《图表探寻黑马》课件

图表探寻黑马欢迎来到图表探寻黑马课程，我们将带领你深入数据可视化领域，掌握数据解读和图表表达的技巧，帮助你从数据中发现宝藏，成为数据可视化的黑马“！”课程概述课程目标学习内容预期收获掌握数据可视化基础知识，熟练使用常从数据可视化基础知识到高级技巧，包能够独立制作专业、美观、信息丰富的用Python库制作各种图表，将数据转括Python库使用、常见图表类型、案图表，运用可视化分析数据，挖掘数据化为清晰易懂的视觉效果例研究等，全面覆盖数据可视化核心内价值，提升工作效率和决策水平容什么是黑马图表？定义特征重要性123能够有效传达数据信息，清晰直观简洁明了、逻辑清晰、重点突出、在数据驱动的时代，黑马图表能地展现数据趋势、模式和洞察，引视觉美观、交互性强、数据驱动，够将复杂的数据信息转化为易于理人入胜，并能引发深刻思考的图表能够帮助用户快速理解数据，并从解的视觉效果，帮助用户做出明智中获得洞察的决策，推动业务发展数据可视化基础数据类型可视化原则数值型、分类型、时间序列型等准确性、清晰度、简洁性、美观，了解数据类型有助于选择合适性、一致性，遵循这些原则可以的图表类型进行展示制作出优秀的图表常用工具介绍、、等可视化工具，以及数据可视Excel TableauPower BIPython化库、、等Matplotlib SeabornPlotly数据可视化库概览Python基础库，功能强大，适基于Matplotlib的高交互式图表库，能够创合绘制各种基本图表，级库，专注于统计数据建动态图表，支持在线可用于自定义高级图表可视化，提供丰富多彩分享，方便用户进行数的图表类型，简化了可据探索和交互视化过程大数据可视化库，能够处理大量数据，创建性能优异的图表，适合进行大数据分析和展示入门Matplotlib基本概念1了解的核心组件，如、、等，Matplotlib FigureAxes Plot并熟悉基本绘图流程图表类型2学习绘制常见的图表类型，如折线图、散点图、柱状图、饼图等，掌握基本图表绘制方法简单示例3通过具体的示例，学习如何使用库绘制简单图表Matplotlib，熟悉基本代码语法和参数设置进阶自定义图表Matplotlib颜色和样式学习如何使用自定义图表颜色、线型、标记等样Matplotlib式，以增强图表的美观性和信息表达能力标签和图例添加图表标题、坐标轴标签、图例等信息，使图表更加清晰易懂，方便用户理解数据多子图布局学习如何使用将多个图表组合在一个画布上，并Matplotlib进行合理的布局设计，以方便用户比较和分析数据统计数据可视化Seaborn数据集导入学习如何使用导入各种数据Seaborn2格式，并进行数据预处理，为可视化准与的关系备数据MatplotlibSeaborn基于Matplotlib，提供了1更高层次的绘图抽象，简化了统计数据基本图表类型的可视化过程学习使用绘制各种统计图表Seaborn，如箱线图、小提琴图、热力图等，并3进行参数调整和美化进阶复杂统计图表Seaborn分布图使用绘制直方图、核密度估计图等，展示数据的分布特征Seaborn1回归图使用绘制散点图、回归线，分析变量之间的关系，并进行线性Seaborn2回归分析多变量关系图使用绘制、等图表，分析多个Seaborn pairplotjointplot3变量之间的关系，并进行数据探索交互式图表Plotly基本使用方法1学习的基本语法，掌握如何创建各种交互式图表，并添加用户交互功能Plotly动态图表示例通过具体的示例，学习如何使用创建动态图表，例如动画效果、数据筛选、Plotly2缩放等在线分享功能学习如何将图表保存为文件，并进行在线分享Plotly