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人人都可以簡單入門Python、爬蟲、數(shù)據(jù)分析
 簡說Python推薦 
來源：林驥
作者：林驥

大家好，我是老表，今天給大家分享一篇我一直很喜歡的一個號主林驥大佬的一篇關(guān)于數(shù)據(jù)分析方法和工具匯總的文章，希望對大家學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析有所幫助，可以和今天的頭條：贊，2021屆應(yīng)屆生數(shù)據(jù)分析師面經(jīng)和知識點總結(jié) 結(jié)合閱讀。

1. 數(shù)據(jù)可視化簡介

數(shù)據(jù)可視化，是指用圖形的方式來展現(xiàn)數(shù)據(jù)，從而更加清晰有效地傳遞信息，主要方法包括圖表類型的選擇和圖表設(shè)計的準(zhǔn)則。

隨著互聯(lián)網(wǎng)的廣泛應(yīng)用，我們的工作和生活等各個方面，每時每刻都在產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)可視化作為一種有效傳遞信息的手段，被越來越廣泛地應(yīng)用到很多領(lǐng)域，比如說，是淘寶雙十一的數(shù)據(jù)可視化，在一塊大屏幕上實時動態(tài)展示交易數(shù)據(jù)。

如果想要讓數(shù)據(jù)發(fā)揮更大的價值，那么合理地運用數(shù)據(jù)可視化的方法和工具就顯得特別重要。

2. 數(shù)據(jù)可視化的圖表選擇

根據(jù)數(shù)據(jù)分析的實際情況，需要有針對性地選擇合適的數(shù)據(jù)可視化方法。

但是，可視化的圖表花樣繁多，我們應(yīng)該如何選擇并設(shè)計好你的圖表呢？

下面這張圖源自 http://chart.guide：

本文將把它拆分為 8 個部分，逐一進(jìn)行介紹。

(1) 當(dāng)你需要對不同的類別進(jìn)行比較時，有很多種圖形可供選擇，其中條形圖是最常見的，垂直瀑布圖適合用來比較并分析各個組成部分的變化情況，詞云圖適用于大量文本的分析和比較。

(2) 當(dāng)你想要直觀反映關(guān)鍵業(yè)績指標(biāo)隨時間的變化情況時，用柱形圖或曲線圖是比較好的選擇。

(3) 當(dāng)你需要展示二八定律時，用柏拉圖(Pareto)能方便地找出主要因素。

(4) 當(dāng)你希望展示數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系或關(guān)系時，漏斗圖和散點圖是比較好的選擇。

對于氣泡圖，我個人覺得可以適當(dāng)?shù)丶右赃\用，因為她能綜合反應(yīng)出 3 個重要的指標(biāo)，在一些數(shù)據(jù)分析場景中，氣泡圖能有效地傳遞出重要的信息。

比如說，Hans Rosling 曾經(jīng)利用動態(tài)氣泡圖，展現(xiàn)了全球人口、收入、健康的動態(tài)變化，在網(wǎng)站 http://www.gapminder.org 上也可以找到大量動態(tài)氣泡圖的應(yīng)用。

(5) 當(dāng)你關(guān)注數(shù)據(jù)的分布狀況時，可以使用直方圖或小提琴圖。

剛開始看到小提琴圖，可能會覺得她比較費解，但當(dāng)你理解她代表的具體含義之后，就會知道她能傳遞很多專業(yè)的統(tǒng)計信息，包括數(shù)據(jù)的密度分布、中位數(shù)、四分位數(shù)等。

(6) 如果你想增強圖表的表現(xiàn)力，那么可以增加箭頭和標(biāo)簽等圖表元素。

(7) 當(dāng)你只需要突出顯示某個單值，可以用放大的粗體文字或圖片。

(8) 在進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化的過程中，應(yīng)該時刻關(guān)注數(shù)據(jù)可視化的目標(biāo)，記住這些圖表設(shè)計的提示：

