数据可视化应用2
第2章 数据可视化基础-数据可视化原理及应用-樊银亭-清华大学出版社
• 中位数可以用来评估数值数据的中心趋势。
2.2 数据的基本统计描述
• 3．众数(Mode)
众数是另一种中心趋势度量。众数是集合（一组数据）中出现最频繁的值 。因此求一组数据的众数不需要排序，而只要计算出现次数较多的那个数 值。众数可能不唯一，具有一个、两个、三个众数的数据集合分别称为单 峰的（unimodal）、双峰的（bimodal）和三峰的（trimodal）。一般地，具 有两个或更多众数的数据集是多峰的（multimodal）。例如： • 1、1、2、3、3、4、4、4、7、8、8、9的众数为4； • 1、2、3、3、3、4、4、5、5、5、7、8的众数为3和5。
2.1 数据对象与属性类型
2.1.3 属性类型 属性可分为标称、二元、序数和数值类型。 1．标称属性
• 标称属性（类别型属性）的值是一些符号或事物的名称。举个标称属 性的例子。假设hair_color（头发颜色）是描述人的属性，可能的值为 黑色、棕色、淡黄色、红色、赤褐色、灰色和白色。
2．二元属性
2.2 数据的基本统计描述
基本统计描述可以用来识别数据的性质，凸显哪些数据值 应该视为噪声或离群点。 • 2.2.1 中心趋势度量 中心趋势度量包括均值、中位数、众数。
2.2 数据的基本统计描述
• 2．中位数 中位数（又称中值Median）。对于倾斜（非对称）数据， 数据中心的更好度量是中位数。中位数是有序数据值的中 间值。它是把数据较高的一半与较低的一半分开的值。
2.2.2 数据分布度量
• 1．极差、四分位数和四分位数极差
• 4-分位数（四分位数）是3个数据点，它们把数据分布划分成4个相 等的部分，使得每部分表示数据分布的四分之一。其中每部分包含 25%的数据。如图2-2所示，中间的四分位数Q2就是中位数，通常在 25%位置上的Q1（称为下四分位数）和处在75%位置上的Q3（称为 上四分位数）。
数据可视化的应用实例
数据可视化的应用实例
1.金融数据可视化：金融数据通常庞杂复杂，通过数据可视化可以直观地展示金融市场的走势、交易量以及各类指标变化。
比如，通过绘制股票价格走势图、交易量柱状图，可以帮助投资者更好地理解市场情况。
2.社交媒体数据可视化：社交媒体数据庞大且多样，通过数据可视化可以帮助分析师了解用户行为和趋势。
例如，绘制社交媒体话题热度图、用户活跃时间分布图，可以帮助企业更好地理解用户需求和行为模式，从而指导营销策略。
3.地理信息可视化：通过地理信息可视化，可以将地理数据以视觉形式展示，更好地帮助人们理解地理现象和趋势。
例如，绘制地图上的热力图展示人口密度、绘制地图上的气泡图展示各个地区的经济指标等。
4.健康数据可视化：健康数据通常包括体温、心率、睡眠质量等信息，通过将这些数据可视化为折线图、柱状图等形式，可以帮助个体更好地了解自己的健康状况，有针对性地进行调整和改善。
5.交通数据可视化：交通数据是城市规划、交通管理的重要参考依据，通过将交通流量、交通拥堵情况等数据可视化为热力图、流量图，可以帮助交通管理部门更好地调整交通流向和优化道路设计。
6.销售数据可视化：企业的销售数据往往庞大，通过数据可视化可以将销售额、销售渠道等信息以图表的形式展示，帮助企业了解产品热销情况、销售渠道的效果等，从而做出更有针对性的销售决策。
7.气候数据可视化：气候数据庞杂，通过将气温、降水量等数据可视化为图表和图形，可以帮助研究人员更好地了解气候变化的趋势和规律，从而为气候研究和气象预测提供支持。
8.教育数据可视化：教育数据包括学生的学习成绩、学业进展等信息，通过将这些数据可视化为图表和动画等形式，可以帮助教师更好地了解学生的学习情况，为个性化教育提供支持。
数据可视化生活中的应用
数据可视化生活中的应用《数据可视化生活中的应用》我有一个朋友叫小李，是个特别迷糊的人，对生活中的各种数据那是一窍不通，就像个迷失在数字迷宫里的小老鼠。
每次月底看着自己的账单，那表情就像见了鬼一样，又困惑又无奈。
有一天，我去他家玩。
一进门就看到他坐在沙发上，周围堆满了各种账单、消费记录的纸张，头发乱得像个鸟窝。
我打趣地问他：“哟，你这是在干嘛呢？准备造纸啊？”他愁眉苦脸地抬起头，说：“你可别取笑我了，我在算我这个月的花销呢，怎么感觉钱像流水一样，一下子就没了，可我又不知道都花哪儿去了。
”我笑了笑，拿出手机，打开一个记账APP，这个APP就很好地运用了数据可视化。
我把他拉到身边，说：“你看啊，小李。
这就像给你的钱画了一张地图，每一笔花销都有它的去向。
”我点开APP的图表界面，给他看那些色彩鲜艳的圆形饼图和高低起伏的柱状图。
“你看这个饼图，就像一个大蛋糕被切成了好多块，每一块代表着你不同方面的花销，像这块最大的蓝色部分，就是你的房租，占了总花销的将近一半呢。
再看这个橙色的小块，这是你每天喝奶茶的钱，虽然每杯看起来没多少，但是加起来也不少呢，都快赶上你一个月的交通费了。
”小李眼睛睁得大大的，像发现了新大陆一样。
他惊讶地说：“啊，我都没注意，原来我在奶茶上花了这么多钱。
我还以为只是一点小钱，没想到积少成多这么可怕。
”这就是数据可视化在日常生活中的一个简单应用，它把那些枯燥的数字变成了直观的图形，让我们一眼就能看出个大概。
就好比你在黑暗中摸索，突然有人给了你一盏明灯，那些隐藏在数字背后的秘密一下子就暴露无遗了。
再说说我们小区的物业管理吧。
小区里住着各种各样的人，大家对物业的工作总是有各种各样的意见。
以前物业也不知道该从哪里改进，就像无头苍蝇一样。
后来，他们搞了一个业主满意度调查，收集了一大堆数据。
但是光看着那些数字，根本不知道业主们到底对哪些方面不满意。
