《数据的可视化展示》课件

数据的可视化展示欢迎来到数据可视化展示的奇妙世界！本次课程旨在帮助您掌握数据可视化的核心概念、技术方法和最佳实践，从而能够更有效地利用数据，发现隐藏在数据背后的价值我们将从基础理论出发，逐步深入到各种图表类型、工具应用、设计原则以及高级可视化技术通过本课程，您将能够运用数据讲故事，为决策提供有力支持课程概述课程目标学习内容考核方式掌握数据可视化的基本原理和方法熟数据可视化的概念、重要性、历史发展课程参与度课堂作业期末项目完悉常见的数据可视化工具能够设计和各种数据可视化图表类型及其应用成一个数据可视化项目，并提交报告创建有效的数据可视化图表能够运用数据可视化工具的使用数据预处理与数据可视化解决实际问题可视化设计原则高级可视化技术与案例分析什么是数据可视化？定义目的12数据可视化是将数据转换为图数据可视化的主要目的是清晰形或图像的过程，使其更易于、有效地传递信息通过将复理解和分析它通过视觉元素杂的数据转化为易于理解的图（如点、线、形状、颜色等）表，可以帮助人们更好地理解来呈现数据，帮助人们快速识数据、发现数据中的规律，并别趋势、模式和异常值从中获得洞察应用领域3数据可视化广泛应用于各个领域，包括商业、金融、科学、医疗、教育等它可以用于销售数据分析、市场趋势预测、科学研究成果展示、医疗数据监控等数据可视化的重要性信息传递效率洞察力提升数据可视化能够更快速、更直观数据可视化能够帮助人们发现数地传递信息相比于阅读大量的据中隐藏的模式和趋势通过图文字和数字，人们更容易通过图表，可以更容易地识别异常值、表来理解数据视觉信息更容易相关性和其他重要的信息，从而被大脑处理和记忆提升洞察力决策支持数据可视化能够为决策提供有力支持通过清晰地展示数据，可以帮助决策者更好地理解情况、评估风险，并做出更明智的决策可视化结果更容易被理解和接受数据可视化的历史发展早期图表计算机时代现代可视化技术数据可视化的历史可以计算机的出现极大地推随着互联网和大数据技追溯到古代，早期的图动了数据可视化的发展术的发展，现代可视化表主要用于地图绘制和计算机能够处理大量技术更加多样化交互统计数据记录例如，数据，并快速生成各种式图表、动态图表、三古代埃及人使用象形文图表电子表格软件和维可视化等技术不断涌字记录尼罗河的水位，统计分析软件的普及，现数据可视化工具也中国人使用表格记录人使得数据可视化更加便越来越智能化和易用化口数据捷数据可视化的基本原理数据类型了解数据的类型是进行数据可视化的前提不同的数据类型适用于不同的图表类型例如，定量数据适用于条形图和折线图，定性数据适用于饼图和条形图视觉编码视觉编码是将数据映射到视觉元素的过程不同的视觉元素（如位置、长度、颜色等）可以用来表示不同的数据属性选择合适的视觉编码方式对于有效地传递信息至关重要感知原理感知原理是研究人类如何感知和理解视觉信息的了解感知原理可以帮助我们设计更易于理解和记忆的图表例如，利用格式塔原理可以增强图表的整体性和结构性数据类型概述定量数据定性数据时间序列数据定量数据是可以用数字表示的数据，包定性数据是描述事物性质或特征的数据时间序列数据是按照时间顺序排列的数括连续数据和离散数据连续数据可以，不能用数字表示，包括名义数据和有据，用于分析事物随时间变化的趋势在一个范围内取任意值，例如温度和身序数据名义数据是无序的类别数据，例如，股票价格和销售额时间序列数高离散数据只能取有限个值，例如人例如颜色和性别有序数据是有序的类据通常用折线图或面积图进行可视化口数量和商品数量别数据，例如等级和评分视觉编码方法位置长度角度位置是最常用的视觉编码方式之一，长度是另一种常用的视觉编码方式，角度通常用于表示比例或百分比例通过在坐标系中的位置来表示数据的通过条形或线的长度来表示数据的值如，饼图使用角度来表示各个扇形所值例如，散点图和地图都使用位置例如，条形图和折线图都使用长度占的比例来表示数据来表示数据面积颜色面积可以用来表示数据的值