数据可视化技术分析PPT
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3.3 数据分析和可视化 (23张PPT)
预测事物的未来走向
通过数据分析可以预测事物未来可能会发生什么？推断未 来的发展趋势。并为制定相应的目标及策略提供依据，目 前利用数据分析进行预测已经应用于各个领域。包括体育 赛事预测，用户行为预测，能源消耗预测。交通行为预测 和人体健康预测等。
数据分析的基本方法
对比分析法
对比分析法也叫比较分析法，是将两个或两个以上的数据进行比 较，分析它们的差异，揭示出这些数据所反映的事物规律的方法， 是一种常用的分析方法。
数据分析的作用
了解事物的现状
通过数据分析可以帮助我们更好地认识所调研事物的目前 状况。例如，通过分析游客人数变化，旅游花费等数据。 能够了解旅游业当前整体的发展状况。帮助旅游业经营者 有针对性的调整经营策略，制定发展方案。
剖析事务的发展历程
通过数据分析可以剖析事物的发展历程。了解事物的过去， 揭示某些现象产生的原因。
新闻、邮件、报告等。面对日益加快的 析方法。文本可视化通过丰富的图形或图 信息，因而得到广泛应用。 能直接抽取文本中的关键词，并将其按照 关键词是从文本的文字描述中提取的语义 视化文本数据可以帮助人们快速地了解文本
的重要程度或出现频次。
02
数据分析报告与应用
通过数据采集、整理、分析和可视化等工作，我们完成了对数据的处理，得到的数据分析结果 需要以数据分析报告的形式发布出来。数据分析报告不仅是对整个数据处理过程的总结与展示， 更能为决策提供参考。通过数据分析报告，可以将分析结果、可行性建议及其他有价值的信息 传递给使用者。
上述几种基本的数据分析方法分别适用不同的情况，在实际应用中，需要根据具体问题合理选取并综合运用。
体验数据分析
用电子表格软件 进行数据分析
电子表格软件可对数 据进行格式编辑、统 计计算和图表处理等。 在电子表格软件中， 通常用若干工作表存 储数据。下图就是使 用电子表格软件处理
通过数据分析可以预测事物未来可能会发生什么？推断未 来的发展趋势。并为制定相应的目标及策略提供依据，目 前利用数据分析进行预测已经应用于各个领域。包括体育 赛事预测，用户行为预测，能源消耗预测。交通行为预测 和人体健康预测等。
数据分析的基本方法
对比分析法
对比分析法也叫比较分析法，是将两个或两个以上的数据进行比 较，分析它们的差异，揭示出这些数据所反映的事物规律的方法， 是一种常用的分析方法。
数据分析的作用
了解事物的现状
通过数据分析可以帮助我们更好地认识所调研事物的目前 状况。例如，通过分析游客人数变化，旅游花费等数据。 能够了解旅游业当前整体的发展状况。帮助旅游业经营者 有针对性的调整经营策略，制定发展方案。
剖析事务的发展历程
通过数据分析可以剖析事物的发展历程。了解事物的过去， 揭示某些现象产生的原因。
新闻、邮件、报告等。面对日益加快的 析方法。文本可视化通过丰富的图形或图 信息，因而得到广泛应用。 能直接抽取文本中的关键词，并将其按照 关键词是从文本的文字描述中提取的语义 视化文本数据可以帮助人们快速地了解文本
的重要程度或出现频次。
02
数据分析报告与应用
通过数据采集、整理、分析和可视化等工作，我们完成了对数据的处理，得到的数据分析结果 需要以数据分析报告的形式发布出来。数据分析报告不仅是对整个数据处理过程的总结与展示， 更能为决策提供参考。通过数据分析报告，可以将分析结果、可行性建议及其他有价值的信息 传递给使用者。
上述几种基本的数据分析方法分别适用不同的情况，在实际应用中，需要根据具体问题合理选取并综合运用。
体验数据分析
用电子表格软件 进行数据分析
电子表格软件可对数 据进行格式编辑、统 计计算和图表处理等。 在电子表格软件中， 通常用若干工作表存 储数据。下图就是使 用电子表格软件处理
浙教版(2020)信息技术七年级上册第10课 数据可视化 说课课件(18张PPT)
学生情况
七年级学生好动,好奇,好表现,应采用形象生动,形式多样的教 学方法和学生广泛的,积极主动参与的学习方式,去激发学生学 习的兴趣.生理上,学生好动,注意力易分散,爱发表见解,希望得 到老师的表扬,所以在教学中应抓住学生这一特点,发挥学生的 主动积极性。
7
di
er zhang jie
第二章 节
数据可视化
01 教材分析 02 教法学法 03 教学过程
di
yi zhang jie
第一章 节
1.1地位与作用
形象直观的反映数据间的关系 学习如何用图表呈现数据，体验数据处理中的作用。
4
1.2 教学目标
通过用图表呈现“湖塘中学第8周剩菜剩饭统计表” 的相关数据，学会根据数据呈现需求创建合适的 图表并能合理设置图表。
熟悉创建、设置图表的一般方法。
通过观察分析图表获取信息，得出结论，理解 数据可视化在数据处理过程中的作用及意义。
学会利用图表正确的表达观点，树立正确的 信息社会价值观和Байду номын сангаас任感。
5
1.3 教学重难点
重点
创建及设计图表
难点
根据需求创建并设置合适的图表来呈现数据
6
1.4 学情分析
学习状况
在前面的4节课中，学生已经学习了数据整理、数据计算、数 据分析等数据处理的方法，因此已经具备一定的Excel操作基 础，且为本堂课将要使用的范例做好了准备。
Level2：同一张数据表从不同角 度进行分析，可以得到不同的信息。 请自选一个角度、自选一种图形进行 数据统计图制作。
15
3.4 总结展望
16
教师为主导、学 生为主体，让学 生做课堂的主人。
注重迁移运用，让 学生由乐学到学会， 最终达到会学会用。
3-2数据分析与可视化课件华东师大版高中信息技术必修1
• 哪种方式能更直观地反映水和燃 气的使用情况？
数据可视化是将数据以图形化方式呈 现，从而能够清晰、有效地传达与沟通信 息。
与表格和文字相比，用图形方式展示数 据的特征，能够更准确地表示数据的分布情 况，便于人们有效地分析和理解数据。
3
水（立方米） 燃气（立方米）
一月
14
23
二月
16
21
三月
17
18
四月
16
17
五月
18
17
六月
20
18
七月
23
20
八月
21
21
九月
20
19
十月
18
18
十一月
16
18
十二月
16
22
水和燃气的使用情况
26 24 22 20 18 16 14 12 10
一月 二月 三月 四月 五月 六月 七月 八月 九月 十月 十一月 十二月
水（立方米）
燃气（立方米）
• 若要将表格转化为图形，可以使 用哪些基本工具？
整数百分比 一位小数 一位小数百分比 两位小数百分比
13
数据可视化——核心代码
类型 折线图 柱状图
饼图
核心代码 Plt.plot(横坐标,纵坐标) Plt.bar(横坐标,纵坐标) Plt.pie(x,labels,autopct)
14
数据可视化——图表元素
图表元素 添加标题 添加x轴标题 添加y轴标题 修改x轴刻度 修改y轴刻度