这时候，有个年轻的管理员提出了数据可视化的想法。
他们把调查结果做成了图表，有雷达图展示各个服务项目的综合评价，还有折线图反映不同时间段业主满意度的变化。
Excel中的数据可视化技巧有哪些应用案例
Excel中的数据可视化技巧有哪些应用案例在当今数据驱动的时代，Excel 作为一款广泛使用的电子表格软件，不仅具备强大的数据处理能力，还拥有丰富的数据可视化功能。
通过巧妙运用这些功能，我们可以将复杂的数据转化为直观、易懂的图表，从而更有效地分析和传达信息。
接下来，让我们一起探讨一些 Excel 中数据可视化技巧的应用案例。
一、销售数据分析假设我们有一家公司的年度销售数据，包括不同产品在各个地区的销售额。
通过使用 Excel 的数据可视化技巧，我们可以清晰地呈现销售业绩的情况。
首先，我们可以创建一个柱状图来比较不同产品的销售额。
在Excel 中，选择数据范围，然后在“插入”选项卡中选择“柱状图”。
这样，不同产品的销售额以柱子的高度直观地展示出来，一眼就能看出哪些产品是销售的主力军。
其次，我们可以制作一个饼图来展示不同地区销售额的占比。
同样在“插入”选项卡中选择“饼图”，就能清晰地看到各个地区对总销售额的贡献比例。
另外，还可以创建一个折线图来展示销售额随时间的变化趋势。
通过观察折线的走向，我们可以分析销售业绩是在增长、稳定还是下降，从而为制定销售策略提供依据。
二、人力资源数据管理对于人力资源部门来说，Excel 的数据可视化也能发挥重要作用。
例如，在员工绩效评估方面，我们可以将员工的各项绩效指标得分以雷达图的形式展示。
雷达图能够全面地反映员工在不同维度上的表现，让管理者对员工的优势和不足一目了然。
在员工年龄和工作年限的分布分析中，我们可以使用直方图。
这样可以直观地看到员工年龄和工作年限的集中区间，有助于制定针对性的培训和发展计划。
三、项目进度跟踪在项目管理中，及时了解项目的进度至关重要。
通过创建甘特图，我们可以清晰地展示项目中各个任务的开始时间、结束时间以及持续时间。
在 Excel 中，虽然没有直接生成甘特图的功能，但我们可以通过一些技巧来实现。
首先，根据项目任务、开始时间和持续时间创建数据表格。
数据可视化分析2篇
数据可视化分析2篇第一篇：数据可视化分析的基础知识数据可视化是指将数据以图形的方式展示出来，以便更好地理解和分析数据。
数据可视化分析可以帮助人们发现数据中的规律和趋势，从而更好地决策。
在实际应用中，数据可视化被广泛应用于商业、科学研究、工业、金融等领域。
下面是几个关于数据可视化分析的基础知识：1. 可视化类型常见的数据可视化类型包括柱状图、折线图、饼图、散点图、热力图、地图等。
每种可视化类型适用于展示不同类型的数据。
例如，柱状图适用于展示分类数据的数量，折线图和散点图适用于展示变量之间的关系，地图适用于展示地理位置相关的数据。
2. 数据处理在进行数据可视化分析之前，需要对原始数据进行处理，以便更好地进行可视化。
常见的数据处理方法包括数据清洗、数据整合、数据转换等。
数据清洗是指去除无效数据、缺失数据、异常数据等；数据整合是指将多个数据集合并成一个；数据转换是指将数据从一个格式转换为另一个格式，例如将文本数据转换为数字数据等。
3. 可视化工具常见的数据可视化工具包括Excel、Tableau、Power BI、Python等。
每个工具有不同的优缺点和适用场景。
Excel是最常用的数据可视化工具之一，适用于处理小规模的数据和简单的可视化需求。
Tableau和Power BI适用于处理中等规模的数据和高级可视化需求。
Python则适用于处理大规模的数据和定制化的可视化需求。
4. 数据可视化的设计原则好的数据可视化设计应该遵循一些基本原则，例如数据的准确性、简洁性、易读性、美观性、互动性等。
数据准确性是最基本的原则，数据可视化的图形应该准确地反映原始数据的真实情况。
简洁性指的是图形应该尽量简洁，不应该添加过多的花哨元素。
易读性指的是图形应该易于理解和阅读。
美观性指的是图形应该有吸引人的外观，使人愿意停留在图形上。
互动性指的是图形应该具有互动性，使人可以根据需要进行探索和交互操作。
第二篇：数据可视化分析的实际应用数据可视化分析已经成为各个行业中最重要的工具之一。
数据可视化在数据分析中的应用
数据可视化在数据分析中的应用随着大数据时代的到来，数据分析变得越来越重要。
而数据可视化作为数据分析的一种重要工具，也逐渐受到了广泛的关注和应用。
本文将探讨数据可视化在数据分析中的应用，并分析其优势和挑战。
一、概述数据可视化是通过图表、图形和动画等可视方式呈现数据信息，以帮助人们更好地理解和交流数据。
在数据分析中，数据可视化可以直观地展示数据的规律、趋势和异常，帮助分析师快速洞察数据，做出科学决策。
二、数据可视化在数据探索中的应用数据探索是对数据进行初步分析和挖掘的过程，通过对数据的可视化呈现，可以帮助分析师更好地了解数据的特点和规律。
比如，通过制作柱状图、折线图等可以清晰地展示数据的分布情况和趋势变化，以发现数据中的离群点和异常值，提高数据的质量和准确性。
三、数据可视化在数据预处理中的应用数据预处理是在进行数据分析之前的一个重要环节，其目的是通过清洗、转换和集成等处理手段，将原始数据转化为适合分析的数据形式。
通过数据可视化，可以帮助分析师更好地理解数据的特点和问题，并根据分析的需求进行相应的预处理操作。
比如，通过绘制直方图、箱线图等图表，可以直观地检测数据是否存在缺失值、异常值等问题，并采取相应的处理措施。
四、数据可视化在模型建立中的应用在进行数据分析建模时，数据可视化可以帮助分析师更好地理解数据的关系和模式，提高模型建立的准确性和可靠性。
