大数据分析与可视化技术应用实战-
大数据的可视化实训报告
一、实训背景随着信息技术的飞速发展，大数据已经成为现代社会的重要资源。
为了培养具备大数据处理、分析及可视化能力的人才，我们开展了大数据可视化实训。
本次实训旨在使学生了解大数据可视化的基本原理和方法，掌握数据可视化工具的使用，并能够将数据分析结果以可视化的形式展示出来。
二、实训目标1. 了解大数据可视化的基本概念和原理；2. 掌握常见的数据可视化工具，如ECharts、Tableau等；3. 学会使用Python、R等编程语言进行数据可视化；4. 能够根据实际需求，设计并实现数据可视化项目。
三、实训内容1. 数据可视化基本原理（1）数据可视化概述：数据可视化是将数据以图形、图像等形式呈现，使人们更容易理解数据内涵和规律的一种方法。
（2）数据可视化类型：包括散点图、柱状图、折线图、饼图、雷达图等。
（3）数据可视化原则：包括清晰性、简洁性、准确性、易读性等。
2. 常见数据可视化工具（1）ECharts：一款基于JavaScript的交互式图表库，支持多种图表类型，具有丰富的交互功能。
（2）Tableau：一款数据可视化工具，可以连接多种数据源，支持丰富的图表类型和交互功能。
（3）Python可视化库：包括Matplotlib、Seaborn、Pandas等，可以方便地绘制各种图表。
3. 数据可视化项目实践（1）项目背景：某公司销售部门需要了解不同地区、不同产品的销售情况，以便制定合理的销售策略。
（2）数据收集：收集公司近一年的销售数据，包括地区、产品、销售额、利润等。
（3）数据处理：使用Python进行数据清洗、整合和预处理。
（4）数据可视化：使用ECharts绘制销售地图、柱状图、折线图等，展示不同地区、不同产品的销售情况。
（5）结果分析：根据可视化结果，分析不同地区、不同产品的销售趋势，为公司制定销售策略提供参考。
四、实训总结1. 通过本次实训，我们掌握了大数据可视化的基本原理和方法，了解了常见的数据可视化工具。
《数据分析与可视化实践(第三版)》Tableau数据可视化实战
对象窗口
(3) 布局方式是指仪表板中各容器、工作表及图片等对象的放置方式，分为平铺和浮动两种。①平铺方式是仪表板默认的布局方式，是指仪表板区域的工作表、对象等元素互不覆盖的分布在视图区。②浮动方式是指所选工作表或对象浮动显示并覆盖背景视图中的元素。
创建仪表板
创建仪表板
(3) 添加仪表板内容：根据设计的仪表板布局，遵循Tableau仪表板添加布局和内容的顺序，实现日照气温分析仪表板的制作。① 添加仪表板标题：从“对象”区域将“文本”对象拖放至仪表板的视图区，会弹出“编辑文本”窗口。输入标题，并可以通过窗口提供的编辑功能设计标题的格式。标题显示效果如下图所示。
数据可视化-2
（2）创建2017年各省日照时数的词云图
将维度窗口的“省份”字段分别拖至“标记”卡的“颜色”和“标签”，将度量窗口的“日照时数”字段拖至“标记”卡的“大小”，并更改标记类型为“圆”，创建气泡图
将填充气泡图的“标记”由“圆”改为“文本”时，视图将由填充气泡图变为词云图
数据可视化-2
（3）通过创建计算字段实现2017年各省日照时数分组统计视图 将“年月”，“区域”分别拖至行、列功能区，将“日照时数”拖至标记卡的“颜色”，将“省份”拖入筛选器，选择黑龙江，安徽，甘肃三省，创建视图 创建日照时数分组
认识仪表板
仪表板是若干视图的集合，让您能同时比较各种数据。工作表和仪表板中的数据是相连的；当修改工作表时，包含该工作表的任何仪表板也会更改，反之亦然。工作表和仪表板都会随着数据源中的最新可用数据一起更新。仪表板的工作区环境除了菜单和工具栏区域之外，还包括窗口区、视图区和标签区。
数据可视化-2
