第四讲数据和函数的可视化

合集下载

数据分析与可视化课件

数据分析与可视化课件

数据分析与可视化课件(正文)一、数据分析介绍数据分析是通过收集、整理、处理和解释数据,从中得出有用的信息和洞察力的过程。

它在当前信息时代具有重要的意义,成为各行各业决策的基础。

数据分析师需要掌握各种统计和计算方法,以及数据可视化的技巧。

本课程旨在帮助学员全面了解数据分析与可视化的基本概念和方法。

二、数据分析方法1. 数据收集和整理数据分析的第一步是收集和整理数据,确保数据的准确性和完整性。

学员需要学会使用各种数据收集方法,如问卷调查、实地观察、文献研究等。

同时,学员还需要掌握数据清洗和预处理的技巧,包括处理缺失值、异常值和重复值等。

2. 数据探索和描述在数据收集和整理完成后,学员需要运用统计学方法对数据进行探索和描述。

这包括计算各种统计指标,如均值、中位数、标准差等,以及绘制直方图、散点图、箱线图等图表进行数据可视化。

通过数据的探索和描述,可以帮助学员对数据有更深入的理解。

3. 数据分析和建模数据分析的核心是利用统计学和机器学习等方法对数据进行分析和建模。

学员需要学会应用线性回归、逻辑回归、决策树等算法进行数据分析,并掌握相应的模型评估方法。

此外,学员还需学习数据采样、特征选择和模型优化等技术,以提高数据分析的准确性和效果。

三、数据可视化技巧数据可视化是将数据转化为图形或图表,以便更直观地展示数据的分布和变化趋势。

学员需要学会使用各种数据可视化工具和软件,如Tableau、Python的matplotlib库等。

此外,学员还需了解选择合适的图表类型,如折线图、柱状图、饼图等,以及设计美观的图表布局和配色方案。

四、实例分析与应用本课程还将通过实例分析和应用案例,让学员将学到的数据分析方法和可视化技巧应用于实际问题中。

学员将了解数据分析在各个领域的应用,如市场营销、金融、医疗等,以及如何利用可视化工具进行数据呈现和解读。

五、总结数据分析与可视化是一门重要的技能,对于各行各业的从业者来说都具有重要的意义。

《数据可视化》课件

《数据可视化》课件

Slide 8
如何选择最适合自己的数据可视化图表类 型?
数据类型
根据数据的类型,选择合适 的图表类型,如柱状图适用 于比较不同类别的数据。
目标和信息
根据展示的目标和需要传达 的信息,选择能够清晰、有 效地展示数据的图表类型。
受众和场景
考虑观众的背景和对图表的 理解水平,选择能够适应受 众和场景的图表类型。
Python
Python具有强大的数据可视化库,如Matplotlib和Seaborn,适用于复杂的数据处理和可视化需求。
Tableau
Tableau是一个专业的数据可视化工具,提供了丰富的可视化选项和交互功能,适用于各种类型的 数据分析和展示。
Slide 4
如何选择最适合自己的数据可视化工 具?
如何使用Tab le au 进行数据可视化?
1
导入数据
在Tableau中导入需要可视化的数据,支持多种数据格式和数据源。
2
选择可视化选项
在Tableau的可视化界面中选择合适的可视化选项,如条形图、散点图、地理图等。
3
加筛选器、工具提示等,使图表更具有交互性和可共享性。
1 确定需求
首先要明确自己的数据可视化需求和目标,然后选择一个工具,能够满足这些需求。
2 考虑技能和经验
考虑自己的技能和经验水平,选择一个适合自己的工具,能够快速上手和运用。
3 研究和比较
研究和比较不同的数据可视化工具,了解它们的特点、优势和劣势,选择最合适的一个。
Slide 5
如何使用Excel制作基本的图表?
2 加强沟通和决策
通过使用数据可视化工具,可以更好地向他人沟通分析结果,提高决策的准确性和效率。
3 发现潜在的模式和趋势

新2024秋季高一必修1信息技术人教中图版第3章数据处理与应用《数据分析与可视化:数据可视化》

新2024秋季高一必修1信息技术人教中图版第3章数据处理与应用《数据分析与可视化:数据可视化》

教学设计:新2024秋季高一必修1 信息技术人教中图版第3章数据处理与应用《数据分析与可视化:数据可视化》一、教学目标(核心素养)1.信息意识:学生能够认识到数据可视化在信息传递和表达中的重要作用,理解其对于复杂数据解读的便捷性。