1. 电子表格软件(Excel) 2. 编程语言(Python)
4
电子表格软件——Excel
• 打开桌面上的“数据可视化_素材”文件夹 • 根据要求，将表格转化为合适的图表 • 操作步骤：选中数据“插入”选项卡图表右下角扩展选项卡
数据可视化是将数据以图形化方式呈 现，从而能够清晰、有效地传达与沟通信 息。
与表格和文字相比，用图形方式展示数 据的特征，能够更准确地表示数据的分布情 况，便于人们有效地分析和理解数据。
3
水（立方米） 燃气（立方米）
一月
14
23
二月
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三月
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四月
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七月
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九月
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十月
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十一月
16
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十二月
16
22
水和燃气的使用情况
26 24 22 20 18 16 14 12 10
一月 二月 三月 四月 五月 六月 七月 八月 九月 十月 十一月 十二月
水（立方米）
燃气（立方米）
• 若要将表格转化为图形，可以使 用哪些基本工具？
整数百分比 一位小数 一位小数百分比 两位小数百分比
13
数据可视化——核心代码
类型 折线图 柱状图
饼图
核心代码 Plt.plot(横坐标,纵坐标) Plt.bar(横坐标,纵坐标) Plt.pie(x,labels,autopct)
14
数据可视化——图表元素
图表元素 添加标题 添加x轴标题 添加y轴标题 修改x轴刻度 修改y轴刻度
1. 电子表格软件(Excel) 2. 编程语言(Python)
4
电子表格软件——Excel
• 打开桌面上的“数据可视化_素材”文件夹 • 根据要求，将表格转化为合适的图表 • 操作步骤：选中数据“插入”选项卡图表右下角扩展选项卡
2024版年度数据分析课件PPT模板
19
图表美化原则和技巧分享
色彩搭配
选择和谐的颜色组合， 避免使用过于刺眼或对
比度过低的颜色。
2024/2/3
字体选择
选择清晰易读的字体， 避免使用过于花哨或装
饰性过强的字体。
图表元素简化
数据标签使用
去除多余的图表元素， 突出核心信息。
20
在图表中直接显示数据 标签，方便观众快速获
取信息。
动态图表制作教程
24
Python编程环境搭建及基础语法
Python环境搭建
介绍Python的安装、配置环境变量等基础知识。
基础语法学习
学习Python的变量、数据类型、条件语句、循环语句等基础知识。
常用库介绍
了解并学习NumPy、Pandas等Python数据分析库的基本用法。
2024/2/3
25
R语言简介及在数据分析中优势
数据分析课件PPT模板
2024/2/3
1
目录
2024/2/3
• 数据分析概述 • 数据收集与预处理 • 数据分析方法与技术 • 数据可视化展示技巧 • 数据分析工具介绍及实践案例 • 数据分析挑战与未来发展趋势
2
01
数据分析概述
Chapter
2024/2/3
3
数据分析定义与目的
数据分析定义
数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大 量数据进行分析，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。
数据治理与标准化
建立完善的数据治理体系和标准化流程，提 高数据质量和可用性。
2024/2/3
智能化决策支持
基于大数据和人工智能技术，为企业提供智 能化决策支持和服务。
数据可视化课件-高中信息技术必修1
课堂练习
2. 可视化的作用不包括（ D ） 3. 以下哪项不是数据可视化的基本方法（C ）
A.实时分析数据
A.有关时间趋势的可视化
B. 快捷观察数据
B.有关关系的可视化
C.增强数据吸引力
C.有关物体的可视化
D.增加数据精确度
D.有关差异的Βιβλιοθήκη 视化课堂练习4.下列选项中，可以实现实时数据可视化的是（ A ） A．导航地图 B．标签云图 C．思维导图 D．统计图表
书P136——138，自主阅读
★ 风、气象、海洋状况的全球地图 ★ 编程语言之间的影响力关系图 ★ “双十一”全网销售直播图 ★ 航班飞行实时跟踪地图 ★ 微博热词趋势图
课堂练习
1. 2021年5月11日，国家统计局公布第七次全国人口普查主要数据结果，数据显示， 在人口年龄构成方面，0至14岁人口为25338万人，占17．95%；15至59岁人口为 89438万人，占63．35%；60岁及以上人口为26402万人，占18．70%。我们可以 运用以下哪种图表形象地呈现我国人口年龄结构？（ D ） A．折线图 B．词云图 C．饼图 D．柱形图
★ 实时分析数据
体验一下
https:///arithmetic-index
★ 增强数据的解释力和吸引力
★ 有关空间关系的可视化 ★ 有关关系的可视化 ★ 有关比例的可视化
★ 有关差异的可视化
★ 有关时间趋势的可视化
★ 有关时间趋势的可视化
有关时间趋势的可视化 随时间推移而变化的数据
★ 有关空间关系的可视化 ★ 有关关系的可视化 ★ 有关比例的可视化
★ 有关差异的可视化
★ 有关时间趋势的可视化
★ 有关时间趋势的可视化
★ 有关空间关系的可视化 ★ 有关关系的可视化 ★ 有关比例的可视化
《数据分析与可视化实践(第三版)》大数据思维与技术
数据储备和数据分析能力将成为未来新型国家最重要的 核心战略能力；对数据的拥有、占有、运用和控制将成为 综合国力的重要组成部分，大数据领域的竞争，事关国家 、企业的安全和未来，将成为国家间和企业间新的争夺焦 点。
1．2．1 认识大数据
❖ 5．大数据的战略地位
大数据的国家战略
2012年3月29日，
美国政府宣布“大数据研究 和发展计划”
2015年10月， 党的十八届五中全会正式提 出“实施国家大数据战略， 推进数据资源开放共享”
2013 年是大数据应用之年
2018年5月， 中国国际大数据产业博览会
1．2．2 大数据思维的特点
更杂
由精准思维到模糊思维
因果思维到关联思维
更智
由自然思维到智能思维
1．2．3 大数据技术
数据交互技术
除了各类PC设备和移动终端上的 鼠标、键盘与屏幕的交互技术形 式，可能还包括语音、指纹等交 互技术。
数据表达模型 技术
