第四讲 数据和函数的可视化
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

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
《Python数据分析基础教程》课件—数据的可视化分析

第 5.1 特殊统计图的绘制
5 5.1.3 三维曲面图 章 数 据 的 可 视 化 分 析
第 5.1 特殊统计图的绘制
5 5.1.4 三维散点图 章 数 据 的 可 视 化 分 析
第 5.2 Seaborn统计绘图
5 章 数 据 的 可 视 化 分 析
第 5.2 Seaborn统计绘图
5 5.2.1 基本概念 章 数 据 的 可 视 化 分 析
化
点图。
分
析
第 5.3 ggplot绘图系统
5 章 数 据 的 可 视 化 分 析
第 5.3 ggplot绘图系统
5 章 数 据 的 可 视 化 分 析
第 5.3 ggplot绘图系统
5 5.3.1.2 条形图 章 数 据 的 可 视 化 分 析
第 5.3 ggplot绘图系统
5 5.3.1.3 散点图 章 数 据 的 可 视 化 分 析
章
数
据 针对双变量,
的
我们Seaborn 中的jointplot()
可
函数。
视
化
分
析
第 5.2 Seaborn统计绘图
5 5.2.2.7 概率分布图(distplot)
章
数
针对多个变量,
据
我们使用
的
Seaborn中的 pairplot()函数,
可
默认对角线为 直方图
视 (histgram), 非对角线为散
第 5.2 Seaborn统计绘图
5 章 数 据 的 可 视 化 分 析
第 5.2 Seaborn统计绘图
5 章 5.2.2 常用统计图 数 据 的 可 视 化 分 析
第 5.2 Seaborn统计绘图
MATLAB第四讲.ppt

2、基本绘图指令(Plot)
China University of Petroleum
❖一次画出多条曲线:将x 及y 坐标依次 送入plot 指令
x = linspace(0, 2*pi); % 在 0 到 2 间,等分取 100 个点 plot(x, sin(x), x, cos(x), x, sin(x)+cos(x));
❖范例:
用黑色点线画出正弦波每一点画上一个 小菱形 1
x = 0:0.5:4*pi; % 0.8 x 向量的起始与结束元素为 0 及4π
y = sin(x); 0.6 plot(x, y,‘r:d’) %0.4 其中r代表红色,:代表点线,而 diamond 则指定0.2 菱形为曲线的线标
0
-0.2
'*');
1.5
1
0.5
0
-0.5
-1
-1.5
0
1
2
3
4
5
6
7
2、基本绘图指令(Plot)
China University of Petroleum
❖只给定一个矩阵 y: 对矩阵 y 的每一个列向量(Column
Vector)作图
y = peaks; % 产生一个 49×49 的矩阵
plot(y);
列方程式
z = 3*(1-x).^2.*exp(-(x.^2) - (y+1).^2) ...
- 10*(x/5 - x.^3 - y.^5).*exp(-x.^2-y.^2) ...
- 1/3*exp(-(x+1).^2 - y.^2)
2、基本绘图指令(Plot)
China University of Petroleum
ch5_数据和函数的可视化.doc

