大家好，我是俊欣～可视化是一种方便的观察数据的方式，可以一目了然地了解数据块。我们经常使用柱状图、直方图、饼图、箱图、热图、散点图、线状图等。这些典型的图对于数据可视化是必不可少的。除了这些被广泛使用的图表外，还有许多很好的却很少被使用的可视化方法，这些图有助于完成我们的工作，下面我们看看有那些图可以进行。1、平行坐标图Parallel Coordinate我们最多可以可视化 3 维数据。但是我们
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2023-07-14 17:31:26
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1. 问题描述对右图进行修改请更换图形的风格请将 x 轴的数据改为-10 到 10请自行构造一个 y 值的函数将直方图上的数字，位置改到柱形图的内部垂直居中的位置对成绩数据 data1402.csv 进行分段统计：每 5 分作为一个分数段，展示出每个分数段的人数直方图。自行创建出 10 个学生的 3 个学期排名数据，并通过直方图进行对比展示。线图把这个图像做一些调整，要求出现 5 个完整的波峰。调
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2024-01-02 12:41:35
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现在的大数据一般指的是数据的收集、处理和分析技术等一系列技术的综合利用，人们可以从数据中获取大量的信息。但是这类数据在形式上对于人们而言是不便于理解的，这时候就要求数据可视化的操作了。数据可视化是指通过柱状图、饼图等图形的形式来表示数据，这对于用户理解数据结构和背后的意义具有很好的辅助效果。 大数据可视化的这种辅助效果，对于大数据本身而言的推动作用是非常明显的。大数据可视化的优点
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2023-08-07 20:16:57
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接下来数维图就来详细介绍下SovitChart数据可视化平台中的常用图表类型，以便轻松将繁杂的、大量的数据变得轻松易懂。01、柱状图柱状图是最常用的图表之一，用垂直或者水平的柱子表示不同分类数据的数值大小，可以看到数据的变化趋势。随着时间的发展柱状图也衍生出许多旁支，如人口图、瀑布图、堆积图等，其中人口图一般用来表现两种指标的差异，而瀑布图主要用来表现利润趋势及合计使用。02、折线图折线图与散点图
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2023-08-29 21:42:44
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一、可视化的目的数据可视化，其目的在于检查异常数据，将数据转化为信息，显示某项活动的趋势，为查看数据背后的特殊现象提供有效的方法。二、常见的可视化工具Excel 是最常用的可视化工具，操作简单，只需将图表插入到单元格中即可显示出来，并且还可以根据需要添加一些辅助项，使图表更加易懂。PowerBI / TableAU 目前在市面上有很多同种类型的数据可视化工具，它们都有一些共同的特点：（1）上手快，
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2023-05-24 16:49:00
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可视化技术的高速发展带动着数据的进步。数据可视化的数据分析图表，借助于可视化的大屏，将数据以图表的形式进行汇总分析，加快着用户对于数据的接受时间，同时对于整体的布局美观，也是一种合理化的设计。如何设计数据可视化分析图表，又有哪些数据可视化分析图表，下面我将展开说明。数据可视化分析图表制作1.掌握数据分析数据可视化图表是数据分析结果的呈现形式，要制作数据可视化分析图表，首要的任务便是掌握数据分析的能
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2023-08-21 03:10:28
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可视化对于数据分析师来说可能不是最重要的，重要的是你分析或挖掘出来的结果是否有效。在这基础之上就需要通过可视化恰当完整的表达见解。这里又有区别了：实用性和美观性哪个更重要？要我说实用性是第一位的，能用一个元素表达最好不要用两个，能用一张图最好别用两张，尽可能用最简单的元素传达才能让你的观点最清晰。这就是数据科学领域经常会用到的“奥卡姆剃刀原理”。 &n
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2023-09-04 12:58:24
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1、柱状图展示多个分类的数据变化和同类别各变量之间的比较情况。适用：对比分类数据（比较不同的数值）。局限：分类过多则无法展示数据特点。相似图表：1）堆积柱状图。比较同类别各变量和不同类别变量总和差异。2）百分比堆积柱状图。适合展示同类别的每个变量的比例。2、条形图类似柱状图，只不过两根轴对调了一下。适用：类别名称过长，将有大量空白位置标示每个类别的名称（可比较数值、可对比）。局限：分类
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2023-07-02 22:36:26
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为什么数据可视化如此重要？
数据可视化能把枯燥的数据变得有趣起来，不用再成千上万的数据面前焦头烂额。
这里小结了下21中常见的图表。附图有的是我从excel生成的，有的是比较懒直接百度找的。
柱状图最常使用的图表之一 用垂直或水平的柱子表示不同分类数据的数值大小 虽然能展示数据的变化趋势，但这并非它的强项 堆积柱状图适用于包含若干个小分类的分组数据的
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2023-11-17 16:58:48
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数据可视化是数据分析很重要的一部分，它能帮助我们更好的从繁杂的数据中更直观更有效的获取信息。 matplotlib是用来创建图表的工具包之一。其目的是为Python构建一个Matlab式的绘图接口，初次接触的时候我就感觉这货跟matlab画的图表很相似。虽说其直接创建的图不是那么的高大上，但是matplotlib确是可视化必须要掌握的基础。matplotlib API入门引入：#在Anacond