数据可视化表达模型描述了数据 展示给用户所需要的语言文字和 图形图像等符号信息，以及符号 表达的逻辑信息和数据交互方式 信息等
1．2．4 习题与实践
❖ 1. 简答题
（1）大数据现象是怎样形成的？ （2）大数据给人类带来哪些变革？ （3）列举大数据的作用。 （4）简述大数据的战略意义。
传统的商业智能已经应用了数据仓库、线上分 析处理、数据挖掘和数据展现技术，对企业自身 的数据进行存储、清理、索引和分析，并能够提 供包括客户价值评价、客户满意度评价、服务质 量评价、营销效果评价、市场需求评估等各种基 于简单统计和关联挖掘的报表以实现商业价值。
1．2．1 认识大数据
❖ 3．大数据时代的商业变革
数据科学是利用计算机的运算能力对数据进行处理，从 数据中提取信息，进而形成“知识”
1．2．1 认识大数据
❖ 5．大数据的战略地位
大数据的国家战略
2012年3月29日，
美国政府宣布“大数据研究 和发展计划”
2015年10月， 党的十八届五中全会正式提 出“实施国家大数据战略， 推进数据资源开放共享”
2013 年是大数据应用之年
2018年5月， 中国国际大数据产业博览会
1．2．2 大数据思维的特点
更杂
由精准思维到模糊思维
因果思维到关联思维
更智
由自然思维到智能思维
1．2．3 大数据技术
数据交互技术
除了各类PC设备和移动终端上的 鼠标、键盘与屏幕的交互技术形 式，可能还包括语音、指纹等交 互技术。
数据表达模型 技术
数据可视化表达模型描述了数据 展示给用户所需要的语言文字和 图形图像等符号信息，以及符号 表达的逻辑信息和数据交互方式 信息等
1．2．4 习题与实践
❖ 1. 简答题
（1）大数据现象是怎样形成的？ （2）大数据给人类带来哪些变革？ （3）列举大数据的作用。 （4）简述大数据的战略意义。
传统的商业智能已经应用了数据仓库、线上分 析处理、数据挖掘和数据展现技术，对企业自身 的数据进行存储、清理、索引和分析，并能够提 供包括客户价值评价、客户满意度评价、服务质 量评价、营销效果评价、市场需求评估等各种基 于简单统计和关联挖掘的报表以实现商业价值。
1．2．1 认识大数据
❖ 3．大数据时代的商业变革
数据科学是利用计算机的运算能力对数据进行处理，从 数据中提取信息，进而形成“知识”
数据分析PPT图片
完整性
数据是否包含了所需的所有信息。
及时性
数据是否及时更新，反映最新情况。
03 数据可视化呈现
CHAPTER
常用数据可视化工具介绍
Tableau 功能强大的数据可视化工具，支 持多种数据源连接，提供丰富的 图表类型和交互式分析功能。
D3.js 一个用于制作数据驱动的文档的 JavaScript库，提供强大的可视 化组件和数据驱动的API。
简洁明了
避免使用过多的图表元素和复杂的视 觉效果，保持设计的简洁明了，突出 重点信息。
一致性
在设计和呈现数据时，保持格式、颜 色、字体等的一致性，有助于提高可 读性和易理解性。
交互性
增加交互功能，如鼠标悬停提示、筛 选、排序等，提高用户体验和数据探 索的便捷性。
实例展示：数据可视化在PPT中的应用
直观地理解数据。
数据挖掘分析
利用算法和模型从大量 数据中挖掘出有用的信
息和模式。
02 数据收集与整理
CHAPTER
数据来源及收集方法
01
02
03
04
问卷调查
设计问卷，通过线上或线下方 式收集数据。
网络爬虫
利用爬虫技术从互联网上抓取 数据。
数据库
从企业内部数据库或公共数据 库中获取数据。
API接口
谢谢
THANKS
优化运营效果
通过对业务数据的分析， 可以发现运营中的问题并 进行优化，提高运营效率 。
数据分析的常用方法
描述性统计分析
对数据进行整理和描述 ，包括数据的中心趋势 、离散程度和分布形态
等。
推断性统计分析
通过样本数据推断总体 特征，包括假设检验和
置信区间等。
信息技术基础教学课件：任务4 Excel数据分析与可视化-学生成绩分析
信息技术基础
Information technology base
Excel数据分析与可视化
——“学生成绩单”分析 与数据可视化
Windows 10 + Office2016
Excel数据分析与可视化
1 数据的排序、筛选与分类汇总 2 数据透视表 3 数据的可视化-图表
学习情景
情景描述
王明在表中运用好公式与函数之后，想从原始数据中 分析出一些相关量并绘制统计图，参考效果图如下图所 示。
➢ 在“分类字段”下拉列表框中选择“分类”，在“汇总方式”下拉列表框中选 择“求平均”，在“选定汇总项”下拉列表框中选择“高数”。
➢ 单击“确定”按钮，完成对“性别”的分类汇总。 注意：如果要取消分类汇总的显示结果，恢复到数据清单的初始状态，则只要
打开“分类汇总”对话框，单击“全部删除”按钮即可。
2 数据透视表
9 8 7 6 5 4 3 2 1 0
90-100
高数成绩图
80-89
70-79
60-69
60以下
数据透视图
数据透视图以图形形式呈现数据透视表中的汇总数据，其作用和普通图表一 样，可以更为形象地对数据进行比较，反映趋势。
除了在相关数据透视表的分析选项卡中单击数据透视图，Excel还提供了直接 创建数据透视图的方法。单击插入选项卡的数据透视图按钮，可以创建数据透视 图，操作方法与数据透视表完全一样，而且生成数据透视图的时候也会同时生成 一张数据透视表。
进行分类汇总的数据不能套用表格格式，否则分类汇总无法进行。
操作步骤
➢ 将光标定位在要进行分类汇总的sheet1工作表数据区域的任意一个单元格中， 在活动2中已经按“性别”进行了降序排序，所以在本活动中无须进行排序。
Information technology base
Excel数据分析与可视化
——“学生成绩单”分析 与数据可视化
Windows 10 + Office2016
Excel数据分析与可视化
1 数据的排序、筛选与分类汇总 2 数据透视表 3 数据的可视化-图表
学习情景
情景描述
王明在表中运用好公式与函数之后，想从原始数据中 分析出一些相关量并绘制统计图，参考效果图如下图所 示。
➢ 在“分类字段”下拉列表框中选择“分类”，在“汇总方式”下拉列表框中选 择“求平均”，在“选定汇总项”下拉列表框中选择“高数”。
➢ 单击“确定”按钮，完成对“性别”的分类汇总。 注意：如果要取消分类汇总的显示结果，恢复到数据清单的初始状态，则只要
打开“分类汇总”对话框，单击“全部删除”按钮即可。
2 数据透视表
9 8 7 6 5 4 3 2 1 0
90-100
高数成绩图
80-89
70-79
60-69
60以下
数据透视图
数据透视图以图形形式呈现数据透视表中的汇总数据，其作用和普通图表一 样，可以更为形象地对数据进行比较，反映趋势。
除了在相关数据透视表的分析选项卡中单击数据透视图，Excel还提供了直接 创建数据透视图的方法。单击插入选项卡的数据透视图按钮，可以创建数据透视 图，操作方法与数据透视表完全一样，而且生成数据透视图的时候也会同时生成 一张数据透视表。
