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數據的可視化表達（數據的可視化表達PPT）

發(fā)布時間：2023-03-16 16:58:10 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 829 問大家

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關于數據的可視化表達的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

1、什么是數據可視化？
2、什么叫數據可視化
3、數據可視化有哪些形式？
4、1.什么是數據可視化

數據的可視化表達（數據的可視化表達PPT）

一、什么是數據可視化？

數據可視化的作用和意義是數據分析的延伸，更是對數據分析進行的完善和補全，所以數據可視化不僅彌補了傳統(tǒng)數據分析的缺點，還有了進一步的發(fā)展，為數據添加了交流、互動等特征。

數據可視化 - 派可數據商業(yè)智能BI

1. 數據可視化讓數據更容易被消化。和純粹的數據相比，人類更善于處理圖像信息，更容易理清數據之間的關系。

2. 數據可視化讓數據“動”起來。數據可視化可以通過折線圖、柱形圖等展現(xiàn)動態(tài)趨勢的變化，讓信息展現(xiàn)更加直觀。

3. 數據可視化讓數據可以監(jiān)測。分析人員可以通過數據可視化監(jiān)測數據在某段時間內的變化，對其進行預測、復盤等業(yè)務分析。

4. 數據可視化讓數據展現(xiàn)深層信息。分析人員可以通過豐富的圖表類型和聯(lián)動、鉆取等復雜功能，在數據分析的基礎上進行復雜分析。

二、什么叫數據可視化

數據可視化，就是指將結構或非結構數據轉換成適當的可視化圖表，然后將隱藏在數據中的信息直接展現(xiàn)于人們面前。

三、數據可視化有哪些形式？

數據可視化實訓總結

總結是對某一階段的工作、學習或思想中的經驗或情況進行分析研究的書面材料，它能使我們及時找出錯誤并改正，讓我們一起認真地寫一份總結吧?？偨Y怎么寫才不會千篇一律呢？下面是我精心整理的數據可視化實訓總結，僅供參考，希望能夠幫助到大家。

數據可視化實訓總結1

數據可視化是指將數據間的關系利用圖表直觀地展示出來。通過數據可視化將大量的數據集構成數據圖像，同時將數據的各個屬性值以多維數據的形式表示，可從不同的維度觀察數據，從而對數據進行更深入的觀察和分析。

一、數據分析可視化常用的圖表類型有如下幾種：

1、表格

2、散點圖

3、折線圖

4、柱狀圖

5、條形圖

二、可視化分析

2.1想分析購買數量前10名的用戶是否是回頭客還是客單量大？

對該項分析使用表格分析，按購買數量排名前10的用戶根據購買日期的次數分析：都是一次性購買，并非回頭客用戶，企業(yè)應該想辦法維護這些大客戶群。

2.2 根據2.1分析結果繼而想到那些回頭客購買力度怎么樣呢？從而再次對后買日期統(tǒng)計，分析購買次數多的用戶：得出本次共分析29944個用戶，回頭客只有25個，占比0.083%；其中只有1名用戶是購買4次的，其余24名用戶只購買2次。商家需要拉些回頭客，考慮是否質量過關，是否活動力度不夠？

使用一個餅狀圖更直接看出回頭客比重之小

2.3 根據商品種類cat_id統(tǒng)計出銷量前10名的商品種類，使用條形圖做了可視化分析：

2.4 對20xx年和20xx年總銷量分別按照月度和按照季度做折線圖可視化分析，很明了看出銷售變化趨勢如下；11月度銷量最高，第四季度銷量最高。

2.5 分析表2數據，想知道哪個年齡段的兒童服裝銷量比較高？如下分別用柱形圖和散點圖進行可視化圖表分析（感覺點狀圖效果稍好一些），可以看出相同年齡段的男女生銷量走勢是一致的，且隨著年齡增長銷量呈下降趨勢。

若以3歲為一個階段，0—3歲為嬰兒期間的銷量最高，淘寶和天貓市場需求量大。

三、作為數據分析職責的思想總結

在此總結下兩篇初步學習數據分析的心得：數據分析首先要掌握常用的數據分析方法，數據分析工具，然后再根據自己公司的產品調整，靈活組合。接下來我要系統(tǒng)學習數據分析知識。數據分析師是一個實踐的職位，要在實際項目中不斷的訓練，才能成為高手。

