摘要
資料分析與視覺化
大多數視覺化故事是圍繞問題或話題展開的：資料探索或收集的起源。這問題包含了整個故事的起因，構成整個故事。這樣的資料征程以乙個問題開始，比如，2023年，報道的埃博拉病毒死亡人數是多少？回答這個問題需要乙個彼此協作的團隊完成。資料傳播者的作用應該是創造一種轉變觀眾看法的經歷。
故事的關鍵在於有意義的視覺化過程。這些視覺化的內容回答了下面幾個問題：
資料充足嗎？
有這個資料存在的時間窗嗎？
全球哪些相關的事件會影響資料？
需要重申的是，在理解資料的基礎上識別出我們試圖回答的問題非常重要。有時，在確定最終的問題前，可以先開始挖掘資料。在這種情況下，提煉對資料的理解可能會得到乙個改進後更清晰的問題。
在有現成的獲取、分析和收集所需資訊方法的前提下，這個過程就從輸入資料開始。還有一些情況，最好能夠通過視覺化收集來的資訊來消除噪音，而在另外一些情況下，可以在視覺化之前先進行資料過濾和資料分析。本章我們將學習不同的資料探索方法，為視覺化做準備。下面是我們需要回顧的一些有趣的故事和相關的概念：
獲取、解析和過濾資料、探測離群點和異常值、資料探勘和提煉、視覺化呈現以及互動
用資料講述有趣的故事
感知、演示方法和視覺化的最佳實踐
互動式視覺化—探索事件的聽眾和布局
2.1 為什麼視覺化需要規劃
視覺化的整個過程需要具有不同技能和專業領域知識的人。資料工人努力收集資料並完成分析。數學家和統計學家理解視覺化設計原則，並用這些原則完成資料交流。設計師或藝術家在一些情況下，稱為開發先驅者具備視覺化所需的技能，而業務分析員在尋找顧客行為模式、離群點或突發趨勢等。然而，這往往從獲取或收集資料開始，步驟如下：
獲得或收集資料 這些資料來自外部資源、**或磁碟上的檔案
解析和過濾資料 用程式設計方法進行解析、清洗和減少資料
分析和提煉資料 刪除噪音和一些不必要的維度，發現模式
呈現和互動 用更容易得到和理解的方法展示資料
Python 資料視覺化
資料視覺化指的是通過視覺化表示來探索資料，它與資料探勘緊緊相關，而資料探勘指的是使用 來探索資料集的規律和關聯。資料集可以是用一行 就能表示的小型數字列表，也可以是數以吉位元組的資料。漂亮地呈現資料關乎的並非僅僅是漂亮的。以引人注目的簡潔方式呈現資料，讓人能夠明白其含義，發現資料集中原本未意識到的規...
資料視覺化 什麼是資料視覺化
資料對應的英文單詞是data，從資訊獲取的角度看，資料是對目標觀察和記錄的結果，是現實世界中的時間 地點 事件 其他物件或概念的描述。不同學者對資料的作用也給出不同的定義，大致分為以下3類 視覺化對應的兩個英文單詞 visualize和visualization。visualize是動詞，描述 生成...
Python資料視覺化總結
用python完成資料分析後，如何把結果呈現出來，比如畫乙個吸引人注意的圖表相當重要。當你探索乙個資料集，需要畫圖表，圖表看起來令人愉悅是件很高興的事。在給你的觀眾交流觀點，給領導匯報工作時，視覺化同樣重要，同時，也很有必要去讓圖表吸引注意力和印入腦海裡。在python中numpy，pandas，m...