进行分类汇总的数据不能套用表格格式，否则分类汇总无法进行。
操作步骤
➢ 将光标定位在要进行分类汇总的sheet1工作表数据区域的任意一个单元格中， 在活动2中已经按“性别”进行了降序排序，所以在本活动中无须进行排序。
数据可视化ppt课件
胎面宽度(Tire width): Numberic
价格(Price): Numberic
精选编辑ppt
33
有那些数据类别?
• 分类Categorical(如：类别) • 序列Ordinal(如：排名，时间) • 数量Quantitative(如：数字) • 关系Relational(如：层级，影响等) • 位置location
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23
标签云利器-Wordle介绍
Wordle：Wordle是标签云生成工具，可说是这类工具的 鼻祖。你只需输入一个网址，就能为这个网页生成关键词标 签云。各个关键词的大小与其出现频率成正比。你还可以方 便地定制标签云的展现形式。
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24
Seesoft – 超酷的代码可视化工具
45
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9
信息可视化 Information visualization
旨在研究大规模非数值型信息资源的视觉呈现，以及利用图形 图像方面的技术与方法，帮助人们理解和分析数据
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10
为什么可视化？
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11
海量数据
• 每天交易信息 • 用户的访问数据 • 在线交易情况
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42
推荐资料：
• 图表汇 • 图研所 • dataV • / • • 视物 | 致知
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43Biblioteka 谢 谢！2021/5/15
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44
此课件下载可自行编辑修改，此课件供参考！ 部分内容来源于网络，如有侵权请与我联系删除！感谢你的观看！
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29
• 谁你是这个数据的使用者？ • 他们需要什么样的数据？
价格(Price): Numberic
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33
有那些数据类别?
• 分类Categorical(如：类别) • 序列Ordinal(如：排名，时间) • 数量Quantitative(如：数字) • 关系Relational(如：层级，影响等) • 位置location
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23
标签云利器-Wordle介绍
Wordle：Wordle是标签云生成工具，可说是这类工具的 鼻祖。你只需输入一个网址，就能为这个网页生成关键词标 签云。各个关键词的大小与其出现频率成正比。你还可以方 便地定制标签云的展现形式。
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24
Seesoft – 超酷的代码可视化工具
45
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9
信息可视化 Information visualization
旨在研究大规模非数值型信息资源的视觉呈现，以及利用图形 图像方面的技术与方法，帮助人们理解和分析数据
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10
为什么可视化？
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11
海量数据
• 每天交易信息 • 用户的访问数据 • 在线交易情况
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• 图表汇 • 图研所 • dataV • / • • 视物 | 致知
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44
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29
• 谁你是这个数据的使用者？ • 他们需要什么样的数据？
《Tableau数据分析与可视化》教学课件(全)
Tableau数据分析与可视化
本书目录
Tableau数据分析与可视化
第1章 Tableau数据可视化概述 第2章 Tableau连接数据源 第3章 Tableau基础操作 第4章 Tableau高级操作 第5章 Tableau数据可视化 第6章 Tableau仪表板和故事 第7章 连接Hadoop集群 第8章 Tableau在线服务器 第9章 电商行业案例实战 第10章 客户价值画像实战
4
目录
Tableau数据分析与可视化
1
数据可视化概述
2
数据可视化常用软件
3
Tableau软件概况
4
初识Tableau
5
Tableau数据分析与可视化
1.1.1 什么是数据可视化
➢ 数据可视化的历史可以追溯到20世纪50年代计算机图形学的早期，人们利用计算机创建了首批图表。 1987年，一篇题目为《Visualization in Scientific Computing》（即科学可视化）的论文成为数据可视 化发展的里程碑，它强调基于计算机可视化技术的必要性。
析体验。 ➢ （4）上下文感知查询在需要时引入相关数据。
14
Tableau数据分析与可视化
1.4.2 “开始”页面
➢ Tableau Desktop的开始页面主要由“连接”和“打开”2个区域组成，可以从中连接数据、访问最近使 用的工作簿等。
15
Tableau数据分析与可视化
1.4.3 “数据源”页面
➢ 在建立与数据的初始连接后，Tableau将引导我们进入“数据源”页面，也可以通过在工作簿任意位置单 击“显示开始页面”按钮返回开始页面，重新连接数据源。“数据源”页面通常由3个主要区域组成：左 侧窗格、画布和网格。
本书目录
Tableau数据分析与可视化
