
1.寫什么 自己手上掌握的，工作中經常用到的，從數據源 到 最后可視化 所有一套流程。
2.為什么寫 因為很長一段時間沒有進行總結和梳理了，總感覺很多東西很零散，另一方面，寫寫筆記也是對那些東西的一次鞏固。
3.怎么寫 這個問題其實想了很久，后來想通了，就是怎么把工具都放在手上，結合着用起來，按流程走。
接下來都會這么寫：
1.梳理思路
2.找數據
3.連數據
4.pandas xjb一頓操作
5.可視化
6.總結
找數據：
理由：本人之前從事過金融貸款行業的工作，而且現在國家互聯網金融行業盛行，找些投資借款數據用來練手還是可行的。
備注：僅是部分樣本數據，目的只有一個：練手。
可以這么理解：如果你想練刀工，重點不在於你是切雞肉還是鴨肉，在於你手上的刀玩得溜不溜，不管是雞肉，鴨肉還是鵝肉，切好他們的同時讓你刀工更加進步。
連數據：
我用的是 python + pymysql 方式，還有用pandas讀取excel，csv，txt文件都是ok的。
python連接數據庫有很多人用的是MySQL-python,mysqlclient,peewee或者SQLAlchemy庫,也是ok的。
順便說一下各個庫
MySQL-python：又叫 MySQLdb,是用的比較多的一種驅動，基於C開發的庫，可是它只支持python2.X，而且在windows平台經常抽風。
mysqlclient：這個據說是django ORM的依賴工具，之后可視化部分我應該也會用到django。
pymysql：這個是純Python實現的，最大的優點就是安裝so easy ，我剛接觸python+mysql時，選擇了這個，所以就一直用這個庫來操作mysql了。
peewee：ORM框架，如果對Django的ORM操作很熟悉的話，這個就so_easy了，但是我覺得很麻煩，哈哈哈。
SQLachemy ：這個不錯，既支持原生SQL，也支持ORM，pandas操作中會涉及這個。
pandas xjb一頓操作：
這也是為什么我要寫文章鞏固梳理的地方，數據操作重點就在這里。
可視化操作：
可視化（excel，python可視化庫，在線制圖，以及非常牛逼的highcharts,echarts web交互)。
表比文字好，圖比表好。
人要穿衣服，但是衣服也有漂亮和丑之分，如果目的僅僅是穿衣服，那么隨便穿，只要掩體就行，可視化也是一個道理，圖表有裝逼和不裝逼之分，關鍵看你只是達到目的，還是為了更美觀。
excel：這個如果是默認的圖表確實不夠炫酷，但是可以調得非常美觀，比如這個還看得過去吧。
在線制圖：我平時用到的，只是為了偷懶，比如用pandas把數據整出來了，要做個雲詞圖，直接百度一個在線雲詞圖工具，數據甩進去就好了，怎么快怎么搞，而且更美觀。
highcharts,echarts：只能說很牛逼，這個。如果搞web的話，直接用js接入這兩個的其中一個就行了，交互式圖表，更加符合現代互聯網企業的發展。這兩個相比較，我更傾向於echarts，但是手上的報表系統是highcharts的，所以highcharts的參數我更熟悉一點，如果真要美觀,裝逼,高大上的話，還是入手echarts吧。
https://www.hcharts.cn/docs/basic-title
http://echarts.baidu.com/tutorial.html
總結：
介紹了基本情況，下面進入半桶子水時刻，qq1749061919 (歡迎交流，共同進步)
出處：http://www.cnblogs.com/buddyquan/p/7986225.html