大数据可视化视频PPT
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数据可视化介绍课件
演讲人
数据可视化介绍课件
01.
02.
03.
04.
目录
数据可视化的概念
数据可视化的工具和技术
数据可视化的设计原则
数据可视化的案例分析
1
数据可视化的概念
数据可视化的定义
数据可视化是将数据转化为图表、图形等形式，以便更好地理解和分析数据。
数据可视化可以提高数据分析的效率和准确性。
01
03
数据可视化可以帮助人们更好地理解数据之间的关系和趋势。
教育领域：教学分析、学生成绩评估、教育资源分配等
科研领域：数据分析、实验结果展示、论文撰写等
环保领域：环ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ监测、污染治理、生态保护等
01
03
05
02
04
06
2
数据可视化的工具和技术
数据可视化工具
4
3
Tableau：操作简单，适合快速生成可视化报告
D3
2
1
Excel：简单易用，适合处理表格数据
Power BI：功能强大，适合处理复杂数据
02
数据可视化可以更好地传达数据和信息，提高沟通效果。
04
数据可视化的作用
帮助人们更好地理解数据
增强数据呈现的直观性和吸引力
04
支持决策制定和问题解决
提高数据分析的效率
数据可视化的应用领域
商业领域：市场分析、销售预测、客户关系管理等
医疗领域：疾病诊断、治疗方案制定、医疗资源分配等
政府领域：政策制定、社会问题分析、公共资源分配等
可读性强：使用易于理解的图表和标签，确保数据可读性
保持一致性：使用统一的颜色、字体、样式等，保持整体一致性
易于比较：使用适当的图表和布局，便于数据比较和分析
数据可视化介绍课件
01.
02.
03.
04.
目录
数据可视化的概念
数据可视化的工具和技术
数据可视化的设计原则
数据可视化的案例分析
1
数据可视化的概念
数据可视化的定义
数据可视化是将数据转化为图表、图形等形式，以便更好地理解和分析数据。
数据可视化可以提高数据分析的效率和准确性。
01
03
数据可视化可以帮助人们更好地理解数据之间的关系和趋势。
教育领域：教学分析、学生成绩评估、教育资源分配等
科研领域：数据分析、实验结果展示、论文撰写等
环保领域：环ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ监测、污染治理、生态保护等
01
03
05
02
04
06
2
数据可视化的工具和技术
数据可视化工具
4
3
Tableau：操作简单，适合快速生成可视化报告
D3
2
1
Excel：简单易用，适合处理表格数据
Power BI：功能强大，适合处理复杂数据
02
数据可视化可以更好地传达数据和信息，提高沟通效果。
04
数据可视化的作用
帮助人们更好地理解数据
增强数据呈现的直观性和吸引力
04
支持决策制定和问题解决
提高数据分析的效率
数据可视化的应用领域
商业领域：市场分析、销售预测、客户关系管理等
医疗领域：疾病诊断、治疗方案制定、医疗资源分配等
政府领域：政策制定、社会问题分析、公共资源分配等
可读性强：使用易于理解的图表和标签，确保数据可读性
保持一致性：使用统一的颜色、字体、样式等，保持整体一致性
易于比较：使用适当的图表和布局，便于数据比较和分析
第6课数据可视化课件
第6课 大数据的应用
第一单元 数据与大数据
数据可视化
数据可视 化是什么 呀？
数据可视化是指 以图像、动画等 情势展示数据和 诠释数据之间的 关系。
数据可视化
数据可视 化又有什ห้องสมุดไป่ตู้么用呢？
数据可视化 可以让人们 快速抓住信 息的要点。
数据可视化呈现的情势
饼图呈现比例
分组柱形图呈现 数据对照的优势
动态热力图呈现 数据的实时变化
数据可视化典型案例
数据可视化 表现在哪些 方面呢？
数据可视化呈现事 物变化的趋势、揭 示想法和关系、总 结或汇聚数据、形 成论点或意见等。
数据可视化典型案例
在国家统计局网站中，柱 形图呈现了各年的货物运 输总量情况，折线图反应 出运输量增长速度的变化 趋 的情况，圆点的大小表示 搜索指数的高低，颜色红 绿表示搜索趋势的升降
数据可视化典型案例
数据的可视化表达， 有助于用户选择时 从趋势、需求的等 多个角度对数据进 行分析
课后小结：
说说体会
通过本节课的学习，你又学到了哪些大数据的知识？
完成练习
1.登陆国家统计局网站 教育可视化 ，在“数据查询”栏 目中，利用可视化产品，查询全国教育关键词，说一说这些词的搜索趋势。