第1章 Tableau数据可视化概述 第2章 Tableau连接数据源 第3章 Tableau基础操作 第4章 Tableau高级操作 第5章 Tableau数据可视化 第6章 Tableau仪表板和故事 第7章 连接Hadoop集群 第8章 Tableau在线服务器 第9章 电商行业案例实战 第10章 客户价值画像实战
4
目录
Tableau数据分析与可视化
1
数据可视化概述
2
数据可视化常用软件
3
Tableau软件概况
4
初识Tableau
5
Tableau数据分析与可视化
1.1.1 什么是数据可视化
➢ 数据可视化的历史可以追溯到20世纪50年代计算机图形学的早期，人们利用计算机创建了首批图表。 1987年，一篇题目为《Visualization in Scientific Computing》（即科学可视化）的论文成为数据可视 化发展的里程碑，它强调基于计算机可视化技术的必要性。
析体验。 ➢ （4）上下文感知查询在需要时引入相关数据。
14
Tableau数据分析与可视化
1.4.2 “开始”页面
➢ Tableau Desktop的开始页面主要由“连接”和“打开”2个区域组成，可以从中连接数据、访问最近使 用的工作簿等。
15
Tableau数据分析与可视化
1.4.3 “数据源”页面
➢ 在建立与数据的初始连接后，Tableau将引导我们进入“数据源”页面，也可以通过在工作簿任意位置单 击“显示开始页面”按钮返回开始页面，重新连接数据源。“数据源”页面通常由3个主要区域组成：左 侧窗格、画布和网格。
2024版数据分析可视化和商业分析ppt报告
•引言•数据分析可视化展示•商业分析模型构建及应用•数据驱动下的商业洞察与决策支持目•挑战、机遇与应对策略•结论与展望录报告目的和背景目的背景数据来源与预处理数据来源预处理数据清洗、数据整合、数据转换等，以确保数据质量和可用性。
分析方法与工具介绍分析方法工具介绍直观性原理对比性原理层次性原理030201数据可视化基本原理常用数据可视化图表类型01020304柱状图折线图散点图饼图交互式数据可视化技术允许用户通过选择特定条件来过滤数据。
允许用户放大或缩小图表以查看更多或更少的数据细节。
允许用户通过拖拽图表元素来改变其位置或属性。
当用户将鼠标悬停在图表元素上时，显示有关该元素的更多信息。
交互式筛选交互式缩放交互式拖拽交互式提示通过柱状图展示各品类商品的销售总额和销售量，便于比较不同品类商品的销售情况。
销售总额和销售量可视化销售趋势可视化用户购买行为可视化地域销售分布可视化通过折线图展示各品类商品的销售趋势，便于分析商品销售的季节性变化和增长趋势。
通过散点图展示用户的购买行为和偏好，便于分析用户群体特征和购买习惯。
通过地图图表展示不同地域的销售分布情况，便于分析地域性销售差异和市场潜力。
案例分析：某电商平台销售数据可视化商业分析模型概述及选择依据商业分析模型简介商业分析模型是一种基于数据仓库的商业智能分析模型，通过对数据进行分析和挖掘，帮助企业更好地了解市场和客户需求，优化业务流程，提高决策效率。
模型选择依据选择商业分析模型时，需要考虑企业的业务需求、数据特点、分析目的等因素，以选择最适合的模型。
预测模型构建方法与技巧预测模型构建流程预测模型构建技巧优化决策模型应用实例优化决策模型应用场景优化决策模型应用实例包括风险识别、风险量化、风险等级划分等步骤，以帮助企业全面评估潜在风险。
风险评估模型应用实例例如，某金融机构利用风险评估模型对信贷风险进行评估，有效降低了不良贷款率。
风险评估模型构建方法风险评估模型构建及应用VS数据驱动型企业战略转型趋势01020304010204基于大数据的商业洞察能力提升大数据采集、整合与清洗技术应用数据挖掘与机器学习算法实践可视化展示和报表生成工具选择商业智能分析平台搭建与运用03智能化决策支持系统构建与实践数据仓库与商业智能分析模块集成持续改进路径和未来发展方向持续优化数据质量和治理提升数据分析和商业洞察能力当前面临的主要挑战及原因分析数据质量不一可视化效果差商业分析需求多变抓住发展机遇，提升竞争力可视化工具升级大数据技术发展积极学习掌握先进的可视化工具和技术，提升数据可视化效果，增强报告的说服力。
数据可视化PPT第1章 数据可视化基础
任务1.1 数据是什么
1.1
1.1.2 数据、信息与知识
3．知识 知识（Knowledge）具有系统性、规律性和可预测性。数据和 信息处理后将会得到知识。而知识是比数据和信息更加高级的抽象 概念。 数据、信息与知识的关系如图1-3所示。知识具有系统性、规律 性和可预测性。例如，通过观测记录行星出现位置和出现时间，对 数据进行分析、挖掘，计算得到星球运动的规律，这称之为信息。 针对信息进行总结和提炼，得到开普勒三定律，知识由此产生。知 识使人们更加清晰地了解世界和生活，通过知识不断改变周围的世 界——而所有一切的基础就是数据。 从数据到信息再到知识，清晰界定各概念的范围，有利于大数 据的学习与展现。从数据到信息，通过不同的技术处理，可能会得 到不同的信息。而从信息到知识，则直接导致了后期的数据的应用 场景和使用价值。
第1章
数据可视化基础
随着数据革命的到来，全社会无时无 刻不在产生着大量的数据。从数据中发现 价值，提炼知识，再以合适的方式将其展 现为让人一目了然、眼前一亮的可视化作 品是体现数据价值的完整过程。优秀的数 据可视化作品能够彰显数据的潜在性，规 律性，价值性，帮助我们理解数据背后的 意义。
学习目标
理解数据的概念 掌握数据、信息、知识的区别与联系 了解不同可视化形式对数据的展现优势 理解可视化的基本原则
任务1.1 数据是什么
1.1
1.1.2 数据、信息与知识
2．信息 信息（Information）是隐藏在数据背后的规律，需要人类的挖掘和探索才能够发现。信息是对事 物的描述，它比数据更加抽象。 （1）数据与信息的区别： 数据是信息和数据冗余之和，数据=信息+数据冗余。冗余有两层含义，第一层含义是指多余不需 要的部分，第二层含义是指人为增加重复的部分，其目的是用来对原本的内容实现备份，以达到增强其 安全性，这在信息通信系统当中有着较为广泛的应用。数据是数据采集时得到的，信息是从采集的数据 中获取的有用信息。由此可见，信息可以简单地理解为数据中包含的有用的内容。 （2）数据与信息的联系： 数据和信息之间是相互联系的。数据是反映客观事物属性的记录，是信息的具体表现形式。数据经 过加工处理之后，就成为信息；而信息需要经过数字化转变成数据才能存储和传输。
数据分析技术PPT课件
社会管理
通过分析人口普查数据、犯罪数据等，辅助政府进行 社会管理。
政策效果评估
分析政策实施后的效果，评估政策的优劣和改进方向。
城市规划
分析城市的人口分布、交通状况和其他相关数据，优 化城市规划和建设。
06 未来展望与挑战
人工智能在数据分析中的应用
自动化数据清理
利用机器学习技术自动识别和纠正数据中的异常 值、缺失值和重复值。