HTML3，方便用户进行数据探索和交流大数据可视化Bokeh适用于处理大数据，能够创建性能优异的图表，并提供丰富的交Bokeh互功能，适合进行大数据分析和展示学习的基本语法，掌握如何创建各种图表，并进行数据预处理和Bokeh可视化设置学习如何为图表添加交互功能，例如数据筛选、缩放、动画效果Bokeh等，以增强用户体验案例研究股票市场黑马数据获取与预处理时间序列分析异常值检测了解股票数据的来源，掌握数据清洗、学习如何使用Python库进行时间序列掌握异常值检测方法，例如箱线图、Z-格式转换等预处理方法，为数据可视化分析，识别股票价格的趋势、周期性、score等，识别股票市场中的异常波动准备数据季节性等模式，并进行分析股票数据可视化线图K线图基本概念使用绘1K2Matplotlib制线图K了解线图的组成部分，如开K盘价、收盘价、最高价、最低学习如何使用Matplotlib库价，并掌握K线图的形态和解绘制K线图，并进行参数设置读方法，例如颜色、大小、线型等添加移动平均线3学习如何为线图添加移动平均线，以识别股票价格的趋势变化，并K进行技术分析股票数据可视化成交量柱状图成交量图表重要性与线图结合K成交量图表可以反映市场参与者学习如何将成交量柱状图与K线的交易热情，与K线图结合可以图组合在一起，并进行合理的布进行更全面的技术分析局设计，以增强图表的信息表达能力颜色编码技巧学习使用不同的颜色编码成交量柱状图，例如上涨为红色，下跌为绿色，以直观地呈现市场趋势技术指标可视化MACD指标是一种趋学习指标的计学习如何使用MACD MACD势跟踪指标，可以识别算方法，包括快速平均Matplotlib或其他库股票价格的动量变化，线、慢速平均线、将MACD指标可视化并判断趋势的强弱MACD线、信号线等，并进行指标解读，例如金叉、死叉等技术指标可视化RSI指标原理1RSI指标是一种超买超卖指标，可以判断股票价格是否处于超RSI买或超卖状态，并预警潜在的转折点数据处理步骤2学习如何计算指标，并进行数据预处理，例如平滑、标准RSI化等，以提高指标的准确性图表绘制与解读3学习如何使用或其他库绘制指标图表，并进Matplotlib RSI行指标解读，例如超买、超卖区域等多指标组合图表布局设计学习如何将多个技术指标图表组合在一起，例如线图、K、等，并进行合理的布局设计MACD RSI数据同步学习如何使多个图表中的数据同步，例如时间轴一致，以方便用户进行数据比较和分析交互功能添加学习如何为组合图表添加交互功能，例如鼠标悬停显示数据，缩放、拖动等，以增强用户体验案例研究电商销售黑马数据特征分析时间模式识别异常销售检测学习如何分析电商销售数据的特征，例学习如何识别电商销售数据中的时间模学习如何使用异常检测算法识别电商销如销售额、订单量、转化率、客单价等式，例如季节性、趋势性、周期性等，售数据中的异常情况，例如销量突然暴，并进行数据清洗和预处理并进行数据分析增或下降等销售数据可视化折线图时间序列数据处理多产品销售对比12学习如何处理电商销售数据中学习如何使用折线图展示不同的时间序列数据，例如日期格产品的销售趋势，并进行对比式转换、数据填充、平滑等分析，以识别最佳销售产品趋势线添加3学习如何为折线图添加趋势线，以直观地展示销售趋势的变化，并预测未来的销售情况销售数据可视化热力图二维数据展示颜色映射技巧数据标准化处理热力图能够直观地展示二维数据的分学习如何使用不同的颜色映射，将数学习如何对数据进行标准化处理，例布，例如不同产品在不同时间段的销据值映射到不同的颜色，以增强图表如归一化，以确保热力图的颜色映射量情况的信息表达能力能够正确地反映数据变化地理数据可视化销售地图学习如何获取地理数据使用Plotly库绘制地学习如何将销售数据叠，例如城市坐标、区域图，并进行自定义设置加到地图上，例如不同边界等，并进行数据预，例如地图类型、颜色地区的销售额、订单量处理，为地图可视化准、大小、标签等等，以直观地展示地理备数据分布情况用户行为可视化漏斗图漏斗图应用场景1漏斗图能够展示用户在网站或应用程序中的行为路径，例如注册、浏览、购买等步骤数据准备与处理2学习如何从用户行为数据中提取漏斗图所需的步骤数据，并进行数据预处理，例如数据清