2.数字化学习与创新:学生能够掌握数据可视化的基本原理和常用工具,能够运用所学知识将复杂数据转化为直观、易懂的图表。

3.计算思维:通过数据可视化的实践,培养学生的逻辑思维、数据分析和视觉表达能力,学会用图表讲述数据故事。

4.信息社会责任:引导学生关注数据可视化的准确性和公正性,确保可视化作品能够真实反映数据本质,避免误导。

二、教学重点•理解数据可视化的基本概念和原理。

•掌握数据可视化的常用工具和图表类型。

三、教学难点•如何根据数据特点和需求选择合适的图表类型进行可视化。

•如何设计美观、有效且能准确传达信息的数据可视化作品。

四、教学资源•多媒体课件(包含数据可视化的基本概念、原理、图表类型介绍)。

•数据可视化软件(如Excel、Tableau、ECharts等)的演示和操作材料。

•实际数据集和已完成的数据可视化案例,供学生参考和学习。

五、教学方法•讲授法:介绍数据可视化的基本概念、原理和图表类型。

•演示法:通过数据可视化软件演示如何创建和编辑图表。

•实践操作法:组织学生分组进行数据可视化实践,亲手制作图表。

•讨论法:引导学生讨论不同图表类型的优缺点和适用场景,促进思维碰撞。

六、教学过程1. 导入新课•故事导入:讲述一个通过数据可视化解决复杂问题的故事,如公共卫生部门利用图表展示疫情趋势,帮助决策者制定防控措施。

•提问导入:提问学生:“你们在日常生活中见过哪些数据可视化作品?它们是如何帮助我们理解数据的?”引导学生思考数据可视化的重要性和应用场景。

2. 新课教学•数据可视化基本概念讲解:•定义:数据可视化是将数据以图形、图像等视觉形式展现出来的过程,旨在帮助人们更直观地理解数据。

利用Excel进行数据逻辑可视化

利用Excel进行数据逻辑可视化

利用Excel进行数据逻辑可视化数据逻辑可视化是一种将数据通过图表、图形等形式展现出来的方式,帮助人们直观地理解和分析数据的方法。

在当今数据爆炸的时代,数据逻辑可视化成为了各行各业都普遍使用的工具。

而Excel作为一个功能强大的数据处理软件,也提供了丰富的工具和函数来实现数据逻辑可视化。

本文将介绍如何利用Excel进行数据逻辑可视化,以帮助读者更好地理解和分析数据。

一、基本图表的使用Excel提供了多种基本图表,如折线图、柱状图、饼图等,可以根据不同类型的数据选择相应的图表进行展示。

以下是使用Excel绘制折线图的步骤:1. 打开Excel并插入数据:在Excel的工作表中,输入需要展示的数据,如日期和销售量。

按照数据的格式要求,将数据依次填写在相应的单元格中。

2. 选择数据:选中需要绘制折线图的数据范围,包括日期和销售量两列。

3. 插入图表:点击Excel菜单栏中的“插入”选项卡,在图表区域选择适合的图表类型,如折线图。

Excel会自动绘制出选定数据的折线图。

4. 自定义图表:可以对图表进行进一步的自定义,如设置图表标题、坐标轴标签等,以便更好地展示数据。

利用同样的方法,可以绘制其他类型的图表,如柱状图、饼图等,以满足数据逻辑可视化的需求。

二、条件格式与数据透视表除了基本的图表功能外,Excel还提供了条件格式和数据透视表的功能,可以更加灵活地处理和展示数据,实现更高级的数据逻辑可视化。

1. 条件格式:通过设置条件格式,可以根据数据的特定条件自动调整格式,以突出数据的差异或规律。

- 例如,可以根据销售量的大小设置不同的颜色,使销售量较高的部分突出显示。

- 可以根据数据的范围设置渐变色,以显示数据的变化趋势。

- 可以根据数据的数值设置图标集,以表达数据的具体含义。

2. 数据透视表:通过使用数据透视表功能,可以对大量的数据进行快速分析和筛选,同时可以将结果以交互式的方式展示出来。

- 例如,可以根据销售人员和产品类别生成数据透视表,以观察销售人员在不同产品类别上的表现。

第一讲 MATLAB语言概述

第一讲  MATLAB语言概述

1.1 MATLAB语言的发展

1984年,Little、Moler、Steve Bangert 合作,成立了MathWorks公司,并把 MATLAB正式推向市场。
内核采用C语言编写,而且除原有的数值 计算能力外,还新增了数据图视功能。

1.1 MATLAB语言的发展

MathWorks公司于1993年推出 MATLAB4.0版本,从此告别DOS版。
是一套高性能的数值计算和可视化数学 软件,“巨人肩上的工具 ” 优点:简洁、入门容易 难点:函数多。


1.2.1 起点高

每个变量代表一个数组(阵列) 每个元素都看作复数 所有运算都对复数数组有效 MATLAB自问世起,就以数值计算称雄 基本处理单位是复数数组 程序高度“向量化”,且易写易读
指令窗运行入门 指令窗操作要旨 历史指令窗口简介 当前目录和搜索路径 内存变量的查阅和删除 数据文件的存取 M脚本编写初步 MATLAB帮助方式概述
1.4.1 指令窗运行入门

