10数据可视化基础 (7)
《数据可视化》课件
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如何选择最适合自己的数据可视化图表类 型？
数据类型
根据数据的类型，选择合适 的图表类型，如柱状图适用 于比较不同类别的数据。
目标和信息
根据展示的目标和需要传达 的信息，选择能够清晰、有 效地展示数据的图表类型。
受众和场景
考虑观众的背景和对图表的 理解水平，选择能够适应受 众和场景的图表类型。
Python
Python具有强大的数据可视化库，如Matplotlib和Seaborn，适用于复杂的数据处理和可视化需求。
Tableau
Tableau是一个专业的数据可视化工具，提供了丰富的可视化选项和交互功能，适用于各种类型的 数据分析和展示。
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如何选择最适合自己的数据可视化工 具？
如何使用Tab le au 进行数据可视化？
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导入数据
在Tableau中导入需要可视化的数据，支持多种数据格式和数据源。
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选择可视化选项
在Tableau的可视化界面中选择合适的可视化选项，如条形图、散点图、地理图等。
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加筛选器、工具提示等，使图表更具有交互性和可共享性。
1 确定需求
首先要明确自己的数据可视化需求和目标，然后选择一个工具，能够满足这些需求。
2 考虑技能和经验
考虑自己的技能和经验水平，选择一个适合自己的工具，能够快速上手和运用。
3 研究和比较
研究和比较不同的数据可视化工具，了解它们的特点、优势和劣势，选择最合适的一个。
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如何使用Excel制作基本的图表？
2 加强沟通和决策
通过使用数据可视化工具，可以更好地向他人沟通分析结果，提高决策的准确性和效率。
3 发现潜在的模式和趋势
浙教版(2020)信息技术七年级上册第10课 数据可视化 说课课件(18张PPT)
学生情况
七年级学生好动,好奇,好表现,应采用形象生动,形式多样的教 学方法和学生广泛的,积极主动参与的学习方式,去激发学生学 习的兴趣.生理上,学生好动,注意力易分散,爱发表见解,希望得 到老师的表扬,所以在教学中应抓住学生这一特点,发挥学生的 主动积极性。
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di
er zhang jie
第二章 节
数据可视化
01 教材分析 02 教法学法 03 教学过程
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yi zhang jie
第一章 节
1.1地位与作用
形象直观的反映数据间的关系 学习如何用图表呈现数据，体验数据处理中的作用。
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1.2 教学目标
通过用图表呈现“湖塘中学第8周剩菜剩饭统计表” 的相关数据，学会根据数据呈现需求创建合适的 图表并能合理设置图表。
熟悉创建、设置图表的一般方法。
通过观察分析图表获取信息，得出结论，理解 数据可视化在数据处理过程中的作用及意义。
学会利用图表正确的表达观点，树立正确的 信息社会价值观和Байду номын сангаас任感。
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1.3 教学重难点
重点
创建及设计图表
难点
根据需求创建并设置合适的图表来呈现数据
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1.4 学情分析
学习状况
在前面的4节课中，学生已经学习了数据整理、数据计算、数 据分析等数据处理的方法，因此已经具备一定的Excel操作基 础，且为本堂课将要使用的范例做好了准备。
Level2：同一张数据表从不同角 度进行分析，可以得到不同的信息。 请自选一个角度、自选一种图形进行 数据统计图制作。
