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第1章数据分析及可视化概述

1.1数据分析概述第1章数据分析及可视化概述1.1.1传统的数据分析1.数据分析基础

1.1数据分析概述第1章数据分析及可视化概述1.1.1传统的数据分析2.数据分析基本步骤

1.1数据分析概述第1章数据分析及可视化概述1.1.2大数据分析基础1.大数据的含义PB是大数据的临界点KB-MB-GB-TB-PB-EB-ZB-YB-NB-DB1s是大数据的临界点微信、微博、物联网结构化、非结构化数据数据挖掘统计分析

1.1数据分析概述第1章数据分析及可视化概述1.1.2大数据分析基础2.大数据分析方法

1.1数据分析概述第1章数据分析及可视化概述1.1.2大数据分析基础2.大数据分析方法

1.1数据分析概述第1章数据分析及可视化概述1.1.3数据分析可视化工具1.常用数据分析工具简介

1.1数据分析概述第1章数据分析及可视化概述1.1.3数据分析可视化工具2.数据分析及可视化工具选择（1）可视化图表分析工具①Echart②Highcharts③AntV

1.1数据分析概述第1章数据分析及可视化概述1.1.3数据分析可视化工具2.数据分析及可视化工具选择（2）商业智能分析工具①Tableau②FineBI③PowerBI

1.1数据分析概述第1章数据分析及可视化概述1.1.3数据分析可视化工具2.数据分析及可视化工具选择（3）编程分析语言如果仅仅是做一般数据分析和可视化，数据量不是特别大，而且要求系统免费、开源、跨平台，那么首选的数据分析和可视化组合应该是WPS+Python。如果你的数据量不大，使用Window平台的话，也可考虑用Excel+Python进行数据分析和可视化，但Excel收费。

1.2数据的收集与管理第1章数据分析及可视化概述1.2.1数据集的构成1.数据分析指标的性质（1）定性指标（也称计数数据）：度量事物进行分类的结果，只能归入某一类而不能用数值进行测度的数据称为定性数据。数据表现为类别，常用文字来表述，如地区、年份、性别、区域、产品分类等。地区：广州,深圳,珠海,佛山,惠州,东莞,中山,江门,肇庆年份：2000,2001,2002,2003,2004,2005,......,2015,2016,2017

1.2数据的收集与管理第1章数据分析及可视化概述1.2.1数据集的构成1.数据分析指标的性质（2）定量指标（也称计量数据）：度量事物的精确测度。结果表现为具体的数值，如国内生产总值（GDP）、从业人员、人均国内生产总值（人均GDP）、身高、体重、家庭收入、成绩等人均GDP：2.58,3.33,2.81,2.02,1.39,1.36,1.51,1.28,0.74,21.32,12.92消费总额：0.88,30.61,30.62,34.62,45.04,41.58,62.1,61.37,47.36,54.93,95.38

1.2数据的收集与管理第1章数据分析及可视化概述1.2.1数据集的构成1.数据分析指标的性质2.分析指标体系的构建指标体系通常由一个或多个指标组成。构建多变量指标体系应遵循以下几项原则：（1）系统全面性原则（2）稳定可比性原则（3）简明科学性原则（4）灵活可操作性原则

1.2数据的收集与管理第1章数据分析及可视化概述3.指标体系的组成（1）指标体系的构建

1.2数据的收集与管理第1章数据分析及可视化概述3.指标体系的组成（2）指标体系的组成形式

1.2数据的收集与管理第1章数据分析及可视化概述1.2.2数据的收集与保存1.数据的收集范围本课程的数据收集范围是广东省21个地区（广州,深圳,珠海,佛山,惠州,东莞,中山,江门,肇庆……），时间跨度为2000~2019年，共20年。由于数据具有一定的时滞性，故选择2000年作为研究的起点。本文的数据主要从历年的《广东省统计年鉴》和广东省各地区统计网站等获取。

1.2数据的收集与管理第1章数据分析及可视化概述1.2.2数据的收集与保存2.数据的构成形式

1.2数据的收集与管理第1章数据分析及可视化概述3.数据的存储方式

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