学习MATLAB最基本的就是掌握指令窗的 操作
这一小节通过一些算例让大家对MATLAB 的使用方法有一个直观感受

1.4.1.1 指令窗简介

1.4.1.3 数值、变量和表达式
2.变量命名规则

变量名必须以字母开头,可以由字母、数字和 下划线组成,变量名中不能包含空格、运算符 和标点符号 变量名、函数名对字母大小写敏感


变量名的字符长度不应超过63个字符,第63个 字符之后的字符将被忽略
1.4.1.3 数值、变量和表达式
3.MATLAB默认的预定义变量

考核要求:不得缺勤,实验报告齐备

高中信息技术必修课件数据的可视化表达

高中信息技术必修课件数据的可视化表达
高中信息技术必修课件数据 的可视化表达
汇报人:XX 20XX-01-26
目录
• 数据可视化概述 • 数据可视化基本原理 • 数据可视化工具与技术 • 数据可视化实践案例 • 数据可视化设计原则与技巧 • 数据可视化挑战与未来发展
01 数据可视化概述
数据可视化的定义与意义
定义
数据可视化是指将大量数据转化 为视觉形式的过程,利用图形、 图表、图像和动画等手段,直观 地展现数据的内在结构和规律。
案例三:散点图在相关性分析中的应用
数据来源
两个变量的一组观测值。
实现步骤
收集数据、清洗数据、绘制散点图、添加趋势线 等。
ABCD
可视化方法
使用散点图展示两个变量之间的关系。
案例分析
通过散点图可以初步判断两个变量之间是否存在 相关性,以及是正相关还是负相关。
案例四:热力图在网站流量分析中的应用
可视化方法
视觉感知与认知原理
视觉感知
人类视觉系统对光信号进行接 收、处理和解释的过程,包括 颜色感知、形状感知、深度感
知等。
认知原理
人类大脑对视觉信息进行加工 、组织和理解的过程,涉及记 忆、学习、推理等认知活动。
视觉层次
根据视觉元素的重要性和关联 性,将数据分层展示,以便观 众能够快速抓住关键信息并形 成整体认识。
使用热力图展示网站不同页面的访问量。
B A 数据来源
网站的访问日志数据。
C
D
案例分析
通过热力图可以直观地看出网站哪些页面 受欢迎,哪些页面需要优化,有助于网站 运营人员制定改进策略。
实现步骤
收集数据、清洗数据、绘制热力图、设置 颜色映射等。
05 数据可视化设计 原则与技巧

人教版高中信息技术必修一第三章第三节《数据分析与可视化》教案

人教版高中信息技术必修一第三章第三节《数据分析与可视化》教案

20232024学年人教版高中信息技术必修一第三章第三节《数据分析与可视化》
教案
七、教学过程
(一)引入新课(5分钟)
•教师行为:通过展示一个实际的数据分析与可视化案例,如“如何分析和展示一个班级学生的成绩分布”,引入数据分析与可视化的概念。

