数据分析实战45讲
陈旸
清华大学计算机博士
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开篇词 (1讲)
开篇词 | 你为什么需要数据分析能力?
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第一模块:数据分析基础篇 (16讲)
01丨数据分析全景图及修炼指南
02丨学习数据挖掘的最佳路径是什么?
03丨Python基础语法:开始你的Python之旅
04丨Python科学计算:用NumPy快速处理数据
05丨Python科学计算:Pandas
06 | 学数据分析要掌握哪些基本概念?
07 | 用户画像:标签化就是数据的抽象能力
08 | 数据采集:如何自动化采集数据?
09丨数据采集:如何用八爪鱼采集微博上的“D&G”评论
10丨Python爬虫:如何自动化下载王祖贤海报?
11 | 数据科学家80%时间都花费在了这些清洗任务上?
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12 | 数据集成:这些大号一共20亿粉丝?
13 | 数据变换:考试成绩要求正态分布合理么?
14丨数据可视化:掌握数据领域的万金油技能
15丨一次学会Python数据可视化的10种技能
16丨数据分析基础篇答疑
第二模块:数据分析算法篇 (20讲)
17 丨决策树(上):要不要去打篮球?决策树来告诉你
18丨决策树(中):CART,一棵是回归树,另一棵是分类树
19丨决策树(下):泰坦尼克乘客生存预测
20丨朴素贝叶斯分类(上):如何让机器判断男女?
21丨朴素贝叶斯分类(下):如何对文档进行分类?
22丨SVM(上):如何用一根棍子将蓝红两色球分开?
23丨SVM(下):如何进行乳腺癌检测?
24丨KNN(上):如何根据打斗和接吻次数来划分电影类型?
25丨KNN(下):如何对手写数字进行识别?
26丨K-Means(上):如何给20支亚洲球队做聚类?
27丨K-Means(下):如何使用K-Means对图像进行分割?
28丨EM聚类(上):如何将一份菜等分给两个人?
29丨EM聚类(下):用EM算法对王者荣耀英雄进行划分
30丨关联规则挖掘(上):如何用Apriori发现用户购物规则?
31丨关联规则挖掘(下):导演如何选择演员?
32丨PageRank(上):搞懂Google的PageRank算法
33丨PageRank(下):分析希拉里邮件中的人物关系
34丨AdaBoost(上):如何使用AdaBoost提升分类器性能?
35丨AdaBoost(下):如何使用AdaBoost对房价进行预测?
36丨数据分析算法篇答疑
第三模块:数据分析实战篇 (7讲)
37丨数据采集实战:如何自动化运营微博?
38丨数据可视化实战:如何给毛不易的歌曲做词云展示?
39丨数据挖掘实战(1):信用卡违约率分析
40丨数据挖掘实战(2):信用卡诈骗分析
41丨数据挖掘实战(3):如何对比特币走势进行预测?
42丨当我们谈深度学习的时候,我们都在谈什么?
43丨深度学习(下):如何用Keras搭建深度学习网络做手写数字识别?
第四模块:数据分析工作篇 (2讲)
44丨如何培养你的数据分析思维?
45丨求职简历中没有相关项目经验,怎么办?
加餐 (1讲)
加餐丨在社交网络上刷粉刷量,技术上是如何实现的?
结束语 (1讲)
结束语丨当大家都在讲知识和工具的时候,我更希望你重视思维和实战
数据分析实战45讲
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14丨数据可视化:掌握数据领域的万金油技能

陈旸 2019-01-14
上一讲中,我给你讲了数据变换,今天讲一下数据可视化。如果你想做一名数据分析师,那么掌握可视化技能是必不可少的,因为在大部分情况下,老板更关心呈现的结果。
另外当这些可视化的结果呈现在你眼前时,你才能直观地体会到“数据之美”。图片在内容表达上,要远胜于文字,它不仅能体现数据真实性,还能给人很大的想象空间。

数据可视化的视图都有哪些?

在了解数据可视化的重要性之后,我们来看下,在数据可视化产品中,一般都包括哪些视图?
我们常用的可视化视图超过 20 种,分别包括:文本表、热力图、地图、符号地图、饼图、水平条、堆叠条、并排条、树状图、圆视图、并排圆、线、双线、面积图、双组合、散点图、直方图、盒须图、甘特图、靶心图、气泡图等。
你不用记住这些视图名称都是什么,因为在可视化工具中,操作面板上都会有这些图形可控选择。你看一眼就知道它是不是你想要的。
当然,你不仅要掌握这些视图的使用,更要了解使用它们背后的目的是什么,这里我整理了下,可以分为以下的 9 种情况:
在上面的这几种情况里,你也许想要看某个数据的分布情况,或者它随着时间的趋势,或者是局部与整体之间的关系等等。所以在设计之前,你需要思考的是,你的用户是谁,想给他们呈现什么,需要突出数据怎样的特点,以及采用哪种视图来进行呈现。
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精选留言(35)

