.net开发的大型网站,在线可以做翻译的网站吗,网站改版设计思路,用一个矿泉水瓶子做手工目录 文章导航一、数据分析中可视化的作用1、揭示数据关联和模式2、支持数据分析和决策3、提升沟通和共享效果4、强调关键信息和发现5、增强故事叙述和记忆效果6、有效增强数据交互性数据7、复杂信息易理解8、数据多维度显示 二、如何选用合适的图表1、简洁性避免使用过于复杂或… 目录 文章导航一、数据分析中可视化的作用1、揭示数据关联和模式2、支持数据分析和决策3、提升沟通和共享效果4、强调关键信息和发现5、增强故事叙述和记忆效果6、有效增强数据交互性数据7、复杂信息易理解8、数据多维度显示 二、如何选用合适的图表1、简洁性避免使用过于复杂或繁琐的图表以免使读者感到困惑。选择简单明了的图表类型突出关键信息。2、可读性确保图表易于阅读和理解。使用清晰的标签、图例和颜色编码以帮助读者快速理解图表内容。3、数据准确性确保图表中的数据准确无误并避免误导读者。4、目的明确在选择图表之前明确你的目的和受众。不同的图表类型适用于不同的目的和受众因此需要根据实际情况进行选择。5、可视化图表分类 三、python可视化包及其优缺点四、常见图表样式1.1、条形图1.2、堆叠条形图1.3、百分百堆叠条形图2、直方图3、折线图4、面积图5、饼图6、环形图7、玫瑰图8、热力图9、雷达图10、桑葚图11、词云图12、地图13、仪表盘14、水球图15、箱型图16、K线图 文章导航
【一 简明数据分析进阶路径介绍文章导航】
一、数据分析中可视化的作用
1、揭示数据关联和模式
可视化可以直观地展示数据之间的关联和模式帮助人们发现隐藏在数据背后的故事和趋势。
2、支持数据分析和决策
通过可视化工具用户可以更好地理解和分析数据发现其中的模式和趋势从而做出更准确、有依据的决策。
3、提升沟通和共享效果
可视化可以将复杂的数据信息以直观、易懂的方式展示使数据传达更加有效。同时它也可以帮助人们更好地表达和分享数据促进沟通和理解避免信息的误解和歧义。
4、强调关键信息和发现
通过可视化可以将关键信息和发现突出显示使其更加显眼和易于理解。这有助于人们聚焦在数据中最重要的部分减少冗余信息提高数据理解的效率。
5、增强故事叙述和记忆效果
可视化可以帮助人们通过图形和图表的方式讲述一个故事使数据更具有说服力和记忆效果。
6、有效增强数据交互性数据
可视化鼓励用户探索和操控数据从而发现其中的奥秘。与静态图表相比它提供了更高的交互性和动态性。
7、复杂信息易理解
人类大脑处理视觉信息的速度比书面信息快10倍。因此使用图表总结复杂的数据可以确保比混乱的报告或电子表格更快地理解关系。
8、数据多维度显示
在可视化分析中数据可以进行分类、排序、组合并显示每个维度的值以便可以看到表示对象或事件数据的多个属性或变量。
二、如何选用合适的图表
选择合适的图表类型需要考虑数据的特点、目标受众的需求以及传达的信息需要兼顾以下几点
1、简洁性避免使用过于复杂或繁琐的图表以免使读者感到困惑。选择简单明了的图表类型突出关键信息。
2、可读性确保图表易于阅读和理解。使用清晰的标签、图例和颜色编码以帮助读者快速理解图表内容。
3、数据准确性确保图表中的数据准确无误并避免误导读者。
4、目的明确在选择图表之前明确你的目的和受众。不同的图表类型适用于不同的目的和受众因此需要根据实际情况进行选择。
5、可视化图表分类
类型用途图形对比类图形主要用于展示不同类别或组之间的数据对比关系柱形图、条形图、子弹图、雷达图、词云图、哑铃图、棒棒糖图等趋势类图形用于展示数据随时间或其他变量的变化趋势折线图、范围面积图、面积图、散点图、瀑布图等分布类图形主要用于展示数据的分布情况散点图、地图、热力区域图、漏斗图、直方图、核密度图等关系类图形用于展示两个或多个变量之间的关系散点图、气泡图、流程图、甘特图、组织结构图、矩阵图等占比类图形主要用于展示数据的占比或比例关系饼图、环形图、玫瑰图、百分比堆积柱形图、百分比堆积条形图、树百分比瀑布图、堆叠柱状图、旭日图、漏斗图等地理类图形用于展示地理数据或空间分布的数据常见的地理类图形包括地图、热力图、点密度图等
三、python可视化包及其优缺点
名称介绍优点缺点适用场景MatplotlibMatplotlib 是 Python 中最常用的 2D 绘图库提供了各种绘图工具如线图、柱状图、散点图、饼图等广泛支持适用于多种操作系统和平台。高度可定制可以精细控制图表的每一个细节。集成性与其他 Python 库如 NumPy、Pandas集成良好。复杂度高相对于其他库API 可能较为繁琐。静态图表主要侧重于静态图表交互性较弱。适用于需要高度定制和精细控制图表的场景如科学研究、数据报告等SeabornSeaborn 是基于 Matplotlib 的一个统计图形库专注于绘制具有吸引力的统计图形美观内置了多种预定义的主题和样式使得图表更美观。统计导向专注于统计图形适合数据分析和探索。易用性API 相对简单易于上手。交互性弱和 Matplotlib 一样Seaborn 主要侧重于静态图表。定制性差虽然美观但在定制方面可能不如 Matplotlib 灵活。适用于数据分析、数据探索和可视化报告特别是需要美观和统计导向的图表PlotlyPlotly 是一个交互式绘图库支持创建各种动态和交互式的图表交互性提供了丰富的交互功能如缩放、平移、悬停提示等。多平台支持支持 Web、桌面和 Jupyter Notebook 等多种平台。图表类型多样支持多种图表类型如散点图、热图、3D 图等。学习曲线API 可能较为复杂需要一些时间来适应。性能在处理大量数据时性能可能不如其他库。适用于需要创建交互式图表的场景如 Web 应用、数据仪表板等PyechartsPyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的 Python 库。Echarts 是一个使用 JavaScript 编写的开源可视化库Pyecharts 提供了 Python 接口美观Echarts 的图表美观且高度可定制。交互性支持丰富的交互功能如数据缩放、数据过滤等。集成性可以轻松地将图表嵌入到 Web 应用中依赖 JavaScript图表是在客户端渲染的需要用户的浏览器支持 JavaScript。文档和学习资源相对于其他 Python 可视化库文档和学习资源可能较少。适用于需要创建美观且交互性强的 Web 图表的场景如数据仪表板、Web 应用等
四、常见图表样式
1.1、条形图 1.2、堆叠条形图 1.3、百分百堆叠条形图 2、直方图 3、折线图 4、面积图 5、饼图 6、环形图 7、玫瑰图 8、热力图 9、雷达图 10、桑葚图 11、词云图 12、地图 13、仪表盘 14、水球图 15、箱型图 16、K线图