•学生行为:观看案例,思考数据分析与可视化的应用场景。

•设计目的:激发学生兴趣,引入数据分析与可视化的概念。

(二)数据分析方法讲解(10分钟)
•教师行为:详细讲解数据分析的常见方法,如描述性分析、相关性分析、预测性分析等,并展示各自的应用场景。

•学生行为:认真听讲,记录关键信息,提出疑问。

•设计目的:确保学生对数据分析方法有清晰的理解。

(三)数据可视化技术(10分钟)
•教师行为:介绍数据可视化的技术和工具,如图表、图形、地图等,并展示如何使用这些工具进行数据展示。

•学生行为:学习数据可视化技术,理解数据可视化的重要性。

•设计目的:帮助学生掌握数据可视化的基本技巧。

(四)实践操作(10分钟)
•教师行为:指导学生使用数据分析软件,如Excel、Tableau等,进行实际操作。

•学生行为:动手操作,体验数据分析与可视化的过程。

•设计目的:通过实践操作,加深学生对数据分析与可视化方法的理解和应用。

(五)小组讨论(5分钟)
•教师行为:组织学生进行小组讨论,探讨数据分析与可视化在不同领域的应用。

•学生行为:积极参与讨论,分享观点,提出问题。

第四讲 matlab 绘图 ——matlab语言丰富的图形表现方法,使得数学计算结果可以方便地、多样性地实现了可

第四讲   matlab 绘图 ——matlab语言丰富的图形表现方法,使得数学计算结果可以方便地、多样性地实现了可

h2=[1 1;1 -1];h4=[h2 h2;h2 -h2]; h8=[h4 h4;h4 -h4]; t=1:8; for i=1:8 subplot(8,1,i); stairs(t,h8(i,:)) axis('off') end
例:绘制极坐标绘图 t=0:2*pi/90:2*pi;y=cos(4*t);polar(t,y)
8.ezplot ——符号函数的简易绘图函数
ezplot的调用格式: ezplot(f) —这里f为包含单个符号变量
x的符号表达式,在x轴的默认范围 [-2*pi 2*pi]内绘制f(x)的函数图 ezplot(f,xmin,xmax) — 给定区间 ezplot(f,[xmin,xmax],figure(n)) — 指 定绘图窗口绘图。
1 0.8 0.6 0.4 0.2 0 -0.2 -0.4 -0.6 -0.8 -1 01234567
1 0.8 0.6 0.4 0.2 0 -0.2 -0.4 -0.6 -0.8 -1 01234567
1 0.8 0.6 0.4 0.2 0 -0.2 -0.4 -0.6 -0.8 -1 01234567
1
0.8
0.6
0.4
0.2
0
-0.2
-0.4
-0.6
-0.8
-1
0
1
2
3
4
5
6
7
y3=cos(t);y4=cos(t+0.25);y5=cos(t+0.5); plot(t,y3);hold on; plot(t,y4); plot(t,y5);
1
0.8
0.6
0.4
0.2
0
-0.2

学习使用Excel进行数据分析与可视化

学习使用Excel进行数据分析与可视化

学习使用Excel进行数据分析与可视化第一章:Excel 数据分析与可视化入门Excel是一款功能强大的电子表格软件,除了用于基本的数据记录之外,它还可以进行数据分析与可视化。

本章将介绍Excel数据分析与可视化的基本概念和常用工具。

1.1 数据分析基础数据分析是指通过对数据进行收集、整理、处理和解释,得出结论和做出决策的过程。

Excel提供了许多数据分析工具,如排序、筛选、条件格式等,可以帮助我们更好地理解和利用数据。

1.2 数据可视化概述数据可视化是指通过图表、图形、表格等可视化方式,将复杂的数据信息转化为直观、易于理解的视觉展示。

Excel的图表功能十分强大,可以帮助我们更直观地观察和分析数据。

第二章:数据整理与清洗数据整理与清洗是进行数据分析与可视化的第一步。

本章将介绍Excel中常用的数据整理与清洗技巧,帮助我们从杂乱的数据中提取有用信息。

2.1 数据导入与导出Excel支持将数据从其他文件或数据库中导入,并将整理后的数据导出到其他格式。

介绍了如何使用Excel导入和导出数据的方法和技巧。

2.2 数据筛选与排序Excel提供了筛选和排序功能,可以根据自定义条件将数据筛选出来或按照指定的字段进行排序。

2.3 数据透视表数据透视表是Excel中非常强大的数据分析工具,可以帮助我们对大量数据进行快速汇总和分析,针对不同的维度和指标进行灵活的展示。

第三章:数据分析与计算在清洗和整理好数据之后,我们可以使用Excel进行更深入的数据分析和计算。

本章将介绍Excel中常用的数据分析和计算函数,帮助我们提取有价值的数据洞察。

3.1 常用的数据分析函数Excel中提供了各种各样的数据分析函数,如求和、平均值、最大值、最小值等,可以方便地进行数据计算和分析。

3.2 条件统计与筛选Excel中的条件统计与筛选功能可以帮助我们根据设定的条件,对数据进行统计和筛选,得到想要的结果。

3.3 数据建模与预测Excel提供了一些高级的数据建模和预测工具,如回归分析、趋势拟合等,可以帮助我们预测未来趋势,并进行决策分析。

地理空间数据科学八堂课——第四讲

地理空间数据科学八堂课——第四讲

三维缓冲区是基于三维数据结构 实现,是对目标对象的影响范围 基于网络路径定量表达的基本方法。 主要用于交通路网、管线等建模。
5 实例1——正确地理解空间分析模型
从理解基础空间分析开始——缓冲区分析
扩散距离较大的矢量缓冲区
扩散距离较小的矢量缓冲区
5 实例1——正确地理解空间分析模型
从理解基础空间分析开始——缓冲区分析
空间分析的分析任务
地理学的研究传统和任务,是GIS空间分析最主要的分析目标和任务之一。GIS空间分析 也是秉持现代地理学的研究思路,提供相对应的各种空间分析方法和技术。
地理学的四大研究传统
空间传统
区域研究传统
人地关系传统
地球科学传统
位置
现代地理学研究的基本思路
形态
结构
过程
机理
城市数据派地理小子出品
4 空间分析的核心内容解释
为什么要理解地理学第一定律
实际上,一个科学而完整的空间问题建模与分析,仅从分析的层面讲,不仅仅是要求专业分析师理解地理学 第一定律及其度量方法就可以了。以上面的问题为例,需要考虑的基本问题包括: 1、探索性数据分析(自相关的检测)
选择什么自相关度量方法,选择什么可视化度量结果工具 2、步长的确定
城市数据派地理小子出品
第四讲:你真的懂空间分析吗(两个实例)
当前内容:
1 空间分析的基本概念 2 空间分析的核心任务 3 定性分析和定量分析的取舍 4 空间分析的核心内容解释 5 实例1——正确地理解空间分析模型 6 实例2——科学地使用空间分析模型 7 回顾与总结 8 思考与练习
5 实例1——正确地理解空间分析模型
如何确定自相关度量的步长,其所能接受的最小和最大值应该遵循什么原则 3、空间自相关是否存在方向的影响

