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下面先舉幾個(gè)數(shù)據(jù)可視化的案例

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1.數(shù)據(jù)、信息與數(shù)據(jù)分析?

數(shù)據(jù)：是指對客觀事件進(jìn)行記錄并可以鑒別的符號，是對客觀事物的性質(zhì)、狀態(tài)以及相互關(guān)系等進(jìn)行記載的物理符號或這些物理符號的組合。它是可識別的、抽象的符號

數(shù)據(jù)是信息的表現(xiàn)形式和載體，可以是符號、文字、數(shù)字、語音、圖像、視頻等

數(shù)據(jù)聚焦于數(shù)據(jù)的采集、清理、預(yù)處理、分析和挖掘，圖形聚焦于解決對光學(xué)圖像進(jìn)行接收、提取信息、加工變換、模式識別及存儲顯示，可視化聚焦于解決將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成圖形，并進(jìn)行交互處理

信息：是數(shù)據(jù)的內(nèi)涵，信息是加載于數(shù)據(jù)之上，對數(shù)據(jù)作具有含義的解釋

數(shù)據(jù)和信息是不可分離的，信息依賴數(shù)據(jù)來表達(dá)，數(shù)據(jù)則生動(dòng)具體表達(dá)出信息

數(shù)據(jù)是符號，是物理性的，信息是對數(shù)據(jù)進(jìn)行加工處理之后得到、并對決策產(chǎn)生影響的數(shù)據(jù)，是邏輯性和觀念性的

數(shù)據(jù)是信息的表現(xiàn)形式，信息是數(shù)據(jù)有意義的表示。數(shù)據(jù)是信息的表達(dá)、載體，信息是數(shù)據(jù)的內(nèi)涵，是形與質(zhì)的關(guān)系

數(shù)據(jù)本身沒有意義，數(shù)據(jù)只有對實(shí)體行為產(chǎn)生影響時(shí)才成為信息

數(shù)據(jù)分析：是指用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)分析方法對收集來的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，為提取有用信息和形成結(jié)論而對數(shù)據(jù)加以詳細(xì)研究和概括總結(jié)的過程

我們常說的數(shù)據(jù)分析是指狹義的數(shù)據(jù)分析。從狹義的角度來說，數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘存在不同之處

從廣義的角度來說，數(shù)據(jù)分析的范疇會更大一些，涵蓋了數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘兩個(gè)部分

數(shù) 據(jù)分析就是針對搜集來的數(shù)據(jù)運(yùn)用基礎(chǔ)探索、統(tǒng)計(jì)分析、深層挖掘等方法，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中有用的信息和未知的規(guī)律與模式，進(jìn)而為下一步的業(yè)務(wù)決策提供理論與實(shí)踐依據(jù)。所以廣義的數(shù)據(jù)分析就包含 了數(shù)據(jù)挖掘的部分

從狹義的角度來說，兩者存在一些不同之處，主要體現(xiàn)在兩者的定義說明、側(cè)重點(diǎn)、技能要求和最終的輸出形式

狹義的數(shù)據(jù)分析是指根據(jù)分析目的，采用對比分析、分組分析、交叉分析和回歸分析等分析方法，對收集來的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理與分析，提取有價(jià)值的信息，發(fā)揮數(shù)據(jù)的作用，得到一個(gè)特征統(tǒng)計(jì)量結(jié)果的過程

數(shù)據(jù)挖掘則是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的實(shí)際應(yīng)用數(shù)據(jù)中，通過應(yīng)用聚類、分類、回歸和關(guān)聯(lián)規(guī)則等技術(shù)，挖掘潛在價(jià)值的過程

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數(shù)據(jù)分析流程如下

需求分析：數(shù)據(jù)分析中的需求分析也是數(shù)據(jù)分析環(huán)節(jié)的第一步和最重要的步驟之一，決定了后續(xù)的分析的方向、方法

數(shù)據(jù)獲取：數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)分析工作的基礎(chǔ)，是指根據(jù)需求分析的結(jié)果提取，收集數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)預(yù)處理：數(shù)據(jù)預(yù)處理是指對數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)合并，數(shù)據(jù)清洗，數(shù)據(jù)變換和數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化，數(shù)據(jù)變換后使得整體數(shù)據(jù)變?yōu)楦蓛粽R，可以直接用于分析建模這一過程的總稱

