数据可视化的呈现与解读 数据可视化的呈现与解读实验报告

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1、随着互联网的不断发展，数据分析已经成为企业的重要运营方法之一。

2、而今天我们就一起来了解一下，关于数据可视化分析都有哪些常见的类型。

3、 数据可视化是数据科学家工作中的重要组成部分。

4、在项目的早期阶段，你通常会进行探索性数据分析(ExploratoryDataAnalysis，EDA)以获取对数据的一些理解。

5、创建可视化方法确实有助于使事情变得更加清晰易懂，特别是对于大型、高维数据集。

6、在项目结束时，以清晰、简洁和引人注目的方式展现终结果是非常重要的，因为你的受众往往是非技术型客户，只有这样他们才可以理解。

7、散点图 散点图非常适合展示两个变量之间的关系，因为你可以直接看到数据的原始分布。

8、如下面一张图所示的，你还可以通过对组进行简单地颜色编码来查看不同组数据的关系。

9、想要可视化三个变量之间的关系?没问题!仅需使用另一个参数(如点大小)就可以对变量进行编码。

10、折线图 当你可以看到一个变量随着另一个变量明显变化的时候，比如说它们有一个大的协方，那好使用折线图。

11、我们可以清晰地看到对于所有的主线随着时间都有大量的变化。

12、使用散点绘制这些将会极其混乱，难以真正明白和看到发生了什么。

13、折线图对于这种情况则非常好，因为它们基本上提供给我们两个变量(百分比和时间)的协方的快速总结。

14、另外，我们也可以通过彩色编码进行分组。

15、直方图 直方图对于查看(或真正地探索)数据点的分布是很有用的。

16、查看下面我们以频率和IQ做的直方图。

17、我们可以清楚地看到朝中间聚集，并且能看到中位数是多少。

本文到这结束，希望上面文章对大家有所帮助。