《Tableau数据分析与可视化》教学精品课件全.

《Tableau数据分析与可视化》教学精品课件全.

《Tableau数据分析与可视化》教学精品课件全.一、教学内容本节课我们将深入探讨《Tableau数据分析与可视化》教材第四章“数据连接与整合”以及第五章“可视化图表制作与应用”。

详细内容涵盖如何使用Tableau连接不同类型数据源,如Excel、数据库等,并实现数据清洗和整合;以及如何利用Tableau强大功能,创建多样化可视化图表,以展示数据内在规律和趋势。

二、教学目标1. 理解并掌握Tableau连接和整合数据方法。

2. 学会运用Tableau制作各种可视化图表,提高数据分析能力。

3. 培养学生观察能力、逻辑思维能力和解决问题能力。

三、教学难点与重点1. 教学难点:数据连接与整合方法,特别是不同数据源之间连接。

2. 教学重点:可视化图表制作与应用,如何根据数据特点选择合适图表进行展示。

四、教具与学具准备1. 教具:计算机、投影仪、PPT课件。

2. 学具:Tableau软件安装包、示例数据文件。

五、教学过程1. 实践情景引入(5分钟)通过展示一个真实案例分析,让学生解Tableau在实际工作中应用场景,激发学习兴趣。

2. 知识讲解与演示(15分钟)(1)讲解数据连接与整合方法,以Excel和数据库为例,演示如何在Tableau中建立连接。

(2)介绍不同类型数据源连接技巧,以及数据清洗和整合方法。

3. 例题讲解(15分钟)结合示例数据,演示如何使用Tableau制作柱状图、折线图、饼图等常见可视化图表,并解释各种图表适用场景。

4. 随堂练习(10分钟)让学生自主练习使用Tableau连接数据、制作图表,并针对遇到问题进行解答。

六、板书设计1. 数据连接与整合步骤和方法。

2. 常见可视化图表制作方法及其适用场景。

七、作业设计1. 作业题目:(1)使用Tableau连接一个Excel数据源,制作一个柱状图。

(2)使用Tableau连接一个数据库,制作一个折线图。

(3)结合自己兴趣,选择一个数据集,制作一个合适可视化图表,并解释其意义。

5.4数据的可视化表达(教案)

5.4数据的可视化表达(教案)
2. 教学策略的调整
在教学策略方面,我根据学生的实际情况,适时调整教学进度和难度,确保学生能够跟上课堂节奏。同时,通过提供丰富的实践案例和拓展资源,帮助学生拓宽视野,提高数据分析能力。然而,在教学过程中,我也发现部分学生对数据可视化的原则和方法掌握不够扎实,导致在实际操作中出现错误。为此,我将在今后的教学中,加强对这些知识点的讲解和练习,确保学生能够熟练掌握。
- 答案:通过电子表格软件,录入每月销售额数据,计算平均值和增长率,生成折线图展示销售额变化趋势。
3. 题型3:根据数据特点,分析并解释可视化结果。
- 给定数据:某城市近五年空气质量指数(AQI)变化情况。
- 解答思路:分析AQI变化趋势,解释空气质量变化的原因。
- 答案:通过折线图展示近五年AQI变化趋势,分析季节变化、污染源排放等因素对空气质量的影响。
- 教学方法/手段/资源:
讲授法:通过案例分析,帮助学生理解数据可视化的理论和方法。
实践活动法:通过小组项目,培养学生的实际操作能力。
合作学习法:通过小组合作,提升学生的团队协作能力。
- 作用与目的:
加深学生对数据可视化理论的理解,通过实践活动提升技能。
培养学生的问题解决能力和团队协作能力。
3. 课后拓展应用
5.4数据的可视化表达(教案)
课题:
科目:
班级:
课时:计划1课时
教师:
单位:
一、课程基本信息
1.课程名称:数据的可视化表达
2.教学年级和班级:八年级(8年级)
3.授课时间:第5教学周,星期四第2节
4.教学时数:45分钟
5.教材关联:《信息技术》八年级上册,“第五章 数据处理与分析”:第4节 数据的可视化表达
信息技术手段:利用学习平台,实现资源共享和进度监控。

