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发表于 2023-11-27 16:40:07
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来自 中国–广西–桂林
1.描述性可视化
描述性可视化主要用于展示数据的分布、趋势、组成等基本特征。cdp客户数据平台常见的描述性可视化包括直方图、条形图、折线图、饼图、散点图等。
●直方图:展示数据的分布情况,横轴表示数值区间,纵轴表示数据的出现频次。
●条形图:比较不同类别的数据大小,横轴表示数据类别,纵轴表示数据大小。
●折线图:展示数据的趋势和变化,横轴表示时间或其他连续变量,纵轴表示数据值。
●饼图:展示数据的占比和组成,用于显示各类别数据在总体中所占的比例。
●散点图:用于展示两个连续变量之间的关系,横轴表示一个变量,纵轴表示另一个变量,每个点表示一组数据。
2.探索性可视化
探索性可视化主要用于发现数据之间的关系和趋势,寻找数据中的模式和异常。常见的探索性可视化包括散点图矩阵、热力图、平行坐标图等。
●散点图矩阵:展示多个连续变量之间的关系,每个散点图表示两个变量之间的关系,多个散点图组成一个矩阵。
●热力图:展示数据的密度和分布情况,用颜色深浅表示数据的值,适用于大量数据的可视化。
●平行坐标图:展示多个连续变量之间的关系,每个变量对应坐标轴上的一条线段,数据点在不同坐标轴上对应的值会连接成线段,形成数据的模式。
3.解释性可视化
解释性可视化主要用于展示数据的背景和原因,讲解数据的故事和结论。常见的解释性可视化包括地图、流程图、树状图等。
●地图:用于展示地理信息和地区之间的差异,可以将数据与地图上的位置对应,以地图上的颜色、形状、大小等方式表示数据的值。
●流程图:展示数据的流程和步骤,用图形和箭头表示流程的顺序和步骤,以及每个步骤的数据。
●树状图:用于展示数据的层次和结构,树状图将数据分为不同的层次,每个层次之间通过线段连接,每个节点表示一个数据点或者数据集合。
4.交互式可视化
交互式可视化是指用户可以通过与可视化图表进行交互,改变数据展示的方式和角度,以达到更深入的数据分析和理解。常见的交互式可视化包括缩放、滚动、筛选、排序等功能。
●缩放:用户可以通过放大或缩小可视化图表来查看细节或总体趋势。
●滚动:用户可以通过滚动可视化图表来查看更多数据,或者移动可视化图表的位置。
●筛选:用户可以通过选择特定的数据类别或数值范围来筛选数据,以更深入地分析数据。
●排序:用户可以通过按照特定的变量对数据进行排序,以更好地理解数据的模式和趋势。
交互式可视化可以让用户更深入地分析数据,发现数据中的细节和模式,同时也可以将分析结果与其他人分享和交流。通过不同类型的可视化,结合交互式的功能,可以实现更加全面和深入的数据分析和可视化展示。
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