- 合适的数据：一个分类数据字段、一个持续数据字段
- 功能：比较分类数据的数值大年夜小
- 数据与图形的映射：分类数据字段映射到横轴的地位
- 持续数据字段映射到矩形的高度
- 分类数据也可以设制揭捉?色加强分类的区分度
- 合适的数据条数：不跨越 12 条数据
- 分布类
在数据可视化的工程中，你在分析中所采取的具体步调会跟着数据集和项目标不合而不合，但在摸索数据可视化和数据发掘时，总体而言应推敲以下四点：
- 拥有什么数据?
- 关于数据你想懂得什么?
- 应当应用哪种可视化方法?
- 你看见了什么，有意义吗?
分布类显示频率，数据分散在一个区间或分组。 应用图形的地位、大年夜小、色彩的渐变程度来表示数据的分布， 平日用于展示持续数据上数值的分布情况。
散点图
散点图也叫 X-Y 图，它将所有的数据以点的情势展如今直角坐标系上，以显示变量之间的互相竽暌拱响程度，点的地位由变量的数值决定。
经由过程不雅察散点图上数据点的分布情况，我们可以揣摸出变量间的相干性。如不雅变量之间不存在互相关系，那么在散点图上就会表示为随机分布的离散的点，如不雅存在某种相干性，那么大年夜部分的数据点就会相对密集并以某种趋势出现。数据的相干关系重要分为：正相干(两个变量值同时增长)、负相干(一个变量值袈漩加另一个变量值降低)、不相干、线性相干、指数相干等，表示在散点图上的大年夜致分布如下图所示。那些离点集群较远的点我们称为离群点或者异常点。
- 合适的数据：两个持续数据字段
- 功能：不雅察数据的分布情况
- 数据与图形的映射：两个持续字段分别映射到横轴和纵轴。
- 合适的数据条数：无穷制
- 备注：可更具实际情况对点的外形进行分类字段的映射。
- 点的色彩进行分类或持续字段的映射。
矩形树图
- 流程类
流程类显示流程流转和流程流量。 一般流程都邑出现出多个环节，每个环节之间会有响应的流量关系，这类图形可以很好的表示这些关系。
漏斗图
漏斗图实用于营业流程比较规范、周期长、环节多的单流程单向分析，经由过程漏斗各环节营业数据的比较可以或许直不雅地发明和解释问题地点的环节，进而做出决定计划。漏斗图用梯形面积表示某个环节营业量与上一个环节之间的差别。漏斗图大年夜上到下，有逻辑上的次序关系，表示了跟着营业流程的推动营业目标完成的情况。
漏斗图老是开端于一个100%的数量，停止于一个较小的数量。在开端和停止之间由N个流程环节构成。每个环节用一个梯形来表示，梯形的上底宽度表示当前环节的输情面况，梯形的下底宽度表示当前环节的输出情况，上底与下底之间的差值形象的表示了在当前环节营业量的减小量，当前梯形边的斜率表示了当前环节的减小率。 经由过程给不合的环节标以不合的色彩，可以赞助用户更好的区分各个环节之间的差别。漏斗图的所有环节的流量都应当应用同一个度量。
- 图表类型:漏斗图
- 合适的数据:一个分类数据字段、一个持续数据字段
- 功能:比较分类数据的数值大年夜小
- 数据与图形的映射:分类数据字段映射到色彩
- 持续数据字段映射到梯形的面积
- 合适的数据条数:不跨越12条数据
- 占比类
占比类显示同一维度上占比关系。
饼图广泛得应用在各个范畴，用于表示不合分类的┞芳比情况，经由过程弧度大年夜小来比较各类分类。饼图经由过程将一个圆饼按照分类的┞芳比划分成多个区块，全部圆饼代表数据的总量，每个区块(圆弧)表示该分类占总体的比例大年夜小，所有区块(圆弧)的加和等于 100%。
饼图
- 合适的数据：列表：一个分类数据字段、一个持续数据字段
- 功能 比较分类数据的数值大年夜小
- 数据与图形的映射：分类数据字段映射到扇形的色彩
- 持续数据字段映射到扇形的面积
- 合适的数据条数：不跨越 9 条数据
- 区间类
Python 在学术界傍边一向很风行，尤其是在天然说话处理(NLP)等范畴。因而，如不雅你有一个须要 NLP 处理的项目，就会见临数量多得让人目眩纷乱的选择，包含经典的 NTLK、应用 GenSim 的主题建模，或者超快、精确的 spaCy。同样，说到神经收集，Python 同样游刃有余，有 Theano 和 Tensorflow;随后还有面向机械进修的 scikit-learn，以及面向数据分析的 NumPy 和 Pandas。
- Java
区间类显示同一维度上值的上限和下限之间的差别。 应用图形的大年夜小和地位表示数值的上限和下限，平日用于表示数据在某一个分类(时光点)上的最大年夜值和最小值。
推荐阅读
背景比来发明我们产品在打开告白链接(Webview)时有必定概率会异常慢，白屏时光跨越 10s，追查告白的过程中碰到不少有意思的工作，感到颇有收成。在这里分享一下，重要想聊一聊追查 bug 时>>>详细阅读
地址：http://www.17bianji.com/lsqh/34847.html
1/2 1
网友点评
精彩导读
科技快报
品牌展示