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第3章数据可视化
• 在信息大爆炸的时代,每天都会出现很多新消息、
新发现和新动态。虽然数据已经成为影响企业决
策的重要因素,但是随着信息的过度传播和数据
的泛滥,大多数人都失去了研究大量文字及数据
的耐心与判断力。
• 此时就需要将信息化繁为简,深入浅出,把大量
的信息数据生动地汇聚在一张小小的表格中。
• 图表能够直观的表达数据所要传递的信息,也是
数据分析的方法之一。
【导读案例】南丁格尔“极区图”
• 弗洛伦斯·南丁格尔 (1820年5月12 日~1910年8月13 日)是世
界上第一个真正意义上的女护士,被誉为现代护理业之母,
5.12 国际护士节就是为了纪念她,这一天是南丁格尔的生日。
• 除了在医学和护理界的辉煌成就,实际上,南丁格尔还是一
名优秀的统计学家——她是英国皇家统计学会的第一位女性
会员,也是美国统计学会的会员。据说南丁格尔早期大部分
声望都来自其对数据清楚且准确的表达。
南丁格尔
• 南丁格尔生活的时代各个医院的统计资料非常不精确,也不
一致,她认为医学统计资料有助于改进医疗护理的方法和措
施。于是,在她编著的各类书籍、报告等材料中使用了大量
的统计图表,其中最为著名的就是极区图 (Polar Area
Chart),也叫南丁格尔玫瑰图。
• 南丁格尔发现,战斗中阵亡的士兵数量少于因为受伤却缺乏
治疗死亡的士兵。为了挽救更多的士兵,她画了这张 《东部
军队(战士)死亡原因示意图》 (1858年)。
南丁格尔 “极区图”
• 这张图描述了1854年4月~1856年3月期间士兵死亡情况,右图是1854年4
月~1855年3月,左图是1855年4月~1856年3月,用蓝、红、黑三种颜色
表示三种不同的情况,蓝色代表可预防和可缓解的疾病治疗不及时造成
的死亡、红色代表战场阵亡、黑色代表其他死亡原因。
• 图表各个扇区角度相同,用半径及扇区面积来表示死亡人数,可以清晰
的看出每个月因各种原因死亡的人数。显然,1854~1855年,因医疗条
件而造成的死亡人数远远大于战死沙场的人数,这种情况直到1856年初
才得到缓解。
• 南丁格尔的这张图表以及其他图表“生动有力的说明了在战地开展医疗
救护和促进伤兵医疗工作的必要性,打动了当局者,增加了战地医院,
改善了军队医院的条件,为挽救士兵生命做出了巨大贡献”。
极区图:Facebook vs. 推特
百度地图
数据仪表盘
百度迁徙
12
百度无人车
13
数据可视化软件
• Microsoft Excel
• Google Spreadsheets; (在线,谷歌版的EXCEL)
• SPSS
• Echarts-使用JavaScript 实现的开源可视化库
• Tableau ( 比Excel更深入分析数据,不需编程)
• /zh-cn
• /
• /en/
• Python (需编程)
• R语言(需编程)
• 。。。。。。
Excel作图
15
直方图
• 直方图用于帮助用户快速对一组数据的每个分段
的数据的量进行统计,然后根据统计结果绘制相
应的柱形图,让用户能够简单、直观地分析数据
组中数据的频数分布情况。
我一眼就看出来了,大
多数人的日加工零件数
在120~125之间!
直方图实例应用
• 使用描述统计和直方图分析工具制定企业销售目标
• A公司是一家财产保险公司,在某次会议上,运营
部张经理被上级安排一项任务:确定推销员的具体
销售目标。张经理感到头疼,如果销售目标制定太
高,将会有很多人不能完成任务,也导致他们失去
信心;如果目标定的过低,又不利于挖掘推销员的
潜力。
• 考虑到这些,张经理首先将企业在2015年的业务数
据调出。
• 对上表中的数据进行分析后,张经理发现这些数
据对制定销售目标并不能提供很多有用的信息。
因此,他又抽取了50名业务人员在2015年的月均
销售额,发现很大一部分业务员的销售额都在一
定的
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