数据可视化的三种方法

数据可视化的三种方法

数据可视化的三种方法数据可视化是数据分析中非常重要的一步,它能够让我们更好地理解数据,从而做出更加准确的预测和决策。

为了实现更好的数据可视化效果,我们需要采用不同的方法,下面是三种比较常见的方法。

第一种方法:单变量图表单变量图表是最基本的图表类型,它通常用来展示一个变量的分布情况。

最常见的单变量图表类型是直方图和密度图。

直方图通常用于展示连续变量的分布情况。

它将数据分成一定数量的区间,然后将每个区间的频率表示为柱形的高度。

通过直方图,我们可以了解到数据的中心位置、偏离程度以及离散程度等信息。

密度图也是一种展示连续变量分布情况的图表。

与直方图不同的是,密度图使用的是曲线而不是柱形来展示数据分布情况。

曲线下方的面积表示该区间内数据的频率,从而提供了与直方图类似的信息。

单变量图表通常比较简单,适用于初步的数据探索和数据展示。

第二种方法:双变量图表双变量图表是用于展示两个变量之间的关系的图表类型。

最常见的双变量图表类型是散点图和线性回归图。

散点图用于展示两个连续型变量之间的关系,通常用于发现和表示两个变量之间的线性或非线性关系。

在散点图中,每个点代表了一个数据点,横坐标和纵坐标分别表示两个变量的数值。

线性回归图也是用于展示两个连续型变量之间的关系的图表类型。

它使用一条直线来表示两个变量之间的线性关系。

通过线性回归图,我们可以更好地了解两个变量相互之间的影响。

双变量图表可以让我们更好地了解两个变量之间的关系,并且可以对数据进行更深入的分析。

第三种方法:多变量图表多变量图表是用于展示三个或以上变量之间关系的图表类型。

最常见的多变量图表类型是散点矩阵和平行坐标。

散点矩阵用于展示三个或以上连续型变量之间的关系。

在散点矩阵中,每个格子展示了两个变量之间的关系,每个点代表一个数据点,我们可以通过颜色、形状和大小等方式添加更多的变量信息。

平行坐标图用于展示多个连续型变量之间的关系。

在平行坐标图中,每个变量都显示为独立的坐标轴,数据点则连接了所有坐标轴上的数值。

Excel数据分析与图表可视化培训PPT

Excel数据分析与图表可视化培训PPT

对比不同方案
通过对比不同方案的数据表现,评估方案的 优劣和可行性。
跟踪和评估决策效果
通过数据可视化,跟踪ANKS
感谢您的观看
excel数据分析与图 表可视化培训
汇报人:可编辑 2023-12-24
• Excel数据分析基础 • Excel图表可视化 • Excel数据分析实战 • Excel图表可视化实战 • Excel数据分析与图表可视化进阶
目录
Part
01
Excel数据分析基础
数据导入与清洗
数据导入
掌握如何从不同来源导入数据到 Excel,包括从CSV文件、数据库 、网页等。
使用标题和注释
为图表添加简洁明了的标题和注 释,解释图表所要表达的观点或 趋势。
引导读者关注重点
通过图表和文字的结合,引导读 者关注数据中的重点信息和趋势 ,加深对数据的理解。
数据驱动决策
识别数据中的模式和趋势
通过数据可视化,快速识别数据中的模式和 趋势,为决策提供依据。
制定决策策略
基于数据分析和可视化结果,制定科学合理 的决策策略。
详细描述
数据整理:收集财务数据,包括收入、 支出、资产负债表等,并进行清洗和整 理。
市场数据分析
详细描述
总结词:通过Excel数据分析工具 ,对市场数据进行整理、分析和 可视化,以指导市场策略和产品 定位。
数据整理:收集市场数据,包括 竞争对手信息、市场份额、消费 者行为等,并进行清洗和整理。
数据分析:运用Excel的函数和工 具,对市场数据进行深入分析, 如计算市场份额占比、消费者偏 好分析等。
Part
03
Excel数据分析实战
销售数据分析
详细描述

