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- 文章导航
- 一、数据分析中可视化的作用
- 1、揭示数据关联和模式
- 2、支持数据分析和决策
- 3、提升沟通和共享效果
- 4、强调关键信息和发现
- 5、增强故事叙述和记忆效果
- 6、有效增强数据交互性数据
- 7、复杂信息易理解
- 8、数据多维度显示
- 二、如何选用合适的图表
- 1、简洁性避免使用过于复杂或繁琐的图表，以免使读者感到困惑。选择简单明了的图表类型，突出关键信息。
- 2、可读性确保图表易于阅读和理解。使用清晰的标签、图例和颜色编码，以帮助读者快速理解图表内容。
- 3、数据准确性确保图表中的数据准确无误，并避免误导读者。
- 4、目的明确在选择图表之前，明确你的目的和受众。不同的图表类型适用于不同的目的和受众，因此需要根据实际情况进行选择。
- 5、可视化图表分类
- 三、python可视化包及其优缺点
- 四、常见图表样式
- 1.1、条形图
- 1.2、堆叠条形图
- 1.3、百分百堆叠条形图
- 2、直方图
- 3、折线图
- 4、面积图
- 5、饼图
- 6、环形图
- 7、玫瑰图
- 8、热力图
- 9、雷达图
- 10、桑葚图
- 11、词云图
- 12、地图
- 13、仪表盘
- 14、水球图
- 15、箱型图
- 16、K线图
文章导航
【一 简明数据分析进阶路径介绍（文章导航）】
一、数据分析中可视化的作用
1、揭示数据关联和模式
可视化可以直观地展示数据之间的关联和模式，帮助人们发现隐藏在数据背后的故事和趋势。
2、支持数据分析和决策
通过可视化工具，用户可以更好地理解和分析数据，发现其中的模式和趋势，从而做出更准确、有依据的决策。
3、提升沟通和共享效果
可视化可以将复杂的数据信息以直观、易懂的方式展示，使数据传达更加有效。同时，它也可以帮助人们更好地表达和分享数据，促进沟通和理解，避免信息的误解和歧义。
4、强调关键信息和发现
通过可视化，可以将关键信息和发现突出显示，使其更加显眼和易于理解。这有助于人们聚焦在数据中最重要的部分，减少冗余信息，提高数据理解的效率。
5、增强故事叙述和记忆效果
可视化可以帮助人们通过图形和图表的方式讲述一个故事，使数据更具有说服力和记忆效果。
6、有效增强数据交互性数据
可视化鼓励用户探索和操控数据，从而发现其中的奥秘。与静态图表相比，它提供了更高的交互性和动态性。
7、复杂信息易理解
人类大脑处理视觉信息的速度比书面信息快10倍。因此，使用图表总结复杂的数据可以确保比混乱的报告或电子表格更快地理解关系。
8、数据多维度显示
在可视化分析中，数据可以进行分类、排序、组合并显示每个维度的值，以便可以看到表示对象或事件数据的多个属性或变量。
二、如何选用合适的图表
选择合适的图表类型需要考虑数据的特点、目标受众的需求以及传达的信息，需要兼顾以下几点
1、简洁性避免使用过于复杂或繁琐的图表，以免使读者感到困惑。选择简单明了的图表类型，突出关键信息。
2、可读性确保图表易于阅读和理解。使用清晰的标签、图例和颜色编码，以帮助读者快速理解图表内容。
3、数据准确性确保图表中的数据准确无误，并避免误导读者。
4、目的明确在选择图表之前，明确你的目的和受众。不同的图表类型适用于不同的目的和受众，因此需要根据实际情况进行选择。
5、可视化图表分类
| 类型 | 用途 | 图形 |
|---|---|---|
| 对比类图形 | 主要用于展示不同类别或组之间的数据对比关系 | 柱形图、条形图、子弹图、雷达图、词云图、哑铃图、棒棒糖图等 |
| 趋势类图形 | 用于展示数据随时间或其他变量的变化趋势 | 折线图、范围面积图、面积图、散点图、瀑布图等 |
| 分布类图形 | 主要用于展示数据的分布情况 | 散点图、地图、热力区域图、漏斗图、直方图、核密度图等 |
| 关系类图形 | 用于展示两个或多个变量之间的关系 | 散点图、气泡图、流程图、甘特图、组织结构图、矩阵图等 |
| 占比类图形 | 主要用于展示数据的占比或比例关系 | 饼图、环形图、玫瑰图、百分比堆积柱形图、百分比堆积条形图、树百分比瀑布图、堆叠柱状图、旭日图、漏斗图等 |
| 地理类图形 | 用于展示地理数据或空间分布的数据 | 常见的地理类图形包括地图、热力图、点密度图等 |
三、python可视化包及其优缺点
| 名称 | 介绍 | 优点 | 缺点 | 适用场景 |
|---|---|---|---|---|
| Matplotlib | Matplotlib 是 Python 中最常用的 2D 绘图库，提供了各种绘图工具，如线图、柱状图、散点图、饼图等 | 广泛支持：适用于多种操作系统和平台。 高度可定制：可以精细控制图表的每一个细节。 集成性：与其他 Python 库（如 NumPy、Pandas）集成良好。 | 复杂度高：相对于其他库，API 可能较为繁琐。 静态图表：主要侧重于静态图表，交互性较弱。 | 适用于需要高度定制和精细控制图表的场景，如科学研究、数据报告等 |
| Seaborn | Seaborn 是基于 Matplotlib 的一个统计图形库，专注于绘制具有吸引力的统计图形 | 美观：内置了多种预定义的主题和样式，使得图表更美观。 统计导向：专注于统计图形，适合数据分析和探索。 易用性：API 相对简单，易于上手。 | 交互性弱：和 Matplotlib 一样，Seaborn 主要侧重于静态图表。 定制性差：虽然美观，但在定制方面可能不如 Matplotlib 灵活。 | 适用于数据分析、数据探索和可视化报告，特别是需要美观和统计导向的图表 |
| Plotly | Plotly 是一个交互式绘图库，支持创建各种动态和交互式的图表 | 交互性：提供了丰富的交互功能，如缩放、平移、悬停提示等。 多平台支持：支持 Web、桌面和 Jupyter Notebook 等多种平台。 图表类型多样：支持多种图表类型，如散点图、热图、3D 图等。 | 学习曲线：API 可能较为复杂，需要一些时间来适应。 性能：在处理大量数据时，性能可能不如其他库。 | 适用于需要创建交互式图表的场景，如 Web 应用、数据仪表板等 |
| Pyecharts | Pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的 Python 库。Echarts 是一个使用 JavaScript 编写的开源可视化库，Pyecharts 提供了 Python 接口 | 美观：Echarts 的图表美观且高度可定制。 交互性：支持丰富的交互功能，如数据缩放、数据过滤等。 集成性：可以轻松地将图表嵌入到 Web 应用中 | 依赖 JavaScript：图表是在客户端渲染的，需要用户的浏览器支持 JavaScript。 文档和学习资源：相对于其他 Python 可视化库，文档和学习资源可能较少。 | 适用于需要创建美观且交互性强的 Web 图表的场景，如数据仪表板、Web 应用等 |
四、常见图表样式
1.1、条形图
1.2、堆叠条形图
1.3、百分百堆叠条形图
2、直方图
3、折线图
4、面积图
5、饼图
6、环形图
7、玫瑰图
8、热力图
9、雷达图
10、桑葚图
11、词云图
12、地图
13、仪表盘
14、水球图
15、箱型图
16、K线图