（5）利用快速表计算，实现2017年全国各省份的降水量月差异情况的视图 Tableau把常用的表计算嵌入到“快速表计算”中，利用它们能非常快速地使用表计算结果。
数据分析与可视化实践课件1.1 数据思维概述
数据（连续）：模拟的声音、图像
数据（离散）：符号、文字，声音、图像
数据（固定）：圆周率
数据（变化）：每天水电消耗
数据（随机）：抛硬币的结果
1．1．1 认识数据
❖2．信息
信息是人们对现实世界客观事物等认识的描述
，它比数据更加抽象。信息是一种已经被加工为特
定形式的数据。
度分别为：15%，13%，10%，后三名业务人员对A公司的生意贡献度分
别为：6%，3%，2%。这个数据是否正确。
（5） 2016年年末，全国村镇人均住宅建筑面积33.75平方米，2016年年
末，全国村镇实有房屋建筑面积383.0亿平方米。这个数据是否正确。
❖ 2. 实践题
请选择一个与本专业相关的数据分析需求，梳理分析思路、搭建数
、回归、聚类、相似匹配、频繁项集、统计描
述、链接预测、数据压缩和因果分析。
1．1．2 数据思维的本质
❖4．数据分析的一般步骤
数据分析通常可分为：
明确分析目的：明确数据分析目的，即梳理分
析思路、搭建数据分析框架。
数据收集：数据收集是按照确定的数据分析框
架，收集相关数据，它为数据处理和数据分析
案的能力。
例1-3：身高1.75米。
数据：1.75米；
信息：身高1.75米
知识：东北男性平均身高是1.75米
智慧：来自东北的男性身高大约是1.75米
1．1．1 认识数据
❖5．数据、信息、知识和智慧的相互关系
1．1．2 数据思维的本质
❖1．什么是数据思维
数据思维是关于数据认知的一套思维模型。
例1-4：
领域
市场份额
营业收入
A
可视化数据分析实训报告
一、实训背景随着信息技术的飞速发展，数据已经成为现代社会的重要资源。
大数据时代的到来，使得数据量呈爆炸式增长，如何从海量数据中提取有价值的信息，成为当前数据分析领域的重要课题。
可视化数据分析作为一种有效的数据呈现方式，能够帮助人们更直观地理解数据背后的规律和趋势。
本实训旨在通过实际操作，让学生掌握可视化数据分析的基本方法，提高数据分析和处理能力。
二、实训目标1. 熟悉可视化数据分析的基本概念和流程。
2. 掌握常用可视化工具的使用方法，如Python的Matplotlib、Seaborn等。
3. 学会从数据中提取关键信息，并通过可视化手段进行展示。
4. 提高数据分析思维和解决问题的能力。
三、实训内容1. 数据准备实训开始前，首先需要收集和整理数据。
数据来源可以是公开数据集、企业内部数据或网络爬虫获取的数据。
本次实训以公开数据集为例，选择了一个包含房屋租赁信息的CSV文件作为数据源。
2. 数据清洗在进行数据分析之前，需要对数据进行清洗。
数据清洗包括处理缺失值、异常值和重复数据等。
本次实训中，我们使用Python的Pandas库对数据进行清洗，包括以下步骤：- 检查数据中是否存在缺失值，并对缺失值进行填充或删除。
- 检查数据中是否存在异常值，并对异常值进行处理。
- 检查数据中是否存在重复数据，并对重复数据进行删除。
3. 数据分析数据清洗完成后，进行数据分析。
本次实训主要分析了以下方面：- 租金与地理位置的关系：通过散点图和热力图展示不同区域租金的分布情况。
- 房屋类型与租金的关系：通过柱状图和饼图展示不同房屋类型在租金分布中的占比。
- 面积与租金的关系：通过散点图和线性回归分析展示面积与租金之间的关系。
4. 数据可视化将分析结果以可视化形式展示，使数据更加直观易懂。
本次实训使用了以下可视化工具：- Matplotlib：绘制散点图、柱状图、折线图等基本图表。
- Seaborn：基于Matplotlib构建的高级可视化库，提供丰富的可视化效果。