比如，通过绘制散点图、热力图等图表，可以直观地展示变量之间的相关性和层次结构，从而指导模型的选择和优化。
五、数据可视化在结果展示中的应用数据分析的最终目标是通过分析结果来支持决策和解决问题，而数据可视化则成为将分析结果转化为可理解和可交流的形式的关键步骤。
通过制作仪表盘、报告和动画等形式，可以将复杂的分析结果以直观、简洁的方式展示出来，提高决策者对结果的理解和信任。
六、数据可视化的优势1. 直观易懂：通过图表、图形等可视方式呈现数据，更容易理解和记忆。
2. 有效沟通：可以通过可视化的方式展示数据结果，更好地与他人进行交流和共享。
数据可视化分析的应用及其优势
数据可视化分析的应用及其优势摘要本论文阐述了数据可视化分析的相关概念及其应用，重点分析了数据可视化分析对于数据分析和决策应用的优势与局限性，并探讨了数据可视化分析未来的发展趋势。
首先，本文对于数据可视化分析的相关概念进行了详细的解释，包括数据可视化分析的定义、分类和应用范围。
其次，针对数据可视化分析在数据分析和决策应用中的优势进行了分析。
其中，数据可视化可以使得数据更加直观化，并且可以帮助分析师和决策者更好地理解数据和信息之间的关联。
此外，数据可视化还可以帮助分析师和决策者更好地发现数据中的模式和趋势，并从中获取更有价值的观察结果。
最后，本文还就数据可视化分析的局限性和未来发展进行了探讨。
在对数据可视化分析的有关内容进行综述之后，本论文以一个具体案例为例，采用R语言对于一组数据进行了可视化展示，并对结果进行了分析和解释，以此来进一步表现出数据可视化分析的应用价值和优势。
根据本文所做出的综合分析，结论如下：数据可视化分析技术在当今的数据分析和决策应用中发挥了重要作用，并且其优势是显而易见的。
未来，数据可视化分析技术还有很大的发展空间和潜力，可以预见的是，在大数据时代的背景下，数据可视化分析技术将得到更加广泛的应用和发展。
关键词：数据可视化分析，数据分析，决策应用，优势，未来发展Chapter 1：简介1.1 研究背景在当今的信息时代，数据已经成为了企业决策和政策制定中不可或缺的一部分。
但是大量的数据往往是冰冷的，深入理解它们并发现潜在的信息和思想是挑战性的。
在这种情况下，数据可视化分析成为了解决难题的一种有效方法，并在越来越广泛的领域得到更加广泛的应用和发展。
1.2 研究目的和意义本论文旨在通过对数据可视化分析的研究和分析，探索数据可视化分析应用的优势和局限性，为相关研究和实践提供更加科学的理论和实践指导。
1.3 研究方法本文通过文献综述的方式，对现有的对于数据可视化分析的研究和分析进行了系统的整理和总结，同时也对数据可视化分析的应用价值进行了分析和探讨。
数据可视化的实际应用案例
数据可视化的实际应用案例数据可视化是一种将数据以图表、图形等形式呈现出来的技术，它通过可视化方式将复杂、庞大的数据变得更加直观、易于理解。
数据可视化在各个领域都得到了广泛的应用，包括商业、科学、医疗等，通过对数据进行可视化处理，人们可以更加直观地分析和理解数据，从而做出更加准确的决策和预测。
下面，我将介绍几个数据可视化在实际应用中的案例。
1. 商业领域中的数据可视化案例在商业领域，数据可视化可以帮助企业分析市场趋势、了解产品需求、改进营销策略等。
例如，一家电商企业可以利用数据可视化工具对用户行为数据进行分析，绘制出用户访问量、转化率、购买行为等数据图表，通过对这些数据的分析，企业可以了解用户的兴趣、购买偏好，从而调整产品定位、改进用户体验，提高销售额。
2. 科学研究中的数据可视化案例在科学研究中，数据可视化可以帮助科学家可视化研究数据，加深对研究对象的理解。
例如，天文学家利用数据可视化工具将天体观测数据转化为图像，可以更好地观察天体的分布、运动轨迹等。
这样的可视化结果可以帮助科学家发现新的天体现象，从而推动天体物理学的研究进展。
3. 医疗领域中的数据可视化案例在医疗领域，数据可视化有助于医生、医疗机构更好地管理患者数据、监测疾病流行趋势、提高医疗质量等。
例如，在流行病监测中，利用数据可视化可以将不同地区的疫情数据以地图形式展示，帮助决策者了解疾病的传播范围、高风险地区等信息，从而有效制定防控措施。
4. 市场营销中的数据可视化案例在市场营销中，数据可视化可以帮助营销人员了解产品受众、竞争对手等数据信息，从而制定更加精准的营销策略。
例如，一家快消品企业可以通过数据可视化工具对产品销售数据进行分析，形成销售趋势图、地域分布图等，这些数据可视化结果可以帮助企业了解产品的市场表现、销售热点等，从而优化产品定位、推动销售增长。
综上所述，数据可视化在商业、科学、医疗等领域都有着广泛应用。
通过将数据可视化，人们可以更加直观地理解和分析数据，从而做出更加准确的决策和预测。
数据可视化的实际应用实例
数据可视化的实际应用实例数据可视化是一种将数据通过图表、图形等可视化形式展示出来的方法，它可以帮助人们更好地理解和分析大量的数据。
在当今信息爆炸的时代，数据可视化成为了人们必不可少的工具之一。
本文将介绍几个数据可视化的实际应用实例，帮助读者更好地了解其在不同领域的应用。
一、金融行业在金融行业，数据可视化起到了重要的作用。
举个例子，投资者可以通过绘制股票走势图来判断股市的行情，帮助他们做出更明智的投资决策。
而银行则可以利用数据可视化来展示财务数据，监控资金流向，及时发现异常情况。
此外，数据可视化还可以用来展示市场份额、收入分布等信息，有助于金融机构进行市场分析和战略制定。
二、医疗健康在医疗健康领域，数据可视化可以帮助医生更好地分析和理解患者的健康数据。