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2024-10-07 12:48:27
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大家好，我是小z，也可以叫我阿粥先来看两张图表：你感觉，哪张图表看起来可信度更高？其实，这两张图表展现的数据完全一样，但第二张“更漂亮”的图表看起来却更具说服力。这种现象已经有了科学依据。一项最新研究表明，漂亮图表确实更容易受到信任，也更具有误导性，与它们所属的学科类别或来源无关：而且，学历越高的人群，越容易受这种偏见的影响。研究po出后，立刻在外网火了一把。网友们给自己做的丑图找到了新借口：这样
做图表分析数据，很简单啊，但不会“可视化”，展示的表格是这样的： 学习过可视化之后，做出来的图表是这样的： Excel的表格是我们最常用的数据展示形式，比较简单，但不够炫酷有趣，比较死板。当大数据、5G技术发展后，“可视化”越来越被人们提起，因为数据图表的表达方式相较于传统的文字描述更加美观且具有说服力。图表也不仅仅是应用就可以，选择正确的图表类型也很重要，如果选择了错误的图表
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2023-12-25 16:04:48
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1、此模板采用js+css+html编写，可用于数据分析、数字大屏、数字可视化。2、编写简单，小白可用，下载后直接打开index.html文件即可查看。3、效果查看请访问：
预览链接： 大数据可视化通用模板（一）下载链接：下载
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2023-05-26 01:33:39
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信息化的时代的高速发展，人们的生活节奏也变得越来越快，快节奏的生活使得人们的阅读习惯也在潜移默化中改变。因此，当我们阅读时，如果能用一张图片表达，往往不会再使用繁杂的文字来描述。数据可视化图表，就是起到这个作用，在当今快节奏的生活工作中，节省人们接受信息的时间，并带来视觉的享受。下面，我将介绍几种常见的数据可视化图表，并介绍如何根据需求选择不同类型的图表。数据可视化基础图表1.柱形图柱形图是最基本
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2023-08-06 12:11:56
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动态数据可视化图表制作的5个基本流程：原始数据分析、确定所需图表类型、导入数据，进行初步优化、整体优化和检验成效这五个流程。1.原始数据分析：明确动态数据分析并清楚认识到数据的类型、与其他数据之间的关联、需要哪些数据元素、舍弃哪些数据元素等等。最后需要分析出需要的数据、关联的数据、涉及数据的可视化因素等。2.确定所需图表类型：在制作动态数据可视化图表时，可能多个元素需要对应多个类型的图表，大家在选
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2024-01-08 18:45:25
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数据可视化本身就是一种通用语言。我们这里通用语言的意思是：它能够向各行各业的人表示信息。它打破了语言和技术理解的障碍。数据是一些数字和文字的组合，但是可视化可以展示数据包含的信息。“数据可视化有助于弥合数字和文字之间的差距”——Brie E. Anderson。有许多无代码/少代码的数据可视化工具，如tableau、Power BI、Microsoft Excel等。但是作为一名数据科学从业者最好
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2024-01-10 23:11:23
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最近很多朋友跟我抱怨：为了公司数据好看，老板一个劲地想要数据可视化，以为可视化就是画画图表这么简单，可苦了自己天天加班做数据，但其实老板根本不懂可视化！确实，数据可视化无疑是当今最火热的词，不管是做什么数据，似乎都要拿来做一下可视化才行，但很多人都对数据可视化没有一个具体的概念，也不知道该如何实现可视化。所以，话不多说，下面就带大家由浅入深地学习数据可视化的定义、概念、实现过程和方法。一、什么是数
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2023-02-22 11:01:57
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一、柱状图（Bar Chart） 柱状图是最常见的图表，也最容易解读。 它的适用场合是二维数据集（每个数据点包括两个值x和y），但只有一个维度需要比较。年销售额就是二维数据，"年份"和"销售额"就是它的两个维度，但只需要比较"销售额"这一个维度。 柱状图利用柱子的高度，反映数据的差异。肉眼对高度差异很敏感，辨识效果非常好。柱状图的局限在于只适用中小规模的数据集。 通常来说，柱状图的X轴是时间维
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2023-10-30 20:12:34
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数据可视化：1、绘制散点图：import matplotlib;
from pandas import read_csv;
import matplotlib.pyplot as plt;
data = read_csv("C:\\PA\\5.1\\data.csv")
font = {
'family' : 'SimHei'
}
matplotlib.rc('font', **fo
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2023-12-31 21:25:17
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目录第一部分 SPSSAU分析自动出图第二部分 作图思路X和Y第三部分 可视化图的正确使用第四部分 特殊统计图处理第五部分 SPSSAU可视化图样式设置本文章为SPSSAU数据分析思维培养的第4期文章。 前3期内容分别讲述数据思维，分析方法和分析思路。本文讲述如何快速使用SPSSAU进行高质量作图，以及如何选择使用正确的图形。 本文分别从五个角度进行阐述，首先是SPSSAU自动
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2023-12-15 09:22:33
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