《数据可视化与分析》课件

数据可视化与分析欢迎来到《数据可视化与分析》课程！在这个信息爆炸的时代，数据无处不在，如何从海量数据中提取有价值的信息，并以清晰、直观的方式呈现出来，成为一项重要的技能本课程将带您系统学习数据可视化的概念、原理、方法与工具，掌握数据分析的核心技能，让数据为您的决策提供有力支持数据可视化定义与价值数据可视化定义数据可视化价值数据可视化是指利用图表、图形、地图等视觉元素，将数据以易提高数据理解效率将复杂数据简化为直观图形，降低认知•于理解和分析的方式呈现出来它是一种将抽象数据转化为具体成本图像的艺术，帮助人们快速发现数据中的模式、趋势和关联发现数据内在规律揭示隐藏在数据中的模式、趋势和异常•支持决策制定为决策者提供清晰的数据依据，提升决策质•量有效沟通信息以视觉化的方式传递信息，增强沟通效果•数据可视化发展历程早期探索117世纪以前，数据可视化主要用于地图制作和天文观测例如，哈雷彗星的轨迹图统计图表兴起218-19世纪，统计学的发展推动了柱状图、饼图等基本图表的出现，广泛应用于社会经济领域计算机时代320世纪，计算机技术的发展为数据可视化提供了强大的计算能力和图形处理能力，涌现出各种专业的可视化软件大数据时代421世纪，大数据时代的到来对数据可视化提出了新的挑战和机遇，交互式可视化、实时可视化等技术应运而生数据可视化基本原理视觉感知认知心理学12利用人类的视觉感知系统，选遵循人类的认知规律，设计易择合适的视觉元素（颜色、形于理解和记忆的图表，避免认状、大小等）来编码数据，使知偏差，提高信息传达的准确数据信息能够有效地传递给观性和效率察者信息设计3将数据、视觉元素和叙事结构有机结合，创造出具有吸引力、信息量丰富且易于理解的可视化作品数据可视化基本元素点线形状颜色用于表示数据的位置，可以编用于连接点，表示数据之间的用于表示数据的类别或属性，用于区分不同的数据类别或编码数值数据（例如，大小、颜关系，例如趋势、关联和网络例如，圆形、矩形、三角形码数值数据，例如，使用不同色）和分类数据（例如，形状的颜色表示不同的产品类别，）或使用颜色深浅表示数值大小颜色在数据可视化中的运用色彩选择选择与数据含义相符的颜色，避免使用过于鲜艳或刺眼的颜色，保证视觉舒适度色彩搭配使用色彩搭配工具或预设的颜色方案，确保颜色之间的和谐统一，避免色彩冲突色彩编码利用颜色深浅、色相变化等方式编码数值数据，清晰展现数据分布和趋势色彩辅助使用颜色突出重点信息，引导观众的视线，提高信息传达效率图表类型概述基本图表高级图表柱状图适用于比较不同类别的数据地图适用于展示地理空间数据••折线图适用于展示数据随时间变化的趋势树状图适用于展示层次结构数据••饼图适用于展示各部分数据在整体中所占比例热力图适用于展示两个类别变量之间的关系强度••散点图适用于展示两个变量之间的关系网络图适用于展示节点之间的连接关系••柱状图适用场景优点注意事项比较不同类别的数据大小，例如不同产清晰直观，易于理解，能够快速比较不柱子数量不宜过多，避免视觉拥挤；纵品的销售额、不同地区的同类别的数据轴刻度应从开始，避免误导GDP0折线图优点2能够清晰展示数据的变化趋势，易于发现数据的周期性规律适用场景1展示数据随时间变化的趋势，例如股票价格、气温变化注意事项折线数量不宜过多，避免视觉混乱；纵3轴刻度应合理，突出数据的变化幅度散点图适用场景优点注意事项展示两个变量之间的关系，例如身高能够发现变量之间的相关性、聚集性需要考虑变量之间的因果关系，避免与体重、广告投入与销售额和离群点错误解读；可以添加趋势线，辅助分析饼图适用场景展示各部分数据在整体中所占比例，例如不同产品的销售额占比、不同部门的预算占1比优点2简单直观，易于理解各部分数据的重要性注意事项3扇区数量不宜过多