分析與建模：分析與建模是指通過對比分析、分組分析、交叉分析、回歸分析等分析方法和聚類、分類、關(guān)聯(lián)規(guī)則、智能推薦等模型與算法發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的有價(jià)值信息，并得出結(jié)論的過程

模型評價(jià)與優(yōu)化：模型評價(jià)是指對已經(jīng)建立的一個(gè)或多個(gè)模型，根據(jù)其模型的類別，使用不同的指標(biāo)評價(jià)其性能優(yōu)劣的過程

部署：部署是指將通過了正式應(yīng)用數(shù)據(jù)分析結(jié)果與結(jié)論應(yīng)用至實(shí)際生產(chǎn)系統(tǒng)的過程

1.2 數(shù)據(jù)可視化

數(shù)據(jù)分析是一個(gè)探索性的過程，通常從特定的問題開始。它需要好奇心、尋找答案的欲望和很好的韌性，因?yàn)檫@些答案并不總是容易得到的

數(shù)據(jù)可視化，即數(shù)據(jù)的可視化展示。有效的可視化可顯著減少受眾處理信息和獲取有價(jià)值見解所需的時(shí)間

數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)可視化這兩個(gè)術(shù)語密不可分。在實(shí)際處理數(shù)據(jù)時(shí)，數(shù)據(jù)分析先于可視化輸出，而可視化分析又是呈現(xiàn)有效分析結(jié)果的一種好方法

數(shù)據(jù)可視化（Data Visualization）：是關(guān)于數(shù)據(jù)視覺表現(xiàn)形式的科學(xué)技術(shù)研究。其中，這種數(shù)據(jù)的視覺表現(xiàn)形式被定義為“一種以某種概要形式抽提出來的信息，包括相應(yīng)信息單位的各種屬性和變量

數(shù)據(jù)可視化主要是借助于圖形化手段，清晰有效地傳達(dá)與溝通信息

數(shù)據(jù)可視化發(fā)展歷程如下

1987年2月，美國國家科學(xué)基金會召開了首次有關(guān)科學(xué)可視化 會議。正式定義和命名：科學(xué)可視化（Scientific Visualization）

1990年，IEEE舉辦了首屆可視化會議（IEEE Visualization Conference）。

?1995年之后，IEEE Information Visualization 以研討會的形式 附屬于IEEE Visualization。

?2007年，信息可視化會議，改為IEEE ?Conference on Information Visualization。

2008年至2011年，IEEE可視化會議（VisWeek） ? ? ? 可視化（Vis） ? 信息可視化（InfoVis） ?? 可視分析（VAST）

2012年至今，IEEE可視化會議（VIS） ? ? ?? 科學(xué)可視化（SciVis） ? 信息可視化（InfoVis） ? 可視分析（VAST）

可視化涉及到用數(shù)據(jù)構(gòu)建不同圖表，從而提供不同的看待數(shù)據(jù)分析結(jié)果的視角。這有助于確定需要進(jìn)一步調(diào)查的異常值、差距、趨勢和有趣的數(shù)據(jù)點(diǎn)，例如：銷售門店的異常銷售值、生產(chǎn)車間的產(chǎn)量波動(dòng)等

可視化分析是一個(gè)化繁為簡的過程，將通過各種方法運(yùn)算出的數(shù)據(jù)結(jié)果以清晰的方式展現(xiàn)出來

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數(shù)據(jù)可視化的意義------- 一圖勝千言

1、表達(dá)觀點(diǎn) ? ?

人類是視覺動(dòng)物，一張簡單的數(shù)據(jù)可視化圖表在傳遞大量信息的同時(shí)，能更加直觀地闡述觀點(diǎn)，為瀏覽者帶來更深刻的印象?

