做可视化去哪里找数据库

飞翔的猪评论

要做可视化需要数据支撑，一般来说，数据可以从各种渠道获得，其中一个重要的渠道就是数据库。那么，想要找数据库来做可视化可以从以下几个方面着手：

公开数据集网站：有一些网站专门提供各种开放数据集供人们下载和使用。比如 Kaggle、UCI Machine Learning Repository等网站都提供了大量的数据集供科研和数据分析使用。你可以在这些网站上搜索和下载你感兴趣的数据集，然后进行可视化分析。
开放政府数据：很多政府部门都会公开一些数据供公众使用，包括人口统计数据、经济数据、环境数据等。你可以访问各国政府的官方网站，找到他们提供的数据集，并进行可视化分析。
数据库网站：一些网站会提供数据库查询服务，你可以通过查询获取你需要的数据，并进行提取和分析。比如 Data.world、DataHub等网站都提供了数据查询和下载服务。
自己收集数据：如果你有能力和资源，也可以自己收集数据来进行分析。可以通过各种途径收集数据，比如调查问卷、传感器数据、网络爬虫等方式来获取你需要的数据。
企业/组织数据：如果你是在工作中需要做可视化分析，你可以尝试向你所在的企业或组织查询是否有相关的数据可供分析。很多企业都会有自己的数据仓库或数据库，你可以向相关部门申请获取数据来进行可视化分析。

1年前 0条评论

山山而川评论

做可视化需要的数据一般是存储在数据库中的，常见的数据库类型有关系型数据库和非关系型数据库。在进行数据可视化之前，首先需要找到合适的数据库存储数据。下面将从关系型数据库和非关系型数据库两个方面介绍在哪里找数据库以进行数据可视化。

一、关系型数据库：
关系型数据库是一种使用行和列存储数据的数据库，常见的关系型数据库有MySQL、PostgreSQL、SQL Server等。如果你需要在关系型数据库中寻找数据用于数据可视化，一般可以通过以下几种途径找到数据库：

公共数据库：有一些机构或组织会提供公共数据库供大家免费查询和使用，例如政府部门、研究机构等。你可以通过这些公共数据库获取数据进行可视化，比如美国政府的数据网站data.gov，世界银行的数据平台等。
网络开放数据平台：现在很多机构和组织都有自己的数据开放平台，例如Kaggle、UCI机器学习库等，这些平台提供了各种数据集供大家下载和使用，你可以从这些平台找到你需要的数据集进行可视化。
企业数据：如果你在某个企业工作，可以向企业内部数据库管理员或数据分析团队获取数据库中的数据。企业内部往往有丰富的数据资源，可以用于数据可视化。
数据采集工具：有一些专门的数据采集工具，如WebScraper、Octoparse等，可以帮助你从网页中抓取数据存储到数据库中，再进行可视化分析。

二、非关系型数据库：
非关系型数据库是一种以文档、键值对等方式存储数据的数据库，常见的非关系型数据库有MongoDB、Redis、Elasticsearch等。如果你使用的是非关系型数据库，可以通过以下几种途径找到数据库用于可视化：

开放数据API：很多企业和机构提供数据API接口供使用者获取数据，你可以通过这些API接口获取数据存储到非关系型数据库中，然后进行数据可视化。
数据爬虫：使用数据爬虫技术可以快速从互联网上抓取数据存储到非关系型数据库中，然后进行相应的数据处理和可视化展示。
内部数据：类似于关系型数据库，如果你在企业工作，可以从企业内部获取数据存储到非关系型数据库中，进行数据可视化分析。

总的来说，无论是关系型数据库还是非关系型数据库，寻找数据库用于数据可视化的关键是要找到合适的数据源，并保证数据的准确性和完整性。根据数据的类型和来源，选择合适的数据库存储数据是进行数据可视化的重要第一步。

1年前 0条评论

奔跑的蜗牛评论

1. 网络爬虫获取数据

如果你想要可视化一个网站的数据，可以通过网络爬虫获取数据。你可以使用Python中的库（如BeautifulSoup、Scrapy等）来爬取网站的数据，并保存到本地数据库中或以其他格式存储。

使用BeautifulSoup进行网页内容解析

from bs4 import BeautifulSoup
import requests

url = 'https://example.com'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# 解析网页数据，获取需要的信息

使用Scrapy进行网站爬取

scrapy startproject myproject
scrapy genspider example example.com
# 编写爬虫规则，解析网页数据
scrapy crawl example

2. 数据库查找

2.1. 开放数据集

2.2. 公共API

2.3. 数据库资源

3. 数据库操作

3.1. 连接数据库

import pymysql

# 连接到MySQL数据库
db = pymysql.connect(host="localhost", user="root", password="123456", database="mydatabase")
cursor = db.cursor()

3.2. 查询数据

# 查询数据库中的数据
cursor.execute("SELECT * FROM mytable")
data = cursor.fetchall()
# 对查询结果进行数据处理

3.3. 数据清洗和转换

对查询到的数据进行清洗和处理，确保数据格式的一致性和正确性。你可以使用Pandas库进行数据处理和转换。

import pandas as pd

# 将查询到的数据转换为DataFrame对象
df = pd.DataFrame(data, columns=['column1', 'column2', 'column3'])
# 进行数据清洗和转换操作

4. 数据可视化

最后，使用数据可视化工具如Matplotlib、Seaborn、Plotly等进行数据可视化。

import matplotlib.pyplot as plt

# 可视化数据
plt.bar(df['column1'], df['column2'])
plt.xlabel('X Label')
plt.ylabel('Y Label')
plt.title('Title')
plt.show()

通过上述方法，你可以从网页、开放数据集、API或数据库中获取数据，并通过数据可视化工具将数据以图表等形式展示出来。

1年前 0条评论