，但需要注意面积的感知效果不颜色可以用来表示数据的类别或值不同的颜色可以区分不如长度和位置例如，气泡图使用气泡的面积来表示数据的同的类别，颜色的深浅可以表示数据的大小但需要注意颜值色使用的一致性和可访问性格式塔原理在可视化中的应用近似性1近似性原理是指人们倾向于将位置相近的元素视为一个整体在可视化中，可以将相似的数据元素放置在一起，以增强它们的关联性相似性2相似性原理是指人们倾向于将具有相似特征（如颜色、形状、大小等）的元素视为一个整体在可视化中，可以使用相同的颜色或形状来表示同一类别的数据连续性3连续性原理是指人们倾向于将排列成直线或曲线的元素视为一个整体在可视化中，可以使用线条连接相关的数据点，以增强它们的连续性闭合性4闭合性原理是指人们倾向于将未完全闭合的图形视为一个整体在可视化中，可以使用边框或背景色将相关的数据元素封闭起来，以增强它们的整体性常见的数据可视化图表类型条形图折线图饼图散点图条形图使用条形的长度来表示折线图使用线条来表示数据随饼图使用扇形来表示各个部分散点图使用点的位置来表示两数据的值，适用于比较不同类时间变化的趋势，适用于展示所占的比例，适用于展示数据个变量之间的关系，适用于发别的数据时间序列数据的构成现数据的相关性条形图详解适用场景设计要点最佳实践条形图适用于比较不同类别的数据，例条形图的设计要点包括清晰的标签、条形图的最佳实践包括使用水平条形如不同产品的销售额、不同地区的GDP合适的排序、一致的颜色和避免过度装图来展示较长的类别名称、使用堆叠条等当类别数量较少时，条形图的效果饰标签应该清晰地标明每个条形代表形图来展示数据的构成、使用分组条形最佳的类别，条形应该按照大小排序，颜色图来比较多个类别的数据避免使用过应该一致或有意义，避免使用三维效果多的颜色和过度复杂的图例和阴影折线图详解适用场景设计要点最佳实践折线图适用于展示数据随时间变化的趋折线图的设计要点包括清晰的坐标轴折线图的最佳实践包括使用平滑曲线势，例如股票价格、温度变化等折线标签、合适的线条粗细、一致的颜色和来展示数据的趋势、使用阴影或颜色填图可以清晰地展示数据的增长、下降和避免过多的线条坐标轴标签应该清晰充来突出数据的变化、使用多个折线图波动地标明时间和数值，线条应该粗细适中来比较不同时间段的数据避免使用断，颜色应该一致或有意义，避免在同一裂的坐标轴和不必要的图例张图上绘制过多的线条饼图详解适用场景设计要点最佳实践饼图适用于展示数据的构成，即各个部饼图的设计要点包括清晰的标签、合饼图的最佳实践包括避免使用过多的分所占的比例例如，不同产品的销售适的排序、一致的颜色和避免过度装饰扇形、使用甜甜圈图来减少视觉干扰、额占比、不同地区的GDP占比等当类标签应该清晰地标明每个扇形代表的使用分组饼图来比较多个类别的数据别数量较少时，饼图的效果最佳类别和比例，扇形应该按照大小排序，尽量避免使用饼图，因为它不容易比较颜色应该一致或有意义，避免使用三维各个部分的大小效果和阴影散点图详解适用场景设计要点最佳实践散点图适用于展示两个变量之间的关系散点图的设计要点包括清晰的坐标轴散点图的最佳实践包括使用趋势线来，例如身高和体重、广告投入和销售额标签、合适的点的大小、一致的颜色和展示数据的相关性、使用颜色或形状来等散点图可以帮助我们发现数据的相避免过度装饰坐标轴标签应该清晰地区分不同的类别、使用气泡图来展示三关性、聚类和异常值标明变量的含义和单位，点的大小应该个变量之间的关系避免使用过多的点适中，颜色应该一致或有意义，避免使和过度复杂的图例用三维效果和阴影高级图表类型热力图树状图网络图地图热力图使用颜色来表示数据的树状图使用矩形的大小来表示网络图使用节点和边来表示数地图使用地理位置来表示数据值，适用于展示数据的分布和数据的值，适用于展示数据的据之间的关系，适用于展示社，适用于展示地理数据的分布相关性层级结构和构成交网络和关系网络和趋势热力图应用数据分布展示相关性分析12热力图可以用来展