简述数据可视化分析的基本过程,大数据可视化概念包括,数据可视化过程一般包括分析数据
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我们要的不是数据，而是数据告诉我们的事实。很多人认识到数据可视化的必要性，但也面临着缺乏数据可视化专业知识的挑战。一个原因是数据可视化是数据分析过程的一部分。数据分析师可能会致力于数据采集、数据清洗、数据分析和模型建立，但不会致力于最后的论证和沟通。
这也是“写代码比不上PPT”的一部分原因。事实上，如果我们掌握了可视化技巧，我们的工作将很容易得到领导的认可。
可视化工具包括但不限于Tableau、Excel、PowerBI、Python和r。
星标
这两者之间有重要的区别。探索性分析是指理解数据，找到值得别人分析或分享的本质。这就像在牡蛎中寻找珍珠。打开100个牡蛎(尝试各种方法后)，你可能最终会发现两颗珍珠。根据指示，我们在置顶
大多数情况下，我们的报道工作是解释和分析。
可视化之前：探索性分析与解释性分析
完整的数据可视化过程包括以下四个步骤：
确定数据可视化的主题
提取视觉主题的数据。
根据数据关系决定图表。
可视化布局和设计
图：焦虑长者居士的视觉元素由三部分组成：视觉空间标志着视觉通道
言之有物，讲好某个故事--专注于两颗珍珠。
数据可视化的显示空间通常是二维的。三维对象的可视化通过图形渲染技术解决了三维环形地图、三维地图等二维平面上的显示问题。
可视化过程
标记是数据属性到表示数据属性分类的可视几何元素的映射。
根据空间自由度的不同，标志分为点、线、面、体，分别有零自由度、一维、二维、三维自由度。比如我们常见的散点图、折线图、矩形树形图、三维条形图分别采用点、线、面、体四种标记。
可视化空间
数据属性的值与标签的视觉表示参数之间的映射称为视觉通道，通常用于显示数据属性的定量信息。
典型的视觉通道包括位置、大小(长度、面积、体积)、形状(三角形、圆形、立方体)、方向、颜色(饱和度、亮度、透明度)等等。
标记
数据之间的关系决定了可以使用的图表类型。一般数据关系和图表类型的对应关系如下图所示。
图：不安的资深外行会在以后的专栏里逐步分享上图中的图文应用案例和注意事项。接下来，用具体的例子说明数据可视化的魅力。
视觉通道
使用表单时，记得将设计放在背景中，将数据放在中心。不要让粗边框和阴影争夺数据和参与者的注意力。相反，使用空格来区分表中的元素。
左边的表格边框太多，会分散读者的注意力。相反，三线表简洁扼要，通常是论文和出版物表格样式的首选。
确定图表
热图是以表格形式可视化数据的方法之一。它使用在表示数据的地方着色的单元格(不同于数据)来传达数据的相对大小的信息。
热图(excel2010版)(数据(开始)样式))选择条件格式(可以根据需要选择合适的条件格式)。
表格
通常，折扣图可以用来理解趋势。比如按时间顺序排列的年降雨量(日增量)；在某些情况下，折线图中的线条可能代表综合统计数据，例如平均值和预期点估计值。如果您还想显示范围(或置信区间)，您可以直接在图形中将其可视化。
源数据：
左图是多指标折线图，右图是折线图范围内的平均值。
画右图时：热力图
右键选择数据，添加最小折线图；最后选择折线图
，右键选择数据系列格式，然后选择纯白。
—已完成—先绘制avg--max折线图，然后右键“更改图表类型”，选择“面积图”；
微信官方账号““min折现图”
”后台回复：下载1：OpenCV-Contrib扩展模块中文版教程
中文模块教程，
可全网下载第一个中文版OpenCV扩展模块教程，涵盖扩展模块安装、SFM算法、立体视觉、目标跟踪、生物视觉、超分辨率处理
等20多个章节。
下载2：Python视觉实战项目52讲
在“现代的芹菜学视觉
”微信官方账号后台，回复：Python视觉实战项目
，
下载包括图像分割、口罩检测、车道线检测、车辆计数、添加眼线、车牌识别、字符识别、情绪检测、文本内容提取、面部识别
在内的31个视觉实用项目，帮助快校计算机视觉。
下载3：OpenCV实战项目20讲
在“现代的芹菜学视觉
”微信官方账号后台，回复：OpenCV实战项目20讲
，
，可以基于20
下载20个OpenCV
，实现OpenCV的高级学习。
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