数据可视化基础与实践.pptx

数据可视化基础与实践汇报人：万xx2023-12-04

数据可视化概述数据可视化工具与技术数据可视化实践方法数据可视化应用场景数据可视化挑战与未来发展contents目录

数据可视化概述01

VS数据可视化是利用图形、表格、地图等视觉元素来表达和呈现数据的一种方法。数据可视化旨在帮助人们更好地理解和分析数据，发现数据中的规律和趋势。数据可视化的定义

03增强数据的交互性和参与性，促进人们对于数据的探索和深入分析。01提高数据的可理解性和易用性，使复杂数据变得更加直观易懂。02帮助人们发现数据中的规律和趋势，为决策提供依据和支持。数据可视化的作用

数据可视化起源于17世纪，当时主要用于商业和科学计算领域。随着计算机技术和互联网技术的发展，数据可视化逐渐成为一种重要的信息表达方式，广泛应用于商业、金融、医疗、社交媒体等领域。现代数据可视化技术不断发展，出现了许多新的可视化工具和平台，如Tableau、D3.js、ECharts等，使得数据可视化更加便捷和高效。数据可视化的历史与发展

数据可视化工具与技术02

用于显示各部分在整体中所占的比例。图表类型与选择饼图用于比较不同类别的数据，可以水平或垂直显示。条形图用于显示数据随时间变化的趋势。折线图用于显示两个变量之间的关系和分布。散点图用于显示数据的密度和分布情况。热力图根据数据特点和可视化目的，选择合适的图表类型。可视化类型选择

去除无关数据和异常值，保留有效数据。数据筛选将数据转换为适合可视化的格式和类型。数据转换将数据进行标准化处理，消除量纲和数值大小的影响。数据规范化处理缺失值、异常值和重复数据，保证数据质量。数据清洗数据预处理与清洗

颜色编码用图形形状、大小等表达数据的特征和分布。形状编码位置编码方向编图形旋转角度、朝向等表达数据的方向和趋势。用颜色深浅、对比度等表达数据的大小、变化和类型。用图形在坐标系中的位置表达数据的分布和趋势。数据可视化编码技术

简洁明了、易于理解、突出重点、符合主题。可视化设计原则统一规范、对齐对称、留白间隔、字体字号。可视化规范可视化设计原则与规范

数据可视化实践方法03

目的明确首先要明确数据可视化的目的，是为了展示数据分析结果、发现数据背后的规律和趋势，还是为了吸引特定受众的关注。对于不同的目的，需要采取不同的可视化方法和策略。受众分析还需要对可视化作品的受众进行分析，了解他们的需求、兴趣和阅读习惯，以便根据受众的偏好选择合适的可视化内容和形式。明确可视化目的和受众

选择核心指标根据可视化目的和受众需求，选择相应的核心指标，如销售额、用户数量等，以便通过可视化作品展示数据的核心特征和规律。确定数据范围和粒度还需要确定可视化作品所涵盖的数据范围和粒度，如时间范围、地理区域等，以及数据的详细程度和精度。选择合适的图表类型根据可视化目的和核心指标，选择合适的图表类型，如折线图、柱状图、散点图、热力图等，以便清晰地表达数据的特征和规律。确定可视化内容和形式

根据可视化目的和受众需求，选择合适的可视化工具，如Excel、Tableau、PowerBI等，以便快速高效地进行数据可视化和作品制作。还需要根据所选的可视化工具和技术栈，选择合适的技术选型，如前端框架、后端语言等，以便实现高效的数据可视化和作品开发。选择可视化工具技术选型选择合适的工具和技术

对于原始数据进行必要的清洗和处理，如缺失值填充、异常值处理等，以便保证数据的准确性和可靠性。还需要对数据进行规范化处理，如归一化、标准化等，以便消除数据间的尺度差异和量纲影响，使得不同维度的数据具有可比性和可分析性。进行数据预处理和清洗数据规范化数据清洗

设计可视化布局根据可视化目的和受众需求，设计合理的可视化布局，如标题、图例、标签等元素的排布，以便清晰地表达数据信息并吸引受众的注意力。编码实现使用所选的可视化工具和技术栈进行编码实现，将设计好的可视化布局转化为实际的可视化作品，并确保作品的交互性和可访问性。进行可视化设计和编码

对完成的可视化作品进行功能和性能测试，确保作品能够正确地展示数据信息并满足受众的需求。测试作品功能和性能根据测试结果和受众反馈，对作品的表现形式进行优化和改进，如调整颜色、字体等视觉元素，以便提高作品的易用性和可读性。优化作品表现形式测试和优化可视化作品

数据可视化应用场景04

01通过数据可视化将商业数据进行整合和分析，为商业决策提供数据支持和参考。商业智能仪表盘02通过销售数据的可视化，了解销售业绩、产品销量、客户分布等，为销售策略的制定提供依据。销售数据分析03通过数据可视化将市场调查数据进行展示和分析，帮助企业了解市场需求和竞争情况。市场调查报告商业决策可视化

关联规则挖掘通过数据可视化将关联规则挖掘的结果进行展示，帮助人们更好地发现数据之间的关联关