数据可视化实验报告

finebi数据可视化实验报告收获

毕业前为了找到一份合适的工作，通过多方信息对数据分析行业有了初步的了解。开始学习Python、MySQL等技能，参加大数据分析课程的培训，在培训课程中接触到了帆软的第一个产品FineReport，通过对FineReport的学习，体会到了帆软产品的快捷性和便利性。随后通过帆软官网看到了更多的产品，均可安装使用，FineBI便是其中之一，从FineBI v5.0到现在FineBI v5.1一年来每个版本都有使用过，一步步跟着FineBI成长着。后来参加了两次“FineBI可视化挑战赛”获得了一些奖励，才有机会接触到FineBI标准版课程，对它的功能有了更加全面的了解。

学习经历：

在课程学习的过程中，前期的基础操作训练，由于本身自己接触FineBI的时间比较久，很多操作比较熟练，任务量不算高，能够较轻松地完成。后面2周的学习开始制作大屏和数据可视化故事，每个作业都相当于一次挑战赛作品，开始了熬夜赶作业的生活。每次看到自己的作业被老师点评的时候，分值都不算低，内心总是满满的获得感，付出总是会有收获的。

每次熬夜赶作业的时候，刷新作业提交界面，发现这是的作业批改老师也刚刚打出之前的作业分数，心想老师们也是在熬夜改作业，每份作业的细节都把握得死死死死地，心头涌上一份感动，谢谢Suri班主任、Lynn老师、助教老师们的辛苦和陪伴，祝福我们大家都有一个美好的前程和未来。

学习成果：

通过FineBI的学习，最大的收获是数据分析思维的训练，数据可视化故事的讲述原则以及数据可视化大屏布局和配色原则。这是之前自学FineBI的时候所缺乏的技能，在课程中都得到了补全。目前自己可以搭建起来炫酷的数据可视化大屏/驾驶舱，可以独立讲述数据背后的数据故事。同时，利用FineBI已经开始着手分析工作中的数据，向同事介绍更深刻的数据结论，以及FineBI的优势。以下展示一个在学习过程中的案例——福布斯富豪榜可视化分析。

数据可视化实验报告总结

一、引言

数据可视化是数据分析的重要手段之一，通过图表、地图等形式将数据呈现出来，使得人们能够更加直观地了解数据的特征和规律。本次实验旨在探究不同类型的数据可视化方法在不同场景下的应用效果。

二、实验设计

1. 实验目标

本次实验旨在探究以下问题：

- 不同类型的图表在不同场景下的应用效果；

- 如何通过调整参数来优化图表效果；

- 如何使用交互式可视化工具进行更深入的探索。

2. 实验流程

本次实验分为三个部分：

- 静态可视化：使用Python中的matplotlib库绘制静态图表；

- 交互式可视化：使用Tableau软件进行交互式可视化；

- 自由探索：使用D3.js等工具进行自由探索。

3. 实验数据

本次实验使用了两份数据集： - 2019年全球500强企业排名及相关指标（来源：Fortune Global

500）；

- 2015年美国人口普查数据（来源：Kaggle）。

三、静态可视化

1. 柱状图与折线图

我们选择了2019年全球500强企业排名及相关指标这个数据集，首先绘制了柱状图和折线图来展示不同企业的营收和利润情况。通过比较两种图表的效果，我们发现：

- 柱状图更加直观地展示了企业之间的差距；

- 折线图更加清晰地展示了趋势和变化。

2. 散点图与气泡图

接下来，我们使用同样的数据集绘制了散点图和气泡图来展示企业的营收、利润和市值之间的关系。通过比较两种图表的效果，我们发现：

- 散点图更加直观地展示了数据之间的关系；

- 气泡图更加清晰地展示了数据之间的差异。

3. 箱线图与小提琴图

最后，我们使用同样的数据集绘制了箱线图和小提琴图来展示不同行业企业的营收情况。通过比较两种图表的效果，我们发现：

- 箱线图更加直观地展示了数据分布情况；

- 小提琴图更加清晰地展示了数据分布密度。

四、交互式可视化

1. 地理信息可视化

接下来，我们使用2015年美国人口普查数据这个数据集，在Tableau软件中进行交互式可视化。我们选择了地理信息可视化来展示美国各州的人口情况。通过探索不同维度的数据，我们可以发现：

