北大青鸟java培训：数据可视化分析的几种展现形式？

随着互联网的不断发展，数据分析已经成为企业的重要运营方法之一。

而今天我们就一起来了解一下，关于数据可视化分析都有哪些常见的类型。

数据可视化是数据科学家工作中的重要组成部分。

在项目的早期阶段，你通常会进行探索性数据分析(ExploratoryDataAnalysis，EDA)以获取对数据的一些理解。

创建可视化方法确实有助于使事情变得更加清晰易懂，特别是对于大型、高维数据集。

在项目结束时，以清晰、简洁和引人注目的方式展现终结果是非常重要的，因为你的受众往往是非技术型客户，只有这样他们才可以理解。

散点图散点图非常适合展示两个变量之间的关系，因为你可以直接看到数据的原始分布。

如下面一张图所示的，你还可以通过对组进行简单地颜色编码来查看不同组数据的关系。

想要可视化三个变量之间的关系?没问题!仅需使用另一个参数(如点大小)就可以对变量进行编码。

折线图当你可以看到一个变量随着另一个变量明显变化的时候，比如说它们有一个大的协方差，那好使用折线图。

我们可以清晰地看到对于所有的主线随着时间都有大量的变化。

使用散点绘制这些将会极其混乱，难以真正明白和看到发生了什么。

折线图对于这种情况则非常好，因为它们基本上提供给我们两个变量(百分比和时间)的协方差的快速总结。

另外，我们也可以通过彩色编码进行分组。

直方图直方图对于查看(或真正地探索)数据点的分布是很有用的。

查看下面我们以频率和IQ做的直方图。

我们可以清楚地看到朝中间聚集，并且能看到中位数是多少。

我们也可以看到它呈正态分布。

使用直方图真得能清晰地呈现出各个组的频率之间的相对差别。

组的使用(离散化)真正地帮助我们看到了“更加宏观的图形”,然而当我们使用所有没有离散组的数据点时，将对可视化可能造成许多干扰，使得看清真正发生了什么变得困难。

柱状图当你试图将类别很少(可能小于10)的分类数据可视化的时候，柱状图是有效的。

如果我们有太多的分类，那么这些柱状图就会非常杂乱，很难理解。

柱状图对分类数据很好，因为你可以很容易地看到基于柱的类别之间的区别(比如大小)分类也很容易划分和用颜色进行编码。

我们将会看到三种不同类型的柱状图：常规的，分组的，堆叠的。

箱形图我们之前看了直方图，它很好地可视化了变量的分布。

但是如果我们需要更多的信息呢?也许我们想要更清晰的看到标准偏差?也许中值与均值有很大不同，我们有很多离群值?如果有这样的偏移和许多值都集中在一边呢?这就是箱形图所适合干的事情了。

箱形图给我们提供了上面所有的信息。

成都电脑培训http://www.kmbdqn.cn/认为实线框的底部和顶部总是一个和三个四分位(比如25%和75%的数据)，箱体中的横线总是二个四分位(中位数)。

像胡须一样的线(虚线和结尾的条线)从这个箱体伸出，显示数据的范围。

1.Leaflet Leaflet是由 CloudMade 团队开发的一种微小的映射框架，小巧而轻便，用来创建移动页面。Leaflet和Modest Maps都是开源的，你可以根据自己网站的需求灵活运用它们。其后有强大的备份区支持，你不用担心它们会消失不见。

Polymaps Polymaps也是一种映射库，它更直接用于数据可视化。这是一个强大的资源库，类似于CSS选择器，可以创建地图独特的风格。

2、格式地图数据的发布 OpenLayers或许是最强大的映射库。文档不大， *** 作难度高，但在某些运用方便没有其他工具可与之相比。当你需要用到一个非常特殊的工具，而其他库没有提供的时候，就可以选择OpenLayers了

3.Kartogragh制图 Kartogragh中的标记线重新审视了映射，这也正是开发者正在做的。我们已经习惯了Mercator projection（墨卡托投射），但Kartogragh提供了更多的选择。如果你不是在处理世界范围的数据，能够把你的地图放在定义框内，那么运用Kartogragh可以使你的设计脱颖而出。

4.CartoDB 你必须知道CartoDB站点，可以轻易的结合表格数据与地图，这是首屈一指的。比如，当你输入一个CSV文件地址字符串，它就可以转换为经度和纬度，还可以在地图上标示出来。它有五个免费的表，其他的需要按月度付费使用。