哪些数据会使用可视化?

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标签：可视化数据可视化

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老师回答

许老师数据分析师

信息图表：与单个数据可视化不同，信息图表会收集大量信息，并为您提供全面的视觉表示。信息图表非常适合探索复杂且高度主观的主题。

热图可视化：此方法使用带有浅色或暖色突出显示的数字数据点的图形来指示数据是高值点还是低值点。从心理上讲，这种数据可视化方法可以帮助观看者识别信息，因为研究表明，人类对颜色的解释要比数字和字母好得多。

发烧图：发烧图显示一段时间内的变化数据。作为营销工具，我们可以与上一年的效果进行比较，以准确预测下一年的情况。这可以帮助决策者轻松地解释广泛而变化的数据源。

面积图(或图形)：面积图非常适合可视化数据的时间序列关系。无论您是查看每个月的各个部门的收入，还是查看自1980年代以来某产品的受欢迎程度，面积图都可以直观地显示这种关系。

直方图：直方图不是在观察时间趋势，而是在测量频率。这些图使用自动数据可视化公式显示数值数据的分布，以显示易于解释的值范围。

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1、需要理解主流机器学习算法的原理和应用。

2、需要熟悉至少一门编程语言如(Python、C、C++、Java、Delphi等)。

3、需要理解数据库原理，能够熟练操作至少一种数据库(Mysql、SQL、DB2、Oracle等)，能够明白MapReduce的原理操作以及熟练使用Hadoop系列工具更好。

4、经典图书推荐：《数据挖掘概念与技术》、《机器学习实战》、《人工智能及其应用》、《数据库系统概论》、《算法导论》、《Web数据挖掘》、《 Python标准库》、《thinking in Java》、《Thinking in C++》、《数据结构》等。

有哪些数据预处理的方法?

刘老师数据分析师

1、数据清理

数据清理(data cleaning) 的主要思想是通过填补缺失值、光滑噪声数据，平滑或删除离群点，并解决数据的不一致性来“清理“数据。如果用户认为数据时脏乱的，他们不太会相信基于这些数据的挖掘结果，即输出的结果是不可靠的。

2、数据集成

数据分析任务多半涉及数据集成。数据集成将多个数据源中的数据结合成、存放在一个一致的数据存储，如数据仓库中。这些源可能包括多个数据库、数据方或一般文件。

3、数据规约

数据归约技术可以用来得到数据集的归约表示，它小得多，但仍接近地保持原数据的完整性。这样，在归约后的数据集上挖掘将更有效，并产生相同(或几乎相同)的分析结果。

4、数据变换

数据变换包括对数据进行规范化，离散化，稀疏化处理，达到适用于挖掘的目的。

数据治理的好处有哪些?

刘老师数据分析师

1、对数据的共同理解——数据治理为数据提供了一致的视图和通用术语，同时各个业务部门保留了适当的灵活性。

2、提高数据质量——数据治理创建了一个确保数据准确性、完整性和一致性的计划。

3、数据地图——数据治理提供了一种高级能力，可以了解与关键实体相关的所有数据的位置，这是数据集成所必需的。就像GPS 可以代表物理景观并帮助人们在未知景观中找到方向一样，数据治理使数据资产变得可用并且更容易与业务成果联系起来。

4、每个客户和其他业务实体的360 度视图——数据治理建立了一个框架，以便企业可以就关键业务实体的“单一版本真相”达成一致，并在实体和业务活动之间创建适当的一致性级别。

5、一致的合规性— 数据治理提供了一个平台来满足政府法规的要求，例如欧盟通用数据保护条例 (GDPR)、美国 HIPAA(健康保险流通与责任法案)和行业要求，例如 PCI DSS(支付卡行业数据安全标准)。

6、改进数据管理——数据治理将人的维度带入高度自动化、数据驱动的世界。它建立了数据管理的行为准则和最佳实践，确保传统数据和技术领域(包括法律、安全和合规等领域)以外的问题和需求得到一致解决。