第一单元 数据与大数据
数据可视化
数据可视 化是什么 呀？
数据可视化是指 以图像、动画等 情势展示数据和 诠释数据之间的 关系。
数据可视化
数据可视 化又有什ห้องสมุดไป่ตู้么用呢？
数据可视化 可以让人们 快速抓住信 息的要点。
数据可视化呈现的情势
饼图呈现比例
分组柱形图呈现 数据对照的优势
动态热力图呈现 数据的实时变化
数据可视化典型案例
数据可视化 表现在哪些 方面呢？
数据可视化呈现事 物变化的趋势、揭 示想法和关系、总 结或汇聚数据、形 成论点或意见等。
数据可视化典型案例
在国家统计局网站中，柱 形图呈现了各年的货物运 输总量情况，折线图反应 出运输量增长速度的变化 趋 的情况，圆点的大小表示 搜索指数的高低，颜色红 绿表示搜索趋势的升降
数据可视化典型案例
数据的可视化表达， 有助于用户选择时 从趋势、需求的等 多个角度对数据进 行分析
课后小结：
说说体会
通过本节课的学习，你又学到了哪些大数据的知识？
完成练习
1.登陆国家统计局网站 教育可视化 ，在“数据查询”栏 目中，利用可视化产品，查询全国教育关键词，说一说这些词的搜索趋势。
数据的可视化PPT课件
设置变焦因子（每次变焦的倍数），
缺省的变焦因子为2
• 说明：如果图形在变焦状态下，用户可以通过鼠标来
•
放大或者缩小图形，包括用鼠标左键放大、用
第18页/共32页
3.3 三维图形
• 一、 基本三维图形的绘图指令plot3
•
基本的三维绘图指令是plot3，其使用方法和plot函数基本相同。
•
调用格式：plot3(X ,Y,Z, 's')
第17页/共32页
3.2 二维图形
• 2、gtext
• 格式：gtext(arg)
• 说明：用鼠标把字符串或者字符串细胞数组arg放置到图形上。
• 3、zoom
• 格式：
➢ zoom off 关闭当前图形的变焦功能
➢ zoom on 打开当前图形的变焦功能
➢ zoom out 是图形返回初始尺寸
➢ zoom(fact)
颜色字符定义表字符定义字符定义颜色black黑第11页共32页二维图形字符定义线型字符定义线型点连线none无线数据点标记字符定义表字符定义数据点标记字符定义数据点标记字符定义数据点标记加号square小正方形勾号diamond菱形pentagram五角星反勾号hexagram六角星大于号none无标记小圆圈线型字符定义表例322第12页共32页二维图形?三绘图窗口的属性控制绘图窗口的属性可以由matlab和windows共同控制通常情况下是用默认的绘图属性建立绘图窗口的用户可以通过matlab提供的命令和函数来修改绘图窗口的属性
图形窗口进行交互。ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
1、ginput
➢ [x,y]=ginput(n) 用鼠标从二维图形上拾取n个数据点的坐标(x,y)
数据可视化介绍课件
03
科研领域：用于展示实 验数据、研究成果等
05
医疗领域：用于展示病 人数据、治疗效果等
02
教育领域：用于展示教 学成果、学生成绩等
04
政府领域：用于展示政 策效果、社会状况等
06
环保领域：用于展示环 境数据、污染情况等
2
数据可视化的方 法
数据可视化的基本原则
准确性：确保数据可视化的准确性，避免误 导观众
3
数据可视化的案 例分析
案例选取标准
数据类型：选取 具有代表性的数 据类型，如数值 型、分类型、时
间序列型等。
应用场景：选取 具有实际应用价 值的案例，如商 业分析、科学研 究、教育等领域。
视觉效果：选取 视觉效果突出的 案例，如色彩搭 配、布局设计、
图表类型等。
故事性：选取具 有故事性的案例， 如成功案例、失 败案例、创新案
案例分析结果
案例一：某公司销售数据可视化分析，发现销售 业绩与季节性因素有关
案例二：某城市交通数据可视化分析，发现高峰 时段拥堵情况与道路规划有关
案例三：某电商平台用户行为数可视化分析， 发现用户购买行为与商品价格、评价等因素有关
案例四：某社交媒体用户数据可视化分析，发现 用户活跃度与平台内容质量、用户互动有关
数据可视化介绍 课件
目录
01. 数据可视化的概念 02. 数据可视化的方法 03. 数据可视化的案例分析 04. 数据可视化的未来趋势
1
数据可视化的概 念
数据可视化的定义
数据可视化是将数据转化为图表、图形等形 式，以便更好地理解和分析数据。
数据可视化可以帮助人们更好地理解数据之 间的关系和趋势，从而更好地进行决策。
谢谢