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3.4 总结展望
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教师为主导、学 生为主体，让学 生做课堂的主人。
注重迁移运用，让 学生由乐学到学会， 最终达到会学会用。
《第10课数据可视化》作业设计方案-初中信息技术浙教版20七年级上册自编模拟
《数据可视化》作业设计方案（第一课时）一、作业目标本次《数据可视化》课程作业旨在使学生能够理解数据可视化的基本概念和作用，掌握基础的数据分析技能和常用的可视化图表制作技巧。
通过作业的实践操作，增强学生利用数据可视化技术进行问题分析和展示的能力。
二、作业内容本次作业将围绕“数据可视化的认识与实践”展开，主要内容如下：1. 理论学习：学生需通过课堂讲解和自学，了解数据可视化的定义、目的、常用图表类型及其适用场景。
2. 案例分析：学生需分析至少一个典型的数据可视化案例，理解其设计思路和实现过程，并总结其优缺点。
3. 实践操作：学生需使用所学知识，选择一组实际数据（如班级成绩、学校图书借阅量等），制作一份数据可视化报告。
报告中应包含数据的收集、处理、分析和可视化全过程。
4. 图表制作：学生需至少制作两种不同类型的数据可视化图表（如柱状图、折线图、饼图或散点图等），并运用美学原则对图表进行美化。
三、作业要求本次作业的实践性和操作性较强，学生需认真对待，确保完成质量。
具体要求如下：1. 理论学习部分：需有完整的笔记记录和自学心得。
2. 案例分析部分：需提供案例来源链接或详细描述，并附有个人分析和总结。
3. 实践操作部分：需有明确的选题和详细的数据收集处理过程记录，制作出的数据可视化报告要主题明确、内容丰富、图表美观。
4. 图表制作部分：应注重图表的可读性和美观性，遵循数据驱动设计原则，合理使用颜色、字体等元素。
四、作业评价本次作业的评价将根据以下标准进行：1. 理论学习与笔记的完整性及深度。
2. 案例分析的准确性和个人见解的独到性。
3. 实践操作的选题与报告的完成度及质量。
4. 图表的制作水平与美观程度。
五、作业反馈1. 教师将对学生的作业进行批改，指出优点和不足，并给出改进建议。
2. 学生需根据教师的反馈，对作业进行修改和完善。
3. 作业成绩将作为平时成绩的一部分，计入期末总评。
通过本次作业的设计与实施，期望学生能够更加深入地理解和掌握数据可视化的基本知识和技能，为后续的学习打下坚实的基础。
数据可视化的7种方法
数据可视化的7种方法数据可视化是将数据以图形、图表、图像等形式展示的过程，可以帮助人们更清晰、更直观地理解数据。
在当今数据时代，数据可视化已经成为了数据分析和决策过程中必不可少的工具之一、以下是7种常见的数据可视化方法：1.折线图：折线图是一种以折线连接数据点的图表形式，通常用于显示数据随时间变化的趋势。
折线图能够清晰地显示数据的趋势和周期性变化，并且能够方便地比较多组数据的变化。
2.柱状图：柱状图通过矩形的高度来表示数据的数量或大小，通常用于比较多组数据之间的差异。
柱状图能够直观地显示数据的大小关系，尤其适用于展示离散的数据。
3.饼图：饼图是以圆形的扇区表示数据的百分比或比例，通常用于展示数据的组成部分。
饼图常用于比较各组数据的占比情况，能够直观地显示数据的分布情况。
4.散点图：散点图用于展示两个变量之间的关系，每个数据点表示一个观测值。
散点图能够帮助人们发现数据间的相关性或趋势，并且可以用不同颜色或大小的数据点表示其他维度的数据。
5.热力图：热力图用不同颜色的方块或区域表示数据的强度或密度，通常用于显示地理、时间等维度上的数据分布。
热力图常用于展示数据的热点区域或集中程度，能够清晰地显示数据的空间分布特征。
6.树状图：树状图用于展示数据的层次结构或组织关系，通常由节点和连线组成。
树状图能够清晰地显示数据的上下层次关系，适用于展示组织结构、分类关系等。
7.地图：地图是基于地理信息呈现的可视化方式，用于展示地理位置上的数据分布和相关信息。
地图能够直观地显示地理位置上的数据差异和相关性，常用于分析地理分布特征、市场研究等领域。
除了以上7种常见的数据可视化方法，还有词云图、雷达图、箱线图、网络图等不同形式的可视化方式。
无论使用哪种方法，都应该根据数据的特点和分析目的选择合适的可视化方式，并注重其简洁、直观、准确地表达数据。
大数据可视化之基础图表
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（13）气泡图
