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如何将数据进行数据可视化展现

1、颜色可视化通过颜色的深浅来表达指标值的强弱和大小，是数据可视化设计的常用 *** ，用户一眼看上去便可整体的看出哪一部分指标的数据值更突出。

2、做成图表样式(用折线图、柱形图、面积图等等)根究你想要的展示的维度选择不同的图表来展示。可以做成一个综合性的数据可视化看板，在看板中将数据从多维度展示，也就是之一种的综合美观版。

3、想要实现可靠的数据可视化需要从两方面做准备，首先，数据分析人员需要掌握可靠的数据，能够与分析的事物相贴合，其次，数据分析人员需要使用可靠的可视化工具及可视化 *** 。

4、之一步：分析原始数据数据是可视化背后的主角，逆向可视化与从零构建可视化的之一步一样：从原始数据入手。不同的是在逆向时我们看到的是数据经过图形映射、加工、修饰后的最终结果，而原始数据隐藏在纷繁复杂的视觉效果中。

5、数据可视化指的是，通过商业智能BI以图形化手段为基础，将复杂、抽象和难以理解的数据用图表进行表达，清晰有效地传达信息。

在数据可视化设计前，分析人员要先完成业务需求的分析，将分析需求拆分成不同层级、不同主题的任务，捕捉其中业务的数据指标、标签，划分出不同优先级，为下一步取数做准备。

流量映射：流量映射使得每个 *** 端口都能够以 100% 的端口线速接收流量，同时每个工具端口也能够以 100% 的端口速率输出相关流量。

数据分析数据分析指对多维数据进行切片、块、旋转等动作剖析数据，从而能多角度多侧面观察数据。数据可视化数据可视化是指将大型数据集中的数据以图形图像形式表示，并利用数据分析和开发工具发现其中未知信息的处理过程。

数据可视化工具可视化工具的优点就是更加轻量化，可以通过模板完成简单图表的 *** 。可视化工具也可以细分为两种，一种是免费和收费并行，这种可视化工具一般会有水印、功能、导入导出等方面的限制，付费解锁全功能。

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步骤1：安装pandas、matplotlib库 pip install pandas pip install matplotlib 步骤2：从国家统计局等数据网站找到合适的数据。https：//data.stats.gov.cn/ 步骤3：案例中的数据indus.csv。

首先看这样一个示例。输出结果：① 的作用是设置所得图示的背景颜色，这样做的目的是让下面的 ② 绘制的图像显示更清晰，如果不设置 ①，在显示的图示中看到的就是白底图像，有的部分看不出来。

Python做出来，其实是一张可以拖动角度，放大缩小的图，拖一拖看各角度视图会发现三类还是分的挺明显的。Github上这个bubbly还是很厉害的，方便。

因为你只只需要掌握ggplot2之后，就可以同时在R语言和Python语言中进行数据可视化分析了。

Matplotlib Matplotlib是Python中众多数据可视化库的鼻祖，其设计风格与20世纪80年代设计的商业化程序语言MATLAB十分接近，具有很多强大且复杂的可视化功能。

ggplot2 是 R 的作图工具包，可以使用非常简单的语句实现非常复杂漂亮的效果。然而不幸的是，ggplot2 并不支持 Python。

将时间和空间可视化时间通过时间的维度来查看指标值的变化情况，一般通过增加时间轴的形式，也就是常见的趋势图。空间当图表存在地域信息并且需要突出表现的时候，可用地图将空间可视化，地图作为主背景呈现所有信息点。

灵活使用智能功能，避免页面过于拥挤想要将报做得更详细，因此在同一张报表上挤进去各种可视化图表。但事实上，有些可视化图表是可以放在别的地方，这样就能节省很多空间，让数据可视化分析报表页面看上去更简洁。

数据可视化指的是，通过商业智能BI以图形化手段为基础，将复杂、抽象和难以理解的数据用图表进行表达，清晰有效地传达信息。

数据存储层数据存储层在开头已经和大家说过了，在数据可视化产品（系统）中，既支持常规数据（MySQL、CSV等）可视化，也支持大数据（hive、HBASE等）的可视化，满足日常分析人员定性、定量的分析。