例如，医生可以通过绘制患者的体温、心率等数据的曲线图来判断患者的健康状况，并及时采取相应的治疗措施。
此外，数据可视化还可以用来展示医疗资源的分布情况、病情的地理分布等信息，有助于医疗机构进行资源配置和疾病监测。
三、教育领域在教育领域，数据可视化可以用来展示学生的学习情况和成绩分布，帮助教师更好地了解每个学生的学习进度和学习困难，并采取有针对性的教学方法。
同时，数据可视化还可以展示学生的学科选择情况、学籍分布等信息，有助于学校进行课程设置和教育规划。
四、市场营销在市场营销领域，数据可视化可以帮助企业更好地了解产品销售情况、消费者的购买行为等信息。
例如，企业可以通过绘制销售额、用户增长曲线图来监控产品的市场表现，并及时调整营销策略。
此外，数据可视化还可以展示竞争对手的市场份额、用户画像等信息，有助于企业进行竞争分析和品牌定位。
五、交通运输在交通运输领域，数据可视化可以用来展示交通流量、路况等信息，帮助交通管理部门和驾驶员更好地了解交通状况，并做出相应的决策。
例如，交通管理部门可以通过绘制交通拥堵热力图来评估道路拥堵程度，并及时调整交通信号灯的配时方案。
此外，数据可视化还可以展示交通事故的地理分布、疏散路线等信息，有助于交通安全管理。
大数据可视化分析2篇
大数据可视化分析2篇第一篇：大数据可视化分析的应用与意义随着数字化时代的到来，现代社会中信息量越来越庞大，数据处理和分析成为了一个重要的领域。
而对于海量数据的直观展示和分析，就需要借助大数据可视化工具。
本篇文章将从大数据可视化的应用和意义两个方面来阐述其重要性。
一、大数据可视化的应用1.市场营销在市场营销领域，通过可视化工具展示用户消费行为、流量和转化率等，可以帮助企业更好地理解用户需求、优化产品和服务，从而提高销售和市场占有率。
2.金融分析大数据可视化在金融领域也有广泛的应用，通过对银行或证券市场的数据进行可视化分析，可以帮助投资者更好地理解市场趋势和交易机会，甚至有助于预测未来的金融走势。
3.医疗卫生在医疗卫生领域，大数据可视化可以协助医生和医疗机构对患者信息、疾病趋势进行分析和可视化展示，以便更加准确地进行诊断和治疗，大大提高了医疗效率和准确性。
4.智能家居可视化技术使得智能家居成为可能，我们可以通过智能可视化工具来集成家庭中的整个生态系统，从而实现远程监控、智能控制和节能减排等功能。
二、大数据可视化的意义1.直观性大数据可视化通过图形和图表等形式，使得大量的数据转化为直观、易懂的可视化信息，从而使用户更轻松地理解数据和行业趋势，提升数据分析的效率。
2.创造影响力一张好的可视化图表能够引起社会的广泛关注和转发分享，并有助于形成社会共识，对于问题的解决和政策的制定具有积极的影响。
3.智能决策通过大数据可视化分析，已经成为管理和决策层日常工作的重要组成部分。
通过数据的可视化呈现，决策者可以更加准确的预测企业的市场趋势，并且可以及时调整企业方向和策略。
综上所述，大数据可视化不仅可以为企业提高竞争力和创造利润，也可以提高管理决策的准确性，从而更加有效地推动社会经济的发展和进步。
第二篇：大数据可视化工具的应用和发展前景大数据可视化是一种将庞大的数据转换为图表、图形和信息可视化呈现的技术和过程。
在现实生活和工业领域，大量的对数字数据的收集和分析需求，大大刺激了大数据可视化工具的发展。
数据可视化技术的原理及应用场景
数据可视化技术的原理及应用场景随着互联网和物联网的迅速发展，一大批数据一秒钟就会湧入人们眼前。
因此，数据的快速处理和准确表达成为一项重要的需求。
而数据可视化技术就能够将庞杂的数据信息转变成直观、易懂的图形形式，这是其应用的最基本的场景。
本文将探讨数据可视化技术的原理和当前主流应用场景。
一、数据可视化技术的原理数据可视化技术是将数据以图形、表格等形式显示出来，让用户能够更加直观地了解数据信息，以及为数据分析和数据挖掘提供一种方法。
数据可视化技术可以分为三个阶段，分别是数据获取、数据处理和数据输出。
1. 数据获取数据获取是数据可视化技术的第一步，它涉及到数据的收集、整理、清洗和存储等过程。
数据获取的目的是为了获取全面的数据源，让数据在可视化的过程中更加准确地表达出真实情况。
高效地数据获取所需的技术包括Web爬虫、SQL语句等。
2. 数据处理在数据获取之后，需要对数据进行处理，以便更好地呈现数据。
数据处理包括数据变换、分类、简化等过程。
其中，最重要的是数据变换和数据分类，通过这种方式，可以将混杂的数据聚合，得到更直观、更准确和更有针对性的信息。
3. 数据输出将数据处理后的结果输出成各种图形、表格、报表等，呈现给用户，让用户更加直观地了解数据。
数据可视化的输出形式可以有很多种，例如柱状图、折线图、散点图、热力图等。
二、数据可视化技术的应用场景数据可视化技术的应用场景十分广阔。
在互联网、社交网络、医疗、金融等行业都有着相应的应用场景。
现在我们来看具体的几个应用场景。
1. 数据分析在企业、政府等领域，需要对大量数据进行分析，以获取更加准确的信息。
数据可视化技术能够将数据展示在用户面前，帮助用户更好地理解数据并做出更切合实际的决策。
2. 金融在金融领域，数据可视化技术被广泛应用。
例如，用图表显示巨额负债、资产变化等，供投资者参考。
此外，通过数据可视化技术，用户能够直观地看到股票价格趋势、热门股票和潜在危机领域等。
数据可视化的具体应用
数据可视化的具体应用
数据可视化是将数据通过图表、图像等可视化形式进行呈现的过程，其具体应用包括以下几个方面：
1. 商业分析：通过对销售数据、市场数据等进行可视化处理，能够更加直观地了解销售趋势、市场份额、竞争对手情况等，从而作出更加科学的商业决策。