• 气泡图与散点图相似， 不同之处在于：气泡图 允许在图表中额外加入 一个表示大小的变量进 行对比。
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（14）时间类
时间类图表也是应用较为广泛的 图表。一般按周分布。
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每页显示一日信息的叫日历。
Ø
每页显示一个月信息的叫月历
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每页显示全年信息的叫年历。
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（15）漏斗图
漏斗图形如漏斗，一般分层设计， 可以根据各层之间的变化情况进 行分析，发现该层次的问题，予 以改进。
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谢谢！
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• 指标值用指针形式展示， 落在相应的区域中。
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（11）热力图
• 热力图采用特殊高亮的 形式显示出高密度、高 数值等焦点区域，从而 引导阅读者的视觉访问。
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（12）K线图
• K线图形态可分为反转形态、整理形 态及缺口和趋向线等。K线图因其细 腻独到的标画方式而被引入到股市 及期货市场。股市及期货市场中的K 线图的画法包含四个数据，即开盘 价、最高价、最低价、收盘价，所 有的k线都是围绕这四个数据展开， 反映大势的状况和价格信息。
• 散点图将序列显示为一组点。值由 点在图表中的位置表示。
• 类别由图表中的不同标记表示。 • 散点图通常用于比较跨类别的聚合
数据。
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（5）面积图
• 面积图强调数量随时间而变化的程 度，也可用于引起人们对总值趋势 的注意。
数据可视化知识点总结大全
数据可视化知识点总结大全数据可视化知识点总结大全数据可视化是将数据以图形和图表的方式呈现出来，以帮助人们更好地理解和分析数据。
在当今大数据时代，数据可视化成为了一项重要的技能和工具，广泛应用于各个领域。
本文将从基础概念、图表类型、数据可视化工具、设计原则等方面进行综合总结，旨在帮助读者全面了解和掌握数据可视化的知识点。
一、基础概念1. 数据可视化的定义和意义：数据可视化是通过图表、图形、地图等形式，将数据以可视化的方式展示出来，以便更好地理解和分析数据。
数据可视化的意义在于提供了一种直观、易于理解和沟通的方式，帮助人们更好地探索数据、发现规律和趋势。
2. 数据类型：数据可视化需要对不同类型的数据进行处理和呈现，包括数值型数据、分类型数据和时间序列数据。
数值型数据适合使用柱状图、折线图等形式展示，分类型数据适合使用饼图、条形图等形式展示，时间序列数据适合使用折线图、面积图等形式展示。
3. 数据的粒度：数据可视化需要考虑数据的粒度，即数据的细节程度和聚合程度。
粗粒度的数据可以提供整体的趋势和概况，细粒度的数据可以提供更详细的信息和分析。
4. 数据的维度和度量：数据可视化需要考虑数据的维度和度量。
维度是描述数据的属性，如地理位置、时间等，度量是描述数据的数值属性，如销售额、数量等。
维度和度量的选择会影响图表的类型和呈现形式。
二、图表类型1. 柱状图：用长方形的纵横比表示数据的大小和比较。
2. 折线图：通过连续折线连接数据点，显示数据随时间或其他变量的变化趋势。
3. 饼图：将数据表示为圆饼的不同扇形，显示不同分类的比例关系。
4. 散点图：通过点的位置表示两个变量之间的关系。
5. 地图：将数据以地理位置为基准展示在地图上，帮助分析地理分布和空间关系。
6. 热力图：通过颜色的渐变来表示数据的密集程度，帮助发现数据的规律和趋势。
7. 气泡图：通过圆圈的大小和颜色来表示数据的大小和关系。
8. 箱线图：通过盒子和线段来表示数据的分布和离散程度。
数据可视化基本流程。
数据可视化基本流程。
数据可视化是一种通过图表、图形和地图等方式将数据呈现给用户的方法，可以帮助用户更好地理解数据的含义和趋势。