THANKS FOR WATCHI速识别数据 中的模式和趋势，提高数 据分析的效率。
增强数据可解释性
可视化可以增强数据的可 解释性，使非专业人士也 能理解数据含义。
数据可视化工具与技术
Excel图表
Tableau
Excel是一款常用的办公软件，也提供了丰 富的图表功能，可用于数据可视化。
Tableau是一款专业的数据可视化工具，具 有强大的数据连接和可视化功能。
Power BI
D3.js
Power BI是微软开发的一款商业智能工具 ，也提供了数据可视化的功能。
D3.js是一个用于制作数据驱动的文档的 JavaScript库，可用于制作高度定制化的数 据可视化。
数据可视化的最佳实践
选择合适的图表类型
根据数据的性质和目的，选择最合适的图表 类型进行展示。
保持简洁明了
内部数据
来自企业内部的数据库、信息系统等。
结构化数据
如数字、文本等。
外部数据
包括市场调查、公共数据、社交媒体等。
非结构化数据
如音频、视频、图像等。
数据收集方法
调查问卷
用于收集特定目标群体的意见和行为 数据。
爬虫技术
从网站、数据库等中自动提取数据。
数据交换
通过分析人口普查数据、犯罪数据等，辅助政府进行 社会管理。
政策效果评估
分析政策实施后的效果，评估政策的优劣和改进方向。
城市规划
分析城市的人口分布、交通状况和其他相关数据，优 化城市规划和建设。
06 未来展望与挑战
人工智能在数据分析中的应用
自动化数据清理
利用机器学习技术自动识别和纠正数据中的异常 值、缺失值和重复值。
THANKS FOR WATCHI速识别数据 中的模式和趋势，提高数 据分析的效率。
增强数据可解释性
可视化可以增强数据的可 解释性，使非专业人士也 能理解数据含义。
数据可视化工具与技术
Excel图表
Tableau
Excel是一款常用的办公软件，也提供了丰 富的图表功能，可用于数据可视化。
Tableau是一款专业的数据可视化工具，具 有强大的数据连接和可视化功能。
Power BI
D3.js
Power BI是微软开发的一款商业智能工具 ，也提供了数据可视化的功能。
D3.js是一个用于制作数据驱动的文档的 JavaScript库，可用于制作高度定制化的数 据可视化。
数据可视化的最佳实践
选择合适的图表类型
根据数据的性质和目的，选择最合适的图表 类型进行展示。
保持简洁明了
内部数据
来自企业内部的数据库、信息系统等。
结构化数据
如数字、文本等。
外部数据
包括市场调查、公共数据、社交媒体等。
非结构化数据
如音频、视频、图像等。
数据收集方法
调查问卷
用于收集特定目标群体的意见和行为 数据。
爬虫技术
从网站、数据库等中自动提取数据。
数据交换
第1单元第3课 数据可视化 课件27张PPT
新知讲解
亲身你验
“微词云”等网站提供了在线“词云”生成工具。
如图所示，可以在 “微词云”页面导入文 章生成词云数据，然后 生成词云
新知讲解
也可以根据需 要制作不同字体 、形状的词云， 如图所示。
新知讲解
选择一篇你喜欢的文章，尝试登录“微词云”或其他词 云制作网站制作个性化的词云标签。
新知讲解
新知讲解
二、文本数据可视化
文本数据中往往存在一些难以用文字或图表表达的特征和规律
将文本数据可视 化可以帮助用户快 速了解文本内容的 重点、分析语法结 构等。
新知讲解
例如，“词云”是文本数据可视化的常用方式 之一。
它通过改变字词的大 小、位置、颜色等方式呈 现文本中的重点内容，帮 助用户快速获取关键信息 ，如图所示。
第3课 数据可视化
信息技术浙教版 九年级
新知导入
观察上面的两张图片，我们是不是从图片上感受到数 据的变化，或者用不同的文本拼接成可爱的图形。今天 我们就一块来学习数据可视化。
新知讲解
数据可视化是指利用图表、图形、视频等方 式传递数据中的信息，帮助用户进行分析、推理 的过程。
有效的数据可视化可以使复杂、庞大的 数据易于理解和使用，也有助于呈现分析结 果。
作业布置
1.数据可视化的呈现方式有哪些？
三、地理位置数据可视化
地理位置数据可视化是指 通过地图等形式，展现地理 数据中包含的信息
为交通出行、水文分析、城 市规划等提往太子湾公园有三条推荐路径，如图所示。
根据当前推荐路径 的线段颜色，还能判 断交通拥堵情况。
新知讲解
四、时序数据可视化
序数据又称时间序列数据，指同一指标按时间顺序记录的数据列。
如果对大量、多维的时序数据进行合理地可视化，将有助于揭示 事物随时间推移发生的变化或内在规律。
【信息技术 】数据分析与可视化 课件 人教 中图版(2019)高中信息技术必修1
水平高低、速度快慢及各种关系是否协调等。
3.3.1 数据分析
（1）对比分析法
分类： 横向
任务完成量与目标量的对比 部门之间的对比 地区之间的对比
纵向
不同时期的比较
3.3.1 数据分析
（2）平均分析法
概念： 平均分析法是运用计算平均数的方法来
反映总体在一定时间、地点等条件下某一数 量特征的一般水平。
平均指标中最常用的是算术平均数。
3.3.1 数据分析
（2）平均分析法
用途： 平均分析法多用于比较同类现象在不同地区、
不同行业、不同类型单位等之间的差异程度，分 析现象之间的依存关系，进行数量上的推算。
也可以对某一现象在不同时间的水平进行比 较，以说明现象的发展规律及趋势。
3.3.1 数据分析
（3）结构分析法
或汇聚数据、形成论点或意见等。
3.3.2 数据可视化
2.形式 数据可视化的形式丰富多样，常见的有
图表、词云等。
3.3.2 数据可视化
3.实现 用图表将数据可视化 用词云将数据可视化
3.3.2 数据可视化
（1）用图表将数据可视化
常见的图表包括折线图、柱形图、饼图、散 点图和雷达图等。
3.3.2 数据可视化
A. 对比分析法 B. 平均分析法 C. 结构分析法
3.3.1 数据分析
（1）对比分析法
概念： 对比分析法也叫比较分析法，是将两个
或两个以上的数据进行比较，分析它们的差 异，揭示出这些数据所反映的事物规律的方 法，是一种常用的分析方法。
3.3.1 数据分析
（1）对比分析法
用途： 从数量上展示和说明研究对象规模大小、
4.数据分析常用工具
• 电子表格软件 • 在线数据分析平台 • 数据分析语言
3.3.1 数据分析
（1）对比分析法
分类： 横向
任务完成量与目标量的对比 部门之间的对比 地区之间的对比
纵向
不同时期的比较
3.3.1 数据分析
（2）平均分析法
概念： 平均分析法是运用计算平均数的方法来
反映总体在一定时间、地点等条件下某一数 量特征的一般水平。
平均指标中最常用的是算术平均数。
3.3.1 数据分析
（2）平均分析法
用途： 平均分析法多用于比较同类现象在不同地区、
不同行业、不同类型单位等之间的差异程度，分 析现象之间的依存关系，进行数量上的推算。
也可以对某一现象在不同时间的水平进行比 较，以说明现象的发展规律及趋势。
3.3.1 数据分析
（3）结构分析法
或汇聚数据、形成论点或意见等。