2. 数据报告：将各种数据通过图表、图像等可视化形式呈现在数据报告中，能够更加生动地展示数据，从而更好地传达信息。
3. 金融分析：将金融数据进行可视化处理，能够更加清晰地展示股票走势、经济指标等，从而为金融分析提供更加有力的支持。
4. 医疗健康：将医疗数据通过可视化形式呈现，能够更好地了解病人的病情、药品使用情况等，从而为医疗决策提供更加科学的支持。
5. 城市规划：通过可视化处理城市数据，包括人口分布、交通流量、环境污染等，能够更加科学地进行城市规划，从而提高城市的发展质量。
6. 生产制造：将生产数据通过可视化形式呈现，能够更好地了解生产过程中的问题，从而及时进行调整，提高生产效率和产品质量。
总之，数据可视化的应用范围很广，几乎涵盖了各个行业和领域，能够帮助人们更好地理解和应用数据，提高工作效率和决策水平。
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python第二十一课数据可视化-使用pyecharts绘制图表2
一、使用pyecharts绘制图表
1、概述
进行web绘图，使用百度的echarts组件生成网页显示的图表。
使用javascript在网页中呈现图表要显示的数据。
2、pyecharts 使用python语言调用百度的图形组件库进行web图形的绘制。
3、最终生成的文件都是网页文件，使用浏览器打开就能查看。
二、pyecharts的使用
1、安装pyecharts组件
pip install pyechrats
2、pyecharts常用的方法
(1)add(...)方法,用于加载要绘制的图表数据和配置。
(2)show_config();打印配置项信息
(3)render(“xxx.html”):用于绘制生成html文件,当未指定要绘制的文件名称，默认render.html
3、绘制图表的基本步骤
(1)初始化图表类型
Xxx=图表类型()
例如，绘制柱图
mybar=Bar()
(2)添加配置项
xxx.add(.....)
(3)生成html文件
xxx.render(“xxx.html”)
三、pyecharts常用图的绘制
1、柱状图的绘制(使用pyecharts0.5.11版本)
使用pyecharts1.9版本呈现柱状对比图1、安装pyecharts1.9版本
pie.render("product_pie.html")
绘制玫瑰图
散点图
多图绘制
grid.render("myproduct.html")
柱状图和折线图合并图使用pyecharts0.5.11版本
词云图。
数据可视化技术与应用
1.数据可视化技术面临的挑战包括数据安全和隐私保护、可视 化效果的优化、交互体验的改善等。 2.未来，数据可视化技术将与人工智能、大数据等技术更加紧 密地结合，为用户提供更加智能化和个性化的数据分析体验。 3.随着虚拟现实和增强现实技术的发展，数据可视化技术将更 加沉浸化和交互化，为用户提供更加直观和生动的数据分析体 验。
数据可视化技术详解
▪ 数据可视化技术的分类
1.数据可视化技术可以根据其应用场景和数据类型进行分类， 包括图表、图形、地图、交互式可视化等。 2.不同的数据可视化技术有其独特的优缺点和适用范围，用户 需要根据具体需求选择合适的可视化方式。 3.数据可视化技术的发展趋势是向着更加智能化、交互化和沉 浸式的方向发展。
▪ 数据可视化技术的应用场景
1.数据可视化技术可以应用于各种领域，包括金融、医疗、教 育、政府等。 2.在金融领域，数据可视化技术可以帮助分析师更好地理解和 预测市场趋势，从而做出更加精明的投资决策。 3.在医疗领域，数据可视化技术可以帮助医生更好地分析和诊 断疾病，提高医疗服务的质量和效率。
数据可视化技术详解
1.数据可视化起源于科学研究和统计分析，随着计算机技术的发展而不断进步。 2.目前，数据可视化已经成为一个独立的学科领域，涉及多个学科的知识和技术。 3.随着大数据、人工智能等新技术的不断发展，数据可视化将迎来更为广阔的发展 前景。
数据可视化简介▪ 数据可来自化的基本类型和特点1.数据可视化包括图表、图像、地图等多种形式，每种形式都 有其特定的应用场景和优点。 2.数据可视化可以呈现出数据的分布、趋势、关联和比较等信 息，帮助用户更好地理解数据。 3.数据可视化需要考虑到用户的感知和认知能力，以提高可视 化的效果和用户体验。
大数据可视化方式以及对应的实例
大数据的可视化方式有许多种，它们各自具有不同的特点和适用场景。
以下是一些常见的大数据可视化方式以及对应的实例：1. 表格可视化：对于结构化和有序的数据，表格是最基本的可视化方式。
通过使用数据表格可视化工具，如Tableau，可以将大量数据以表格的形式呈现出来，便于用户进行数据分析和挖掘。
例如，某电商网站可以使用Tableau将用户购买的历史数据以表格的形式呈现出来，帮助商家分析用户的购物习惯，从而提供更个性化的服务。
2. 图表可视化：对于非结构化和无序的数据，图表是一种常用的可视化方式。
常见的图表类型包括柱状图、折线图、饼图等。
通过使用图表可视化工具，如Excel、PowerBI等，可以将大量数据以图表的形式呈现出来，帮助用户快速理解数据的变化趋势和分布情况。
例如，某医疗机构可以使用Excel将病人的就诊数据以柱状图的形式呈现出来，帮助医生分析病人的就诊情况和治疗效果。
3. 热力图可视化：热力图是一种空间可视化的方法，它能够显示大量数据在空间上的分布情况。
通过使用热力图可视化工具，如Python的Seaborn库，可以将地理位置数据以热力图的形式呈现出来，帮助用户直观地了解数据在空间上的分布情况。