数据可视化的基本流程包括数据收集、数据处理、可视化设计和结果呈现。
第一步：数据收集数据收集是数据可视化的第一步，需要收集与目标主题相关的数据。
数据可以来自各种来源，比如传感器、数据库、API等。
在数据收集时需要注意数据的准确性和完整性，确保数据可以被可视化呈现。
第二步：数据处理在数据收集后，需要对数据进行清洗和处理。
数据处理是数据可视化的关键一步，可以通过数据清洗、数据整合和数据转换等方式将数据变得更加易于可视化。
数据处理时需要注意数据的格式和结构，确保数据可以被正确地呈现和分析。
第三步：可视化设计可视化设计是数据可视化的核心步骤。
在可视化设计中，需要选择适当的图表类型和图形元素，以展示数据的特征和趋势。
可视化设计需要考虑用户的需求和目标，以及数据的特点和含义。
在设计过程中需要注意图表的可读性和易懂性，确保用户可以轻松理解数据的含义和趋势。
第四步：结果呈现结果呈现是数据可视化的最后一步，可以通过网站、应用程序或报告等方式向用户呈现数据。
在结果呈现时需要考虑用户的需求和目标，以及数据的量级和复杂度。
结果呈现需要注意界面的设计和交互方式，以便用户可以轻松地与数据进行交互和分析。
总结：数据可视化的基本流程包括数据收集、数据处理、可视化设计和结果呈现。
在进行数据可视化时，需要注意数据的准确性和完整性，以及图表的可读性和易懂性。
通过数据可视化，可以更好地理解数据的含义和趋势，为用户提供更好的决策支持。
数据可视化基本概念
数据可视化基本概念
数据可视化是将数据以图表、图形、地图等可视化形式呈现，帮助人们更好地理解数据信息和分析数据趋势的过程。
它的基本概念包括：
1. 数据：数据是指收集到的、描述某种现象、事物或者行为的信息。
数据可以是数字、文本、图像等形式。
2. 可视化：可视化是将数据转化为可被人们直观感知和理解的视觉形式的过程。
通过图表、图形、地图等方式将数据表达出来，使人们能够更容易地发现数据之间的关系和模式。
3. 图表和图形：图表和图形是数据可视化的主要形式。
图表如折线图、柱状图、饼图等通过线条、条形、面积等方式呈现数据。
图形如散点图、气泡图、热力图等通过点、气泡、颜色等方式呈现数据。
4. 数据趋势：通过数据可视化可以帮助人们观察到数据的变化趋势。
数据趋势可以是线性的、非线性的，也可以是周期性的、趋势转变等。
5. 数据分析：数据可视化也是数据分析的一种方式。
通过观察图表和图形，人们可以发现数据之间的相关性、异常值、离群点等信息，进而进行数据分析和决策。
总的来说，数据可视化是一种将数据以图表、图形等形式展示
的方式，帮助人们更好地理解和分析数据。
它是数据分析和决策的重要工具。
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基于Python的茎叶图图实现
1. from itertools import groupby
2. import pandas as pd
3. birth = pd.read_csv("../data/birth-rate.csv")
4. birth.dropna(subset=['2008'], inplace=True)
10. dirt[k] = ' '.join(lst)
11. range_num.append(k)
12. num = list(range(range_num[0], range_num[-1], 2))
13. for i in num:
14. a = ‘’
15. for k in sorted(dirt.keys()):
大数据可视化技术 第五章
关系数据可视化ຫໍສະໝຸດ 3数据的分布性数据的分布性
反映一组数据的平均水平与波动大小数的据数的字特相征，可以用平均数、方差等， 它们从 某一项侧面反映了一组数据的情况，但是在关实关际系生活中，有时只知道这些情况还不够， 还需要知道数据在整体上的分布情况。这就是我们研究数据分布性的目的所在。
5. dirt = {}
6. data = list(round(birth['2008'], 1))
7. range_num = []
8. for k, g in groupby(sorted(data), key=lambda x: int(x)):
9. lst = map(str, list(map(lambda y: divmod(int(y * 10), 10)[1], list(g))))
16. if 0 <= k - i <= 1:
17.