3.3.2 数据可视化
2.形式 数据可视化的形式丰富多样，常见的有
图表、词云等。
3.3.2 数据可视化
3.实现 用图表将数据可视化 用词云将数据可视化
3.3.2 数据可视化
（1）用图表将数据可视化
常见的图表包括折线图、柱形图、饼图、散 点图和雷达图等。
3.3.2 数据可视化
A. 对比分析法 B. 平均分析法 C. 结构分析法
3.3.1 数据分析
（1）对比分析法
概念： 对比分析法也叫比较分析法，是将两个
或两个以上的数据进行比较，分析它们的差 异，揭示出这些数据所反映的事物规律的方 法，是一种常用的分析方法。
3.3.1 数据分析
（1）对比分析法
用途： 从数量上展示和说明研究对象规模大小、
4.数据分析常用工具
• 电子表格软件 • 在线数据分析平台 • 数据分析语言
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数据可视化技术分析PPT
目录
0
研究背景及意义
1
0
数据可视化的主要方法
2
智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案
0
数据挖掘的可视化
0 大数据环境下数据可视化实现技术
5
0
问题与挑战
6
01 研究背景及意义 智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案
课题背景及意义
世界已经迈入大数据时代,全世界每天产生 2.5EB的数据。由于呈指数增长的数据量，人类视觉 系统不足以满足人类以数据本身的形式来工作的要求，因此迫切需要提供可视化的工具。
所谓数据可视化，是对大型数据库或数据仓库中的数据的可视化，它是可视化技术在非空间数 据智慧领小域区的云应服用务平，台不整再体局解限决方于案通智过慧关小系区云数服据务表平来台观整体察解和决分方析案数智慧据小信区息云，服而务平是台以整更体直解观决方的案方法看到数据及 其结构关系。
02 数据主可要视方化法的 智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案
人类的认知系统可以识别空间三维物体，对于抽象的无线识别很困难。目前对于构成可视化的方法中主要的方法，有 以下几个方面：
01 空间三维图形
通过图形的密度颜色分布， 大致能够了解数据的分布， 数据之间的相似性和数据之 间的关系
目前主要的多维数据可视化技术——几何图技术
1.星型图：每个星型标记的构造方法如下：任选空间的某一点作为一 个 星型标记的中心点，由中心点作出 n 条线段来代表 n 个数据维，这 n 个线段把平面平均分成 n 份。一般地，每一个线段长度代表一个数据 维的值的大小。把一个星型标记线段的终点全部用直线连接起来，就 构成了一个星型图(图 4)。每一个星型图都代表数据库中一条记录，这 样一组数据就用一组星型来代表。
第一个黄金时期
(19世纪中、末期)
低潮期
(20世纪前期)
新的黄金时期
(20世纪中末期至今)
图形图表广泛应用
没有实质性进展
依附计算机技术的发展 焕发新的生命
数据可视化的几个基本概念
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
数据开发
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
基本思想
智慧数小据区空云间服务平台整体解决方案智利慧用小一区定云的服算务法平和台工整体解决方案数智据慧分小析区云服务平台整体解决将方案数据库中每一个数
具对数据进行定量的
据项作为单个图元元
推演和计算
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
数据可视化技术的基本思想是将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，同时将数据各个属性值以多维的形式表示，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。
数据可视化的定义
广义：指一切能够把抽象、枯燥或难以理解的内容，包括看似毫无意义的数据、信息、知识等等以一种容易理解的视觉方式展示出来的技术； 狭义：利用计算机图形学和图像处理技术，将数据转换为图形或图像在屏幕上显示出来，并进行各种交互处理的理论、方法和技术 过程：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 实例：涉及到计算机图形学、图像处理、计算机视觉、计算机辅助设计等多个领域，成为研究数据表示、数据处理、决策分析等一系列问题 的综合技术
02 颜色图
分为彩色图和灰度图。彩色 图的每一种颜色，对应着不 用的属性维，灰度图可以利 用颜色的深浅来标记数据量 的属性值的大小，颜色越深 数值越大。
智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案
03 数学的方法
04 亮度
利用数学中统计的方法，先对 数据关系进行分析，得到数据 的大体分布信息，然后再结合 其他可视化方法来进行细节数 据分析。或者利用数学统计方 法对数据中的关系进行映射， 映射成为图形图像关系来帮助 分析。
智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案
数据可视化发展历程
可视化思想的起源
(15世纪—17世纪)
数据可视化早期探索时期
数据可视化的孕育时期 (18世纪)
数据可视化初步发展
数据图形的出 现
(19世纪前半叶) 数据统计得到重视
智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案
对数据进行更深入的
观察和分析。
研究背景及意义
一幅图胜过千言万语.人类从外界获得的信息约 有 80%以上来自于视觉系统,当大数据以直观的 可视化的图形形式展示在分析者面前时,分析者 往往能够一眼洞悉数据背后隐藏的信息并转化 知识以及智慧
如图 所示是互联网星际图，将 196 个国家的 35 万个网站数据整合起来,并根据 200 多万个 智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云网 个服务站 星平链 球台接 的整将 大体这小解决些 根方星 据案球 其通 网过 站关 流系 量链 来联 决系 定起,而来星,每 球一 之 间的距离远近则根据链接出现的频率、强度和 用户跳转时创建的链接. 我们可以立即看出,Facebook 以及 Google 是 流量最大的的网站。
对于特定的区域，用 不同的亮度来辅助人 眼对视点的观察。
目前主要的多维数据可视化技术——Scatterplot Matrix (散点图矩阵)
