数据可视化分析图怎么做，可视化数据分析图表教程

欧气 2024年09月30日 05:15 2 0

本文目录导读：

数据可视化的重要性
选择合适的可视化工具
数据准备
常见可视化图表类型及制作
可视化图表的设计原则
交互性的添加

《可视化数据分析图表制作全攻略》

数据可视化的重要性

在当今信息爆炸的时代，数据无处不在，单纯的数据往往是枯燥且难以理解的，数据可视化通过将数据以直观的图表形式呈现，能够让我们迅速抓住数据中的关键信息，发现数据之间的关系、趋势和规律，无论是企业决策、学术研究还是日常工作汇报，可视化的数据分析图表都发挥着不可或缺的作用。

选择合适的可视化工具

1、Excel

- Excel是一款广泛使用的办公软件，它具有基本的图表制作功能，对于初学者来说，Excel的操作相对简单，要制作一个简单的柱状图，只需选中数据区域，然后在“插入”选项卡中选择柱状图类型即可，Excel可以满足一些基础的数据分析可视化需求，如简单的销售数据统计、部门费用对比等。

2、Tableau

- Tableau是一款专业的数据可视化工具，它的优势在于能够连接多种数据源，并且具有强大的交互功能，使用Tableau，用户可以轻松创建复杂的可视化图表，如地图与其他图表的组合，在分析不同地区的销售数据时，可以将销售数据与地理信息相结合，直观地展示各地区的销售业绩分布，Tableau还提供了丰富的可视化模板，能够快速生成美观且富有洞察力的图表。

3、Python中的可视化库（Matplotlib和Seaborn）

- Matplotlib是Python中最基本的绘图库，它具有高度的灵活性，可以创建各种类型的图表，从简单的折线图到复杂的3D图，以下是一个简单的Matplotlib绘制折线图的代码示例：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)
plt.plot(x, y)
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y = sin(x)')
plt.title('Sin Function Plot')
plt.show()

- Seaborn则是在Matplotlib的基础上构建的高级可视化库，它提供了更美观的默认样式和更便捷的统计图表绘制功能，绘制箱线图来展示数据的分布情况非常方便。

数据准备

1、数据收集

- 首先要明确分析的目的，然后根据目的收集相关的数据，数据来源可以是企业内部的数据库、调查问卷、网络爬虫等，如果要分析电商平台的用户购买行为，可能需要从电商平台的数据库中获取用户的订单信息、浏览记录等数据。

2、数据清洗

- 收集到的数据往往存在一些问题，如缺失值、重复值、错误值等，对于缺失值，可以采用填充（如均值填充、中位数填充等）或删除的方法处理；对于重复值则直接删除；对于错误值，要根据具体情况进行修正或删除，在销售数据中，如果某条记录的销售额为负数（可能是录入错误），需要根据实际情况进行调整。

3、数据转换

- 有时候原始数据的格式不适合直接用于可视化，需要进行转换，日期数据可能需要转换为特定的格式，数值数据可能需要进行标准化或归一化处理，以便在同一图表中进行比较。

常见可视化图表类型及制作

1、柱状图

- 柱状图适合比较不同类别之间的数据大小，制作柱状图时，首先要确定横轴和纵轴的变量，在比较不同品牌手机的市场份额时，品牌名称作为横轴，市场份额百分比作为纵轴，在Tableau中，可以将品牌数据拖到横轴，市场份额数据拖到纵轴，然后选择柱状图类型即可快速生成，在Excel中，选中数据后，在“插入”选项卡中选择柱状图。

2、折线图

- 折线图主要用于展示数据随时间或其他连续变量的变化趋势，分析某股票的价格走势，时间作为横轴，股票价格作为纵轴，使用Matplotlib绘制时，如前面代码示例所示，通过定义横轴和纵轴的数据，然后调用plot函数即可，在Tableau中，将日期字段拖到横轴，股票价格字段拖到纵轴，选择折线图类型。

3、饼图

- 饼图用于展示各部分在总体中所占的比例，比如分析公司各部门的费用占总费用的比例，在Excel中，选中数据后，选择饼图类型即可，在Tableau中，将部门名称拖到“颜色”或“标签”字段，费用数据拖到“角度”字段，选择饼图类型。

4、箱线图

- 箱线图能够展示数据的分布特征，包括中位数、四分位数、异常值等，使用Seaborn绘制箱线图非常方便，要分析不同班级学生成绩的分布情况，可以先将数据整理成合适的格式，然后使用以下Seaborn代码：

import seaborn as sns
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
data = pd.read_csv('student_scores.csv')
sns.boxplot(x = 'class', y = 'score', data = data)
plt.show()