示数据的分热力图可以用来分析变量之间布情况，例如网站用户的访问的相关性，例如不同商品之间量分布、商品的销售额分布等的关联销售、不同基因之间的通过颜色深浅的变化，可以表达关系等通过颜色深浅的快速识别数据的热点区域变化，可以快速识别变量之间的正相关和负相关关系案例分析3例如，可以使用热力图展示不同时间段内不同地区的温度变化，或者展示不同用户对不同电影的评分通过热力图，可以快速发现数据的规律和异常值树状图应用层级结构展示分类数据可视化12树状图可以用来展示数据的层树状图可以用来可视化分类数级结构，例如公司组织结构、据，例如不同产品的销售额占文件目录结构等通过矩形的比、不同地区的GDP占比等大小和颜色，可以清晰地展示通过矩形的大小和颜色，可以数据的层级关系和比例清晰地展示数据的构成和比例案例分析3例如，可以使用树状图展示一个网站的流量来源，或者展示一个国家的能源消耗结构通过树状图，可以快速了解数据的构成和比例网络图应用关系网络展示社交网络分析12网络图可以用来展示数据之间网络图可以用来分析社交网络的关系，例如社交网络、知识中的用户关系、社区结构和信图谱等通过节点和边的连接息传播通过节点的大小和颜，可以清晰地展示数据之间的色，可以识别关键用户和影响互动和依赖关系力中心案例分析3例如，可以使用网络图展示一个社交网络中的用户关系，或者展示一个知识图谱中的实体关系通过网络图，可以快速了解数据的连接和互动关系地图可视化地理数据展示空间分布分析12地图可视化可以用来展示地理地图可视化可以用来分析数据数据的分布和趋势，例如人口的空间分布特征，例如城市的密度、GDP分布、气温变化等人口分布、商业网点的分布等通过颜色深浅和符号大小的通过地图，可以快速识别数变化，可以清晰地展示数据的据的热点区域和空间模式空间分布案例分析3例如，可以使用地图展示一个城市的人口密度分布，或者展示一个国家的GDP分布通过地图，可以快速了解数据的空间分布特征数据可视化工具概览Excel TableauPower BIExcel是常用的电子表格软Tableau是专业的数据可视Power BI是微软的数据可件，具有基本的数据可视化软件，具有强大的数据视化工具，与Excel集成良化功能，可以制作条形图处理和图表制作功能，可好，具有强大的数据建模、折线图、饼图等以制作各种高级图表和交和报表设计功能互式仪表盘库PythonPython具有丰富的数据可视化库，如Matplotlib、Seaborn、Plotly等，可以制作各种自定义图表和交互式可视化数据可视化Excel基本图表制作数据透视表使用Excel可以快速制作各种基数据透视表是Excel的强大功能本图表，如条形图、折线图、饼，可以对数据进行汇总和分析，图等选择数据区域，点击“插入并生成各种透视表和透视图选”选项卡，选择合适的图表类型即择数据区域，点击“插入”选项卡可，选择“数据透视表”即可高级图表技巧Excel还具有一些高级图表技巧，如使用迷你图展示数据的趋势、使用条件格式突出数据的关键信息、使用控件实现图表的交互等入门Tableau界面介绍Tableau的界面主要包括数据源面板、工作表、仪表盘和故事数据源面板用于连接和管理数据源，工作表用于制作图表，仪表盘用于组合多个图表，故事用于讲述数据的故事数据连接Tableau可以连接各种数据源，如Excel、CSV、数据库等选择“数据”菜单，选择“连接到数据”，选择数据源类型，输入连接信息即可基本图表创建Tableau可以快速创建各种基本图表，如条形图、折线图、饼图等将维度拖拽到“行”或“列”区域，将度量拖拽到“标记”区域，选择合适的图表类型即可基础Power BI数据导入Power BI可以导入各种数据源，如Excel、CSV、数据库等点击“获取数据”按钮，选择数据源类型，输入连接信息即可数据建模Power BI具有强大的数据建模功能，可以建立数据表之间的关系，并创建计算列和度量值点击“建模”选项卡，可以进行数据建模操作报表设计Power