資源簡介

數(shù)據(jù)的可視化表達(dá)
學(xué)習(xí)目標(biāo)
1.了解數(shù)據(jù)可視化表達(dá)的基本方法；
2.學(xué)會選用恰當(dāng)工具可視化表達(dá)數(shù)據(jù)。
學(xué)習(xí)內(nèi)容
在大數(shù)據(jù)時(shí)代，復(fù)雜繁多且不同類型的數(shù)據(jù)大量涌來，往往超出了人們的處理能力。人類的大腦也難以從堆積如山的數(shù)據(jù)中快速發(fā)現(xiàn)核心問題，而數(shù)據(jù)可視化可以把枯燥乏味的海量數(shù)據(jù)以豐富的視覺效果呈現(xiàn)數(shù)據(jù)所反映的本質(zhì)問題，有效提升數(shù)據(jù)分析的效率。數(shù)據(jù)可視化是指以圖形、圖像、地圖、動畫等生動、易于理解的方式展示數(shù)據(jù)和詮釋數(shù)據(jù)之間的關(guān)系、趨勢與規(guī)律等，以便更好地理解數(shù)據(jù)。
數(shù)據(jù)可視化表達(dá)的方式
數(shù)據(jù)可視化可以讓人們快速抓住要點(diǎn)信息，讓關(guān)鍵的數(shù)據(jù)點(diǎn)從人們的眼睛快速通往心靈深處。從常用和實(shí)用的維度，數(shù)據(jù)可視化的呈現(xiàn)類型主要分為探索和解釋兩種不同的類型。探索類型可以幫助人們發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)背后的價(jià)值，而解釋類型則把數(shù)據(jù)簡單明了地解釋給人們。按照處理數(shù)據(jù)類型的不同，可視化呈現(xiàn)的主要方式如下表所示。
數(shù)據(jù)可視化表達(dá)的工具
數(shù)據(jù)可視化呈現(xiàn)的形式千變?nèi)f化，實(shí)現(xiàn)的工具眾多。其中， Python語言因其開源和包容的特性，嵌入了大量數(shù)據(jù)可視化的工具，深受大家的喜愛。在 Python中，除前面我們經(jīng)常用到的繪圖工具模塊 Matplotlib外，專業(yè)的數(shù)據(jù)可視化工具模塊還包括 Seaborn和 Bokeh等。
1. Seaborn
Seaborn主要關(guān)注統(tǒng)計(jì)模型的可視化。例如，直方圖既可以總結(jié)數(shù)據(jù)，也可以描繪總體分布。 Seaborn基于且高度依賴于 Matplotlib。
2. Bokeh:
Bokeh也是一個(gè)很好的可視化庫，可實(shí)現(xiàn)交互式可視化。與其他庫相反， Bokeh是獨(dú)立于 Matplotlib的。 Bokeh的重點(diǎn)在其交互性，且是通過瀏覽器以數(shù)據(jù)驅(qū)動文檔的風(fēng)格呈現(xiàn)。

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