vwin德赢娱乐官网表示图片值千字 数据分析尤其如此
数据可视化完全指以视觉格式提供数据,使用图表、图表和地图讲有意义的故事关键数据分析过程-技术(或艺术形式! )-所有业务领域都可从中受益
指南中,我们将告诉你所有你需要知道的数据可视化知识(亦称数据viz)。解释它是什么 为何重要 最常用类型 以及工具
本指南对想展示、通信和分享数据驱动洞见者最理想
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So:数据可视化是什么先定义
开工数据可视化是什么定义化
数据可视化表示数据图形或视觉表示帮助突出数据集最有用的洞见,更容易发现趋势、模式、异常点和关联性
想象你带电子表格 内含行数数据你可能无法解码数据而不深入研究, 而且不可能一目了然地识别出趋势和模式
仿佛看到相同的数据显示为条形图或色码映射更容易看到数据告诉你,对吗?
这就是数据可视化的全部点使洞见为肉眼可见, 使几乎任何人都能看到并理解发生的一切数据可视化讲故事
故事描述方面至关重要,因为它使数据可操作多数据与实际理解如何使用数据驱动动作和决策之间有巨大的差别-数据可视化连接空白
数据可视化有两大类:探索和解释现在就来看看
两大类数据可视化探索对战解释性
稍后我们会查看特定类型数据可视化, 但目前重要的是区分探索性数据与解释性数据可视化
简言之,探索数据可视化帮助你解析数据中的内容,而解释可视化帮助你传递发现的东西探索发生在你仍在分析数据时,而解释则接近过程尾端时,你准备分享发现
探索
面对新数据集时 最先要做的就是执行探索数据分析.调查数据集并识别其主要特征,为更深入分析打下基础
在此阶段,可视化可更容易感知数据集的内容并发现任何值得注意的趋势或异常归根结底,你正在获取初始版地 并寻找线索 数据可能想告诉你
解释
一旦你分析并了解数据告诉你什么后, 你就会想与他人分享这些洞察力
这可能是关键商业利害相关方可以采取行动,例如数据或公众听众对主题领域感兴趣
解析数据可视化帮助你讲故事, 由你决定哪些可视化能帮助你最有效实现第四节介绍最常用数据可视化类型(和何时使用数据类型)。
想要多学数据可视化, 并尝试你的手创建自己的可视化给免费导论教程a go.逐步展示 如何制作条形图 线形图 并多制作谷歌工作表
二叉数据可视化为何重要
vwin德赢娱乐官网有效数据可视化的重要性根植于数据分析总体重要性
生活世界数据越发丰富2020年初数字宇宙组成约44兆字节数据.透视一兆字节约等于万兆字节估计到2025年 大约463字节数据 将生成字节等值十亿千兆字节基本说来,我们总能产生吨数数据
vwin德赢娱乐官网数据解析让我们理解(至少部分)数据从商业角度讲,它使公司从过去学习并规划未来医疗类领域可以帮助改善病人护理和治疗金融保险公司可帮助评估风险和打击欺诈活动vwin德赢娱乐官网数据可视化是关键部分
数据可视化帮助理解某些数据告诉我们什么, 以向广大观众开放的方式展示它-而不仅仅是数据专家即如何消除你作为数据分析师或数据科学家的专门知识与那些能使用或执行你发现的洞察力的人之间的差距
线图和条形图取自Fitbit应用
有效数据直观化的利弊
数据可视化允许你:
- 初步理解数据,编程图案和离散图案很容易为肉眼所见
- 快速高效理解大量数据
- 向非数据专家传播洞见和发现,使数据无障碍并可操作
- 讲有意义和有影响的故事,只突出特定上下文最相关的信息
现在我们知道数据可视化是什么和它为何重要, 让我们来看看时间和为什么你可能需要将数据可视化
3级几时可视化数据
数据可视化通常由最后一步组成数据分析过程.数据分析过程概述如下:
- 定义问题你想解决什么问题
- 收集数据 :确定你需要何种数据以及在哪里查找
- 清除数据 :消除错误、重复、异常数据点和意外数据点-任何可能曲解数据解释方式的东西你可以更多了解数据清理(和如何清理).
