廣義的數(shù)據(jù)可視化是指數(shù)據(jù)可視化、信息可視化和科學(xué)可視化。什么是數(shù)據(jù)可視化？數(shù)據(jù)可視化常用的圖有哪些？從狹義上講，數(shù)據(jù)可視化是指數(shù)據(jù)以統(tǒng)計(jì)圖表的方式呈現(xiàn)，信息可視化是指非數(shù)字信息的可視化，Cato(數(shù)據(jù)可視化中的基本圖表)Cato圖表是數(shù)據(jù)可視化中常用的基本圖表，也稱為直方圖。

【導(dǎo)讀】有時(shí)候有些事情我們無法用語言表達(dá)清楚。我們可以使用圖表。文字不如表格，表格也不像圖片。因此，可視化是數(shù)據(jù)分析中最重要的任務(wù)之一。python中有很多可視化工具包。本文主要以Matplotlib為主，有需要的朋友可以做個(gè)參考。Matplotlib官方定義:Matplotlib是一個(gè)全面的庫，用于在Python中創(chuàng)建靜態(tài)、動畫和交互式可視化。

圖示:雙十二期間pv和uv訪問量達(dá)到峰值，可以發(fā)現(xiàn)兩者訪問量差距較大。同時(shí)，由于數(shù)據(jù)集總?cè)藬?shù)約為10000人，通過uv值可以分析出雙十二期間淘寶用戶日活躍度波動約為45%。測試數(shù)據(jù)是酒店的綜合得分、綜合得分、口味得分、環(huán)境得分、服務(wù)得分、人均價(jià)格。繪制散點(diǎn)圖，分別觀察人均價(jià)格與口味評分、環(huán)境評分、服務(wù)評分的關(guān)系。

在大數(shù)據(jù)快速發(fā)展的時(shí)代，數(shù)據(jù)分析驅(qū)動商業(yè)決策。對于龐大、無序、復(fù)雜的數(shù)據(jù)，如果處理不當(dāng)，其價(jià)值就體現(xiàn)不出來。想象一下沒有圖片的教材。沒有圖表、圖形、插圖或帶有箭頭和標(biāo)簽的流程圖，主題會變得更加難以理解。人類生來就是視覺動物，視覺效果對于分析數(shù)據(jù)、傳達(dá)實(shí)驗(yàn)結(jié)果甚至做出驚人發(fā)現(xiàn)都非常重要。在工作中，我們可能會接觸到很多業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)需要在總結(jié)報(bào)告中呈現(xiàn)。俗話說“文字不如表格，表格不像圖片”，那么如何縮短數(shù)據(jù)與用戶的距離呢？

讓老板同意你的報(bào)告計(jì)劃怎么樣？數(shù)據(jù)可視化的主要目的是借助圖形手段清晰有效地傳達(dá)和交流信息，有效地傳達(dá)思想和概念。美學(xué)形式和功能需要齊頭并進(jìn)，通過直觀地傳達(dá)關(guān)鍵方面和特征，我們可以實(shí)現(xiàn)對相當(dāng)稀疏和復(fù)雜的數(shù)據(jù)集的深入洞察。因此，在設(shè)計(jì)過程中，每一個(gè)選擇最終都應(yīng)該基于讀者的體驗(yàn)，而不是圖表制作者個(gè)人。

在操作Excel的時(shí)候，我們經(jīng)常會看一些數(shù)據(jù)，需要對這一列數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。但是人看黑白的數(shù)據(jù)很容易疲勞，圖形化的東西感覺很深刻，所以如果能把我們想看的數(shù)據(jù)可視化，就會容易很多。以下內(nèi)容將分享可視化Excel數(shù)據(jù)的操作教程，希望能幫助你更清晰的分析數(shù)據(jù)。更多Excel操作教程就在這里。Excel有很多你不知道的功能可以幫助你輕松工作，提高工作效果。想學(xué)就來吧。

數(shù)據(jù)可視化過程中最常用的圖表有柱形圖、折線圖、餅圖、散點(diǎn)圖、組合圖、地圖。雷達(dá)圖之類的，像我現(xiàn)在用的finebi，有趨勢線統(tǒng)計(jì)圖，儀表盤，甘特圖，氣泡圖，gis圖，環(huán)形圖，動態(tài)圖等等。常見的數(shù)據(jù)可視化有:條形圖和柱形圖，折線圖，面積圖，散點(diǎn)圖，氣泡圖，燭臺圖和餅圖。這些圖標(biāo)的實(shí)現(xiàn)方法，可以參考下面的博客。

