第2章 数据可视化基础-数据可视化原理及应用-樊银亭-清华大学出版社
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可视化原理
可视化是通过图形、图表等可视化工具将数据以可视化方式呈现的过程。
其原理主要包括以下几个方面。
1.数据编码:可视化的基本单位是数据,通过将数据编码为可视化图形中的不同属性,如位置、形状、颜色等,来准确地传达数据的含义和关系。
不同的数据类型可以使用不同的编码方式,例如使用长度编码表示数量,颜色编码表示类别等。
2.视觉映射:视觉映射是将数据编码映射到可视化属性上的过程。
通过选择合适的视觉映射规则,可以有效地传达数据的信息。
例如,使用颜色明暗来表示数据的大小,使用位置上下来表示数据的时间顺序等。
3.感知原则:可视化的目的是传达数据的信息,因此要符合人类感知的原理。
例如,使用适当的颜色对比度来区分不同的数据类别,使用直观易懂的图形形状来表示数据关系等。
遵循感知原则可以让用户更容易理解和分析数据。
4.交互性:可视化的一个重要特点是交互性,允许用户与可视化图形进行互动。
通过交互,用户可以根据自己的需求自由选择、过滤和探索数据。
常见的交互方式包括放大缩小、过滤筛选、排序等。
5.设计美学:除了传达数据信息外,好的可视化还应具备良好的设计美学。
通过合理的布局、颜色搭配、字体选择等,可以让可视化图形更加美观、易读、易理解。
综上所述,可视化的原理涵盖了数据编码、视觉映射、感知原则、交互性和设计美学等方面。
只有在合理运用这些原理的基础上,才能创建出具有良好效果和用户体验的可视化图形。
数据可视化手册第一章数据可视化计算统计和数据可视化这本书是计算统计和包含数据可视化领域的手册的第三册。
与指南手册相一致,它包含了对于当前读者所需要的各领域专家最新的概括理解技巧的章节。
数据可视化是一个应用和研究的活跃领域,并且是一个很好的时机去集合在一起的通用知识概要。
平面显示器是一个非常有效的交流信息的钥匙,也可以说对于信息交流不是很有效,造成这种状况的两个重要原因是,图形可以不经过任何思考和图形设计可以点击几下鼠标就被制造出来,这点是没有被注意到的。
一些人似乎认为,准备好图形知识常识问题(在这种情况下,他们的通常不能做出好的图形),而另一些人认为准备图形是一个低级任务,不适合作为科学制作计算量统计手册,需要重视数据可视化。
数据可视化和研究图形为搜索数据提供了良好的途径,并且为提出结果提供了基础。
虽然图形都被用在长时间的广泛统计,还没有一个实质的研究是关于这个专题的。
已经有相当多的关注已经被花特别是Edward Tufte的精湛的书上。
然而,在这方面的知识说不出遵循原则并且没有正式的理论。
Bertin的工作从1960年被经常引用,但没有开发。
图形被大量使用在不同的领域,并且人们希望有更多的进展已延续这条路。
有时,以科学为主题的理论文献数量是相当可观的,而相反很少有文献是关于数据可视化的。
在科学杂志上的许多例子,有关于定量数据可视化的文章偶尔会被发表,但就算是这样,更多的是关于图形形式的理论。
虽然有一本叫Computational and Graphical Statistics是关于统计的,大多数论文提交的是计算统计。
也许是因为比起发表一个技术计算问题的研究,发表一个改善图形显示工作来的更容易。
图形演示和搜索演示图形和勘探图形的差异在于形式和做法。
演示图形一般都是静态的,单一的图形绘制将提交的信息总结。
显示应该是高质量的,并且包括完整的定义和变量的解释和图形形式。
演示图形就像数学证明定力,他们可能没有暗示是如何达到结果,但他们应该提供令人信服的证据来支持其结论。
数据可视化的基本原理与方法数据可视化是指通过图表、图形等可视化手段来呈现数据信息,以便更直观地理解和分析数据。
在当今大数据时代,数据可视化已经成为了数据分析的重要工具之一。
本文将介绍数据可视化的基本原理与方法,帮助读者更好地理解和运用数据可视化技术。
1. 数据可视化的基本原理。
数据可视化的基本原理是利用视觉感知的能力来传达信息。
人类对于视觉信息的处理速度远远快于文字和数字,因此通过可视化手段呈现数据能够更快速地让人们理解和分析数据。
此外,数据可视化还能够帮助人们发现数据之间的关联和趋势,从而做出更准确的决策。