- 分析数据确定数据类型分析需要执行才能发现你所寻找的洞察力
- 可视化数据分享结果将键洞视转换为视觉格式图图或热图向相关对象展示
基本地说,你可视化数据 任何时候你想总结并突出关键发现 并分享牢记这一点,让我们想一想数据可视化能传递什么样的洞见
数据可视化使用什么
广目标传关键洞见内 不同视觉化可用于讲不同故事可视化数据可用于:
- 凸移随时间变化 :举例说,用线图显示比特币值在一定时间段内变化的方式
- 判定事件频率:直方图可视觉化单事件在一定时间段的频率分布从2007年到2021年互联网用户数学习如何在本指南中创建直方图.
- 高亮变量间趣味关系或关联if you想突出两个变量之间的关系营销费和收入或周工时心血管机能化),你可以使用散射图一目看一看,如果一增一减(或反增二减)。
- 检验网络网络可视化可帮助识别(并描述)网络内有意义的关联和集群
- 分析值和风险数据可视化-如色码系统-可帮助你一目了然地分类识别哪些项目可行
至今为止,我们已经对数据可视化进行了相当广度高层次研究现在让我们钻探某些特定类型数据可视化和何时使用
数据可视化实例,见Fitbit应用
4级数据视觉化方法:不同类型的数据可视化(和何时使用)
视觉化数据有很多不同选项可视化取决于数据类型你正在工作 和你想传递或高亮考虑数据复杂度和多变量关联性也很重要并非所有类型数据可视化都适合精密或复杂描述, 所以重要的是选择合适的技术
先探索最常用数据可视化类型, 先介绍五大数据可视化类别
5项数据可视化类别
考虑不同类型的数据Viz时,它有助于了解不同类别这些可视化可归入:
- 时间数据可视化线性单维例子包括散射图、时序图和行图
- 层次划分可视化大群内部组织并常用于显示信息集群例子包括树形图、环形图和日出图
- 网络可视化显示多数据集之间的关系例子包括矩阵图、字云和节点链图
- 多维或3D可视化用于描述两个或多个变量例子包括派图、文恩图、栈条图和直方图
- 地理空间可视化传递与物理真实世界位置相关多点数据(例如,遍历特定国家的投票模式)。例子包括热地图、马车图和密度地图
以这些类别为思想,让我们探索最常用数据可视化类型
五大常见数据可视化(和何时使用)
本节介绍一些实用数据可视化类型并指针比较全面的指南 学习更多数据可视化方法 和如何使用
开工散列图
散列图(或散列图)可视化两个变量之间的关系一种变量显示在x轴上,另一种变量显示在y轴上,图上显示每个数据点为单点或项产生分片效果
源码 :显示器.com
散列最能用于大型数据集,当无时分元素时举个例子,如果你想视觉化人高度和重量之间的关系,或几克拉钻石量度和货币值之间的关系,用散射线很容易视觉化这一点。
切记分片简单描述两个变量间的关联性无法推断出因果关系
二叉栏图表
条形图表用于绘制断面数据与离散值对比
分类数据指非数值数据,常用它描述某些特征或特征某些绝对数据实例包括教育程度等项内容(例如:中学、初级或研究生组别和年龄组类别(例如30岁以下、40岁以下、50岁以下或50岁以上)
离散值指那些只能取某些值-没有半量度或gray区域 。例如,参加事件的人数将是一个离散变量,在一定时间段销售数也是如此(想一想:你不能做半量销售或有半量事件参赛者 ) 。
源码 :图表.com
带条形图的x轴绝对数据 与y轴离散值对比
高度与值成正比,便于一目了然比较数据
3级派图
和条形图一样 派形图用于直观化绝对数据
条形图表示多类数据,派形图则用可视化方式将单变量分解成百分比或比例派图本质上是一个圆形划分成不同的“切片 ”, 每一切片表示百分数它对整体的贡献
因此,每个派切片的大小与它对整个Piet贡献多少成比例
想象你有一个类30个学生并想划分他们 基于什么颜色T恤
可能的切片红色、绿色、蓝色和黄色,每种颜色分别占类总数的40%、30%、25%和5%。黄片(5%)比红片(40%)要薄得多派图最适合数据划分为五六大类
4级网络图
并非所有数据都简单到可以汇总成条或派图网络图是其中之一
网络图显示网络内不同元素或实体彼此关联,每个元素由单个节点表示节点通过线连接到其他相关节点
源码 :networkofthrones.wordpress.com
网络图大可定位并代表大数据网内集群
假设你有一个庞大数据库充斥客户, 并想分解成有意义的集群营销可使用网络图绘制所有客户或客户群之间的联系和并行
幸运地出现某些集群和模式, 提供逻辑方法分组听众
5级地理地图
地理地图用于可视化物理地理分布
举个例子,你可以使用色码地图观察自然油储量如何分布世界或可视化不同国家在政治选举中投票的方式地图是一种极多功能数据可视化形式,是传播各种定位相关数据的一个极好方法。
数据可视化使用的其他类型地图包括点分布图(思想散射图与地图并发)和剖面图,剖面图扭曲地理面积比例代表给定变量(例如人口密度)。
源码 :mfias.com
介绍数据可视化类型想要学多点 查查完整引导各种数据可视化和何时使用.
