描述性分析中使用的数据可视化技术

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描述性统计使原始数据更容易理解，但数据可视化超越了这一点，使用图像演示数据可以快速传达信息。例如，饼图比统计数据列表更有效地传达信息。饼图简单易懂，但在正确使用时非常有效。

数据可视化对于企业成功至关重要。数据科学家可以在原始数据中发现有价值的东西，但非数据科学家，他们制定业务战略并参与公司决策，却无法做到。这就是数据可视化在传达信息时必不可少的原因。它阐明并简化了数据，消除了任何歧义。通过强大的数据可视化，您可以取得很大的成功，并引发关于如何处理所拥有数据的讨论。

描述性分析中的数据可视化类型

描述性分析中一些最常用的数据可视化类型如下：

1. 线形图

用于显示随时间推移的趋势，例如销售增长或温度变化。线形图用于描述性分析中可视化长期或连续数据趋势。它们特别擅长通过连接各个数据点形成线条来识别数据中的模式、变化和趋势。一些线形图示例如下：

线形图在描述性分析中具有以下用途：

• 趋势分析 - 线形图说明了数据如何随时间变化。这对于分析时间序列数据（例如每月销售额、股票价格或网站流量）非常有用。
• 比较多个数据集 - 多个线形图可用于检查多个变量并揭示关系或差异。
• 异常检测 - 线形图会立即显示数据中的突然峰值或下降，表明异常事件或异常情况。
• 数据平滑性 - 线形图提供了连续的数据流，通过在数据点之间创建平滑的连接，有助于理解现象的总体发展或下降。

2. 条形图

在描述性分析中，条形图通常用于直观地显示和总结数据。它们使用矩形条来显示分类数据，每个条的长度表示类别的值或频率。条形图最常用于比较不同类别之间的数量，例如不同产品的收入。

条形图在描述性分析中具有以下用途：

分类表示

每个条代表一个不同的类别或组。例如，按颜色分类的汽车销量由以下条形图演示。

比较

条形图允许快速比较不同类别。

长度比例

条的长度与数据点的数量或频率成正比。例如季度销售额。

一些常见的条形图类型 - 一些常见的条形图类型如下：

简单条形图

显示一组类别及其值。

分组条形图

允许在同一类别内比较多组数据（例如，产品的利润和折扣）。

堆叠条形图

将每个条内的不同数据段堆叠起来，以显示部分与整体的关系（例如，按产品类型细分的总销售额）。

3. 饼图

饼图通常用于描述性分析中可视化数据比例。它们特别适用于显示数据集中类别的分布，使更容易理解与整体相比部分的相对大小。最适合说明比例，例如按公司划分的市场份额。以下饼图说明了参加足球、板球、羽毛球、曲棍球和其他游戏的学生百分比。

饼图的每一块表示类别在总数中的比例。每一块的大小与类别在总数中所占的份额成正比。饼图提供了类别之间如何相互比较的简单直观表示，使查看者能够轻松掌握有关数据中分布和优势的见解。它最常用于市场份额分析、预算分配、调查回复分布以及按人口统计特征细分客户。

4. 热力图

热力图是描述性分析中一种常见可视化方法，它通过颜色渐变传达值。它们提供了一种简单易行的方法来识别数据集中的模式、趋势和异常，在分析大量数据时非常有用。热力图可用于显示强度和相关性，例如客户在网站上的活动。

一个热力图示例，显示了某个地区不同团队的销售业绩。

描述性分析中的热力图

• 可视化数据频率或密度 - 热力图可以突出显示高密度和低密度区域，使更容易识别集群或模式。例如，在客户行为分析中，热力图可以说明网站的哪些页面获得最多的点击或访问。
• 跨变量比较 - 热力图可用于同时比较多个变量。可视化变量之间的关系使您可以快速识别相关性和异常值。例如，在金融领域，热力图可以描绘多个股票之间的长期关系。
• 时间序列数据分析 - 热力图可用于时间序列分析中，以直观地表示跨时间的模式。例如，在销售数据中，热力图可以说明跨月份的每日销售业绩，通过颜色强度可以轻松区分高销售额和低销售额。
• 地理空间分析 - 热力图通常用于地理数据分析中，以描绘特定区域内事件的集中度。例如，它们可以指示城市中的犯罪热点或区域之间的客户分布。