2. 数据可视化的方法。
数据可视化的方法有很多种,常见的包括折线图、柱状图、饼图、散点图等。
不同类型的数据适合不同的可视化方法,以下是几种常见的数据可视化方法:折线图,适合展示数据随时间变化的趋势,比如股票价格的变化趋势、气温的变化趋势等。
柱状图,适合比较不同类别数据之间的大小关系,比如不同产品的销售额比较、不同城市的人口数量比较等。
饼图,适合展示不同类别数据占总量的比例,比如不同产品的市场份额比较、不同类型的犯罪案件占比比较等。
散点图,适合展示两个变量之间的关联关系,比如身高和体重之间的关系、温度和降雨量之间的关系等。
3. 数据可视化的工具。
数据可视化的工具有很多种,常见的包括Excel、Tableau、PowerBI、Python 的Matplotlib库、R语言的ggplot2包等。
这些工具都提供了丰富的可视化功能,用户可以根据自己的需求选择合适的工具来进行数据可视化。
4. 数据可视化的设计原则。
在进行数据可视化时,需要遵循一些设计原则,以确保可视化效果的准确性和清晰度。
比如,要选择合适的可视化方法来呈现数据,避免过度设计和信息过载,保持图表的简洁和清晰等。
5. 数据可视化的应用。
数据可视化在各个领域都有着广泛的应用,比如商业分析、科学研究、金融领域、医疗健康等。
通过数据可视化,人们能够更直观地理解和分析数据,从而做出更准确的决策。
数据可视化教学大纲数据可视化教学大纲随着信息技术的迅猛发展,数据的重要性在各个领域日益凸显。
数据可视化作为一种直观、有效的数据表达方式,越来越受到人们的关注。
为了培养学生的数据分析和表达能力,设计一份完整的数据可视化教学大纲显得尤为重要。
一、引言数据可视化是一门将数据转化为图形、图表等可视形式的学科。
它不仅可以帮助人们更好地理解数据,还能够帮助人们发现数据背后的规律和趋势。
在本教学大纲中,我们将介绍数据可视化的基本原理、常用工具和技巧,并通过实践案例培养学生的数据分析和表达能力。
二、基础知识1. 数据类型:介绍常见的数据类型,如数值型、分类型、时间序列等,并探讨不同数据类型在可视化中的表达方式。
2. 图表类型:介绍常见的图表类型,如柱状图、折线图、饼图等,并讲解它们的适用场景和表达效果。
3. 数据清洗:介绍数据清洗的基本概念和方法,包括数据去重、缺失值处理、异常值处理等,以确保可视化结果的准确性和可靠性。
三、数据可视化工具1. Excel:介绍Excel中常用的数据可视化功能,如条件格式、数据透视表、图表绘制等,并通过实例演示如何利用Excel进行数据可视化。
2. Tableau:介绍Tableau软件的基本操作和功能,包括数据连接、图表设计、交互式分析等,通过实践案例培养学生使用Tableau进行数据可视化的能力。
3. Python库:介绍Python中常用的数据可视化库,如Matplotlib、Seaborn、Plotly等,讲解它们的基本用法和特点,并通过编程实践提升学生的编程能力和创新思维。
四、实践案例1. 市场调研:以某个产品的市场调研数据为例,引导学生从不同维度对数据进行分析和可视化,如销售额的趋势变化、不同地区的销售情况等。
2. 社交媒体分析:以某个社交媒体平台的用户数据为例,引导学生使用数据可视化工具对用户活跃度、用户兴趣等进行分析和可视化,以帮助平台优化用户体验。
3. 公共卫生分析:以某个地区的公共卫生数据为例,引导学生使用数据可视化工具对疫情趋势、疫苗接种情况等进行分析和可视化,以助力公共卫生决策。
课 程 标 准【课程 名称】数据可视化【课程 代码】【适合 专业】公共选修课【计划 学时】32【课程负责人】【参与编审人】(校内)(校外)信息系(部)大数据教研室制订(修订)二0二一年十二月《数据可视化》课程标准一、课程基本信息课程代码 课程类型课程性质 考查课 开设学期学时 32 学分 2.5适用对象 普高三年制高职专业(群)学生合作企业先修课程 后续课程制定人 批准人二、课程定位《数据可视化》课程是面向全校学生的一门公共选修课。
本课程包括16学时的理论教学和16学时的实践教学,在校内完成。
《数据可视化》课程是一门理论性和实践性都很强的课程。
本课程本着“技能培养为主、理论够用为度”的原则,培养面向企业数据提供可视化服务的高等应用型技术人才。