Scatter plot 是显示多个数据维中任意两个数据维之间的 依赖关系的矩阵图，分别把多维数据中的每一个维数对称地 标注在横轴和纵轴上，把它们在数据集中每一对出现的频度 作为关系依赖的评价，这样每两维的关系被显示在这个平面 网格图中(图 3)。在 Scatter plot 的 matrix n 维矩阵中， 智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体sc解at决te方rp案lo智ts慧会小产区生云n服*务(n平-1台)/2整对体维解之决间方案的关系。
目录
0
研究背景及意义
1
0
数据可视化的主要方法
2
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0
数据挖掘的可视化
0 大数据环境下数据可视化实现技术
5
0
问题与挑战
6
01 研究背景及意义 智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案
课题背景及意义
世界已经迈入大数据时代,全世界每天产生 2.5EB的数据。由于呈指数增长的数据量，人类视觉 系统不足以满足人类以数据本身的形式来工作的要求，因此迫切需要提供可视化的工具。
所谓数据可视化，是对大型数据库或数据仓库中的数据的可视化，它是可视化技术在非空间数 据智慧领小域区的云应服用务平，台不整再体局解限决方于案通智过慧关小系区云数服据务表平来台观整体察解和决分方析案数智慧据小信区息云，服而务平是台以整更体直解观决方的案方法看到数据及 其结构关系。
02 数据主可要视方化法的 智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案
人类的认知系统可以识别空间三维物体，对于抽象的无线识别很困难。目前对于构成可视化的方法中主要的方法，有 以下几个方面：
01 空间三维图形
通过图形的密度颜色分布， 大致能够了解数据的分布， 数据之间的相似性和数据之 间的关系
目前主要的多维数据可视化技术——几何图技术
1.星型图：每个星型标记的构造方法如下：任选空间的某一点作为一 个 星型标记的中心点，由中心点作出 n 条线段来代表 n 个数据维，这 n 个线段把平面平均分成 n 份。一般地，每一个线段长度代表一个数据 维的值的大小。把一个星型标记线段的终点全部用直线连接起来，就 构成了一个星型图(图 4)。每一个星型图都代表数据库中一条记录，这 样一组数据就用一组星型来代表。
第一个黄金时期
(19世纪中、末期)
低潮期
(20世纪前期)
新的黄金时期
(20世纪中末期至今)
图形图表广泛应用
没有实质性进展
依附计算机技术的发展 焕发新的生命
数据可视化的几个基本概念
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
数据开发
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
基本思想
智慧数小据区空云间服务平台整体解决方案智利慧用小一区定云的服算务法平和台工整体解决方案数智据慧分小析区云服务平台整体解决将方案数据库中每一个数
具对数据进行定量的
据项作为单个图元元
推演和计算
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
数据可视化技术的基本思想是将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，同时将数据各个属性值以多维的形式表示，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。
数据可视化的定义
广义：指一切能够把抽象、枯燥或难以理解的内容，包括看似毫无意义的数据、信息、知识等等以一种容易理解的视觉方式展示出来的技术； 狭义：利用计算机图形学和图像处理技术，将数据转换为图形或图像在屏幕上显示出来，并进行各种交互处理的理论、方法和技术 过程：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 实例：涉及到计算机图形学、图像处理、计算机视觉、计算机辅助设计等多个领域，成为研究数据表示、数据处理、决策分析等一系列问题 的综合技术
02 颜色图
分为彩色图和灰度图。彩色 图的每一种颜色，对应着不 用的属性维，灰度图可以利 用颜色的深浅来标记数据量 的属性值的大小，颜色越深 数值越大。
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03 数学的方法
04 亮度
利用数学中统计的方法，先对 数据关系进行分析，得到数据 的大体分布信息，然后再结合 其他可视化方法来进行细节数 据分析。或者利用数学统计方 法对数据中的关系进行映射， 映射成为图形图像关系来帮助 分析。
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数据可视化发展历程
可视化思想的起源
(15世纪—17世纪)
数据可视化早期探索时期
数据可视化的孕育时期 (18世纪)
数据可视化初步发展
数据图形的出 现
(19世纪前半叶) 数据统计得到重视
智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案
对数据进行更深入的
观察和分析。
研究背景及意义
一幅图胜过千言万语.人类从外界获得的信息约 有 80%以上来自于视觉系统,当大数据以直观的 可视化的图形形式展示在分析者面前时,分析者 往往能够一眼洞悉数据背后隐藏的信息并转化 知识以及智慧
如图 所示是互联网星际图，将 196 个国家的 35 万个网站数据整合起来,并根据 200 多万个 智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云网 个服务站 星平链 球台接 的整将 大体这小解决些 根方星 据案球 其通 网过 站关 流系 量链 来联 决系 定起,而来星,每 球一 之 间的距离远近则根据链接出现的频率、强度和 用户跳转时创建的链接. 我们可以立即看出,Facebook 以及 Google 是 流量最大的的网站。
对于特定的区域，用 不同的亮度来辅助人 眼对视点的观察。
目前主要的多维数据可视化技术——Scatterplot Matrix (散点图矩阵)
Scatter plot 是显示多个数据维中任意两个数据维之间的 依赖关系的矩阵图，分别把多维数据中的每一个维数对称地 标注在横轴和纵轴上，把它们在数据集中每一对出现的频度 作为关系依赖的评价，这样每两维的关系被显示在这个平面 网格图中(图 3)。在 Scatter plot 的 matrix n 维矩阵中， 智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体sc解at决te方rp案lo智ts慧会小产区生云n服*务(n平-1台)/2整对体维解之决间方案的关系。