BI可以设计各种报表，如仪表盘、KPI报表、财务报表等将数据拖拽到报表画布上，选择合适的图表类型即可可视化库介绍PythonMatplotlib SeabornPlotlyMatplotlib是Python最基本的可视化库，Seaborn是基于Matplotlib的高级可视化库Plotly是交互式可视化库，可以制作各种可以制作各种静态图表，如条形图、折线，具有更美观的默认样式和更丰富的图表动态图表，如交互式散点图、三维图表、图、散点图等通过pyplot模块，可以快类型，如热力图、箱线图、小提琴图等地图等Plotly支持在线和离线模式速创建图表数据预处理的重要性数据转换2将数据转换为适合可视化的格式，例如数据类型转换、单位转换等数据清洗1处理缺失值、异常值和重复数据，保证数据的准确性和完整性数据规范化将数据缩放到相同的范围，消除量纲的3影响，例如归一化和标准化数据清洗技巧缺失值处理1填充缺失值（均值、中位数、众数）、删除缺失值、使用模型预测缺失值异常值检测2箱线图、散点图、聚类分析、统计方法（Z-score、IQR）重复数据处理3删除重复数据、合并重复数据数据清洗是数据预处理的重要环节，直接影响数据可视化的质量需要根据具体情况选择合适的方法，保证数据的准确性和完整性数据转换方法数据分组1将连续数据划分为离散的组别，例如年龄段、收入等级数据聚合2将多个数据合并为一个统计值，例如求和、平均值、最大值、最小值数据透视3将数据按照不同的维度进行重组，方便进行多维分析数据转换可以改变数据的结构和格式，使其更适合于可视化需要根据可视化的目的选择合适的数据转换方法可视化设计原则简洁性1避免过度设计，去除不必要的元素，突出关键信息一致性2保持图表风格的一致性，例如颜色、字体、布局等强调重点3使用颜色、大小、位置等视觉元素来突出关键信息色彩使用4选择合适的色彩方案，考虑色彩心理学和可访问性遵循可视化设计原则可以使图表更易于理解和记忆，有效地传递信息色彩在可视化中的应用色彩心理学色彩方案选择不同的颜色会引起不同的情感反选择合适的色彩方案，例如单色应，例如红色代表热情和活力，方案、互补色方案、对比色方案蓝色代表平静和信任避免使用过多的颜色可访问性考虑考虑色盲用户的需求，选择对色盲用户友好的色彩方案可以使用颜色辅助工具来检查色彩的可访问性交互式可视化优势常见交互方式实现技术可以增强用户的参与度和探索性，使用鼠标悬停、点击、缩放、过滤、排序、JavaScript、D

3.js、Plotly、Tableau、户能够更深入地理解数据可以根据用搜索Power BI户的需求动态地展示数据数据故事讲述结构化呈现按照一定的逻辑结构组织数据和图表，例如时间顺序、重要性顺序1突出关键信息2使用视觉元素（颜色、大小、动画）来突出关键信息引导观众思考3提出问题、提供背景信息、总结结论，引导观众思考数据背后的含义数据故事讲述是将数据可视化与叙事技巧相结合，以更吸引人的方式传递信息一个好的数据故事能够引起观众的共鸣，并促使他们采取行动可视化误区与陷阱数据失真视觉欺骗过度设计故意或无意地歪曲数据，例如使用不合适利用视觉错觉来误导观众，例如使用三维添加不必要的装饰元素，分散观众的注意的坐标轴刻度、选择性地展示数据图表、不正确的比例力，例如使用过多的颜色、复杂的背景避免可视化误区和陷阱，保证数据的准确性和客观性数据可视化伦理数据隐私公正性12保护个人隐私，避免泄露敏感避免歧视和偏见，保证数据和信息，例如姓名、地址、电话图表的客观性和公正性号码透明度3公开数据来源和处理方法，保证数据的可信度和可验证性数据可视化伦理是数据可视化设计和应用的重要原则，需要严格遵守，保证数据的安全、公正和透明大数据可视化挑战数据量大处理海量数据，需要高效的数据处理和渲染技术数据复杂性高处理多维度、多类型的数据，需要高级的可视化技术实时性要求实时展示数据变化，需要快速的数据处理和更新技术