数据可视化

介绍

章节内容

数据可视化的概念、原理与各种常用的分析方法

考试内容

数据可视化简介
（1）数据可视化的基本概念
（2）数据可视化的发展历史
（3）数据可视化的基本作⽤
（4）数据可视化的⼀般流程
（5）数据可视化的软件⼯具
单变量数据可视化
（1）条状图
（2）饼图
（3）玫瑰图
（4）词云图
数据预处理
（1）散点图
（2）折线图
（3）平⾏坐标图
（4）桑基图
空间数据可视化
（1）地图的基础数据
（2）空间数据可视化的呈现
（3）可互动式的空间数据可视化
数据预处理的R软件实现

（1） R软件常⽤的数据可视化系统
（2）单变量数据可视化的R软件实现
（3）多变量数据可视化的R软件实现
（4）空间数据可视化的R软件实现
数据可视化的注意事项

考核内容

数据可视化简介
识记：数据可视化的基本概念、发展历史、基本作⽤与软件⼯具。
领会：数据可视化的基本原理与⼀般流程。
单变量数据可视化
识记：条状图、饼图、玫瑰图与词云图的应⽤背景。
领会：条状图、饼图、玫瑰图与词云图的绘制原理与⽅法。
数据预处理
识记：散点图、折线图、平⾏坐标图与桑基图的应⽤背景。
领会：散点图、折线图、平⾏坐标图与桑基图的绘制原理与⽅法。
空间数据可视化
识记：空间数据可视化的类型。
领会：地图基础数据的获取、空间数据可视化的呈现原理与⽅法、可互动式空间数据
可视化的具体⽅法。
数据可视化的R软件实现
识记：R软件中常⽤的数据可视化系统。
领会：利⽤R软件进⾏单变量、多变量以及空间数据可视化的⽅法。
数据可视化的注意事项
识记：数据可视化的基本要求。
领会：在数据可视化过程中如何选择图形元素。

简单应⽤：利⽤R软件对具有实际应⽤背景单⼀变量的数据进⾏可视化分析。
综合应⽤：利⽤R软件对⾏业领域中某些实际问题的多变量数据进⾏数据可视化分析。

数据可视化简介

研究表明，90%的信息通过视觉形式传到大脑，速度比文字信息要快6万倍。

基本概念

数据可视化的3个目的：

直观地展示数据。讲数据的某些信息简单、直观地呈现出来。
分析数据信息。减少读懂数据、归纳出其中的某些重要信息的工作量。
实现数据的价值。针对受众的需求，对数据进行有目的的提炼和展示，使得其价值能被集中利用。

提取数据信息的方式从分析方法来讲分为三类：

数据描述分析。其是对所收集的信息进行分析并得出反映客观现象各种数量特征的一种分析方法，包括数据的集中趋势分析、数据离散程度分析、数据的频数分布分析等，描述性分析是对数据进一步分析的基础。
推断性分析。**其是研究如何根据样本数据来推断总体数量特征的一种分析方法，实在对样本数据进行描述统计分析的基础上，对研究总体的数量特征作出推断。**常见的分析方法有假设检验、相关分析、回归分析、时间序列分析等。
探索性分析。**其是通过一些分析方法从大量的数据中发现未知且有价值信息的一种分析方法，它不受研究假设和分析模型的限制，尽可能地寻找变量之间的关联性。**常见的分析方法有聚类分析、因子分析、对应分析等。

基本作用

观测、跟踪数据
分析数据
辅助理解数据及数据分析结果
增强数据吸引力

一般流程

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