例如，某城市规划部门可以使用Seaborn将城市的人口分布数据以热力图的形式呈现出来，帮助规划人员了解城市的人口分布情况，从而制定更加合理的城市规划方案。
4. 动态可视化：动态可视化是一种能够实时更新和交互的可视化方式。
通过使用动态可视化工具，如D3.js、Google Charts等，可以将大量数据以动态交互的形式呈现出来，帮助用户更好地理解和分析数据。
例如，某金融公司可以使用D3.js将股票价格数据以动态交互的形式呈现出来，用户可以通过鼠标点击和拖动来查看不同时间段的股票价格变化情况。
以上这些可视化方式都有其特定的应用场景和优势。
例如，表格可视化适用于结构化和有序的数据分析；图表可视化适用于非结构化和无序的数据展示；热力图可视化适用于空间数据的分析；动态可视化适用于实时数据和复杂数据分析。
大数据可视化案例二：数据可视化地图
⼤数据可视化案例⼆：数据可视化地图Echart：ECharts，⼀个纯 Javascript 的图表库，可以流畅的运⾏在 PC 和移动设备上，兼容当前绝⼤部分浏览器（IE8/9/10/11，Chrome，Firefox，Safari 等），底层依赖轻量级的 Canvas 类库 ZRender，提供直观，⽣动，可交互，可⾼度个性化定制的数据可视化图表。
ECharts 提供了常规的折线图，柱状图，散点图，饼图，K线图，⽤于统计的盒形图，⽤于地理数据可视化的地图，热⼒图，线图，⽤于关系数据可视化的关系图，treemap，多维数据可视化的平⾏坐标，还有⽤于 BI 的漏⽃图，仪表盘，并且⽀持图与图之间的混搭。
在本次内容中，使⽤Pyechats来实现新冠肺炎疫情地图的绘制。
第⼀步：获取实时的新冠肺炎数据import requestsfrom lxml import etreeimport reimport jsonclass Get_data():#获取数据def get_data(self):response = requests.get("https:///act/newpneumonia/newpneumonia/")with open('html.txt', 'w') as file:file.write(response.text)#提取更新时间def get_time(self):with open('html.txt','r') as file:text = file.read()#正则表达式，返回的是列表，提取最新更新时间time = re.findall('"mapLastUpdatedTime":"(.*?)"', text)[0]return time#解析数据def parse_data(self):with open('html.txt', 'r') as file:text = file.read()html = etree.HTML(text)result = html.xpath('//script[@type="application/json"]/text()')result = result[0]result = json.loads(result)#转换成字符串result = json.dumps(result['component'][0]['caseList'])with open('data.json', 'w') as file:file.write(result)print('数据已写⼊json⽂件。
商务数据的分析与应用 - 2项目二 数据分析思路与可视化
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理清数据分析思路
二、抽丝剥茧，寻踪问迹
课堂解疑
人机料法环是对全面质量管理理论中的五 个影响产品质量的主要因素的简称。其中，人 是指制造产品的人员；机是指制造产品所用的 机器设备；料是指制造产品所使用的原材料； 法是指制造产品所使用的方法；环是指产品制 造过程中所处的环境。
理清数据分析思路
二、抽丝剥茧，寻踪问迹 研究发现，主要原因来自人的因素，工人的积极性与产品的品质是有关系的。
任何一个小现象背后都可能蕴藏着大规律。要有抽丝剥茧的精神，把各种各样的经 营活动现象理清理顺，不出纰漏，这一方面需要对业务充分熟悉，另一方面需要一种“ 工匠精神”。
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理清数据分析思路
二、抽丝剥茧，寻踪问迹
因，需要通过数据来进行。
“利润=收入—支出”利用 该公式可以将一个总的问题“利润 ”，转化为两个相对较小的子问题 “收入”和“支出”。
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理清数据分析思路
一、先总后分，逐层拆解 通常而言，利润减少存在以下5种可能： （1）收入减少支出不变。
（5）收入和支 出都增加，但支出增 加得更多一些。
（4）收入和支 出都减少，但支出 减少得更少一些。
当要素不能拆解时，往往这些要素 要么是不可控的外部因素，要么是能够 内部控制的单因素，这样就能够找出解 决问题的方案了。
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理清数据分析思路
一、先总后分，逐层拆解 课堂解疑
内容详见课本P17
拿到数据集后，第一反应应该是：
这是一个什么数据集？
这个数据集中有哪些方 面的数据？
数据可视化的具体应用
数据可视化的具体应用
数据可视化是一种通过图像、图表等方式表达数据的方法，它广泛应用于各个领域。
以下是数据可视化的具体应用：