將信息可視化能有效地抓住人們的注意力。有的信息如果通過單純的數(shù)字和文字來傳達(dá)，可能需要花費(fèi)數(shù)分鐘甚至幾小時(shí)，甚至可能無法傳達(dá)；但是通過顏色、布局、標(biāo)記和其他元素的融合，圖形卻能夠在幾秒鐘之內(nèi)就把這些信息傳達(dá)給我們

2、發(fā)現(xiàn)聯(lián)系

?在錯(cuò)綜復(fù)雜的數(shù)據(jù)中，很難發(fā)現(xiàn)不同維度和指標(biāo)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，通過數(shù)據(jù)可視化的方式則可以輕松驗(yàn)證

做數(shù)據(jù)可視化時(shí)，幾種方法經(jīng)常是混合用的，尤其是做一些復(fù)雜圖形和多維度數(shù)據(jù)的展示時(shí)

做出的可視化圖表一定要易于理解，在顯性化的基礎(chǔ)上越美觀越好，切忌華而不實(shí)

數(shù)據(jù)可視化要根據(jù)數(shù)據(jù)的特性，如時(shí)間和空間信息等，找到合適的可視化方式，將數(shù)據(jù)用直觀地展現(xiàn)出來，以幫助人們理解數(shù)據(jù)，同時(shí)找出包含在海量數(shù)據(jù)中的規(guī)律或者信息

1.3 數(shù)據(jù)分析與可視化常用工具

1．Microsoft Excel

Excel是大家熟悉的電子表格軟件，已被廣泛使用了二十多年，如今甚至有很多數(shù)據(jù)只能以Excel表格的形式獲取到。在Excel中，讓某幾列高亮顯示、做幾張圖表都很簡單，于是也很容易對數(shù)據(jù)有個(gè)大致了解。Excel的局限性在于它一次所能處理的數(shù)據(jù)量上，而且除非通曉VBA這個(gè)Excel內(nèi)置的編程語言，否則針對不同數(shù)據(jù)集來重制一張圖表會是一件很繁瑣的事情

2．R語言

R語言是由新西蘭奧克蘭大學(xué)Ross Ihaka和Robert Gentleman開發(fā)的用于統(tǒng)計(jì)分析、繪圖的語言和操作環(huán)境，是屬于GNU系統(tǒng)的一個(gè)自由、免費(fèi)、源代碼開放的軟件，是一個(gè)用于統(tǒng)計(jì)計(jì)算和統(tǒng)計(jì)制圖的優(yōu)秀工具

R語言的主要功能包括數(shù)據(jù)存儲和處理系統(tǒng)、駐足運(yùn)算工具（其向量、矩陣運(yùn)算方面功能尤其強(qiáng)大）、完整連貫的統(tǒng)計(jì)分析工具、優(yōu)秀的統(tǒng)計(jì)制圖功能、簡便而強(qiáng)大的編程語言以及可操縱數(shù)據(jù)的輸入和輸出等功能

3．Python語言

Pyhton 是由荷蘭人 Guido van Rossum 于 1989 年發(fā)明的，并在1991年首次公開發(fā)行。它是一款簡單易學(xué)的編程類工具，同時(shí)，其編寫的代碼具有簡潔性、易讀性和易維護(hù)性等優(yōu)點(diǎn)。Pyhton原本主要應(yīng)用于系統(tǒng)維護(hù)和網(wǎng)頁開發(fā)，但隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，以及數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能等技術(shù)的發(fā)展，促使 Python進(jìn)入數(shù)據(jù)科學(xué)的領(lǐng)域

Python同樣擁有各種五花八門的第三方模塊，用戶可以利用這些模塊完成數(shù)據(jù)科學(xué)中的工作任務(wù)

4. SAS軟件

SAS是全球最大的軟件公司之一，是由美國NORTH CAROLINA州立大學(xué)1966年開發(fā)的統(tǒng)計(jì)分析軟件。SAS把數(shù)據(jù)存取、管理、分析和展現(xiàn)有機(jī)地融為一體，具有功能強(qiáng)大、統(tǒng)計(jì)方法齊、全、新并且操作簡便靈活的特點(diǎn)

5. SPSS

SPSS是世界上最早的統(tǒng)計(jì)分析軟件。它封裝了先進(jìn)的統(tǒng)計(jì)學(xué)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來獲得預(yù)測知識，并將相應(yīng)的決策方案部署到現(xiàn)有的業(yè)務(wù)系統(tǒng)和業(yè)務(wù)過程中，從而提高企業(yè)的效益。IBM SPSS Modeler擁有直觀的操作界面、自動(dòng)化的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和成熟的預(yù)測分析模型，結(jié)合商業(yè)技術(shù)可以快速建立預(yù)測性模型