《数据的可视化》课件

《数据的可视化》课件
通过视觉效果,数据可视化有助于有效地传达数据和分析结果给他人。
常见的数据可视化软件介绍
Tableau
Tableau是一款功能强大的数据可视化软件,提供丰富的视觉化工具和交互功能。
Power BI
Power BI是微软提供的数据可视化工具,具有强大的数据连接和分析功能。
D3.js
D3.js是一个JavaScript库,用于创建动态、交互式和高度可定制的数据可视化。
数据可视化的基本原则
1 简洁性
保持可视化的简洁性,避免信息过载,使得主要信息一目了然。
2 一致性
保持一致的视觉风格和设计元素,以确保整体的可视化效果和用户体验。
3 易读性
选择合适的字体、颜色和图表类型,以确保数据和标签易于阅读和理解。
数据采集和清洗的重要性
高质量的数据采集和清洗是数据可视化过程的关键步骤。只有在数据准确和 完整的基础上,才能进行有效的可视化分析。
如何选择正确的可视化类型?
1
了解数据类型
根据数据的类型(数量、分类、趋势等),
了解目标受众
2
选择适当的可视化类型。
考虑谁将是你的目标受众,并选择适合他们
的可视化类型。
3
实践与反馈
尝试不同的可视化类型,并根据哪些类型?
1 柱状图
2 折线图
3 饼图
数据可视化帮助我们更好地理解和分析大量复杂的数据。它可以帮助我们发 现数据中的模式、趋势和关联,以支持决策制定过程。
数据可视化的优点
1 清晰明了
通过简单而直观的图表和图像,数据可视化使得数据更易于理解和解释。
2 洞察力
数据可视化揭示数据中的模式、趋势和关联,帮助我们发现新的见解和洞察。
3 有效传达
  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

5
8 11 14
6
9 12 15
plot(X,Y),grid
3.2.1 plot的调用格式
16
14
12
10
8
6
4
0
2
4
6
8
10
12
3.2.1 plot的调用格式
(3) x为向量,y为矩阵且有一维与x等长——多条不同颜
色的曲线(x为共同的横坐标)
例:
t=(0:pi/50:2*pi)’; %101×1的列向量
2. 数据点形 . —实心黑点 ^—向上三角 v—向下三角 o—空心圆 x—叉号
+—十字符 <—向左三角 d—菱形 p—五角星
*—星号 >—向右三角 h—六角星 s—方块
3.2.3 坐标、刻度和分格线
2. 分格线和坐标框
grid
分格线切换(状态翻转)
grid on/off 画出/不画分格线
box
坐标形式切换(状态翻转)
-1
0
0.5
1
1.5
2
2.5
3
选择题:运行以下命令:
>>x=[1 2 3;4 5 6];
>>y=x+x*i
>>plot(y)
则在图形窗口中绘制几条曲线?
A. 3 B. 2 C. 6
D. 4
选择题:
运行以下命令:
>>x=[1 2 3;4 5 6];
>>plot(x,x,x,2*x)
k=0.4:0.1:1;
%1×7的行向量
Z=cos(t)*k;
%101×7的矩阵
plot(Z,t)
%绘图
7 6 5 4 3 2 1 0 -1 -0.8 -0.6 -0.4 -0.2 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1
3.2.1 plot的调用格式
3. plot(X1,Y1,’s1’,X2,Y2,’s2’,…)
位置由人工指定.
3.2.6获取二维图形数据的指令
ginput
[x,y]=ginput(n) 用鼠标从二维图形上获取n个点的数据坐 标(x,y)。
其他指令是把数据表现在图上,而ginput却是唯一能从 图上获取数据的指令。
该指令仅适用于二维图形。 n必须为正整数,它表示用户希望通过鼠标从图上获得
3.2.1 plot的调用格式
2. plot(x,y,’s’)(共4种)
(1)x,y为同长向量——一条曲线(x横,y纵)
(最基本格式)
t=0:pi/50:4*pi;
%产生1*201的自变量
y=exp(-t/3).*sin(3*t) %计算y值
plot(t,y,‘-r’)
%绘图
1
0.8
0.6
%计算格点上的函数值
surf(X,Y,Z);
hold on,colormap(hot) %设置当前图形窗的着色色图
colormap(CM) %设置当前图形窗的着色色图CM,见书上P206表格 注意:MATLAB每个图形窗只能有一个色图。
【例5.2-2】用图形表示连续调制波形y=sin(t)sin(9t)及其包 络线。(图5.2-2)P190
t=(0:pi/100:pi)‘; %长度为101的时间采样列向量
y1=sin(t)*[1,-1]; %包络线函数值,为101×2的矩阵
y2=sin(t).*sin(9*t); %长度为101的调制波列向量
第四讲数据和函数的可视化
第四讲 数据和函数的可视化
3.1 引导 3.2 二维曲线绘图 3.3 三维绘图的基本操作
3.1.1 离散数据和离散函数的可视化
1
0.9
0.8
0.7
0.6
0.5
0.4
0.3
0.2
0.1
0
2
4
6
8
10
12
3.1.2 连续函数的可视化
连续函数的可视化也必须建立在离散数据上 为表现连续性,常用的处理方法:
-1
0
1
2
3
子子 (4) 1
0.5
0.5
0
0
-0.5
-0.5
-1
0
1
2
3
-1
0
1
2
3
3.1.3 可视化的一般步骤
1. 数据准备 2. 选定图形窗及子图位置 3. 调用绘图指令 4. 设置轴的范围和坐标方格线 5. 图形注释 6. 着色、明暗、灯光、材质处理(三维图形)
3.2.1 plot的调用格式
纵坐标轴名
legend(‘s1’,’s2’,…) 线型、颜色、数据点的图例
text(x,y,’s’) 在图形(x,y)坐标处标注释
3.2.5 多次叠绘和多子图
1. 多次叠绘 在已经存在的图上再绘制一条或多条曲线 hold hold on 保持图形和坐标轴,准备绘制新曲线 hold off 取消叠绘
Y = sin(th)*sqrt(25-a.^2);%(101×9)的矩阵
plot(X,Y),axis(‘equal’), %使坐标轴等长刻度
xlabel(‘x’), ylabel(‘y’) %书写坐标名
title(‘A set of Ellipses’) %书写图名
3.2.1 plot的调用格式
box on/off 使当前坐标呈封闭式/开启式
缺省设置为不画分格线、封闭式
封闭式
开启式
3.2.4 图形标识
图形标识包括:图名(title)、坐标轴名 (label)、图形注释(text)和图例(legend)
它们的最简格式:
title(‘s’)
书写图名
xlabel(‘s’)
横坐标轴名
ylabel(‘s’)
则在图形窗口中绘制几条曲线?
A. 4 B. 6
C. 3
D. 5
3.2.1 plot的调用格式
采用模型