1. 商业领域：在市场分析、销售预测、市场需求调查等方面，数据可视化可以帮助企业更好地了解市场状况和顾客需求。
2. 媒体和新闻行业：数据可视化可以帮助记者和编辑更好地解释数据和信息，制作易于理解的报告和图表。
3. 教育和科研领域：数据可视化可以帮助教师和研究人员更好地理解和分析数据，提高研究效率和质量。
4. 政府和公共领域：数据可视化可以帮助政府更好地管理资源、制定政策，以及向公众传递信息和数据。
5. 医学领域：数据可视化可以帮助医生更好地了解病情，制定科学的治疗方案，提高医疗服务质量。
以上是数据可视化的常见应用场景，随着科技的不断发展，数据可视化在各个领域中的应用也越来越广泛，为人们的工作和生活带来了很多便利和效益。
antvg2原理(一)
antvg2原理(一)AntVG2简介AntVG2是一款资深创作者常用的可视化图形库，它提供了丰富的功能和强大的扩展性，可以帮助开发者快速构建交互式的数据可视化应用。
什么是AntVG2AntVG2是一款基于JavaScript的可视化图形库，它是蚂蚁金服团队开发的AntV可视化引擎的第二代版本。
AntVG2通过使用WebGL和Canvas技术，可以在现代浏览器中渲染出高性能和可交互的图形。
AntVG2的原理AntVG2的原理可以分为以下几个方面：1. 基于图形渲染引擎AntVG2使用了基于WebGL和Canvas的图形渲染引擎，通过使用硬件加速来提高图形渲染的性能。
WebGL是一种基于OpenGL ES的图形库，它可以通过JavaScript在浏览器中进行高性能的图形渲染。
Canvas是HTML5中的一个特性，它是一个画布，可以使用JavaScript 在其中绘制2D图形。
2. 数据驱动视图AntVG2采用了数据驱动视图的方式来展示图形。
开发者只需要将数据传入AntVG2的图形组件中，AntVG2就会根据数据的变化自动更新图形的显示。
这种数据驱动的方式使得开发者可以轻松地实现动态的数据可视化效果。
3. 丰富的图形组件AntVG2提供了丰富的图形组件，包括折线图、柱状图、饼图等常见的图表组件。
开发者可以通过简单的配置和自定义来创建自己需要的图表。
同时，AntVG2也支持自定义图形组件，开发者可以根据自己的需求创建定制化的图形组件。
4. 强大的交互能力AntVG2提供了强大的交互能力，开发者可以通过鼠标、键盘等用户输入来触发图形的交互效果。
开发者可以通过配置交互行为来实现如缩放、拖拽、选择等交互效果，使得用户可以更加灵活地与图形进行互动。
AntVG2的应用场景AntVG2适用于各种数据可视化的应用场景，包括但不限于：•金融行业：可以用于展示股票走势图、交易数据等。
•教育行业：可以用于可视化教学、科学实验等。
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数据可视化--相关领域
数据治理涵盖为特定组织机构之数据创建协调一致的企业级视图 （enterprise view）所需的人员、过程和技术，数据治理旨在： 1）增强决策制定过程中的一致性与信心 2）降低遭受监管罚款的风险 3）改善数据的安全性 4）最大限度地提高数据的创收潜力 5）指定信息质量责任
数据可视化--相关领域
数据可视化--相关领域
数据挖掘是指对大量数据加以分类整理并挑选出相关信息的过 程。数据挖掘通常为商业智能组织和金融分析师所采用；不过 ，在科学领域，数据挖掘也越来越多地用于从现代实验与观察 方法所产生的庞大数据集之中提取信息。 数据挖掘被描述为“从数据之中提取隐含的，先前未知的， 潜在有用信息的非凡过程”，以及“从大型数据集或数据库之中提 取有用信息的科学”。与企业资源规划相关的数据挖掘是指对大 型交易数据集进行统计分析和逻辑分析，从中寻找可能有助于 决策制定工作的模式的过程。
数据管理，又称为“数据资源管理”，包括所有与管理作为有价值 资源的数据相关的学科领域。对于数据管理，DAMA所提出的正 式定义是：“数据资源管理是指用于正确管理企业或机构整个数据 生命周期需求的体系架构、政策、规范和操作程序的制定和执行 过程”。这项定义相当宽泛，涵盖了许多可能在技术上并不直接接 触低层数据管理工作（如关系数据库管理）的职业。
数据可视化—历史
短语“Visualization in Scientific Computing”（意为“科学计算之中 的可视化”）后来变成了“Scientific Visualization”（即“科学可视化 ”），而前者最初指的是作为科学计算之组成部分的可视化：也 就是科学与工程实践当中对于计算机建模和模拟的运用。更近一 些的时候，可视化也日益尤为关注数据，包括那些来自商业、财 务、行政管理、数字媒体等方面的大型异质性数据集合。二十世 纪90年代初期，人们发起了一个新的，称为“信息可视化”的研究 领域，旨在为许多应用领域之中对于抽象的异质性数据集的分析 工作提供支持。因此，目前人们正在逐渐接受这个同时涵盖科学 可视化与信息可视化领域的新生术语“数据可视化” 。
数据可视化--相关领域
数据分析是指为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研 究和概括总结的过程。数据分析与数据挖掘密切相关，但数据挖 掘往往倾向于关注较大型的数据集，较少侧重于推理，且常常采 用的是最初为另外一种不同目的而采集的数据。在统计学领域， 有些人将数据分析划分为描述性统计分析、探索性数据分析以及 验证性数据分析；其中，探索性数据分析侧重于在数据之中发现 新的特征，而验证性数据分析则侧重于已有假设的证实或证伪。 数据分析的类型包括： 1）探索性数据分析：是指为了形成值得假设的检验而对数 据进行分析的一种方法，是对传统统计学假设检验手段的补充。 该方法由美国著名统计学家约翰· 图基命名。 2）定性数据分析：又称为“定性资料分析”、“定性研究”或 者“质性研究资料分析”，是指对诸如词语、照片、观察结果之类 的非数值型数据（或者说资料）的分析。