6.專用的可視化分析工具

除了數(shù)據(jù)分析與挖掘工具中包含的數(shù)據(jù)可視化功能模塊之外，也有一些專用的可視化工具提供了更為強(qiáng)大便捷的可視化分析功能。目前常用的專業(yè)可視化分析工具有Power BI、Tableau、Gehpi和Echarts等

1.4 為何選用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析與可視化

Python語言是一種解釋型、面向?qū)ο蟆?dòng)態(tài)數(shù)據(jù)類型的高級程序設(shè)計(jì)語言

Python語言是數(shù)據(jù)分析師的首選數(shù)據(jù)分析語言，也是智能硬件的首選語言

1. 簡單易學(xué) Python是一種代表簡單主義思想的語言，它有極簡單的語法，極易上手

2.集解釋性與編譯性于一體 Python語言寫的程序不需要編譯成二進(jìn)制代碼，可以直接從源代碼運(yùn)行程序，但是需要解釋器，它也具有編譯執(zhí)行的特性

3.面向?qū)ο缶幊?Python 即支持面向過程的編程也支持面向?qū)ο蟮木幊?。與其他主要的語言如C++ 、Java相比，Python以一種非常強(qiáng)大又簡單的方式實(shí)現(xiàn)面向?qū)ο缶幊?/p>

4.可擴(kuò)展性和可嵌入性 可以把部分程序用C或C++編寫，然后在Python程序中使用它們，也可以把Python嵌入到C/C++ 程序中，提供腳本功能

5.程序的可移植性 絕大多數(shù)的的Python程序不做任何改變即可在主流計(jì)算機(jī)平臺上運(yùn)行

6.免費(fèi)、開源 可以自由地發(fā)布這個(gè)軟件的拷貝、閱讀它的源代碼、對它做改動(dòng)、把它的一部分用于新的自由軟件中

優(yōu)點(diǎn)一：優(yōu)雅、簡單、明確 優(yōu)點(diǎn)二：強(qiáng)大的標(biāo)準(zhǔn)庫 優(yōu)點(diǎn)三：良好的可擴(kuò)展性 優(yōu)點(diǎn)四：免費(fèi)、開源

在數(shù)據(jù)科學(xué)、交互式計(jì)算以及可視化等領(lǐng)域，Python經(jīng)常被拿來和其他開源或商業(yè)編程語言進(jìn)行比較，如R、MATLAB、SAS、Stata等。近年來，Python提高了對類庫的支持（如pandas和scikit-learn），使得它成為數(shù)據(jù)分析任務(wù)的一個(gè)流行的選擇

綜合考慮Python在通用軟件工程上的實(shí)力，它便成為數(shù)據(jù)應(yīng)用的首選語言

1.5 Python常用類庫

1. Numpy

NumPy軟件包是Python生態(tài)系統(tǒng)中數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)和科學(xué)計(jì)算的主力軍。它極大地簡化了向量和矩陣的操作處理

除了能對數(shù)值數(shù)據(jù)進(jìn)行切片（slice）和切塊（dice）外，使用NumPy還能為處理和調(diào)試上述庫中的高級實(shí)例帶來極大便利

一般被很多大型金融公司使用，以及核心的科學(xué)計(jì)算組織如Lawrence Livermore、NASA用其處理一些本來使用C++、Fortran或Matlab等所做的任務(wù)。

2. SciPy

SciPy（http://scipy.org）是基于NumPy開發(fā)的高級模塊，依賴于NumPy，提供了許多數(shù)學(xué)算法和函數(shù)的實(shí)現(xiàn)，可便捷快速地解決科學(xué)計(jì)算中的一些標(biāo)準(zhǔn)問題，例如數(shù)值積分和微分方程求解、最優(yōu)化、甚至包括信號處理等

作為標(biāo)準(zhǔn)科學(xué)計(jì)算程序庫， SciPy它是Python科學(xué)計(jì)算程序的核心包，包含了科學(xué)計(jì)算中常見問題的各個(gè)功能模塊，不同子模塊適用于不同的應(yīng)用

3. Pandas

Pandas提供了大量快速便捷處理數(shù)據(jù)的函數(shù)和方法。它是使Python成為強(qiáng)大而高效的數(shù)據(jù)分析環(huán)境的重要因素之一

Pandas中主要的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)有Series、DataFrame和Panel。其中Series是一維數(shù)組，與NumPy中的一維array以及Python基本的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)List類似；DataFrame是二維的表格型數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，可以將DataFrame理解為Series的容器； Panel是三維的數(shù)組，可看作為DataFrame的容器