作為數據分析師我認為的主要職責是要將業(yè)務數據清晰、準確、明了的呈現(xiàn)給數據使用者和決策者，比如預測用戶的流失，對用戶進行自動分類等。你能提供的價值大了。決策者和管理者能夠根據呈現(xiàn)的數據結果及時合理調整業(yè)務活動，以使企業(yè)得到利潤最大化。

數據可視化實訓總結2

一、數據可視化的定義

數據可視化（Data Visualization）是涉及信息技術、自然科學、統(tǒng)計分析、圖形學、交互、地理信息等多種學科交叉領域，通過將非數字的信息進行可視化以表現(xiàn)抽象或復雜的概念和信息的技術。簡單的說，這種技術將數據以圖表的方式呈現(xiàn)，用以傳遞信息。人類有五官，能通過5種渠道感受這個物質世界，那么為什么單單要青睞可視化的方式來傳遞信息呢？這是因為人類利用視覺獲取的信息量巨大，人眼結合大腦構成了一臺高帶寬巨量視覺信號輸入的并行處理器，具有超強模式識別能力，有超過50%功能用于視覺感知相關處理的大腦，大量視覺信息在潛意識階段就被處理完成，人類對圖像的處理速度比文本快6萬倍，所以數據可視化是一種高帶寬的信息交流方式。

如果我們的視野再開闊些，數據可視化從廣義上來說包含了三個分支：科學可視化（Scientific Visualization），信息可視化（Information Visualization）和可視分析學（Visual Analytics）。科學可視化是跨學科研究與應用領域，關注三維現(xiàn)象的可視化，在建筑學、氣象學、醫(yī)學或生物學方面的各種系統(tǒng)中有廣泛的應用，這個領域研究的數據具有天然幾何結構（如磁感線、流體分布等）。

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信息可視化則研究抽象數據的交互式視覺表示以加強人類認知。抽象數據包括數字和非數字數據，如地理信息與文本，這個領域研究的數據具有抽象的結構，比如柱狀圖，趨勢圖，流程圖和樹狀圖，這些圖表將抽象的概念轉化成為可視化信息，常常以數據面板的形式體現(xiàn)。

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可視分析學結合了交互式視覺表示以及基礎分析過程（統(tǒng)計過程、數據挖掘技術），執(zhí)行高級別、復雜的活動（推理、決策）。

viz_analysis。png

二、在數據科學全過程中的位置

數據科學的主要組成部分包含三個大的階段：數據整理，探索性數據分析和數據可視化。站在一個更高的位置來看，數據可視化在數據科學中的位置是比較靠后的，是屬于最后的成果展示階段。如果要從頭說起的話，首先，在數據整理階段，我們的主要任務是數據的獲取和解析，包括一系列對原始數據的清洗和加工工作，這一塊的知識領域主要涉及計算機科學。緊接著是探索性數據分析階段，這個階段要大量使用統(tǒng)計和數據挖掘方面的專業(yè)知識，也需要繪制圖表來解釋數據和探索數據，這個階段的主要任務是過濾和挖掘。但這個階段的可視化分析只是你和數據之間的“對話”，是數據想要告訴你什么，而數據可視化則是數據和你的讀者之間的對話，是你通過數據想要告訴讀者什么，這是它們之間最大的區(qū)別。完成了上面兩個階段的內容，才到了我們最后的數據可視化階段，這是一個多學科交叉的領域，涉及到圖形設計，信息可視化和人機交互，我們的主要任務是對信息進行精煉，然后通過可視化表示出來，并與讀者產生交互。然而，如果將數據科學的這三個階段理解為按嚴格順序進行的“線性”的模型那就大錯特錯了，它經歷的是一個迭代的，非線性的過程。后面的步驟會讓你更了解之前所做的工作，可能到了數據可視化階段，才意識到還有太多疑點要弄明白，我們需要回到上一步重新進行之前的工作，就像畫家翻來覆去才能最終完成一幅杰作一樣，數據可視化的過程并不是給數據分析這個剛出爐的蛋糕加點糖霜，，而是有一個反復迭代，不斷優(yōu)化的過程。