使用2D圖表，不要使用三維立體效果
使用反映真實情況的刻度，避免造成誤導(dǎo)
使用單一的 Y 軸，不要使用雙軸圖表
折線圖用角度體現(xiàn)真實的數(shù)據(jù)變化，不要使用平滑效果
數(shù)據(jù)序列最多不超過 4 個
條形圖按大小排序進(jìn)行排列
不要使用無意義的顏色
高亮顯示重要的圖表元素
坐標(biāo)軸等輔助元素盡量淡化

3. 數(shù)據(jù)可視化的六種制作方法

(一) 將指標(biāo)值圖形化

一個指標(biāo)值就是一個數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)的大小以圖形的方式表現(xiàn)。比如說，用柱形圖的高度表現(xiàn)數(shù)據(jù)大小。

(二) 將指標(biāo)圖形化

一般用與指標(biāo)含義相近的 icon 圖標(biāo)來表現(xiàn)。

(三) 將指標(biāo)關(guān)系圖形化

當(dāng)存在多個指標(biāo)時，挖掘指標(biāo)之間的關(guān)系，并將其圖形化表達(dá)，可提升圖表的可視化深度。

(四) 將時間和空間可視化

通過時間的維度來查看指標(biāo)值的變化情況，一般通過增加時間軸的形式，也就是常見的趨勢圖。

當(dāng)圖表存在地域信息并且需要突出表現(xiàn)的時候，可用地圖將空間可視化，地圖作為主背景呈現(xiàn)所有信息點。

(五) 將數(shù)據(jù)進(jìn)行概念轉(zhuǎn)換

對數(shù)據(jù)進(jìn)行概念轉(zhuǎn)換，可加深用戶對數(shù)據(jù)的感知，常用方法有對比和比喻。

(六) 讓圖表「動」起來

數(shù)據(jù)圖形化完成后，可結(jié)合實際情況，將其變?yōu)閯討B(tài)化和可操控性的圖表，用戶在操控過程中能更好地感知數(shù)據(jù)的變化過程，提升體驗。實現(xiàn)動態(tài)化主要有兩種方式：交互和動畫。

4. 數(shù)據(jù)可視化的十個準(zhǔn)則

(一) 明確數(shù)據(jù)可視化的目的；

(二) 通過對比來反映問題；

(三) 提供數(shù)據(jù)指標(biāo)的業(yè)務(wù)背景；

(四) 通過從總體到部分的形式，展示數(shù)據(jù)分析報告；

(五) 聯(lián)系實際的生產(chǎn)和生活，對數(shù)據(jù)指標(biāo)的大小進(jìn)行可視化；

(六) 通過明確而全面的標(biāo)注，盡可能消除誤差和歧義；

(七) 將可視化的圖標(biāo)，同聽覺上的描述，進(jìn)行有機的整合；

(八) 通過圖形化工具，增加信息的可讀性和生動性；

(九) 允許但并非強制，通過表格的形式，呈現(xiàn)數(shù)據(jù)信息；

(十) 目標(biāo)是：讓受眾思考呈現(xiàn)的數(shù)據(jù)指標(biāo)，而非數(shù)據(jù)的呈現(xiàn)形式。

5. 數(shù)據(jù)可視化的工具

目前市面上的數(shù)據(jù)可視化工具多種多樣，其中 Excel 作圖工具是最常用的。

從數(shù)據(jù)可視化的自動化方面來看，建議使用 Python 編程來實現(xiàn)。

Python 中用于數(shù)據(jù)可視化的庫有很多，比較常見的有：

Matplotlib（強大、復(fù)雜）
Seaborn（基于Matplotlib、簡單）
pyecharts（基于Echarts、炫酷）
plotnine（移植于R的ggplot2、圖形語法）
PyQtGraph（交互、高性能）

從數(shù)據(jù)可視化工具的敏捷性方面來看，建議使用 BI 軟件，例如 Tableau、Power BI 等等。

最后的話

有些人打著數(shù)據(jù)可視化的幌子，片面追求視覺上的花哨，做出來的圖表只是為了吸引眼球，這就違背了有效傳遞信息的目標(biāo)。

數(shù)據(jù)可視化的目標(biāo)，并不是單純地為了「好看」，而是為了更加有效地傳遞信息，讓人能準(zhǔn)確快速地獲取有價值的信息，從而更好地解決問題。

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數(shù)據(jù)可視化的方法和工具V1.1