，避免视觉混乱；不适用于比较不同饼图之间的数据地图可视化适用场景展示地理空间数据，例如人口分布、销售额分布优点能够直观展示数据在地理空间上的分布和趋势注意事项需要选择合适的地图类型和颜色方案，突出数据的地理特征矩阵图适用场景1展示两个类别变量之间的关系强度，例如不同产品在不同地区的销售额优点2能够清晰展示变量之间的关系强度，易于发现重点关注的区域注意事项3需要选择合适的颜色方案，突出关系强度的差异树状图适用场景优点注意事项123展示层次结构数据，例如公司组织能够清晰展示数据的层次关系，易节点数量不宜过多，避免视觉拥挤结构、产品分类于理解数据的组成结构；需要合理布局节点，突出数据的层次关系仪表盘设计目标导向简洁明了交互性明确仪表盘的目标，例选择合适的图表类型，提供交互功能，例如筛如监控关键指标、展示避免使用过多复杂的图选、钻取，方便用户深数据分析结果表，保证信息传递的清入探索数据晰度数据可视化工具选型商业工具开源工具功能强大，易于使用，适合企业级应用灵活性高，可定制性•Tableau•Python Matplotlib,Seaborn,Plotly强，适合数据科学家与集成，性价比高，适合中小型企业•Power BIOffice统计分析能力强，适合学术研究•R ggplot2关联分析能力强，适合复杂数据分析•Qlik Sense简介Tableau是一款强大的数据可视化工具，它具有易于使用、功能强大、交互性Tableau强等特点，被广泛应用于商业智能、数据分析等领域支持连接各种Tableau数据源，包括数据库、、等，可以快速创建各种精美的图表和仪表Excel CSV盘，帮助用户发现数据中的价值数据连接Tableau连接数据源1支持连接各种数据源，例如、、数据库等Tableau ExcelCSV选择合适的数据连接方式，例如直接连接、提取数据等数据准备2对数据进行清洗、转换和整理，例如处理缺失值、转换数据类型、创建计算字段等数据建模3建立数据表之间的关系，例如连接、合并等，构建数据模型基础图表制作Tableau创建工作表1在中创建一个新的工作表，作为图表的容器Tableau拖拽字段2将数据字段拖拽到行、列和标记卡中，构建图表的基本框架选择图表类型3根据数据类型和分析目标，选择合适的图表类型，例如柱状图、折线图、饼图等格式化图表4调整图表的颜色、字体、标签等，使其更加美观和易于理解高级图表制作Tableau组合图表计算字段参数将多个图表组合在一起创建计算字段，进行数使用参数控制图表中的，展示数据的多维度信据转换和分析，例如计变量，实现动态可视化息算增长率、占比等地理可视化Tableau创建地图添加标记可以自动识别地理字段在地图上添加标记，表示地理位Tableau，例如国家、地区、城市，创建置上的数据，例如销售额、人口地图视图数量使用颜色编码使用颜色编码地理位置上的数据，例如使用颜色深浅表示人口密度交互式仪表盘Tableau添加筛选器1添加筛选器，允许用户筛选数据，例如按地区、产品类别筛选数据添加动作2添加动作，实现图表之间的联动，例如点击一个图表，另一个图表自动更新创建仪表盘3将多个图表和筛选器组合在一起，创建一个交互式仪表盘报告发布Tableau发布到Tableau Server将报告发布到，方便团队成员共享和协Tableau TableauServer作发布到Tableau Public将报告发布到，与公众分享数据分析结Tableau TableauPublic果嵌入到网页将报告嵌入到网页中，方便用户在网页上查看数据分Tableau析结果数据可视化简介PythonMatplotlib SeabornPlotly Bokeh中最基础的绘图库，基于的高级绘图库交互式绘图库，可以创建各面向的交互式绘图库，Python