画一组椭圆
th = [0:pi/50:2*pi]'; %长度为101的列向量
a = [0.5:0.5:4.5];
%长度为9的行向量
X = cos(th)*a;
%(101×9)的矩阵
k=0.4:0.1:1;
%1×7的行向量
Z=cos(t)*k;
%101×7的矩阵
plot(t,Z)
%绘图
1
0.8
0.6
0.4
0.2
0
-0.2
-0.4
-0.6
-0.8
-1
0
1
2
3
4
5
6
7
3.2.1 plot的调用格式
(4) x为矩阵,y为向量——多条不同颜色的曲线(y为共 同的纵坐标)
t=(0:pi/50:2*pi)’; %101×1的列向量
– 对区间进行更细的分割,计算更多的点 – 两点之间用直线连接,近似表现
注意:自变量的采样点数应足够多,如采样点数 不足不能真实地反映原函数。
3.1.2 连续函数的可视化
(P185, 例5.1-2)
用图形表示连续调制波形 ysin t)s(in 9t)(
t1=(0:11)/11*pi; %在0~pi之间取12个采样点 y1=sin(t1).*sin(9*t1); t2=(0:100)/100*pi;%在0~pi之间取101个采样点 y2=sin(t2).*sin(9*t2); subplot(2,2,1),plot(t1,y1,‘r.’),axis([0,pi
2.在同一图形窗口分别绘制y1=x,y2=x^2, y3=exp(-x)三条函数曲线, x的范围为[-2 6],要求给整个图形加上标题,给横坐标轴加上标注, 图的右上角标注三条曲线的图例,使用文字标注x=1点。
x=-2:0.1:6; y1=x; y2=x.^2; y3=exp(-x); plot(x,y1,x,y2,x,y3) title('三条函数曲线') xlabel('x') legend('y1=x','y2=x.^2','y3=exp(-x)') text(1,1,'x=1')
y
A set of Ellipses
4 3 2 1 0 -1 -2 -3 -4
-6
-4
-2
0
2
4
6
x
3.2.2 曲线的颜色、线型和数据点形
1. 颜色和线型
b—蓝
g—绿
m—品红 y—黄
- —实线 :—虚线
r—红 k—黑 -.—点划线
c—青 w—白 -- —双划线
3.2.2 曲线的颜色、线型和数据点形
0.4
0.2
0
-0.2
-0.4
-0.6
0
2
4
6
8
10
12
14
3.2.1 plot的调用格式
(2)x,y同维矩阵——x、y对应列元素为横、纵坐标(曲 线的条数等于矩阵的列数)
X=reshape(1:12,3,4)
X=
1
4
7 10
2
5
8 11
3
6
9 12
Y=reshape(4:15,3,4)
Y=
4
7 10 13
t3=pi*(0:9)/9;
%10个采样点自变量
y3=sin(t3).*sin(9*t3); %10个采样值
plot(t,y1,'r:',t,y2,'b',t3,y3,'bo')
axis([0,pi,-1,1])
3.2.1 plot的调用格式
相关文档
最新文档