第5章数据和函数的可视化一对实数标量(X, >9可表示为平面上的一个点;一对实数“向量”(x,y)可表现为平面上的一组点。
丄MATLAB就是利用这种几何比拟法实现了离散数据町视化。
离散函数可视化的步骤:先根据离散函数特征选定一组口变量x = [x1,x2,--,x A.]r;再根据所给离散函数儿=/(xj算得相应的y二[儿,),2,…,儿]厂,然后在平面上几何地表现这组向量对(x,y) o【例5.1-1]图形表示离散函数n on=(-10:10);咎适当选取自变量:通过局部的、非完整的图形最大限度地表现函数的特征y=abs (n) ;%数组算法计算相应点的函数值plot(n,y z1r•1z1MarkerSize1,20)axis equal %为恰当显示和横、纵坐标的夹角grid onxlabel(1n1)12Illi- ■ i• ■ T ----------- 1■ ■ i --------- r- i --------- T --------- 1 " • n ■1i i i i i i i i i[g1r _iiii "i i i i~1-彳•1IIII•81T 'IIIIi j i"4-•1IIII111111•6 ------ ) ----- 11111I 1 r 111-1•11 1 1 IIII4- ------ ------- ■ T ■ ■-*■-------- 1 ------ r --•--11—j1 11• 1 1IIII•11112- ------ 1 ----- T ---- ♦-------- ♦——7——■ 1 ----- 1 ---------1 1111• 1• 1111110-11■1 1 11111111111111111-2r —-1 --------- 1 ------ 1 --------- 1-tA 1 |・10 ・8 ・6-4 -2 02468 105.1.1 离散数据和离散函数的可视化图5」-1离散函数的可视化5.1.2 连续函数的可视化连续函数可视化包含三个重要环节:一.从连续两数获得一组采样数据,即选定一组自变量采样点(包括采样的起点、终点和采样步长),并计算和应的函数值;二.离散数据的可视化;三•图形上离散点的连续化:(1)增加离散点数蜃去获得“连续感”;⑵线性插值:实质是顺次连接各离散点。
数据可视化介绍课件
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03
科研领域:用于展示实 验数据、研究成果等
05
医疗领域:用于展示病 人数据、治疗效果等
02
教育领域:用于展示教 学成果、学生成绩等
04
政府领域:用于展示政 策效果、社会状况等
06
环保领域:用于展示环 境数据、污染情况等
2
数据可视化的方 法
数据可视化的基本原则
准确性:确保数据可视化的准确性,避免误 导观众
3
数据可视化的案 例分析
案例选取标准
数据类型:选取 具有代表性的数 据类型,如数值 型、分类型、时
间序列型等。
应用场景:选取 具有实际应用价 值的案例,如商 业分析、科学研 究、教育等领域。
视觉效果:选取 视觉效果突出的 案例,如色彩搭 配、布局设计、
图表类型等。
故事性:选取具 有故事性的案例, 如成功案例、失 败案例、创新案
案例分析结果
案例一:某公司销售数据可视化分析,发现销售 业绩与季节性因素有关
案例二:某城市交通数据可视化分析,发现高峰 时段拥堵情况与道路规划有关
案例三:某电商平台用户行为数可视化分析, 发现用户购买行为与商品价格、评价等因素有关
案例四:某社交媒体用户数据可视化分析,发现 用户活跃度与平台内容质量、用户互动有关
数据可视化介绍 课件
目录
01. 数据可视化的概念 02. 数据可视化的方法 03. 数据可视化的案例分析 04. 数据可视化的未来趋势
1
数据可视化的概 念
数据可视化的定义
数据可视化是将数据转化为图表、图形等形 式,以便更好地理解和分析数据。
数据可视化可以帮助人们更好地理解数据之 间的关系和趋势,从而更好地进行决策。
谢谢
数据可视化经典课件

37
数据可视化
目前整个数据可视化大致可以分为两个方向: 1、注重展示 2、注重分析
现有的数据可视化产品已涉猎的领域有:互联网、零售 快消、电商、O2O、物流、金融、医疗和教育等众多行业。
2024/11/18
38
数据可视化
图表的基本组成元素 一张图表至少包含:标题、横纵坐标轴、数据系列、数
据标签、图例等部分,每一部分都在图表中扮演特定的角色 表达特定的信息。
2024/11/18
4
数据可视化
数据可视化的目的其实就是直观地展现数据,例如让花 费数小时甚至更久才能归纳的数据量,转化成一眼就能读懂 的指标;通过加减乘除、各类公式权衡计算得到的两组数据差 异,在图中颜色敏感、长短大小即能形成对比;数据可视化是 一个沟通复杂信息的强大武器。
通过可视化信息,我们的大脑能够更好地抓取和保存有 效信息,增加信息的印象。
分布类显示频率,数据分散在一个区间或分组。 使用图 形的位置、大小、颜色的渐变程度来表现数据的分布, 通常 用于展示连续数据上数值的分布情况。
2024/11/18
14
数据可视化
散点图 散点图也叫 X-Y 图,它将所有的数据以点的形式展现在
直角坐标系上,以显示变量之间的相互影响程度,点的位置 由变量的数值决定。
饼图广泛得应用在各个领域,用于表示不同分类的占比 情况,通过弧度大小来对比各种分类。饼图通过将一个圆饼 按照分类的占比划分成多个区块,整个圆饼代表数据的总量, 每个区块(圆弧)表示该分类占总体的比例大小,所有区块(圆 弧)的加和等于 100%。
2024/11/18
17
数据可视化
适合的数据:列表:一个分类数据字段、一个连续数据字段 功能:对比分类数据的数值大小 数据与图形的映射:分类数据字段映射到扇形的颜色
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。
如何利用Excel进行数据的逻辑运算条件判断数据分析和可视化案例分析

