数据可视化
数据可视化基本概念
1. 基本定义
数据可视化是将数据以图形化的方式展示，帮助人们更好地理解数据。
# 基本概念
1. 数据可视化
- 数据图形化
- 信息展示
- 交互式探索
2. 可视化类型
- 统计图表
- 地理信息图
- 网络关系图
- 时间序列图
3. 设计原则
- 简洁性
- 可读性
- 交互性
- 美观性
# 示例
数据：
sales = {
'Jan': 100,
'Feb': 120,
'Mar': 150,
'Apr': 180,
'May': 200
}
可视化：
柱状图、折线图、饼图等2. 可视化类型
不同类型的数据适合不同的可视化方式。
# 可视化类型 1. 统计图表 - 柱状图：比较数值 - 折线图：趋势分析 - 饼图：占比分析 - 散点图：相关性分析 2. 地理信息图 - 地图：空间分布 - 热力图：密度分布 - 气泡图：多维度数据 3. 网络关系图 - 节点图：关系网络 - 树状图：层级结构 - 桑基图：流向分析 4. 时间序列图 - 折线图：趋势变化 - 面积图：累计变化 - 日历图：周期性变化 # 选择指南 1. 数值比较：柱状图 2. 趋势分析：折线图 3. 占比分析：饼图 4. 相关性：散点图 5. 地理分布：地图 6. 关系网络：节点图
3. 设计原则
好的数据可视化需要遵循一定的设计原则。
# 设计原则 1. 简洁性 - 去除冗余元素 - 突出重要信息 - 保持视觉清晰 2. 可读性 - 合适的字体大小 - 清晰的标签 - 适当的颜色对比 3. 交互性 - 数据筛选 - 缩放功能 - 详细信息展示 4. 美观性 - 协调的配色 - 平衡的布局 - 专业的风格 # 最佳实践 1. 选择合适的图表类型 2. 使用清晰的颜色编码 3. 添加必要的说明文字 4. 保持一致的视觉风格 5. 考虑用户交互需求