数据可视化综合实训报告
一、项目背景随着大数据时代的到来，数据已成为企业、政府、教育等各个领域的重要资产。
如何有效地从海量数据中提取有价值的信息，并直观地展示给用户，成为当前数据分析和可视化领域的重要课题。
为了提高我们的数据分析和可视化能力，我们开展了一次综合实训项目，旨在通过实际操作，掌握数据可视化的基本原理、方法和工具，并能够将数据分析结果以直观、易理解的方式呈现出来。
二、实训目标1. 理解数据可视化的基本原理和方法；2. 掌握常用的数据可视化工具和软件；3. 能够将数据分析结果以图表、仪表盘等形式直观展示；4. 培养团队协作能力和沟通能力。
三、实训内容1. 数据收集与处理首先，我们需要收集实训所需的数据。
通过互联网、数据库、API等多种途径获取数据，并对数据进行清洗、整合和预处理，为后续的数据分析做准备。
2. 数据分析方法在数据预处理完成后，我们运用统计学、机器学习等方法对数据进行深入分析，挖掘数据背后的规律和趋势。
3. 数据可视化设计根据分析结果，我们设计数据可视化方案，包括图表类型、颜色搭配、布局排版等，力求将数据以直观、易理解的方式呈现。
4. 数据可视化工具应用利用Tableau、Power BI、Python等数据可视化工具，将设计方案转化为实际的可视化图表和仪表盘。
5. 项目汇报与展示在实训过程中，我们定期进行项目汇报，展示项目进展和成果。
同时，通过制作PPT、视频等形式，向他人展示我们的数据可视化作品。
四、实训过程1. 数据收集与处理我们选择了某电商平台的数据作为实训数据，包括用户购买行为、商品信息、订单详情等。
通过API接口获取数据，并对数据进行清洗、整合和预处理，为后续分析做准备。
2. 数据分析方法我们运用描述性统计分析、关联规则挖掘、聚类分析等方法对数据进行深入分析。
例如，通过分析用户购买行为，挖掘用户喜好、购买习惯等。
3. 数据可视化设计根据分析结果，我们设计了以下可视化方案：（1）用户购买行为分析：通过饼图展示用户购买商品的类别占比，通过折线图展示不同时间段的购买趋势。
大数据分析与可视化技术
大数据分析与可视化技术随着互联网和智能手机的普及，我们生活中产生的数据量呈现爆炸式增长，这些数据涉及各个领域，包括社交网络、电子商务、金融、医疗健康等。
这些数据的存储、处理和分析，成为了一项具有挑战性和机遇的任务。
大数据分析与可视化技术作为一种重要的工具，可以帮助我们更好地发掘数据价值和优化决策。
本文将介绍大数据分析与可视化技术及其应用。
一、大数据分析技术1. 数据获取：数据获取是大数据分析的第一步，它通常包括开发数据采集模型、数据清洗、数据清理和数据集成等多个阶段。
2. 数据储存：大数据储存通常使用分布式数据库，包括Hadoop、Apache HBase和NoSQL等。
3. 数据分析：大数据分析通常包括数据挖掘、机器学习、深度学习和人工智能等。
4. 数据可视化：数据可视化将数据转化为图表、地图、散点图等形式，使数据更容易理解。
二、可视化技术1. 直方图：直方图是一种使用条形图展示数据分布的可视化方式，用于展示大量数据的数量和区间。
2. 折线图：折线图常用于展示时间序列数据和连续数据的变化趋势，如气温变化、股票价格等。
3. 散点图：散点图可以用于展示两个变量之间的关系，如人口数量和经济增长、广告费用和销售额等。
三、应用案例1. 金融领域：金融行业是大数据分析的主要应用领域之一，可以通过大数据分析预测股票走势、管理风险、提高客户满意度。
2. 健康医疗：大数据分析可以帮助诊断疾病、研究新药、改善医院管理和提高患者满意度等。
3. 电子商务：大数据分析可以帮助电子商务平台改进销售策略、了解客户需求和行为、预测销售趋势等。