大数据可视化是数据可视化的重要分支，面临着数据量大、数据复杂性高、实时性要求高等挑战需要采用新的技术和方法来解决这些问题多维数据可视化技术平行坐标图雷达图多维缩放将多维数据映射到平行将多维数据映射到雷达将高维数据降维到二维坐标轴上，可以展示数图的坐标轴上，可以展或三维空间，并展示数据之间的关系和趋势示数据的各个维度的特据之间的相似性和距离征多维数据可视化技术可以帮助我们理解和分析复杂的多维数据，发现数据之间的关系和趋势时间序列数据可视化时间轴堆叠图12使用时间轴来展示数据随时间使用堆叠图来展示数据的构成变化的趋势，例如折线图、面随时间变化的趋势，例如堆叠积图面积图、堆叠条形图动态图表3使用动态图表来展示数据随时间变化的动画效果，例如动态散点图、动态地图时间序列数据可视化可以帮助我们理解和分析数据随时间变化的趋势，发现数据的周期性和规律性文本数据可视化词云主题河流图情感分析可视化将文本数据中的关键词将文本数据中的主题随将文本数据中的情感倾以词云的形式展示，可时间变化的趋势以河流向以图表的形式展示，以快速了解文本数据的图的形式展示，可以了可以了解用户的情感态主题和关键词解主题的演变和发展度和观点文本数据可视化可以帮助我们理解和分析文本数据，发现文本数据的主题、情感和趋势社交网络数据可视化力导向图社区检测将社交网络中的用户和关系以力识别社交网络中的社区结构，可导向图的形式展示，可以了解用以将用户划分为不同的社区，了户的连接和互动关系解社区的特征和关系影响力分析分析社交网络中用户的影响力，可以识别关键用户和影响力中心科学数据可视化体积渲染流场可视化分子结构可视化123将三维数据以体积渲染的形式展示将流体数据以流场的形式展示，可将分子结构以三维模型或二维图表，可以了解数据的内部结构和特征以了解流体的流动方向和速度的形式展示，可以了解分子的结构和性质科学数据可视化可以帮助科学家理解和分析科学数据，发现科学规律和现象金融数据可视化线图市场图K用于展示股票价格随时间变化的用于展示股票市场的整体情况，趋势，可以了解股票的开盘价、例如股票指数、成交量、涨跌幅收盘价、最高价和最低价风险分析图用于展示金融风险，例如波动率、相关性、VaR医疗健康数据可视化患者数据可视化将患者的各种数据（如生命体征、实验室指标、用药情况）以图表的形式展示，可以帮助医生了解患者的病情和治疗效果疾病传播图将疾病的传播趋势以地图或网络图的形式展示，可以了解疾病的传播范围和速度医学影像可视化将医学影像（如CT、MRI）以三维模型或二维切片的形式展示，可以帮助医生诊断疾病环境与气候数据可视化天气图污染分布图生态系统可视化将天气数据（如温度、湿度、风力）以将污染数据（如PM

2.

5、二氧化硫）以地将生态系统的数据（如生物多样性、森地图的形式展示，可以了解天气状况和图的形式展示，可以了解污染的分布和林覆盖率）以图表或地图的形式展示，变化程度可以了解生态系统的状况和变化交通数据可视化路况图轨迹分析交通流量可视化将道路的拥堵情况以地分析车辆的行驶轨迹，将交通流量以图表或地图的形式展示，可以了可以了解车辆的行驶路图的形式展示，可以了解交通状况和拥堵路段线和行为解交通的繁忙程度和分布教育数据可视化学生成绩分析学习路径可视化教育资源分布图123将学生的成绩以图表的形式展示，将学生的学习路径以图的形式展示将教育资源的分布情况以地图的形可以了解学生的学习情况和进步情，可以了解学生的学习习惯和偏好式展示，可以了解教育资源的公平况性和均衡性商业智能与数据可视化销售仪表板将销售数据以仪表盘的形式展示，可以了解销售业绩和趋势客户分析将客户数据以图表的形式展示，可以了解客户的特征和行为市场趋势可视化将市场数据以图表的形式展示，可以了解市场的发展趋势和竞争情况可视化在决策支持中的应用风险评估使用可视化技术来评估风险，例如使用热力图来展示风险的分布和程度1预测分析2使用可视化技术来展示预测结果，例如使用折线图来展示预测的趋