4. Matplotlib

Matplotlib是Python 的繪圖庫，是用于生成出版質(zhì)量級別圖形的桌面繪圖包，讓用戶很輕松地將數(shù)據(jù)圖形化，同時(shí)還提供多樣化的輸出格式

5. Seaborn

Seaborn在Matplotlib基礎(chǔ)上提供了一個(gè)繪制統(tǒng)計(jì)圖形的高級接口，為數(shù)據(jù)的可視化分析工作提供了極大的方便，使得繪圖更加容易

用Matplotlib最大的困難是其默認(rèn)的各種參數(shù)，而Seaborn則完全避免了這一問題。一般來說，Seaborn能滿足數(shù)據(jù)分析90%的繪圖需求

6. Scikit-learn

Scikit-learn是專門面向機(jī)器學(xué)習(xí)的Python開源框架，它實(shí)現(xiàn)了各種成熟的算法，容易安裝和使用

Scikit-learn的基本功能有分類、回歸、聚類、數(shù)據(jù)降維、模型選擇和數(shù)據(jù)預(yù)處理六大部分

1.6 數(shù)據(jù)科學(xué)計(jì)算平臺—Anaconda

Anaconda是一個(gè)集成的Python數(shù)據(jù)科學(xué)環(huán)境，簡單的說，Anaconda除了有Python外，還安裝了180多個(gè)用于數(shù)據(jù)分析的第三方庫，而且可以使用conda命令安裝第三方庫和創(chuàng)建多個(gè)環(huán)境。相對于只安裝Python而言，避免了安裝第三方庫的麻煩

conda：一個(gè)工具，用于包管理和環(huán)境管理，其中

包管理與pip類似，管理python第三方

環(huán)境管理能夠允許用戶使用不同版本的Python，并能靈活切換

Win+R：運(yùn)行CMD命令； conda –V：顯示python版本，說明環(huán)境變量設(shè)置成功； conda upgrade -all ：先把所有工具包進(jìn)行升級

Jupyter Notebook的使用

?Jupyter Notebook（Julia+Python+R = Jupyter）基于Web技術(shù)的交互式計(jì)算文檔格式，支持Markdown和Latex語法，支持代碼運(yùn)行、文本輸入、數(shù)學(xué)公式編輯、內(nèi)嵌式畫圖和其他如圖片文件的插入，是一個(gè)對代碼友好的交互式筆記本

1. Jupyter Notebook中的代碼輸入與編輯

Files 基本上列出了所有的文件，

Running 顯示了當(dāng)前已經(jīng)打開的終端和Notebooks，

Clusters 由 IPython parallel 包提供，用于并行計(jì)算。 若要?jiǎng)?chuàng)建新的Notebook，只需單擊頁面右上角的New按鈕，在下拉選項(xiàng)中選擇python3，即可得到一個(gè)空的notebook界面如圖1-3所示

?主要由以下部分組成： notebook標(biāo)題、主工具欄、快捷鍵、notebook編輯區(qū)

若要重新命名notebook標(biāo)題，可選擇File |Rename，輸入新的名稱，更改后的名字就會出現(xiàn)在Jupyter圖標(biāo)的右側(cè)

在編輯區(qū)可以看到一個(gè)個(gè)單元（cell）。如圖1-4所示，每個(gè)cell以“In[ ]”開頭，可以輸入正確的Python代碼并執(zhí)行

例如，輸入"python " + "program"，然后按“Shift+Enter”，代碼將被運(yùn)行后，編輯狀態(tài)切換到新的cell

選擇Insert |Insert cell above，則在當(dāng)前cell上面會添加一個(gè)新的默認(rèn)是code類型的單元。通過選擇cell | cell type菜單選擇Markdown(標(biāo)記)，這樣就可以獲得一個(gè)優(yōu)美，解釋性更強(qiáng)的Notebook

Notebook還具備導(dǎo)出功能，可導(dǎo)出為如下幾種形式的文件： HTML、Markdown、ReST、?? ?PDF(Through LaTex)、Raw Python

Jupyter notebook中的常用快捷方式?

Markdowm：Markdown 是一種輕量級標(biāo)記語言，它允許人們使用易讀易寫的純文本格式編寫文檔

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