Chapter1 数据可视化概述.pptx

数据分析与可视化;1.1数据、信息和知识理解

1.2知识的提取流程

1.3数据可视化与统计图表

1.4如何利用可视化帮助决策;1.1.1数据和信息

1.1.2知识理解

;1.1.1数据和信息

数据是得出结论的前提。一般数据和信息往往相互关联

常见数据存储格式：

（1） CSV文件 （2） 数据库表单

（3） 文档文件（Excel、PDF、Word等格式文件）

（4） HTML文件 （5） JSON文件

（6） TXT文本文件 （7） XML文件;1.1.2知识理解

知识总量的增长有多种方式，当现有数据被重新排列或重组时，或当现有算法发生变化时，知识也是在增加的

数据分析取决于数学算法，往往这些算法用来说明数据之间的关系的知识理解

常见外部数据协同的来源：社交媒体和消费者群;1.2.1从数据中提取信息

1.2.2从信息中提取知识和理解

;1.2.1从数据中提取信息

收集数据时一般需要处理和组织数据

转换和处理方法：如过滤、聚合、应用相关性、缩放、归一化以及分类等;1.2.2从信息中提取知识和理解

信息的访问、生成、存储、分发、有哪些信誉好的足球投注网站、压缩和复制，可以通过信息量或数量来量化

信息经过处理、分析，可生成报告

如：社交媒体消费者情绪分析;发展过程两阶段：计算机出现之前的可视化以及计算机出现后的可视化

数据分析的方式：探索性数据分析（ExploratoryDataAnalysis，EDA），探索性空间数据分析（ExploratorySpatialDataAnalysis，ESDA）;基于可视化的分析过程，旨在让技术人员等积极参与整个决策过程

数据可视化由数据驱动。从常见的可视化工具开始，分析数据，整合信息，加深知识的理解，慢慢拓展到交互式可视化及更深层次的内容;谢谢！