vwin德赢娱乐官网在数据分析中,数据可视化是模式定位和显示发现的关键技术可视化数据最常用类型是什么查查
vwin德赢娱乐官网数据可视化(或数据维兹)是数据解析最重要的方面之一使用图形元素映射原始数据对帮助模式定位大有帮助,对以易消化和目光捕捉方式分享发现大有帮助优先级应始终为数据完整性,如果工作得当,数据可视化也会很有趣。
高手数据Viz,你很快会发现趋势相关关系, 并同时运动你的创举肌肉但在解锁所有这些福利前,我们首先需要理解基础知识,包括基础知识不同类型的数据可视化和如何使用.文章中13个最常用
开工支流表
源码 :evolytics.com
可能不把表看成数据可视化形式,处理广域信息库时-那些大到难以理解-pivot表能帮助我们从单一视图归纳关键统计遍角表收集的信息类型可能包括总和、方式或其他数值摘要
偏角表并不总是最视觉启发式数据Viz, 它们在正确上下文中有用举例说,高亮表,如图像显示,使用不同的遮光或颜色很容易标出数据集中最高值和最小值编曲表做数据基本有效形式viz并常用于支持复杂数据可视化形式,你可以学习如何创建支点表.
二叉盒式图
源码 :dimensionless.in
描述性可视化的另一类有用(如果不是特别闪现式)是boxplot插文插图)象支点表一样,盒式图有助于可视化数据集密钥统计中值和上下四分位数(即上下四分位数)代表最小值和最大值上下半部数据中位数)
盒式图指所谓的非参数性图 表示数据样本显示变异而不对数据分布作任何假设这使得它们有用探索解释数据分析即开始理解数据集关键特征
3级散列图
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散射图显示x轴和y轴上两个变量之间的关系每一项数据显示为单点,创建图表视觉分片效果时分三个相关数据点3D散射线表也是可能的
散列最能用于大数据集,时间不是大因子简单散射图可能测量人对高度的权重这将有助于识别两种计量方法之间的关联但由于其他因素影响数据(例如:人的权值也和他们的饮食相关 散块最合适推理关系介于变量间而不是下定论尽管如此,它们还是假设生成的极佳工具
散射图常见变量泡泡图.显示不同尺寸圆形(而非单点)泡图代表数据的三个维度,而不是常用二维
源码 :清晰图.com
4级行图
源码 :数据对维兹.com
线形图或线形图简单而有效主机表示时间序列数据与散射图相近,但表示数据点相隔时段并用线相连接快速观察特征,如加速度(线上上升时)、减速(线下下降时)和易变性(线上起伏不定时)。
简单线图显示表示单数据集,而复杂线图可能叠加数行表示不同数据用于定位相关或偏差直线图常见实例是测量股市行为或资源成本随时间推移,例如数年金价
想要学习如何创建数据可视化跟踪此免费引导数据可视化教程.步步学习 如何创建条形图 线形图 并更多谷歌工作表
5级面积图
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区域图类似线程图,也用于跟踪时间段数据区域图中绘制线与x轴间空间为可见性遮蔽或染色这对于突出多变量之间的差或测量整体量(而不是突出离散数据点之间的差)特别有用
举个例子,图像提供中-即堆叠区域图-最重要的点注量是每个国家产品销售量,由遮蔽区表示。区域图上常见变量是流水线图,数据环绕中心轴绘制,以最小化所谓的“交错性”。
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6级栏图表
另一种常见可视化-从学校你无疑会熟悉-即条形图条形图简单而高效地用离散值绘制绝对数据高度(或宽度)与表示值成正比这使条形图成为一目了然比较离散变量的极佳方法
部分条形图集群条组合二或三或三次以上,允许您在不同时间点比较多变量另一种变异式是堆栈条图,它把每一条分割成单子栏,一个堆叠到另一条上方允许引入附加变量
源码 :图表.com
7直方图
直方图虽然与条形图相似,但并不一样栏形图表测量绝对数据,而直方图测量数值数据分布即数据集显示离散数据点的频率
直方图中,每一条表示数据点多常归入给定范围举例说,每一列可能代表不同的年龄组(20-29,30-39等)。直方图极佳可归纳大量连续数据而无需检查每一值
努力区分条形图和直方图时,请注意间距-条形图中总应有一个间距(表示类别离散),直方图中栏形间不应有间距(表示数据连续化)。人常出错 人常出错 人常出错 人常出错 人常出错 人常出错 人常出错 人常出错 人常出错 人常出错 人常出错 人常出错 人常出错 人常出错 人常出错 人常出错 人常出错 人常出错
你可以学习如何用Excel逐步指南创建直方图.