大数据可视化技术 PPT课件第十四章面积图
第十四章 面积图
机械工业出版社版权
说明
• Excel制作预测图，可参照ows键 • 在出现窗口中输入命令：cmd • 进入c盘根目录下窗口进行操作 • 输入命令：jupyter notebook • 自动进入到jupyter窗口
打开jupyter notebook后，选择new/python3
第三步，输入命令
• df.groupby('violation_raw').search_conducted.mean().plot.area() • plt.xticks(rotation=90, fontsize=12) #将横坐标竖排，防止重叠
第四步，输出图形
• #如查看安装了什么python版本，可在jupyter窗口中以下命令: • import sys • sys.version • #如查看安装了什么包 • !pip list • #如想了解对某个包的解释，例如想了解numpy，则操作命令如下 • import numpy • ?numpy
第一步，输入常用包
• import pandas as pd • import matplotlib.pyplot as plt • import pandas as pd • import plotly • import plotly.offline as py • import plotly.express as px • import plotly.graph_objects as go • import dateparser
第二步，读入数据，输出数据表
• #我们从中下载的是罗德岛的警务数据，这里以df代表罗德岛警务 数据
• df = pd.read_csv('F:\\..\\police.csv') • #实现多行输出 • from IPython.core.interactiveshell import InteractiveShell • InteractiveShell.ast_node_interactivity = 'all' #默认为'last' • df
机械工业出版社版权
说明
• Excel制作预测图，可参照ows键 • 在出现窗口中输入命令：cmd • 进入c盘根目录下窗口进行操作 • 输入命令：jupyter notebook • 自动进入到jupyter窗口
打开jupyter notebook后，选择new/python3
第三步，输入命令
• df.groupby('violation_raw').search_conducted.mean().plot.area() • plt.xticks(rotation=90, fontsize=12) #将横坐标竖排，防止重叠
第四步，输出图形
• #如查看安装了什么python版本，可在jupyter窗口中以下命令: • import sys • sys.version • #如查看安装了什么包 • !pip list • #如想了解对某个包的解释，例如想了解numpy，则操作命令如下 • import numpy • ?numpy
第一步，输入常用包
• import pandas as pd • import matplotlib.pyplot as plt • import pandas as pd • import plotly • import plotly.offline as py • import plotly.express as px • import plotly.graph_objects as go • import dateparser
第二步，读入数据，输出数据表
• #我们从中下载的是罗德岛的警务数据，这里以df代表罗德岛警务 数据
• df = pd.read_csv('F:\\..\\police.csv') • #实现多行输出 • from IPython.core.interactiveshell import InteractiveShell • InteractiveShell.ast_node_interactivity = 'all' #默认为'last' • df
2024年度大数据可视化培训课件
创意与灵感
了解优秀的数据可视化案例，激发创意与灵感，提升设计 水平。
2024/2/2
27
06 大数据可视化案例分析
2024/2/2
28
企业经营数据分析案例
销售收入与销售成本分析
通过可视化展示企业销售收入与销售成本的 变化趋势，帮助企业了解市场动态，优化销 售策略。
2024/2/2