MatplotlibWeb提供了丰富的绘图函数和自，提供了更美观的默认样式种交互式图表，支持在线分可以创建高性能的交互式图定义选项，适合绘制静态图和更简洁的，适合绘制统享和嵌入表和应用API表计图形基础Matplotlib安装Matplotlib1使用pip安装Matplotlib pip install matplotlib导入Matplotlib2在Python代码中导入Matplotlib importmatplotlib.pyplot asplt绘制基本图表3使用Matplotlib绘制基本图表，例如折线图、散点图、柱状图等统计图形Seaborn安装导入1Seaborn2Seaborn使用安装在代码中导入pip SeabornPython Seabornpip installseabornimport seabornas sns绘制统计图形3使用绘制统计图形，例如分布图、关系图、分类图等Seaborn交互式可视化Plotly安装导入创建交互式图表Plotly Plotly使用安装在代码中导入使用创建交互式pip PlotlyPython Plotly图表，例如散点图、柱Plotly状图、地图等pipinstallplotlyimportplotly.expressas px应用实践Bokeh安装导入Bokeh Bokeh使用安装在代码中导入pip BokehPython Bokehpipinstall bokehfrom bokeh.plottingimport figure,show创建应用Bokeh使用创建交互式应用，例如仪表盘、数据浏览器等Bokeh Web语言数据可视化Rggplot2语言中最流行的数据可视化包，提供了强大的绘图语法和丰富的图表类型，R1可以创建各种精美的统计图形Shiny2语言中用于构建交互式应用的包，可以创建各种交互式R Web数据可视化应用语法ggplot2数据指定用于绘图的数据集几何对象指定用于展示数据的几何对象，例如点、线、柱子等映射指定数据字段与几何对象属性之间的映射关系，例如将销售额映射到柱子的高度标度控制几何对象的视觉属性，例如颜色、大小、形状等数据可视化案例分享一某电商平台销售数据分析通过数据可视化，分析不同产品的销售额、用户购买行为、用户画像等，为电商平台提供决策支持，提升销售额和用户体验例如，通过分析用户购买行为，发现用户的购买偏好，为用户推荐更符合其需求的产品数据可视化案例分享二某城市空气质量分析通过数据可视化，分析不同地区的浓度、空气质PM

2.5量指数等，为政府提供决策支持，改善空气质量，保障居民健康例如，通过分析浓度的分布，发现空气污染的来源，采取相应的措施PM

2.5数据可视化案例分享三某社交媒体用户行为分析通过数据可视化，分析用户的发帖内容、互动行为、用户关系等，为社交媒体平台提供决策支持，提升用户活跃度和用户粘性例如，通过分析用户的发帖内容，发现用户的兴趣爱好，为用户推荐更感兴趣的内容数据可视化伦理与隐私数据安全隐私保护客观公正保护数据安全，防止数据泄露和滥用尊重用户隐私，避免过度收集和使用用保证数据可视化结果的客观公正，避免户数据误导和歧视数据可视化趋势展望实时可视化增强现实可视化12实时展示数据的变化，例如股将数据可视化与增强现实技术票价格、交通流量等结合，例如在现实场景中展示建筑信息人工智能辅助可视化3利用人工智能技术自动生成数据可视化图表，例如自动发现数据中的模式和趋势课程总结与展望通过本课程的学习，您已经掌握了数据可视化的概念、原理、方法与工具希望您能够将所学知识应用到实际工作中，利用数据可视化解决实际问题，提升工作效率和决策质量数据可视化是一个不断发展和创新的领域，希望您能够持续学习和探索，不断提升自己的数据可视化能力。