八点八分派图
源码 :得克萨斯大学奥斯汀分校
另一可视化从学校记起是派图馅饼图表相似条形图表示绝对数据,主差(外观)是条形图表示多类数据,而图则表示多类数据派图表示单变量划分成百分比或比例
批量图中的每一条批量均成正比,即整个圆圈正因如此,派图表最适合数据划分为五六类.
9.网络图
源码 :networkofthrones.wordpress.com
数据源渐渐复杂互连性, 视觉化数据也必须用来表示输入网络图,用图显示网络的不同元素关联网络图中每个元素用单个节点表示,通过线连接到相关节点这种方法极好可视化大全模式内集群,否则很难发现
类型可视化的欢乐感在于,你可以代表复杂度不等的网络而不影响可视化的实用性事实越多元素连接图越多 越有可能帮助识别数据隐藏的大集群
10号地理地图
源码 :bs.com
最多功能数据可视化类型之一是地理图,它能为全方位不同数据带回生命常见例子就是选举期间分配选票分享,像图像显示的那样
地图可用多种方式使用地理热地图使用颜色显示特定元素在给定区域上的变异性,提供数据分布视觉线索简单例子就是社交媒体公司Snapchat使用热地图显示最大密度抓取区
其它类型地图包括点分布图(它结合散射图概念)和马车图,地理位置大小被扭曲以匹配所选变量比例,例如世界人口
源码 :metrocosm.com
11号雷达图
源码 :佛蒙特州Midderbury学院
雷达图(又称蜘蛛图)用于表示多变数据数据包含多变量二维格式常用词比较不同观察特征这些数据还有助于识别异端或观察之间的共性。
雷达图通常通过叠加相同轴上两个或两个以上变量并使用不同色线辨别作用举个例子,你可能使用雷达图比较三种不同产品特征,包括价格、耐用性、生产成本等方面等雷达图还常用体育比较运动性能,如图像显示
12号树形图
源码 :AliZifan创用CC BY-SA4.0维基百科
树形图是一种数据可视化类型,极能显示层次数据,通常是嵌套矩形形式分解成小矩形 表示子类
树形图常用显示像产品或磁盘空间按位置或文件类型分布因为他们高效使用空间 极能显示数以千计的不同类别 有限量房地产表示高度复杂数据的能力使它们成为广受欢迎的可视化vwin德赢娱乐官网数据科学
开工Venn图
源码 :清晰图.com
最后但并非最不重要:经典Venn图Venn图使用一系列重叠形状(通常是圆圈,但有时是lipse或其他抽象形式)来突出不同项目组的共同特征区间重叠形状代表特征 分组共享圈不重叠时分组不共享特征
Venn图有助于快速直观不同组数据之间的关系但要知道它们很容易过简化关系尝试通过添加更多数据解决此问题时,它们会很快变得累赘。Venn图最能用于描述性目的
下一步步骤
文章中,我们引入了几大核心数据可视化尽管简单化,这些可视化高度多功能性即使是这些微小技术也能理解复杂数据集归根结底,数据可视化完全是为了简洁清晰新手数据viz,你在这里会发现题目完全介绍.
等掌握基础知识并探索自己的几大可视化后,你就能很好地开始实验组合不同图形,随波逐流颜色和形状,当然并试混合不同类型可视化使用某些不同方法也可以与交互性一起玩数据wiz工具.
最佳视觉化通常最简单, 并不应该停止你尝试新方法 发现视觉信息新方式你会惊讶有多少组合和可能性, 以及你会发现什么洞察力
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