5级顶级数据可视化工具
说到信息化目视可视化 有很多工具可供你使用
选择工具时, 关键是要从您想创建的可视化类型和自身技术知识中考虑您的需要某些工具需要编码知识,而另一些工具则更适合非技术用户
本节将简单介绍最受欢迎数据可视化工具上市数据Viz工具并想更彻底比较七大数据可视化工具指南会帮助你三位顶尖数据维兹工具
- 绘制方式 :开源软件搭建Python笔试最理想的是,如果你有一些编码知识并想创建高度定制可视化
- D3.js:免费开源数据Viz库使用JavaScript和编程工具一样,你需要编程知识 才能使用此数据wiz工具
- 表au:可能其中之一vwin德赢娱乐官网最常用数据解析工具高原以方便用户而闻名-你不需要编码知识来制作高原美化图象不同于其他BI工具,它善处理大量数据
确定工具前 值得尝试几个选项好消息是市场中数据多维兹工具和数个免费工具允许你造美信息可视化-即使你刚加入田
数据仪表板是什么
机表板是数据跟踪和可视化的另一个有用工具数据仪表板基本允许跟踪多数据源,可视化单个位置以方便查看
常见例子就是Google分析仪表板显示网页访问者位置的地理图或显示用户使用专用设备访问网站百分比的派图
如果您想多利害相关方访问并查看某些数据洞见, 仪表板可帮助创建单枢纽易懂可视化
数据仪表板快照,取自Google分析
6级数据可视化最佳做法是什么
数据可视化实为艺术形式-但目标始终首先是提供有价值的资料和洞察力
如果你能通过美美视觉化实现这一点,你就会发现优胜者所以,当生成数据可视化时, 坚持某些最佳实践是很重要的
帮助你实现正确平衡 保持观众参与并知情数据可视化优异
开工定义清晰目的
vwin德赢娱乐官网和数据分析项目一样 定义数据可视化的明确目的很重要
优先级是什么?观众从可视化中取出什么关键是要从一开始就定义以这种方式,你可确保你只展示最有价值的信息-并给你的观众一些他们可以使用并采取行动的东西
二叉了解你的听众
数据可视化的目的是向特定对象传递洞见, 所以你会想一想谁是你的听众, 和他们多熟悉你所介绍的信息
什么样的上下文可提供视觉化帮助听众理解哪种视觉化最易为这一特殊群体所理解时刻记住观众
3级保持简单化
创建可视化常量少多
归根结底,你希望可视化尽可能消化,这意味着裁剪不必要的信息,同时清晰简洁地提供关键洞察力目标是将认知负载最小化-即处理信息需要的脑力或心智努力量
即使数据复杂,你不必直观化学,所以要始终努力求简洁化
4级避免扭曲数据
努力尽可能精确地展示发现,避免视觉图案偏差数据理解和解释方式
思考标签使用方式, 并思考如何缩放可视化举个例子,像点播某些数据段令数据显示更多意义或启动图轴数除零外都是不良行为,可能误导听众优先完整性和精度
5级确保可视化兼容性
最后但绝非最不重要的是确保可视化无障碍和兼容并包
思考颜色对比度字体大小使用白空间如何影响可视化性用户很容易辨识数据并观察正在发生的事情吗? 不论它们有20-20视觉缺陷或视觉缺陷?
包容性和可获取性是良好数据可视化的核心,所以不要忽略这一步
7开始数据可视化
现在,你希望能够很好理解数据可视化和它为何重要
当然 最能处理它的方法 就是看到它展开查查搜集某些最美信息化数据实例从网络周而复始
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数据可视化是一种极佳技能, 无论是数据产业创生或只是想与同事分享宝贵的洞见职业定位数据分析师或数据科学家,一定要包含数据可视化数据组合雇主会留意的
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