在上一課中，我們已經(jīng)體驗(yàn)了Seaborn相對于Matplotlib的優(yōu)勢。這節(jié)課將介紹Seaborn對分類數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)，這也是它的強(qiáng)項(xiàng)。Sns.catplot可以用來繪制分類數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)圖，其完整參數(shù)如下:本課采用演繹法學(xué)習(xí)，首先了解該函數(shù)的基本用法，重點(diǎn)是常用參數(shù)的含義。其他參數(shù)基本可以根據(jù)名字來理解。根據(jù)類參數(shù)的不同取值，我們將在不同的類別中介紹各種類型的分類統(tǒng)計(jì)圖。

但散點(diǎn)圖的橫坐標(biāo)是分類特征時(shí)間內(nèi)的三個(gè)值，分類特征用色相‘種類’插入圖像，即不同顏色的點(diǎn)代表另一個(gè)分類特征種類的值，最終得到這些類別組合下每條記錄中的脈搏特征值，用上圖表示。也可以理解為x‘時(shí)間’和色調(diào)‘種類’在圖中引入了兩個(gè)特征維度。在語句①中，參數(shù)kind的值沒有特別聲明，此時(shí)使用默認(rèn)值‘strip’。

數(shù)據(jù)可視化研究如何將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為交互式的圖形或圖像，以視覺可感知的方式表達(dá)出來，增強(qiáng)人的認(rèn)知能力，達(dá)到發(fā)現(xiàn)、解釋、分析、探索、決策和學(xué)習(xí)的目的?！皵?shù)據(jù)可視化和信息圖表是兩個(gè)相似的專業(yè)術(shù)語。從狹義上講，數(shù)據(jù)可視化是指數(shù)據(jù)以統(tǒng)計(jì)圖表的方式呈現(xiàn)，信息可視化是指非數(shù)字信息的可視化。

廣義的數(shù)據(jù)可視化是指數(shù)據(jù)可視化、信息可視化和科學(xué)可視化?！皵?shù)據(jù)可視化之美”泛指信息技術(shù)、自然科學(xué)、統(tǒng)計(jì)分析、圖形學(xué)、交互、地理信息等學(xué)科。“科學(xué)可視化、信息可視化和可視化分析通常被視為可視化的三個(gè)主要分支。

卡托圖是數(shù)據(jù)可視化中常用的基本圖，也稱為直方圖。它可以用于顯示不同類別之間的比較，例如不同時(shí)間段、不同地區(qū)或不同產(chǎn)品的銷售情況?？ㄍ袌D的主要特點(diǎn)是將數(shù)據(jù)按大小排列，然后用直方圖顯示出來，讓人一目了然各個(gè)類別的大小關(guān)系。怎么做卡托圖？做一個(gè)卡托圖很簡單，按照以下步驟就可以了:第一步:準(zhǔn)備數(shù)據(jù)，你需要準(zhǔn)備好要展示的數(shù)據(jù)，比如不同地區(qū)的銷量，不同時(shí)間段的訪問量等等。

第二步:選擇合適的工具制作卡托圖非常重要。目前市面上有很多數(shù)據(jù)可視化工具可供選擇，比如Tableau、PowerBI、GoogleCharts等等。在選擇工具時(shí)，需要考慮自己的需求、技能水平和預(yù)算。步驟3:導(dǎo)入數(shù)據(jù)將準(zhǔn)備好的數(shù)據(jù)導(dǎo)入到所選的工具中。不同的工具可能有不同的導(dǎo)入方法。一般來說，可以直接從Excel或CSV文件導(dǎo)入，也可以通過連接數(shù)據(jù)庫讀取數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)可視化特指圖表的設(shè)計(jì)。在設(shè)計(jì)圖表時(shí)，我們經(jīng)常面臨如何選擇合適的圖表，AndrewAbela整理了一份圖表類型選擇指南:AndrewAbela將圖表顯示的關(guān)系分為四類:對比、分布、構(gòu)成、連接。然后根據(jù)這個(gè)分類和數(shù)據(jù)情況，給出相應(yīng)的圖表類型建議，選擇圖表前想清楚:你想表達(dá)什么關(guān)系？常見的圖表類型基本有以下六種，涵蓋了大部分使用場景:graph:直方圖用于反映時(shí)間變化的趨勢；用于反映分類項(xiàng)目之間比較的條形圖；用于反映項(xiàng)目間比較的餅圖；散點(diǎn)圖用來反映組成，即部分占整體的比例；用于反映相關(guān)或分布關(guān)系的地圖；1.柱形圖顯示一段時(shí)間內(nèi)的數(shù)據(jù)變化或顯示項(xiàng)目之間的比較，主要。