库存管理与优化
利用大数据可视化技术，实时监控库存情况，预测 未来需求，实现库存优化和减少资金占用。
大数据可视化培训课件
2024/2/2
1
目录
2024/2/2
• 大数据可视化概述 • 数据处理与准备 • 可视化图表类型及选择 • 可视化工具与技术应用 • 可视化设计原则与技巧 • 大数据可视化案例分析 • 总结与展望
2
01 大数据可视化概述
2024/2/2
3
大数据与可视化关系
大数据特征
大数据具有海量、多样、快速、 价值等特征，难以直接理解和分
2024/2/2
图表类型
Excel提供了多种图表类 型，如柱形图、折线图 、饼图等，用户可以根 据数据类型和展示需求 选择合适的图表。
数据透视表
数据透视表是一种强大 的数据汇总、分析和可 视化工具，可以帮助用 户快速生成各种报表和 图表。
19
Tableau软件操作演示
2024/2/2
数据连接
Tableau支持多种数据源连接，包括Excel、CSV、数据库等，用 户可以方便地导入和整合数据。
利用大数据可视化技术，展示学生学习情 况、教育资源分布等，为教育领域提供数 据支持。
能源环保领域
智慧城市领域
可视化展示能源消耗、环境污染等数据， 为能源环保领域提供数据监测和决策支持 。
大数据可视化课件
6.2 大数据可视化方法
第六章大数据可视化
多维数据可视化
投影
投影（Projection）是能够同时展示多维的可视化方法之一。
基于投影的多维可视化方法一方面反映了维度属性值的分布 规律，同时也直观地展示了多维度之间的语义关系。
6.2 大数据可视化方法
第六章大数据可视化
多维数据可视化
平行坐标（Parallel Coordinates）是研究和应用最为广泛的一
Processing Processing 是一个开源 的编程语言和编程环境， 支持Windows 、Mac OS 、 Linux 等多个操作系统。 Processing 就是一种具
有 算革 机命 语可前 言视瞻 ，性以化的数新字兴艺计术 为背景的基程本序语言，它 的 程用序户员主和特要数征面字向艺计术算家机。
电子地图等。
第六章大数据可视化
数据操作
数据操作是以计算机提 供的界面、接口、协议 等条件为基础完成人与 数据的交互需求，数据 操作需要友好的人机交
互技可术、视标化准化的接口 和 数协据议集基支合持或本来者完分成布对式多的
特操征作。
数据分析 数据分析是通过数据计 算获得多维、多源、异 构、和海量数据所隐含 信息的核心手段，它是 数据存储、数据转换、 数据计算和数据可视化 的综合应用。可视化作 为数据分析的最终环节， 直接影响着人们对数据
第六章 大数据可视化
6.1 数据可视化基础 6.2 大数据可视化方法 6.3 大数据可视化软件与工具 习题
6.2 大数据可视化方法
大数据可视化方法
1 文本可视化
2 网络（图）可视化
3
多维数据可视化
第六章大数据可视化
6.2 大数据可视化方法
数据可视化课件：可视化大屏
使用Matplotபைடு நூலகம்ib库中的add_subplot函数创建子图
D
add_subplot()
D
创建子图
D
fig.add_subplot(nrows, ncols, index)
D Dnrows→将当前画布划分几行，数据为整数 Dncols→将当前画布划分几列，数据为整数
Dindex→选定具体的某个子区域，数据为整数，默认为1
Page
page = Page( layout= Page. SimplePageLayout) page.add(bar_datazoom_slider(), line_markpoint(), pie_ rosetype(), grid_mutil_yaxis()) page. render( )
D data pandas D mark
:
mark_ bar
mark_ area
mark_point
mark_line
D encode:
D
xy
D
D
D
: Q——
N— —
O——
T——
Tableau
( Dashboard)
D 突出显示 D 筛选器 D URL链接
D仪表板-操作
强调被选中的内容，淡化 未选中的其他内容。
“筛选器”操作可以实现 工作表之间的关联展示。
Pyecharts— —
1 . DefaultPageLayout 2 . SimplePageLayout 3 . DraggablePageLayout
D例如： add_subplot(2,3,3)表示在当前画布创建一个两行三列的绘图区域 (如图6-2)，并选择第3个位置绘制子图。