本课程主要学习可视化的基本知识和技能。
以培养职业能力为重点,针对企业数据可视化岗位人才需求组织教学内容,按照工作过程设计教学环节,通过学习情境设计与工作任务的训练,培养学生可视化工具的使用和可视化理论的理解,为岗位需求提供职业能力,为培养数据可视化技术中高技能人才提供保障。
三、课程目标(一)总体目标《数据可视化》以学生能够熟练使用Echarts,增强学生的实际操作能力,要求学生理解数据可视化工具之间的相通性,形成解决实际应用问题的方法能力,为以后的就业方向提供一个平台。
(二)具体目标1.知识目标1)对数据可视化有比较深入的了解;2)熟悉使用Echarts进行数据展示;3)对Windows、js图形、HTML/CSS/JS等操作系统和编程技术有一定了解,或熟悉数据可视化基础知识;4)具有一定的计算机应用基础技术,熟悉各种计算机操作系统,了解数据可视化工具;5)能用可视化技术解决简单实际问题的程序,并能完成简单程序的测试。
2能力目标1)有较强的分析解决问题的能力,对新兴的数据可视化技术有较高的敏锐性;2)对新数据可视化工具有主动自学能力和较强的动手操作能力;3)培养学生利用大数据基础知识使用数据可视化工具,完成数据可视化和一定的数据处理。
数据库原理与应⽤第⼆版(张俊玲)清华⼤学出版社课后习题答案完整版数据库原理与应⽤习题答案第⼀章⼀、填空题1.常见的数据库管理系统有Oracle、Microsoft SQL Server、Visual FoxPro 和Microsoft Access。
2.中⽂Microsoft Access 2003的基本⼯作界⾯包括主窗⼝(外⾯的⼤窗⼝)和数据库窗⼝(⾥⾯的⼩窗⼝)两部分。
3.数据库像⼀个电⼦表格,其中每⼀⾏称为记录,每⼀列称为字段。
4. 从数据库窗⼝可以看出,Access 2000数据库系统的基本结构由数据库对象和组两部分组成,其中对象有7种,它们分别是数据表、查询、窗体、报表、Web页、宏和模块。
⼆、简答题1.试述数据、数据库、数据库管理系统、数据库系统的概念。
答:数据(Data):描述事物的符号称为数据,它是数据库存储的基本对象。
⼴义的数据包括数字、⽂字、图形和声⾳等。
数据库(DataBase,DB):指长期存储在计算机内的、有组织的、可共享的数据集合。
数据库管理系统(DataBase Management System,DBMS):是位于⽤户与操作系统之间的⼀层数据管理软件。
‘数据库系统(DataBase System,DBS):指在计算机中引⼊数据库后的系统,由数据库、数据库管理系统及其开发⼯具、应⽤系统、数据库管理员和⽤户构成。
2.使⽤数据库系统有什么好处?答:使⽤数据库系统可以将现实中的⼤量有⽤信息,以数据的形式保存在计算机⾥,数据库本⾝可被看作是⼀种电⼦⽂件柜,它是收集计算机数据⽂件的仓库或容器,系统⽤户可以对这些⽂件执⾏⼀系列操作,如向数据库中增加新的空⽂件、向现有⽂件中插⼊数据、更改现有⽂件中的数据及删除数据库中的数据等。
并能达到数据结构化、共享性⾼、冗余度低、独⽴性⾼的要求,提⾼了管理效率和准确性。
3.数据库管理系统的主要功能有哪些?答:数据库管理系统的功能主要有数据定义功能、数据操纵功能、数据库的运⾏管理及数据库的建⽴与维护功能。
数据可视化参考文献数据可视化,又称信息可视化,是一种基于计算机软件的数据分析和展示技术,它可以使复杂的数据以图表、曲线、地图等形式展示出来,从而使分析者可以直观地查看和理解数据,有效地提高分析效率。
随着计算机技术的发展,数据可视化技术也发展得越来越快,它已经成为非常重要的分析和展示工具。
本文将介绍数据可视化的一些相关参考文献,以便于人们以后可以更好的了解和利用数据可视化技术。
一、数据可视化的概念数据可视化是一种通过图形、曲线、地图等图形展示数据的技术,它可以把复杂的数据以更加直观的形式展示出来,从而让分析者更容易获取所需的信息,从而提高分析效率。
数据可视化技术有很多种,其中常用的有折线图、柱状图、饼图、热力图等。
二、数据可视化的参考文献1. Tufte, E. R. (2001). The Visual Display of Quantitative Information. Cheshire, CT: Graphics Press.Tufte的《量化信息的可视显示》这本书是一本关于数据可视化的经典著作,全书分为三部分,主要讲述了数据可视化的原理、技巧以及具体的实例,可以帮助读者深入地理解数据可视化的概念,并学习如何有效地使用数据可视化技术。
