数据可视化和数据分析

      一谈到数据可视化，想必大家想到的第一个解决办法就是通过MSOffice或WPS来绘制数据，但是很明显，尽管它们能画出通用的图形，但是对于图形的可视化和美化就不容易了，那么除了这个方法，如何通过其他方法来进行数据可视化？接下来就由小编为您介绍数据可视化和数据分析。

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数据可视化和数据分析

一、什么是数据可视化？

数据可视化的范畴分为狭义资料可视化和广义的资料可视化。经常听到的数据可视化，大多是指狭义的数据可视化。JulieSteele在他的《数据可视化的美丽》一书中提到：“数据可视化和信息可视化是相似的专业领域名称。狭窄的数据可视化是指以统计图表的方式表示数据，而信息可视化则是将非数字信息进行转换。前一种用来传达信息，后一种是永远不会表达抽象或复杂的概念。从广义上讲，数据可视化(又称可视化分析)、信息可视化和科学可视化等领域都被称为数据可视化。

二、数据可视化的方法

一是通过“傻瓜式”操作软件实现数据可视化。Excel/SPSS/STATA/Mintab/Origin/SigmaPlot/SAS等，其中最推荐的是Excel，而Origin则是Origin，对于Excel来说，Excel不用多说，Origin可绘出我们生活以及科研工作中的图片，对于数据图，可操作性特别强，绘制的图比Excel更美观，而且操作也像Excel一样方便(甚至更简单)。

第二，通过编程语言实现数据的可视化。常见的是Python/R/Matlab/gunplot/JavaScript。Python主要依靠Matplotlib绘制图库(这是python最常用的绘图库),Plotly库(Plotly对Python的API，是互动的图表),Seaborn库(这个库是对Matplotlib的高度封装，比Matplotlib绘制的图形更加美观，但灵活性也有所降低),Bokeh库(是对Plotly的API，是交互图表)。对R来说，最常用的是自带绘图和ggplot2。对Matplot来说，最常用的也是它自己的绘图功能。对gunplot来说，该软件是一种编程语言，专为绘图设计，并拥有自己独特的绘图语言。JavaScript是通过Echarts绘制的，值得注意的是，Echarts是中国的并且是开源的，它可以绘制多种图片，并且可以灵活地美化它，而Echarts是一个交互式的，它结合了前端语言，可以画出各种特别高的图形。

数据可视化的方法并不局限于以上的方法，还有其它数据分析软件也可以进行数据可视化，比如MicrosoftPowerBI、Tableaud等。数据可视化主要是以图形化的方式，以清晰有效的方式传递和传递资料信息。我们首先介绍了数据可视化的概念，然后介绍了大数据技术数据可视化的方法。以上就是小编为您介绍的数据可视化和数据分析。