四、未来展望随着物联网和5G技术的发展，数据的规模将继续增加，大数据分析和可视化技术将会变得越来越重要。
未来，人工智能和深度学习等技术将会更加普及，大数据分析将更高效、更准确、更自动化。
总之，大数据分析和可视化技术正在成为企业、政府和社会各个领域的重要工具。
使用这些工具，企业可以更好地了解市场需求和客户需求，政府可以增强效率和公共服务，社会可以更好地了解自己和自己的行为。
数据可视化的实际应用案例
数据可视化的实际应用案例数据可视化是一种将数据以图表、图形等形式呈现出来的技术，它通过可视化方式将复杂、庞大的数据变得更加直观、易于理解。
数据可视化在各个领域都得到了广泛的应用，包括商业、科学、医疗等，通过对数据进行可视化处理，人们可以更加直观地分析和理解数据，从而做出更加准确的决策和预测。
下面，我将介绍几个数据可视化在实际应用中的案例。
1. 商业领域中的数据可视化案例在商业领域，数据可视化可以帮助企业分析市场趋势、了解产品需求、改进营销策略等。
例如，一家电商企业可以利用数据可视化工具对用户行为数据进行分析，绘制出用户访问量、转化率、购买行为等数据图表，通过对这些数据的分析，企业可以了解用户的兴趣、购买偏好，从而调整产品定位、改进用户体验，提高销售额。
2. 科学研究中的数据可视化案例在科学研究中，数据可视化可以帮助科学家可视化研究数据，加深对研究对象的理解。
例如，天文学家利用数据可视化工具将天体观测数据转化为图像，可以更好地观察天体的分布、运动轨迹等。
这样的可视化结果可以帮助科学家发现新的天体现象，从而推动天体物理学的研究进展。
3. 医疗领域中的数据可视化案例在医疗领域，数据可视化有助于医生、医疗机构更好地管理患者数据、监测疾病流行趋势、提高医疗质量等。
例如，在流行病监测中，利用数据可视化可以将不同地区的疫情数据以地图形式展示，帮助决策者了解疾病的传播范围、高风险地区等信息，从而有效制定防控措施。
4. 市场营销中的数据可视化案例在市场营销中，数据可视化可以帮助营销人员了解产品受众、竞争对手等数据信息，从而制定更加精准的营销策略。
例如，一家快消品企业可以通过数据可视化工具对产品销售数据进行分析，形成销售趋势图、地域分布图等，这些数据可视化结果可以帮助企业了解产品的市场表现、销售热点等，从而优化产品定位、推动销售增长。
综上所述，数据可视化在商业、科学、医疗等领域都有着广泛应用。
通过将数据可视化，人们可以更加直观地理解和分析数据，从而做出更加准确的决策和预测。
Python数据分析与可视化实战
Python数据分析与可视化实战Python是当前最热门的编程语言之一，其出色的可读性和易学性让它成为很多程序员的首选。
越来越多的企业和组织也开始采用Python，应用于数据科学的多个领域。
本文将介绍Python数据分析的基本理论和实用技能，并借助实战案例来展示如何运用Python进行数据分析和可视化。
一、Python数据分析的基本理论1. 数据分析的基本流程数据分析的基本流程由数据收集、数据清洗、数据转换、数据建模和数据可视化五个环节组成。
首先，数据分析人员需要收集大量的数据，这些数据可以来自于公共数据库、自身采集和第三方数据提供商等渠道。
然后，对收集到的数据进行清洗，删除错误数据和过期数据，确保数据的准确性和完整性。
接着，需要对数据进行转换和处理，将数据整理成可用的结构形式，以便下一步的建模。
在数据建模中，可以利用Python中的数据分析库对数据进行建模和预测。
最后，通过数据可视化的方式，将分析结果以直观的形式展示出来，以便更好地理解和应用分析结果。
2. Python数据分析的基本环境Python数据分析涉及多个工具和库，如Python编程语言、NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-Learn和Jupyter Notebook等。
