数据可视化分析
专题介绍:R是一种广泛用于数据分析和统计计算的强大语言,于上世纪90年代开始发展起来。得益于全世界众多 爱好者的无尽努力,大家继而开发出了一种基于R但优于R基本文本编辑器的R Studio(用户的界面体验更好)。也正是由于全世界越来越多的数据科学社区和用户对R包的慷慨贡献,让R语言在全球范围内越来越流行。其中一些R包,例如MASS,SparkR, ggplot2,使数据操作,可视化和计算功能越来越强大。R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件,它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。R作为一种统计分析软件,是集统计分析与图形显示于一体的。它可以运行于UNIX、Windows和Macintosh的操作系统上,而且嵌入了一个非常方便实用的帮助系统,相比于其他统计分析软件,R的学术性开发比较早,适合生物学和医学等学术学科的科研人员使用。

你阅读完本文,能够:
1 知道什么是数据可视化分析
2 明白为什么需要数据可视化分析
3 了解常用的数据可视化分析工具
我的理解:
数据可视化分析是以问题或者任务为导向,以数据为原料,以可视化为工具,以分析为手段,以洞见为目的,以决策为归宿。简而言之,数据可视化分析就是针对问题所需的数据,通过可视化的方式,进行分析,以发现洞见和做出决策的系统化过程。
我们为什么需要数据可视化分析,我能够想到这些关键点:
第一,它可以帮助我们认识数据和理解数据,从视觉化的角度最大程度地认知您的数据,您对数据的认知程度,将会决定您对数据的价值利用度。
第二,它可以简洁而有趣地揭示出数据所蕴含的一些特性,关系和模式,比方说变量之间的关系,是否存有异常现象,变化趋势如何,又是否符合预期等。
第三,它可以有效地表示和传递从数据中发现或是学习的结果,方便与利益相关人员进行沟通和交流,从而最大程度地发挥数据的效用和价值。
第四,它可以让数据工作者讲好数据故事,最大作用地发挥出用数据说话,用数据决策的效果。
总之,数据可视化分析对于数据的研究和应用非常有帮助,对于数据工作者认识和利用数据十分有必要。
“工欲善其事,必先利其器。”——《论语 卫灵公》
我们想要灵活使用数据可视化分析,掌握一些常用的数据可视化分析工具是基本的要求。
1Excel软件,对于小量的结构化或者表格化数据,利用Excel软件就可以非常方便生成各种可视化图表,根据图表的结果,结合具体的问题和实际的业务,就做分析的工作,并提炼出一系列有用的结论或者建议。
2 R语言,它擅长做数据可视化分析,有许多好用的包(ggplot2, plotly, leaflet, dygraphs等)可以把数据设计和生成高质量的静态化或者动态化的图表,同样,基于图表所揭示的信息,可以做总结和出对策。
3 Python语言,它是从计算机编程的角度设计和开发的一门开源编程语言,对于可视化分析也有许多优秀地库(matplotlib, seaborn, ggplot, bokeh等)可以高效地实现。同样,基于Python+可视化库生成图表后,我们需要做分析和洞见发觉与应用。
关于数据可视化分析,您有什么想法请留言。
参考资料:
1 查阅网址
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https://www.datacareer.de/blog/top-r-data-visualization-libraries-for-data-science/
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https://mode.com/blog/python-data-visualization-libraries
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