Power B I数据建模与可视化实验报告总结

关于活动介绍

首先非常感谢本次活动举办方：微软与北京上北智科技。

课堂上老师对Power BI 常用及功能进行了介绍、Power

BI 经典案例、主流架构、Power BI 集成与扩展的分析，以及对学员们的问题认真仔细的进行了回答。

微软认为，面对当前经济大环境，为了提升业务能力，企业必须善用各类数据，以更有效、更精准、高效率的方式做出各类关键业务决策。

Power BI 是一套商业分析工具，为商业数据提供一个统一视图，并能通过实时更新的仪表板帮组企业随时掌控业务运转情况，生成美观的报表并进行发布，供组织在移动设备上使用。Power BI是一种业务分析解决方案，可让您可视化数据并在整个组织中共享洞察，或将其嵌入到您的应用或网站中。连接数百个数据源，通过实时仪表板和报告将数据变为现实。

本次研究让我们了解如何使用更加丰富并且有吸引力的方式分析自己的数据。了解 了Power BI能否满足组织对数据可视化和分析工作的需求；如何提高效率，以及微软对于Power BI 整体定位和配合OFFICE 365 服务做到各种集成，对今后的工作产生更积极的影响。

那么同时，在研究介绍后。回到我们的实际工作中，思考下我们日常在做数据分析工作的时候侧重点在哪？对于业务的洞察有多深入？

数据是什么意思

引用专业解释来说，数据(data)是事实或观察的结果，是对客观事物的逻辑归纳，是用于表示客观事物的未经加工的的原始素材。

数据是指对客观事件进行记录并可以鉴别的符号，是对客观事物的性质、状态以及相互关系等进行记载的物理符号或这些物理符号的组合。它是可识别的、抽象的符号。

它不仅指狭义上的数字，还可以是具有一定意义的文字、字母、数字符号的组合、图形、图像、视频、音频等，也是客观事物的属性、数量、位置及其相互关系的抽象表示。例如，“0、1、2...`”、“阴、雨、下降、气温”“学生的档案记录、货物的运输情况”等都是数据。数据经过加工后就成为息。

PowerBI数据建模与可视化实验报告总结

实验背景：

本次实验旨在通过使用PowerBI软件对给定的数据进行建模和可视化，以分析数据并呈现出有关数据的可视化结果。本实验主要包括数据导入、数据清洗、数据建模和可视化四个步骤。在实验过程中，我们将学习如何使用PowerBI进行数据建模和可视化，并了解数据处理和可视化结果的操作步骤。

一、数据导入

在PowerBI软件中，首先需要导入相关的数据源。具体步骤如下：

1. 运行PowerBI软件，并点击“获取数据”按钮。

2. 在弹出的数据获取面板中，选择需要导入的数据源类型，如Excel、CSV、数据库等。

3. 根据数据源类型，选择相应的数据文件或者数据库连接，并完成导入操作。

二、数据清洗

在导入数据后，需要对数据进行清洗和预处理，以准备进行数据建模。常用的数据清洗操作包括数据筛选、数据删除、数据重命名、合并数据等。具体步骤如下：

1. 在PowerBI软件中，选择导入的数据表格。 2. 对数据表格进行评估，查看数据的完整性和准确性。

3. 根据需要，对数据进行清洗和预处理，如删除无关列、修改数据格式、填补缺失值等。

三、数据建模

数据建模是PowerBI中一个重要的步骤，它主要用于创建数据模型和关系，以支持后续的数据分析和可视化。常用的数据建模操作包括创建表、定义关系、创建度量等。具体步骤如下：

1. 在PowerBI软件中，选择“数据模型”视图。

2. 创建数据模型，即创建表并定义字段。

3. 根据需要，创建表之间的关系，以便进行跨表分析。

4. 定义度量，如计数、求和、平均值等，以支持后续的数据计算和分析。

四、可视化

在经过数据建模后，可以开始进行数据可视化的操作，以便更好地理解和展示数据。常用的数据可视化操作包括创建报表、设计图表、设置交互等。具体步骤如下：

1. 在PowerBI软件中，选择“报表”视图。

2. 创建报表，并选择需要展示的图表类型，如柱状图、折线图、饼图等。 3. 根据需要，调整图表的属性和样式，如颜色、字体、标签等。