Python數據分析與數據可視化(2)

來源:網易
2021-03-29
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導語:數據:聚焦于解決數據的采集、清理、預處理、分析和挖掘   圖形:聚焦于解決對光學圖像進行接收、提取信息、加工變換、模式識別及存儲顯示   可視化:聚焦于解決將數據轉換成圖形,并進行交互處理   數據可視化的意義------- 一圖勝千言
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數據可視化

  數據分析是一個探索性的過程,通常從特定的問題開始。它需要好奇心、尋找答案的欲望和很好的韌性,因為這些答案并不總是容易得到的。

  數據可視化,即數據的可視化展示。有效的可視化可顯著減少受眾處理信息和獲取有價值見解所需的時間。

  數據分析和數據可視化這兩個術語密不可分。在實際處理數據時,數據分析先于可視化輸出,而可視化分析又是呈現有效分析結果的一種好方法。

  數據可視化:是關于數據視覺表現形式的科學技術研究。其中,這種數據的視覺表現形式被定義為“一種以某種概要形式抽提出來的信息,包括相應信息單位的各種屬性和變量”。

  數據可視化主要是借助于圖形化手段,清晰有效地傳達與溝通信息。

  可視化涉及到用數據構建不同圖表,從而提供不同的看待數據分析結果的視角。這有助于確定需要進一步調查的異常值、差距、趨勢和有趣的數據點,例如:銷售門店的異常銷售值、生產車間的產量波動等。

  可視化分析是一個化繁為簡的過程,將通過各種方法運算出的數據結果以清晰的方式展現出來。

  

  

  數據:聚焦于解決數據的采集、清理、預處理、分析和挖掘

  圖形:聚焦于解決對光學圖像進行接收、提取信息、加工變換、模式識別及存儲顯示

  可視化:聚焦于解決將數據轉換成圖形,并進行交互處理

  數據可視化的意義------- 一圖勝千言

  1、表達觀點

  人類是視覺動物,一張簡單的數據可視化圖表在傳遞大量信息的同時,能更加直觀地闡述觀點,為瀏覽者帶來更深刻的印象。

  如前,南丁格爾將每月犧牲的戰士數量以及死亡原因列成一張圖表,直觀的表達了戰爭的可怕以及軍隊醫療條件的重要性(南丁格爾“極區圖”)

  

  將信息可視化能有效地抓住人們的注意力。有的信息如果通過單純的數字和文字來傳達,可能需要花費數分鐘甚至幾小時,甚至可能無法傳達;但是通過顏色、布局、標記和其他元素的融合,圖形卻能夠在幾秒鐘之內就把這些信息傳達給我們。

  某城市地鐵圖

  每條線路的所有站點都按照順序用不同顏色標記出來的,你還可以在上面看到線路交叉的站點。

  地鐵圖呈獻給你的不僅是數據信息,更是清晰的認知。

  

  2、發現聯系

  在錯綜復雜的數據中,很難發現不同維度和指標之間的關聯關系,通過數據可視化的方式則可以輕松驗證。

  數據可視化的方法2----顏色可視化

  日本有一家啤酒廠,在收集了近30年的氣象資料,將其于當月的啤酒銷售情況相聯系,繪出了“啤酒氣溫曲線”。通過這個圖標觀察出,在市場趨于飽和的情況下,氣溫成了決定啤酒銷量升降的主要因素。于是,這家啤酒廠根據天氣情況,合理安排生產,收到了良好效果。

  數據可視化的方法1----面積&尺寸可視化

  

  數據可視化的方法2----顏色可視化

  

  數據可視化的方法3----圖形可視化

  

  數據可視化的方法4----概念可視化

  

  某公司市場部經理,準備了一份關于目前行業內競爭狀況和公司業績的報告

  

  

  數據可視化案例對比(好)

  過去5年,我公司業績持續增長

  

  數據可視化案例對比

  我公司投資回報率維持較高水平

  

  數據可視化案例對比

  我公司與B公司市場份額有所增長

  

  做數據可視化時,幾種方法經常是混合用的,尤其是做一些復雜圖形和多維度數據的展示時。

  做出的可視化圖表一定要易于理解,在顯性化的基礎上越美觀越好,切忌華而不實。

  數據可視化要根據數據的特性,如時間和空間信息等,找到合適的可視化方式,將數據用直觀地展現出來,以幫助人們理解數據,同時找出包含在海量數據中的規律或者信息。

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