  • 三儿
    老师,感觉讲得像数据分析的科普太浅了
    2019-01-14
    30
  • 数据化分析
    陈老师讲得很全面👍👍👍,数据分析的学习任重而道远。
    我写过一篇〖Python编程实践(2):数据可视化〗,感兴趣的同学可以去看看,搜索微信公众号〖数据化分析〗,在历史消息中可以找到。
    文章链接:https://mp.weixin.qq.com/s/dmJGMvFAroxJkTk5NwynSw
    2019-01-14
    13
  • 成欣睿
    作为学生说一句,Tableau现在有Tableau Prep类似ETL可以处理数据合并数据,而且现在学生通过学校邮箱注册可以有1年使用权,官网还有视频教程!
    2019-01-23
    9
  • FORWARD―MOUNT
    漏了一个也是阿里巴巴最好用的QuickBI,可以无缝对接所有数据源,上手非常简单,不用编程。我们公司一直在用。
    2019-01-15
    9
  • 蜘蛛的梦呓
    Excel:体量小且需要马上出结果;
     Python:灵活可复用,数据量大
     Tableau:清洗数据后使用,一般不知道如何分析时,会用 Tableau 随意分析,找寻灵感。
     个人比较喜欢 excel 和 tableau,python 一般用于搭建可复用的框架(编程能力并不强)。
    2019-01-14
    7
  • SageCat
    帆软员工路过🤪
    2019-04-01
    6
  • 舒成
    公司推的是FineBI,Finereport。不过能用excel绘图的就没用Python,R。说句实话,Python,R绘制出的图形不仅美观,还分辨率高。换句话说,你写论文用 excel作图,会因为分辨率的问题而被嫌弃的。
    2019-01-14
    5
  • 杰之7
    通过这一节的阅读,对可视化报表的工具有了更全面的了解。

    目前我接触到了是PowerBI和Python的Matplotlib,我想对于数据工程师而言,可视化懂一到二种主流的,对于其他的可视化工具,能在前端可视化,大屏及可视化组建的使用,能在实际的过程中去使用更好。
    2019-02-11
    3
  • 50包邮解君愁
    我们公司用的帆软,我也是来公司后才了解的这款,也想上手tableau,不知道tableau支不支持在网页端部署浏览
    2019-01-14
    3
  • 浩林
    海致BDP也很好用
    2019-01-14
    2
  • 梁林松
    微图个人版,被业务调整了。
    2019-01-14
    2
  • 莫巽
    少量的数据还是喜欢用EXCEL来画简单的图,数据量大的话基本就用matplotlib和seaborn了。
    2019-01-14
    2
  • yiwu
    用最多的,还是excel。来做系统巡检统计,容量分析。客户分布,名单管理。
    2019-01-14
    2
  • 王彬成
    你平时的工作是怎样的,是否需要用到数据可视化技术呢?在数据可视化技术中,你都用过哪些工具,你觉得哪个工具使用起来比较顺手?
    我上一份工作是作为房地产商业软件的产品助理,其中一个功能板块是展示房地产销售的营业数据,其中用到的就是Echarts插件,他提供了许多模板,很好地为客户展示数据。
    在这个过程中,我么团队大部分的时间是用来校对数据上,即清洗数据。因为存在大量的错误的,重复的数据,虽然低效,但至关重要。
    2019-02-14
    1
  • 凛冬里的匍匐者
    老师,文中提到常用数据可视化图标有20多种,其使用的背后目的总结了9种,麻烦给一个映射关系吧。
    2019-01-22
    1
  • 大萌
    进公司之后就培训了Tableau,学习了基础Tableau的使用方法,平常拿到数据后可先利用Tableau查看数据分布等等,还是挺方便的。
    python用于画图更为灵活和高效,平常编程时候可直接编程画图。

    以上两种我觉得是数据分析师需要掌握的。
    2019-01-16
    1
  • 你看起来很好吃
    请问老师,看您的目录上,数据分析的算法和十大机器学习的算法是一样的啊,他们是不是其实是一个东西
    2019-01-15
    1
  • 徐洲更
    我平时主要用R语言进行可视化,用的最多就是ggplot系列的工具,基本能用ggplot去组合出自己任意想要的结果
    2019-01-15
    1
  • iamtalent123
    tableau public是可以在线分享作品的呀
    2019-01-14
    1
  • 奔跑的鳄鱼
    请问老师,本专栏日后会否涉及机器学习范畴的知识?
    2019-01-14
    1
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