洗、排序等使用绘制漏斗图Plotly3学习如何使用库绘制漏斗图，并进行自定义设置，例Plotly如颜色、大小、标签、交互功能等多维数据可视化平行坐标图平行坐标图原理平行坐标图能够将多维数据投影到多个平行坐标轴上，以直观地展示数据的分布特征数据标准化学习如何对多维数据进行标准化处理，例如归一化，以确保平行坐标图能够正确地反映数据变化交互式筛选功能学习如何为平行坐标图添加交互式筛选功能，例如鼠标悬停显示数据，缩放、拖动等，以增强用户体验案例研究社交媒体黑马数据采集方法文本数据预处理时间序列分析了解社交媒体数据采集的方法，例如学习如何对社交媒体文本数据进行预处学习如何使用Python库进行时间序列API调用、爬虫等，并学习如何进行数理，例如分词、去除停用词、词干提取分析，识别社交媒体数据中的趋势、周据清洗和预处理等，以提取有意义的信息期性、季节性等模式文本数据可视化词云图文本数据处理词频统计12学习如何对社交媒体文本数据学习如何使用Python库进进行处理，例如分词、词频统行词频统计，例如Counter计等，以提取关键词和主题类，并根据词频大小生成词云图使用库生成词云3wordcloud学习如何使用库生成词云图，并进行自定义设置，例如wordcloud颜色、字体、布局等情感分析可视化饼图情感分类方法数据汇总了解情感分析方法，例如基于词学习如何将情感分类结果进行汇典、基于机器学习等，并学习如总，例如统计每种情感的比例，何使用Python库进行情感分类以方便进行数据可视化使用绘制饼图Matplotlib学习如何使用库绘制饼图，并进行自定义设置，例如颜色Matplotlib、大小、标签、图例等话题趋势可视化堆叠面积图学习如何使用Python学习如何处理话题提取学习如何使用库进行话题提取，例如结果，例如将话题与时Seaborn库绘制堆叠TF-IDF、LDA等，从间序列数据结合，以分面积图，并进行自定义社交媒体文本数据中提析话题趋势变化设置，例如颜色、标签取热门话题、图例等网络关系可视化社交网络图数据结构设计1了解社交网络图的数据结构，例如节点、边、属性等，并学习如何使用库构建社交网络图数据Python使用处理图数据2NetworkX学习如何使用库处理图数据，例如创建图、添加NetworkX节点、添加边、计算指标等使用绘制交互式网络图Plotly3学习如何使用库绘制交互式网络图，并进行自定义设Plotly置，例如节点大小、颜色、形状、标签等时间模式可视化日历热力图时间数据处理使用库绘制日历热力图数据映射与颜色编码calmap学习如何处理时间数据，例如日期格式学习如何使用calmap库绘制日历热力学习如何将数据映射到日历热力图的颜转换、数据聚合、时间窗口设置等，以图，并进行自定义设置，例如颜色、大色上，并选择合适的颜色编码，以直观方便绘制日历热力图小、标签等地展示时间模式案例研究机器学习模型性能黑马模型评估指标数据集划分交叉验证结果分析了解机器学习模型评估指标，例如精度学习如何将数据集划分为训练集和测试学习如何分析交叉验证结果，例如模型、召回率、F1分数、AUC等，并学习如集，并进行交叉验证，以评估模型的泛的平均性能、方差等，以选择最佳模型何使用Python库进行模型评估化能力参数和模型结构分类模型可视化混淆矩阵混淆矩阵概念数据准备12了解混淆矩阵的概念，并学习学习如何准备数据，例如将模如何使用Python库计算混型预测结果和真实标签进行对淆矩阵，例如sklearn库中比，并生成混淆矩阵所需的表的confusion_matrix函数格数据使用绘制热力图形式的混淆矩阵3Seaborn学习如何使用库绘制热力图形式的混淆矩阵，并进行自定Seaborn义设置，例如颜色、大小、标签、图例等分类模型可视化曲线ROC曲线原理多模型性能对比使用绘制ROC Matplotlib曲线ROC了解曲线的原理，并学习如何使学习如何使用曲线比较多个分类ROC