a = a + ' ' + dirt[k]
18. elif k- i > 1:
19.
break
20. print(str(i).rjust(5), '|', a)
运行截图
程序运行结果截图，注意 这是在控制台中打印输出的结 果。
数据的相 关关系
直方图
直方图，又称质量分布 图，是一种统计报告图，由 一系列高度不等的纵向条纹 或线段表示数据分布的情况。 一般用横轴表示数据类型， 纵轴表示分布情况。直方图 的基本架构如图所示。
数据的相 关关系
基于Python的直方图实现
1. import pandas as pd 2. import matplotlib.pyplot as plt 3. plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 解决中文不能正常显示的问题 4. titanic = pd.read_csv('../data/birth-rate.csv’) 5. titanic.dropna(subset=['2008'], inplace=True) 6. e('ggplot’) 7. plt.hist(titanic['2008'], bins=10, color='steelblue', edgecolor='k', label="直方图") 8. plt.tick_params(top='off', right='off’) 9. plt.legend() 10. plt.show()
运行截图
上述代码呈现出的效果如图所示。
基于Python的直方图结合密度图的实现
import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.mlab as mlab plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 解决中文不能正常显示的问题 titanic = pd.read_csv('../data/birth-rate.csv') titanic.dropna(subset=['2008'], inplace=True) e('ggplot') plt.hist(titanic['2008'], bins=np.arange(titanic['2008'].min(), titanic['2008'].max(), 3), normed=True, color= 'steelblue', edgecolor='k') plt.title(' 2008出生直方图和密度图') plt.xlabel('出生率') plt.ylabel('频率') kde = mlab.GaussianKDE(titanic['2008']) x2 = np.linspace(titanic['2008'].min(), titanic['2008'].max(), 1000) line2 = plt.plot(x2, kde(x2), 'g-', linewidth=2) plt.tick_params(top='off', right='off') plt.show()
运行截图
上述代码呈现出的效果如图所示。
密度图
密度图表现与数据 值对应的边界或域对象 的一种理论图形表示方 法。一般用于呈现连续 变量。密度图的基本架 构如图所示。
数据的相 关关系
基于Python的密度图实现
1. import numpy as np 2. import pandas as pd 3. import matplotlib.pyplot as plt 4. import matplotlib.mlab as mlab 5. plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei’] 6. plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False 7. titanic = pd.read_csv('../data/birth-rate.csv’) 8. titanic.dropna(subset=['2008'], inplace=True) 9. kde = mlab.GaussianKDE(titanic['2008’]) 10. x2 = np.linspace(titanic['2008'].min(), titanic['2008'].max(), 1000) 11. line2 = plt.plot(x2, kde(x2), 'g-', linewidth=2) 12. plt.show()
数据分布（频率分布），是指在统计分组的基础上，将总体中各单位按组归类整理， 按一定顺序排列，形成的总体中各单位在各组间的分布。其实质是，在各组按顺序排列 的基础上，列出每个组的总体单位数，形成一个数列，称次数分布数列，简称分配数列， 各组的总体单位数叫次数或频数。
茎叶图
茎叶图的基本思想是将数组或序列中数的据变的化不相大 或不变的位作为茎（主干），将变化大的数关作关为系叶 （分枝）排在茎的后面，读者就可以直观地看到茎后 面有多少叶，并且每个数的数值是多少，其基本框架 如图所示。