数据可视化的成功应归于其背后基本思想的完备性：依据数据及 其内在模式和关系，利用计算机生成的图像来获得深入认识和知 识。其第二个前提就是利用人类感觉系统的广阔带宽来操纵和解 释错综复杂的过程、涉及不同学科领域的数据集以及来源多样的 大型抽象数据集合的模拟。这些思想和概念极其重要，对于计算 科学与工程方法学以及管理活动都有着精深而又广泛的影响。《 Data Visualization: The State of the Art》（意为“数据可视化：尖端 技术水平”）一书当中重点强调了各种应用领域与它们各自所特 有的问题求解可视化技术方法之间的相互作用。
数据可视化--概述
数据可视化与信息图形、信息可视化、科学可视化以及 统计图形密切相关。当前，在研究、教学和开发领域， 数据可视化乃是一个极为活跃而又关键的方面。“数据 可视化”这条术语实现了成熟的科学可视化领域与较年 轻的信息可视化领域的统一[3]。
数据可视化--基本概念
数据可视化技术包含以下几个基本概念： ①数据空间：是由n维属性和m个元素组成的数据集 所构成的多维信息空间； ②数据开发：是指利用一定的算法和工具对数据进 行定量的推演和计算； ③数据分析：指对多维数据进行切片、块、旋转等 动作剖析数据，从而能多角度多侧面观察数据； ④数据可视化：是指将大型数据集中的数据以图形 图像形式表示，并利用数据分析和开发工具发现其中未 知信息的处理过程。
数据可视化的适用范围
所有这些主题全都与图形设计和信息表达密切相关。 另一方面，Frits H. Post (2002)则从计算机科学的视角，将这 一领域划分为如下多个子领域： 1）可视化算法与技术方法 2）立体可视化 3）信息可视化 4）多分辨率方法 5）建模技术方法 6）交互技术方法与体系架构
数据可视化的适用范围
数据可视化—历史
数据可视化领域的起源可以追溯到二十世纪50年代计算机图形学 的早期。当时，人们利用计算机创建出了首批图形图表。1987年 ，由布鲁斯· 麦考梅克、托马斯· 德房蒂和玛克辛· 布朗所编写的美 国国家科学基金会报告《Visualization in Scientific Computing》（ 意为“科学计算之中的可视化”） ，对于这一领域产生了大幅度的 促进和刺激。这份报告之中强调了新的基于计算机的可视化技术 方法的必要性。随着计算机运算能力的迅速提升，人们建立了规 模越来越大，复杂程度越来越高的数值模型，从而造就了形形色 色体积庞大的数值型数据集。同时，人们不但利用医学扫描仪和 显微镜之类的数据采集设备产生大型的数据集，而且还利用可以 保存文本、数值和多媒体信息的大型数据库来收集数据。因而， 就需要高级的计算机图形学技术与方法来处理和可视化这些规模 庞大的数据集。
数据可视化
数据可视化
数据可视化是关于数据之视觉表现形式的研究；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[1]。 数据可视化技术的基本思想是将数据库中每一 个数据项作为单个图元元素表示，大量的数据集构 成数据图像，同时将数据的各个属性值以多维数据 的形式表示，可以从不同的维度观察数据，从而对 数据进行更深入的观察和分析。
数据可视化--概述
数据可视化主要旨在借助于图形化手段，清晰有 效地传达与沟通信息。但是，这并不就意味着，数据可 视化就一定因为要实现其功能用途而令人感到枯燥乏味 ，或者是为了看上去绚丽多彩而显得极端复杂。为了有 效地传达思想概念，美学形式与功能需要齐头并进，通 过直观地传达关键的方面与特征，从而实现对于相当稀 疏而又复杂的数据集的深入洞察。然而，设计人员往往 并不能很好地把握设计与功能之间的平衡，从而创造出 华而不实的数据可视化形式，无法达到其主要目的，也 就是传达与沟通信息[2]。
数据可视化--相关领域
数据采集（有时缩写为DAQ或DAS），又称为“数据获取”或“数 据收集”，是指对现实世界进行采样，以便产生可供计算机处理 的数据的过程。通常，数据采集过程之中包括为了获得所需信息 ，对于信号和波形进行采集并对它们加以处理的步骤。数据采集 系统的组成元件当中包括用于将测量参数转换成为电信号的传感 器，而这些电信号则是由数据采集硬件来负责获取的。
数据可视化的适用范围
关于数据可视化的适用范围，目前存在着不同的划分方法。一个 常见的关注焦点就是信息的呈现。例如，迈克尔· 弗兰德利(2008) 提出了数据可视化的两个主要的组成部分：统计图形和主题图。 另外，《Data Visualization: Modern Approaches》（意为“数据可 视化：现代方法”）(2007)一文则概括阐述了数据可视化的下列主 题： 1）思维导图 2）新闻的显示 3）数据的显示 4）连接的显示 5）网站的显示 6）文章与资源 7）工具与服务
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
数据可视化—历史
自那时起，数据可视化就是一个处于不断演变之中的概念，其边 界在不断地扩大；因而，最好是对其加以宽泛的定义。数据可视 化指的是技术上较为高级的技术方法，而这些技术方法允许利用 图形、图像处理、计算机视觉以及用户界面，通过表达、建模以 及对立体、表面、属性以及动画的显示，对数据加以可视化解释 。与立体建模之类的特殊技术方法相比，数据可视化所涵盖的技 术方法要广泛得多。