ROC用Python库计算ROC曲线，例如模型的性能，例如AUC值，并选择最学习如何使用Matplotlib库绘制sklearn库中的roc_curve函数佳模型ROC曲线，并进行自定义设置，例如颜色、大小、标签、图例等回归模型可视化残差图了解残差分析的重要性，并学习如何使用学习如何准备数据，例如将模型预测结果学习如何使用Seaborn库绘制残差图，Python库计算模型的残差，例如和真实标签进行对比，并生成残差图所需并进行自定义设置，例如颜色、大小、标sklearn库中的residuals属性的表格数据签、图例等特征重要性可视化条形图特征重要性计算方法1了解特征重要性计算方法，例如基于决策树、基于随机森林等，并学习如何使用库计算特征重要性Python数据排序2学习如何根据特征重要性对特征进行排序，以方便进行可视化，并识别最重要的特征使用绘制水平条形图3Matplotlib学习如何使用库绘制水平条形图，并进行自定义Matplotlib设置，例如颜色、大小、标签、图例等集成模型可视化决策树决策树结构了解决策树的结构，例如节点、边、属性等，并学习如何使用库构建决策树模型Python使用可视化决策树graphviz学习如何使用库将决策树可视化，并进行自定义设graphviz置，例如颜色、大小、标签、图例等集成模型中单棵树的展示学习如何在集成模型中可视化单棵决策树，例如随机森林，以分析模型的决策过程案例研究异常检测黑马异常检测算法介绍数据预处理模型训练与评估了解常用的异常检测算法，例如Z-学习如何对数据进行预处理，例如数据学习如何训练异常检测模型，并使用测score、箱线图、孤立森林、One-清洗、数据标准化、特征选择等，以提试集进行评估，例如评估模型的精度、class SVM等，并学习如何使用高异常检测的准确性召回率、F1分数等库进行异常检测Python单变量异常检测可视化箱线图箱线图原理异常值识别12了解箱线图的原理，并学习如学习如何使用箱线图识别数据何使用Python库绘制箱线中的异常值，例如超出上下界图，例如Seaborn库中的限的点函数boxplot使用绘制箱线图3Seaborn学习如何使用库绘制箱线图，并进行自定义设置，例如颜Seaborn色、大小、标签、图例等多变量异常检测可视化散点图数据降维技术使用进行数据转换PCA了解数据降维技术，例如、学习如何使用将高维数据PCA PCAt-SNE等，并学习如何使用转换到二维空间，并进行数据可Python库进行数据降维，以将视化，例如使用散点图展示数据高维数据降维到二维，方便进行分布可视化使用绘制交互式散点图Plotly学习如何使用库绘制交互式散点图，并进行自定义设置，例如颜Plotly色、大小、形状、标签、交互功能等时间序列异常检测可视化线图学习如何使用移动平均学习如何计算时间序列学习如何使用线方法识别时间序列数数据的置信区间，例如Matplotlib库绘制带据中的异常值，例如计使用标准差或其他方法置信区间的线图，并进算移动平均线和置信区行自定义设置，例如颜间色、大小、标签、图例等聚类结果可视化轮廓图轮廓系数计算1了解轮廓系数的概念，并学习如何使用库计算聚类结果Python的轮廓系数，例如库中的函数sklearn silhouette_score数据准备2学习如何准备数据，例如将聚类结果和原始数据进行结合，并生成轮廓图所需的表格数据使用绘制轮廓图Matplotlib3学习如何使用库绘制轮廓图，并进行自定义设置，Matplotlib例如颜色、大小、标签、图例等高维数据可视化图t-SNE算法原理t-SNE了解算法的原理，并学习如何使用库进行t-SNE Pythont-降维，例如库中的类SNE sklearnTSNE参数调优学习如何对算法的参数进行调优，例如、t-SNE perplexity等，以获得最佳的可视化效果learning_rate使用绘制交互式图Plotly t-SNE学习如何使用库绘制交互式图，并进行自定义Plotly