如何利用Excel进行数据的逻辑运算条件判断数据分析和可视化案例分析如何利用Excel进行数据的逻辑运算、条件判断、数据分析和可视化案例分析Excel是一款广泛应用于办公和数据处理的电子表格软件,它提供了强大的功能来进行数据的逻辑运算、条件判断、数据分析和可视化。
本文将介绍如何利用Excel进行这些操作,并通过一些案例来进行实际分析和可视化展示。
一、数据的逻辑运算与条件判断在Excel中,我们可以使用函数来进行数据的逻辑运算和条件判断。
下面以AND、OR和IF函数为例来进行说明。
1.1 AND函数AND函数用于判断多个条件是否同时成立。
其语法为:=AND(条件1, 条件2, ...)。
例如,我们有一个销售数据表格,其中A列为产品类型,B列为销售数量。
我们需要判断某产品类型的销售数量是否同时大于100和小于200,可以使用AND函数来实现。
在C列中输入"=AND(B2>100, B2<200)",然后拖动填充C列即可得到每行的判断结果。
1.2 OR函数OR函数用于判断多个条件是否满足其中任意一个。
其语法为:=OR(条件1, 条件2, ...)。
同样以销售数据表格为例,我们需要判断某产品类型的销售数量是否大于100或小于200,可以使用OR函数来实现。
在C列中输入"=OR(B2>100, B2<200)",然后拖动填充C列即可得到每行的判断结果。
1.3 IF函数IF函数用于根据条件判断来返回不同的值。
其语法为:=IF(条件,值1, 值2)。
以销售数据表格为例,我们需要根据销售数量是否大于100来判断销售情况,如果大于100,则返回"良好",否则返回"较差"。
可以在C列中输入"=IF(B2>100, '良好', '较差')",然后拖动填充C列即可得到每行的判断结果。
《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。
六、数据和函数的可视化(matlab)

6.5 函数绘图的简捷指令
一元函数简捷绘图指令ezplot ezplot(F) ezplot(F,[xmin,xmax]) ezplot(F,[ximn,xmax],fig) 二元函数简捷绘图指令 ezplot3,ezmesh,ezsurf , ,
例6.7 函数绘图指令
light('position',[-1,-0.5,2],' style','local') material([0.5,0.5,0.5,10,0.3]) %clf
6.2.2 曲线的色彩,线型和数据点形 曲线的色彩,
颜色 类型 黄色 品红 (紫) 色 青色 红色 绿色 蓝色 白色 黑色 符号 y(Yellow) m(Magent a) c(Cyan) r(Red) g(Green) b(Blue) w(White) k(Black) 数据点间连线 类型 实线(默认) 虚线 点划线 双划线 符号 : -. -数据点形 类型 实点标记 圆圈标记 叉号形× 十字形+ 星号标记* 方块标记□ 钻石形标记◇ 向下的三角形 标记 向上的三角形 标记 向左的三角形 标记 向右的三角形 标记 五角星标记☆ 六边形标记 符号 . o x + * s d v ^ < > p h
演示
例6.1 绘图基本步骤(续)
get(surface) hold off %clf
演示
6.2 二维曲线绘图的基本操作
6.2.1 基本绘图命令 基本绘图命令plot 1. plot(x,'s') x为实向量时,以其下标为横坐标,元素值为 纵坐标画一条连续曲线; x为实矩阵时,按每列绘制每列元素值相对其 下标的曲线,曲线条数为矩阵列数; x为复数矩阵时,则按列分别以元素实部和虚 部为横,纵坐标绘制多条曲线.
5.4数据的可视化表达(教案)