势和范围情景模拟3使用可视化技术来模拟不同的情景，并展示不同情景下的结果数据可视化项目流程需求分析数据收集与处理1了解项目的目标和需求，确定可视化的收集数据，并进行清洗、转换和规范化目的和范围2等预处理评估与优化设计与实现4评估可视化效果，并根据用户反馈进行设计可视化方案，选择合适的图表类型3优化和工具，并实现可视化可视化效果评估方法用户测试专家评审定量分析邀请用户参与测试，收邀请领域专家或可视化使用定量指标来评估可集用户对可视化效果的专家进行评审，评估可视化效果，例如点击率反馈，例如易用性、可视化效果的专业性和准、停留时间、转化率理解性、吸引力确性可视化系统性能优化数据压缩渲染优化缓存策略使用数据压缩技术来减少数据量，例如使用渲染优化技术来提高渲染速度，例使用缓存策略来减少数据请求，例如Gzip、Deflate如WebGL、Canvas CDN、浏览器缓存移动端数据可视化响应式设计触摸交互12使用响应式设计来适应不同的使用触摸交互来方便用户在移屏幕尺寸和分辨率动设备上进行操作性能考虑3考虑移动设备的性能限制，避免使用过于复杂的图表和动画虚拟现实与增强现实中的数据可视化可视化3D使用三维可视化技术来展示数据，提供更真实的沉浸式体验沉浸式体验使用VR和AR设备来增强用户的沉浸感，使用户能够更深入地理解数据交互设计设计直观易用的交互方式，方便用户在虚拟环境中进行操作和探索人工智能辅助数据可视化自动图表推荐智能布局自然语言生成根据数据类型和可视化目的，自动推荐自动调整图表的布局，使其更美观和易使用自然语言生成技术来生成图表的描合适的图表类型于理解述和解释可视化趋势与未来发展实时大数据可视化个性化可视化跨平台可视化实时展示海量数据的变根据用户的需求和偏好在不同的平台和设备上化和趋势，提供及时的，定制个性化的可视化展示数据，提供一致的决策支持方案用户体验数据可视化案例研究电商平台用户行为分析销售趋势可视化推荐系统效果展示123分析用户的浏览、搜索、购买等行可视化销售额、订单量、客单价等展示推荐系统的推荐效果，例如点为，了解用户的兴趣和需求指标，了解销售趋势和业绩击率、转化率、用户满意度数据可视化案例研究智慧城市交通流量监控能源消耗分析实时监控城市交通流量，了解交分析城市的能源消耗情况，了解通状况和拥堵路段能源消耗的分布和趋势公共服务分布展示公共服务的分布情况，了解公共服务的公平性和均衡性数据可视化案例研究疫情监控传播趋势图展示疫情的传播趋势，了解疫情的严重程度和发展情况地理分布热图展示疫情的地理分布，了解疫情的热点区域和传播范围预测模型可视化展示预测模型的预测结果，了解疫情的未来发展趋势数据可视化工具比较工具功能适用场景学习曲线Excel基本图表制作简单数据分析简单、数据透视表、报表制作Tableau高级图表制作复杂数据分析中等、交互式仪表、商业智能盘Power BI数据建模、报企业级数据分中等表设计、云服析、报表共享务Python库自定义图表、科学研究、数复杂交互式可视化据挖掘、机器、科学计算学习数据可视化学习资源书籍推荐在线课程社区与论坛推荐一些经典的数据可推荐一些在线数据可视推荐一些数据可视化社视化书籍，例如《The化课程，例如Coursera区和论坛，例如StackVisual Displayof、Udemy、edX上的课Overflow、Reddit、知Quantitative程乎Information》、《Storytelling withData》课程总结核心概念回顾回顾数据可视化的基本原理、图表类型、设计原则、工具应用等核心概念技能掌握自查检查是否掌握了数据清洗、数据转换、图表制作、可视化设计等技能进阶学习方向探讨未来数据可视化的发展趋势，并提供进阶学习方向建议问答与讨论常见问题解答学员经验分享解答学员在学习过程中遇到的常鼓励学员分享自己的数据可视化见问题项目经验和心得未来学习建议提供未来学习的建议和资源，帮助学员持续提升数据可视化技能。