Python数据分析与数据可视化(2)

来源:网易
2021-03-29
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导语:数据:聚焦于解决数据的采集、清理、预处理、分析和挖掘   图形:聚焦于解决对光学图像进行接收、提取信息、加工变换、模式识别及存储显示   可视化:聚焦于解决将数据转换成图形,并进行交互处理   数据可视化的意义------- 一图胜千言
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数据可视化

  数据分析是一个探索性的过程,通常从特定的问题开始。它需要好奇心、寻找答案的欲望和很好的韧性,因为这些答案并不总是容易得到的。

  数据可视化,即数据的可视化展示。有效的可视化可显著减少受众处理信息和获取有价值见解所需的时间。

  数据分析和数据可视化这两个术语密不可分。在实际处理数据时,数据分析先于可视化输出,而可视化分析又是呈现有效分析结果的一种好方法。

  数据可视化:是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。其中,这种数据的视觉表现形式被定义为“一种以某种概要形式抽提出来的信息,包括相应信息单位的各种属性和变量”。

  数据可视化主要是借助于图形化手段,清晰有效地传达与沟通信息。

  可视化涉及到用数据构建不同图表,从而提供不同的看待数据分析结果的视角。这有助于确定需要进一步调查的异常值、差距、趋势和有趣的数据点,例如:销售门店的异常销售值、生产车间的产量波动等。

  可视化分析是一个化繁为简的过程,将通过各种方法运算出的数据结果以清晰的方式展现出来。

  

  

  数据:聚焦于解决数据的采集、清理、预处理、分析和挖掘

  图形:聚焦于解决对光学图像进行接收、提取信息、加工变换、模式识别及存储显示

  可视化:聚焦于解决将数据转换成图形,并进行交互处理

  数据可视化的意义------- 一图胜千言

  1、表达观点

  人类是视觉动物,一张简单的数据可视化图表在传递大量信息的同时,能更加直观地阐述观点,为浏览者带来更深刻的印象。

  如前,南丁格尔将每月牺牲的战士数量以及死亡原因列成一张图表,直观的表达了战争的可怕以及军队医疗条件的重要性(南丁格尔“极区图”)

  

  将信息可视化能有效地抓住人们的注意力。有的信息如果通过单纯的数字和文字来传达,可能需要花费数分钟甚至几小时,甚至可能无法传达;但是通过颜色、布局、标记和其他元素的融合,图形却能够在几秒钟之内就把这些信息传达给我们。

  某城市地铁图

  每条线路的所有站点都按照顺序用不同颜色标记出来的,你还可以在上面看到线路交叉的站点。

  地铁图呈献给你的不仅是数据信息,更是清晰的认知。

  

  2、发现联系

  在错综复杂的数据中,很难发现不同维度和指标之间的关联关系,通过数据可视化的方式则可以轻松验证。

  数据可视化的方法2----颜色可视化

  日本有一家啤酒厂,在收集了近30年的气象资料,将其于当月的啤酒销售情况相联系,绘出了“啤酒气温曲线”。通过这个图标观察出,在市场趋于饱和的情况下,气温成了决定啤酒销量升降的主要因素。于是,这家啤酒厂根据天气情况,合理安排生产,收到了良好效果。

  数据可视化的方法1----面积&尺寸可视化

  

  数据可视化的方法2----颜色可视化

  

  数据可视化的方法3----图形可视化

  

  数据可视化的方法4----概念可视化

  

  某公司市场部经理,准备了一份关于目前行业内竞争状况和公司业绩的报告

  

  

  数据可视化案例对比(好)

  过去5年,我公司业绩持续增长

  

  数据可视化案例对比

  我公司投资回报率维持较高水平

  

  数据可视化案例对比

  我公司与B公司市场份额有所增长

  

  做数据可视化时,几种方法经常是混合用的,尤其是做一些复杂图形和多维度数据的展示时。

  做出的可视化图表一定要易于理解,在显性化的基础上越美观越好,切忌华而不实。

  数据可视化要根据数据的特性,如时间和空间信息等,找到合适的可视化方式,将数据用直观地展现出来,以帮助人们理解数据,同时找出包含在海量数据中的规律或者信息。

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