t-SNE设置，例如颜色、大小、形状、标签、交互功能等案例研究测试黑马A/B测试设计样本量计算统计显著性分析A/B了解测试的设计原则，例如控制变学习如何根据测试目标和期望效果计算学习如何进行统计显著性分析，例如A/B T量、随机分组、样本量计算等，并学习A/B测试所需的样本量，例如使用检验、Z检验等，判断A/B测试结果是如何进行A/B测试的设计power analysis方法否具有统计意义测试结果可视化条形图A/B转化率对比误差区间计算使用绘制带误123Seaborn差区间的条形图学习如何将测试的结果进行可学习如何计算测试结果的误差A/B A/B视化，例如使用条形图展示不同版区间，例如使用置信区间方法，并学习如何使用Seaborn库绘制带本组的转化率，并进行对比分析将其添加到条形图上误差区间的条形图，并进行自定义设置，例如颜色、大小、标签、图例等测试时间趋势可视化线A/B图日期数据处理累积转化率计算学习如何处理测试中的日学习如何计算测试的累积A/B A/B期数据，例如日期格式转换、数转化率，以观察不同版本组在时据填充、时间窗口设置等间上的转化率变化趋势使用绘制多线图Matplotlib学习如何使用库绘制多线图，并进行自定义设置，例如颜Matplotlib色、大小、标签、图例等分布对比可视化直方图学习如何使用直方图展学习如何对数据进行分学习如何使用示数据的分布情况，例箱处理，例如将数据分Seaborn库绘制重叠如将不同版本组的数据成多个区间，以方便绘直方图，并进行自定义绘制在同一个直方图上制直方图设置，例如颜色、大小、标签、图例等置信区间可视化森林图置信区间计算1了解置信区间的概念，并学习如何使用库计算置信区Python间，例如库中的函数scipy t.interval数据排序与组织2学习如何根据置信区间对数据进行排序和组织，以方便绘制森林图，例如将置信区间上下界和平均值进行排列使用绘制森林图3Matplotlib学习如何使用库绘制森林图，并进行自定义设置Matplotlib，例如颜色、大小、标签、图例等多指标对比可视化雷达图数据标准化处理学习如何对多指标数据进行标准化处理，例如归一化，以确保雷达图能够正确地反映数据变化极坐标转换学习如何将多指标数据转换到极坐标系下，以便于绘制雷达图，例如将数据值转换为角度和半径使用绘制雷达图Matplotlib学习如何使用库绘制雷达图，并进行自定义设置Matplotlib，例如颜色、大小、标签、图例等案例研究用户分群黑马用户特征提取聚类算法选择分群结果解释学习如何从用户数据中提取特征，例如了解常用的聚类算法，例如K-means学习如何解释聚类结果，例如分析不同用户画像、用户行为等，并进行数据清、层次聚类、DBSCAN等，并学习如何用户群体的特征差异，并为每个用户群洗和预处理选择合适的聚类算法体定义标签用户分群可视化散点矩阵图特征选择使用绘制散12Seaborn点矩阵图学习如何选择合适的特征，以便于绘制散点矩阵图，例如选学习如何使用Seaborn库绘择具有代表性的特征或进行特制散点矩阵图，并进行自定义征降维设置，例如颜色、大小、标签、图例等颜色编码与图例设置3学习如何使用颜色编码对散点矩阵图进行区分，例如根据聚类结果对不同用户群体进行颜色编码，并添加图例说明分群特征对比可视化小提琴图数据重组使用绘制小Seaborn提琴图学习如何将用户分群数据进行重组，例如将不同用户群体的特征学习如何使用Seaborn库绘制数据进行合并，以便于绘制小提小提琴图，并进行自定义设置，琴图例如颜色、大小、标签、图例等统计检验结果添加学习如何将统计检验结果添加到小提琴图上，例如使用检验或方差分T析对不同用户群体的特征进行比较，并添加显著性标记用户生命周期可视化同期群分析图学习如何处理用户生命周期数据，例如将学习如何使用Plotly库绘制热力图形式学习如何为同期群分析图添加交互功能，用户按照注册时间进行分组，并分析不同的同期群分析图，并进行自定义设置，例