三、數據可視化的技術棧

數據可視化是一個再典型不過的多學科交叉領域了，可以說數據可視化所需要用到的知識，就是數據科學龐大知識體系的一個剪影。你會感受到數據科學理性的.一面，同樣也會感受到她感性的一面。你可以窮盡自己的一生，在這個浩如煙海的領域中盡情的探索，常學常新，其樂無窮。

四、數據可視化過程

數據可視化的本質，是充分理解業(yè)務的基礎上對數據進行深入分析和挖掘，然后將探索數據所得到的信息和知識以可視化的形式展現(xiàn)出來。也就是說我們做的工作其實就是從數據空間映射到圖形空間。我們要做的第一步工作是充分的結合業(yè)務理解數據，然后采用某些方法選擇合適的圖表類型，這又要求我們先對圖表類型有個比較全面的了解。繪制完圖表是不是就完成了呢？其實不是。我們還要對圖表進行優(yōu)化，優(yōu)化所針對的對象是各種圖表元素，對此我們有一系列的設計技巧，下面將一步一步的來介紹這些知識。

4.1 結合業(yè)務理解數據

離開對業(yè)務的理解談數據分析都是耍流氓。這里介紹一種快速了解數據與業(yè)務以開展進一步的探索與分析的方法，叫“5W2H法”。

步驟一：WHAT，這是關于什么業(yè)務的什么事？數據所描述的業(yè)務主題是什么？

步驟二：HOW，即如何采集的數據？采集規(guī)則會影響后續(xù)分析，比如如果是后端數據埋點，那么數據一般是實時的；而如果是前端數據埋點，那么就要進一步弄清楚數據在什么網絡狀態(tài)會上傳？無網絡狀態(tài)下是如何處理的？這些都會影響最后數據的質量進而影響分析質量。

步驟三：WHY，為什么搜集此數據？我們想從數據中了解什么？數據分析的目標是什么？

步驟四：WHEN，是何時段內的業(yè)務數據？

步驟五：WHERE，是何地域范圍內的業(yè)務數據？

步驟六：WHO，誰搜集了數據（Who）？在企業(yè)內可能更關注是來自哪個業(yè)務系統(tǒng)。

步驟七：HOW MUCH，各種數據有多大的量，足夠支持分析嗎？數據充足和不足的情況下，分析方法是有所不同的。如果七個問題中有一個答復不能令人滿意，則表示這方面有改進余地。

4.2 選擇圖表類型

用簡單的三個步驟就可以選擇合適的圖表類型：一看數據類型，二看數據維度，三看要表達的內容。

我們有兩種數據類型，每種數據類型又有兩個子類別。首先，我們有分類數據和定量數據。分類數據用來表示類別，比如蘋果，香蕉，梨子和葡萄，就是水果的4種類別，稱為分類定類；有的分類變量是有一定順序的，比如可以把紅酒的品質分為低，中，高三檔，人的身材有偏瘦，正常和肥胖等等，這種特殊的分類變量稱為分類定序。定量數據也可以進一步分為兩類，一類叫連續(xù)值數據，比如人的年齡；一類叫離散值數據，比如貓咪的數量。

四、1.什么是數據可視化

數據可視化主要旨在借助于圖形化手段，清晰有效地傳達與溝通信息，有效地傳達思想概念，美學形式與功能需要齊頭并進，通過直觀地傳達關鍵的方面與特征，從而實現(xiàn)對于相當稀疏而又復雜的數據集的深入洞察。

良好的數據可視化應該通過使用圖形，清晰有效地傳達數據信息。最佳可視化使您可以輕松地一目了然地理解數據。他們將復雜的信息以一種簡單的方式分解，使目標受眾能夠理解并以此為基礎做出決策。

以上就是關于數據的可視化表達相關問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關問題，您也可以聯(lián)系我們的客服進行咨詢，客服也會為您講解更多精彩的知識和內容。