其中，Python编程语言是数据分析的核心，NumPy和Pandas库用于数据处理和转换，Matplotlib库用于数据可视化和统计分析结果的图表制作，Scikit-Learn库则提供了多个常用的数据建模算法。
Jupyter Notebook是一个开源的Web应用程序，可以创建和共享可交互的文档、代码和数据分析结果。
二、Python数据分析实用技能1. 数据清洗和转换数据清洗和转换是数据分析的第一步，也是最重要的步骤之一。
在数据清洗时，需要识别和删除数据中存在的错误、重复、未定义的值和空白行等问题。
在数据转换时，需要将数据整理成可用的结构形式，以便下一步的数据建模。
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大数据分析与可视化技术应用实战
一、培训重点
1.数据分析实战
2.数据挖掘理论及核心技术
3.大数据算法原理及案例实现
4.Python应用实战
二、培训特色
1.理论与实践相结合、案例分析与行业应用穿插进行；
2.专家精彩内容解析、学员专题讨论、分组研究；
3.通过全面知识理解、专题技能和实践结合的授课方式。
三、日程安排
四、授课专家
游老师计算机硕士，大数据分析、挖掘、可视化专家，高级培训讲师，曾服务于华为技术有限公司等多家企业，专注于机器学习、数据挖掘、大数据、知识图谱等领域的研究、设计与实现，在互联网、电信、电力、军工等行业具有丰富的工程实践经验，对空间分析、欺诈检测、广告反作弊、推荐系统、客户画像、客户营销建模、知识抽取、智能问答、可视化分析、预测分析、系统架构、大数据端到端解决方案等方面具有深刻理解，多次作为Python语言会议重要嘉宾出席会议并发表主题演讲，著有《R语言预测实战》等多本书籍。
王老师某集团上市公司数据分析部负责人，主要利用Python语言进行大数据的挖掘和可视化工作。
从事数据挖掘建模工作已有10年，曾经从事过咨询、电商、金融、电购、电力、游戏等行业，了解不同领域的数据特点。
有丰富的利用R语言进行数据挖掘实战经验，部分研究成果曾获得国家专利。
俞老师计算机博士，目前主要研究方向包括电子推荐、智能决策和大数据分析等。
主持国家自然科学基金2项、中国ft?士后科研基金、上海市浦江人才、IBM Shared University Research以及多项企业合作课题等项H。
已在《管理科学学报》、《系统工程学报》、Knowledge and Information Systems ,Information Processing & Management, Informstion Systems Frontiers等国内外刊物和学术会议发表论文90多篇，其中被SCI、EI收录40多篇。
出版著作和教材《智能化的流程管理》、《客户智能》、《商务智能（笫四版）》、《商务智能数据分析的管理视角（第三版）》、《数据挖掘实用案例集》等多部。
刘老师10多年的IT领域相关技术研究和项目开发工作，在长期软件领域工作过程中，对软件企业运作模式有深入研究，熟悉软件质量保障标准IS09003和软件过程改进模型CMM./CMMI,在具体项目实施过程中总结经验，有深刻认识。
通晓多种软件设计和开发工具。
对软件开发整个流程非常熟悉，能根据项H特点定制具体软件过程，并进行项U管理和监控，有很强的软件项訂组织管理能力。
对C/C++、HTML 5、python> Hadoop> java、java EE、android、IOS、大数据、云计算有比较深入的理解和应用，具有较强的移动互联网
应用需求分析和系统设计能力，熟悉Android框架、I0S框架等技术，了解各种设计模式，能在具体项tl中灵活运用。