数据可视化中热力图的一些常见用途如下：

• 模式识别 - 热力图是强大的工具，用于在大型数据集或信息池中查找模式和趋势。它们使识别高活动和低活动区域变得简单，这可能对决策至关重要。
• 即时洞察 - 用户可以快速获得见解，而无需深入研究大量数值数据。这种即时性对于非技术利益相关者尤其有益。
• 数据汇总 - 热力图以视觉上吸引人的方式压缩大量数据。这使得更容易理解数据集的复杂细微差别。
• 视觉吸引力 - 热力图在视觉上美观且引人入胜。它们是有效的演示和报告工具。
• 多元分析 - 热力图可以同时表示多个变量，使其适用于不同类型的数据。
• 交互和探索 - 交互式热力图允许查看者与数据交互，使其成为深入研究的有效工具。
• 异常检测 - 热力图可以显示数据中的异常和异常值，将注意力吸引到需要进一步研究的区域。
• 用户友好 - 热力图易于理解和使用。它们易于理解，颜色渐变有效地传达信息。

5. 直方图

直方图是一种条形图，用于描绘连续变量的频率分布。它显示了数据点落在特定范围内的频率，这有助于理解数据集的分布。直方图是描述性分析中一种有效的工具，用于通过将值分组到箱或区间中来可视化数据分布。

描述性分析涉及总结和理解数据源的关键属性，通常使用统计方法。直方图在描述性分析中最常用于以下原因：

• 数据分布 - 数据是正态分布、偏态还是双峰分布。
• 发生频率 - 某些值范围出现的频率。
• 了解分布和范围 - 数据点分散在整个变量的范围内。
• 比较多个分布 - 重叠不同组或时期的直方图可以揭示分布的差异。
• 异常值检测 - 远远超出平均范围的值。
• 检测偏度 - 如果数据向左或向右倾斜，则表明存在异常值或分布不均。

6. 散点图

散点图（也称为散点图或散点图）是一种图表类型，它使用点来指示两个不同数值变量的数据值。每个点在水平轴和垂直轴上的位置表示单个数据点的值。

散点图主要用于观察和演示两个定量变量之间的相关性。散点图上的点不仅显示了各个数据点的值，而且当数据被视为一个组时也显示了模式。散点图是数据分析中最通用的图表形式。此图表可以识别数据集中两个或多个变量之间的关系、模式和趋势。

散点图是描述性分析中可视化两个连续变量之间相关性的宝贵工具。它非常适合识别两个变量之间的关系，例如身高和体重。散点图在二维图上描绘各个数据点，使分析师能够调查和表征变量之间可能存在的关系、相关性或趋势。

散点图可以帮助您回答有关数据的问题，例如变量之间的关系是线性还是非线性，关联强度如何，以及数据点中是否存在任何异常值或子组。它还可以告诉您关系是正相关还是负相关，这意味着变量沿相同方向或相反方向移动。检查散点图可以提供有关数据的有用信息。

散点图可以成为有效的数据分析工具，但如果使用不当，也可能产生误导或混淆。为了防止常见错误和失误，不要将散点图用于诸如性别和收入之类的分类或离散变量，或超过三个变量（例如温度、湿度、压力和风速）。此外，避免将散点图用于具有数百万个数据点的大型数据集。此类数据可以使用条形图、饼图、箱线图、散点图矩阵、平行坐标图、雷达图、地图、热力图或直方图进行分析。

散点图在描述性分析中的应用

• 识别相关性 - 散点图可用于识别变量之间的相关性。如果点从左到右呈上升趋势，则表示正相关关系。下降趋势表示负相关。
• 识别模式 - 寻找模式，例如线性或非线性趋势。线性趋势用直线描述关系，而非线性趋势可能遵循曲线或其他形状。点可能聚集在特定区域，表明数据中存在集群或细分。
• 检测异常值 - 异常值是指与数据整体趋势明显不同的数据点。散点图可以轻松识别这些异常情况并评估其重要性。

可视化数据分布

散点图描绘了数据点在变量范围内的分布情况，揭示了变异性和离散程度。在散点图中使用不同的颜色或符号来表示不同的类别或组，可以比较不同分组的行为或相互关系。

当您将描述性统计和数据可视化相结合时，就可以将数据转化为对您的业务有用的东西。数据在帮助企业领导者做出明智决策方面发挥着至关重要的作用。它促进效率和明智的决策。您可以将它们结合起来以使企业受益的方式多种多样。它可以轻松识别模式并确定不同点之间的关系。企业领导者还喜欢查看历史趋势并弄清楚如何将其应用于自己的公司。原始数据很难从中找出任何东西，但是，描述性统计和数据可视化使理解变得容易得多，从而揭示了相关性。