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。
《数据的可视化》课件

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
如何利用Excel进行数据表的数据表计算汇总与可视化分析应用
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如何利用Excel进行数据表的数据表计算汇总与可视化分析应用如何利用Excel进行数据表的数据计算、汇总与可视化分析应用Excel是一款广泛应用于数据处理和分析的电子表格软件,具有强大的数据计算、汇总和可视化分析功能。
本文将介绍如何利用Excel进行数据表的数据计算、汇总和可视化分析,并提供一些常用技巧和实例。
一、数据表的建立和基本操作在Excel中,我们可以通过建立数据表来对数据进行处理和分析。
首先,打开Excel软件并创建一个新的工作簿,点击“插入”菜单中的“表格”按钮,选择“表格”命令,创建一个空白的数据表。
然后,在第一行输入表头,每一列分别对应不同的数据字段。
接下来,可以逐行逐列输入数据,或者直接将已有的数据复制粘贴到表格中。
在数据表的基本操作中,我们可以对数据进行插入、删除、复制、粘贴等操作,以满足数据处理和分析的需求。
二、数据计算与汇总Excel提供了各种数据计算和汇总函数,可以方便地对数据进行求和、计数、平均值、最大值、最小值等操作。
以下是一些常用的数据计算函数:1. 求和函数(SUM):用于计算数值型数据的总和。
2. 计数函数(COUNT):用于统计指定数据范围内的非空单元格数量。
3. 平均值函数(AVERAGE):用于计算指定数据范围内的平均值。
4. 最大/最小值函数(MAX/MIN):用于求指定数据范围内的最大/最小值。
5. 统计函数(COUNTIF/SUMIF):用于根据指定条件对数据进行计数/求和。
在使用这些函数时,可以直接在单元格中输入函数的名称,然后选择需要计算的数据范围,或者通过函数向导来选择计算的数据范围。
三、数据可视化分析数据可视化是数据分析中的重要环节,通过图表和图形展示数据,可以更直观地观察数据之间的关系和趋势。
Excel提供了丰富的图表制作功能,可以帮助用户进行数据可视化分析。
以下是一些常用的图表类型:1. 条形图:用于比较不同类别的数据。
2. 折线图:用于展示随时间变化的数据趋势。
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1 0.8 0.6 0.4 0.2 0 -0.2 -0.4 -0.6 -0.8 -1
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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 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
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3.2.1 plot的调用格式
3. plot(X1,Y1,’s1’,X2,Y2,’s2’,…) 【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
plot(X,Y),grid
10 11 12
3.2.1 plot的调用格式
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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 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
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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 2 5 8 3 6 9 Y=reshape(4:15,3,4) Y = 4 7 10 13 5 8 11 14 6 9 12 15
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; y=exp(-t/3).*sin(3*t) plot(t,y,‘-r’) %产生1*201的自变量 %计算y值 %绘图
1 0.8 0.6 0.4 0.2 0 -0.2 -0.4 -0.6
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 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
1
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:
– –
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
× ÓÍ ¼ (2)
2 × ÓÍ ¼ (4)
3
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
最重要、最基本的指令是plot 1. plot(X,’s’)
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 引导
3.1.1 离散数据和离散函数的可视化 3.1.2 连续函数的可视化 3.1.3 可视化的一般步骤
3.1.1 离散数据和离散函数的可视化
用图形表示离散函数 y (n 6) n=0:12; %产生一组自变量数据 y=1./abs(n-6); %计算相应点的函数值 plot(n,y,'r*','MarkerSize',20) %用红星标出数据点 grid on %画坐标方格
%画采样点偏少的离散点及之间的连线
subplot(2,2,4),plot(t2,y2) axis([0,pi,-1,1]),title(‘子图 (4)’)
%画采样点足够的连续图形
3.1.2 连续函数ห้องสมุดไป่ตู้可视化
× ÓÍ ¼ (1) 1 0.5 0 -0.5 -1 0 1 2 × ÓÍ ¼ (3) 1 0.5 0 -0.5 -1 0 1 2 3 1 0.5 0 -0.5 -1 0 1 3 1 0.5 0 -0.5 -1 0 1
X为实向量——一条曲线(下标为横坐标,元素值为纵 坐标) X为实矩阵——一组曲线(按列绘制每列元素值相对其 下标的曲线,曲线数=列数) X为复矩阵——一组曲线(按列分别以实部为横坐标, 虚部为纵坐标,曲线数=列数) s字符串指定线型、颜色和数据点形,可缺省
3.2.1 plot的调用格式
3.1.2 连续函数的可视化
subplot(2,2,2),plot(t2,y2,‘r.’),axis([0,pi,1,1]),title(‘子图 (2)’)
%画采样点足够的离散点
subplot(2,2,3),plot(t1,y1,t1,y1,'r.') axis([0,pi,-1,1]),title(‘子图 (3)’)
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 y sin(t ) sin(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 ,-1,1]),title(‘子图 (1)’) %画采样点偏少的离散点