2. Few, S. (2009). Now You See It: Simple Visualization Techniques for Quantitative Analysis. Berkeley, CA: Analytics Press.Few的《现在你看见它了:量化分析的简单可视化技术》是一本关于数据可视化的参考书,介绍了多种数据可视化技术,如折线图、柱状图、饼图、热力图等,以及如何使用这些技术进行数据可视化,可以帮助读者学习如何使用这些技术来分析数据。
3. Wong, K. (2015). Interactive Data Visualization: Foundations, Techniques, and Applications. Boca Raton, FL: CRC Press.Wong的《交互式数据可视化:基础、技巧和应用》是一本关于交互式数据可视化的参考书,介绍了交互式数据可视化的基本原理、技术和应用,可以帮助读者更好地理解这种技术,并更好地使用它进行数据分析和展示。
数据可视化技术学习手册第一章数据可视化基础 (2)1.1 数据可视化概述 (2)1.2 数据可视化工具介绍 (3)1.3 数据可视化基本原则 (3)第二章数据准备与预处理 (4)2.1 数据收集与清洗 (4)2.1.1 数据来源与选择 (4)2.1.2 数据清洗 (4)2.2 数据结构转换 (4)2.2.1 数据类型转换 (4)2.2.2 数据聚合 (5)2.2.3 数据透视 (5)2.3 数据标准化与归一化 (5)2.3.1 数据标准化 (5)2.3.2 数据归一化 (5)第三章常见图表类型及应用 (5)3.1 柱状图与条形图 (5)3.2 折线图与曲线图 (6)3.3 饼图与雷达图 (6)第四章数据可视化设计原则 (6)4.1 色彩搭配 (6)4.2 图形布局 (7)4.3 信息层次结构 (7)第五章交互式数据可视化 (7)5.1 交互式图表设计 (7)5.2 动态数据可视化 (8)5.3 交互式可视化框架 (8)第六章地理空间数据可视化 (9)6.1 地图绘制 (9)6.1.1 地图投影 (9)6.1.2 地图符号与注记 (9)6.1.3 地图设计 (9)6.2 空间数据可视化方法 (9)6.2.1 散点图 (10)6.2.2 等值线图 (10)6.2.3 热力图 (10)6.3 地理信息系统(GIS)应用 (10)6.3.1 数据采集与处理 (10)6.3.2 空间分析 (10)6.3.3 地图制作与发布 (10)第七章文本数据可视化 (10)7.1 文本挖掘与预处理 (10)7.1.1 文本挖掘概述 (11)7.1.2 文本预处理方法 (11)7.1.3 文本预处理在可视化中的应用 (11)7.2 词云与文本网络 (11)7.2.1 词云 (11)7.2.2 文本网络 (11)7.3 文本关联分析 (12)7.3.1 关联分析方法 (12)7.3.2 关联分析在可视化中的应用 (12)第八章时间序列数据可视化 (12)8.1 时间序列数据概述 (12)8.2 时间序列图表设计 (12)8.3 时间序列分析与应用 (13)第九章复杂数据可视化 (14)9.1 多维度数据可视化 (14)9.1.1 多维数据集的构成 (14)9.1.2 多维数据的可视化方法 (14)9.1.3 可视化工具的选择 (14)9.2 高维数据降维 (14)9.2.1 降维技术的种类 (14)9.2.2 降维方法的适用条件 (14)9.2.3 降维结果的评估 (14)9.3 大数据可视化技术 (14)9.3.1 大数据的特征 (15)9.3.2 可视化技术的选择 (15)9.3.3 可视化工具与平台 (15)第十章数据可视化案例分析 (15)10.1 社交媒体数据可视化案例 (15)10.2 金融数据可视化案例 (15)10.3 生物医学数据可视化案例 (16)第一章数据可视化基础1.1 数据可视化概述数据可视化是一种将数据以图形或图像的形式呈现,以便于用户更加直观、快速地理解和分析数据的技术。