例如鼠标悬停显示数据，缩放、拖动等，用户群体的留存率和活跃度变化如颜色、大小、标签、图例等以增强用户体验用户行为序列可视化桑基图行为路径提取1学习如何从用户行为数据中提取行为路径，例如将用户按照时间顺序排列的行为进行组合，并统计不同行为路径的出现频率数据格式转换2学习如何将用户行为路径数据转换为桑基图所需的数据格式，例如节点和连接关系使用绘制桑基图Plotly3学习如何使用库绘制桑基图，并进行自定义设置，例如Plotly节点颜色、连接颜色、标签等模型可视化气泡图RFM指标计算RFM了解模型的指标，包括最近一次消费时间、RFM Recency消费频率、消费金额，并学习如Frequency Monetary何使用库计算指标Python RFM数据聚合与变换学习如何将指标进行聚合和变换，例如将数据分成多个RFM等级，并为每个等级定义标签使用绘制交互式气泡图Plotly学习如何使用库绘制交互式气泡图，并进行自定义设Plotly置，例如气泡大小、颜色、标签、交互功能等数据可视化最佳实践色彩选择原则布局设计技巧交互性与可读性平衡学习色彩选择的原则，例如对比度、色学习布局设计的技巧，例如网格系统、学习如何在图表中平衡交互性和可读性彩搭配、色盲友好性等，并选择合适的对齐方式、空白区域等，并进行合理的，例如添加鼠标悬停显示数据、缩放、颜色组合，以增强图表的可读性布局设计，以增强图表的美观性和信息拖动等交互功能，并确保图表仍然易于表达能力理解常见陷阱与解决方案数据偏差识别图表误导性避免大数据可视化挑战123学习如何识别数据中的偏差，例如学习如何避免图表产生误导，例如了解大数据可视化面临的挑战，例采样偏差、选择偏差等，并采取相选择合适的图表类型、调整坐标轴如性能问题、内存限制等，并学习应的措施，以避免图表产生误导范围、避免不必要的装饰等如何使用合适的工具和技术解决这些问题高级技巧动态图表数据实时更新动画效果添加学习如何实现数据的实时更新，学习如何为图表添加动画效果，例如从API或数据库中获取数例如平滑过渡、闪烁等，以增强据，并将其更新到图表中，以展图表的吸引力和趣味性示最新的数据变化使用实现动态图表Plotly学习如何使用库实现动态图表，例如使用函数Plotly update_layout更新图表布局和数据，并添加动画效果高级技巧自定义图表组件学习如何使用学习如何开发交互式组学习如何将常用的图表Matplotlib自定义件，例如滑块、按钮、进行模板封装，并将其Artist对象，例如创建下拉菜单等，并将其添保存为可重用的组件，自定义的图形、文本、加到图表中，以增强用以提高开发效率线条等，并将其添加到户体验图表中可视化项目workflow需求分析1学习如何进行需求分析，例如确定图表的目标受众、信息需求、数据来源等，并制定详细的图表设计方案数据处理流程2学习如何建立完整的数据处理流程，例如数据清洗、数据转换、数据聚合等，并确保数据的准确性和一致性图表设计与迭代3学习如何进行图表设计和迭代，例如选择合适的图表类型、调整图表布局、添加交互功能等，并根据用户反馈进行持续改进可视化在商业决策中的应用数据驱动决策框架了解数据驱动决策框架，例如循环、流程等，PDCA DMAIC并学习如何使用可视化技术支持商业决策可视化报告设计学习如何设计可视化报告，例如选择合适的图表类型、组织报告内容、添加结论和建议等，并确保报告能够清晰地传达信息案例分享与讨论学习成功的可视化案例，例如使用可视化技术解决商业问题、提高业务效率等，并进行讨论和交流课程总结与展望核心概念回顾回顾课程的核心概念，例如数据可视化原则、常用图表类型、库使用等，并巩Python1固所学知识进阶学习路径了解数据可视化的进阶学习路径，例如学习高级图表类型、数据挖掘技术、2机器学习算法等，并为未来的学习制定计划行业发展趋势展望数据可视化行业的发展趋势，例如人工智能驱动的可视化、3增强现实技术在可视化中的应用等，并为未来的职业发展做好准备。