圖表分析的方法？一、初階：維度和指標(biāo)初階的圖表簡(jiǎn)單易懂，能滿足簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)分析需求，具體除了趨勢(shì)、頻數(shù)、比重、表格等類型。圖表數(shù)據(jù)分析的前提應(yīng)該是將自己需要呈現(xiàn)的指標(biāo)，以一定會(huì)的維度全部拆分，在坐標(biāo)系中

圖表分析的方法？

一、初階：維度和指標(biāo)

初階的圖表簡(jiǎn)單易懂，能滿足簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)分析需求，具體除了趨勢(shì)、頻數(shù)、比重、表格等類型。圖表數(shù)據(jù)分析的前提應(yīng)該是將自己需要呈現(xiàn)的指標(biāo)，以一定會(huì)的維度全部拆分，在坐標(biāo)系中以可視化的呈現(xiàn)出。

(一)趨勢(shì)圖

趨勢(shì)分析是最基礎(chǔ)的圖表分析，和線圖、柱狀圖、剝落圖等多種形式。

線圖也可以遠(yuǎn)處觀察一個(gè)或者多個(gè)數(shù)據(jù)指標(biāo)發(fā)動(dòng)變動(dòng)的趨勢(shì)，也是可以據(jù)要與之前的周期參與同比分析。柱狀圖這個(gè)可以仔細(xì)某一事件的變化趨勢(shì)如果不是將整體word文檔合并是可以制成淤積圖，同時(shí)觀察到部分所占比重及變化

(二)頻數(shù)圖

依據(jù)業(yè)務(wù)需求對(duì)指標(biāo)聽從是有維度拆細(xì)，差別不大不同組別的頻數(shù)，以便于分清楚。

(三)比重圖

比重分析主要是用來(lái)了解差別部分占總體的比例。橫向比較好，扇形圖、弧形圖可以行最簡(jiǎn)形矩陣這類需求縱向比較比較，百分比堆積而成圖也可以顯示有所不同部分所占比例的趨勢(shì)變化。

(四)表格

表格信息密集，可以不另外分析什么多維度、多指標(biāo)數(shù)據(jù)，適合對(duì)數(shù)據(jù)敏感的人群不使用。

(五)其他圖表

下面介紹的是氣泡圖，氣泡圖用來(lái)展示一個(gè)事件與多個(gè)維度之間的關(guān)系，如講B端產(chǎn)品客戶成單周期與客戶活躍度、登錄賬號(hào)數(shù)量之間的關(guān)系。

除開上述最常見的一種的圖表，還有一個(gè)散點(diǎn)圖、箱線圖、股價(jià)圖、雷達(dá)圖等圖表，在此不全部贅敘。

簡(jiǎn)述大數(shù)據(jù)可視化的4個(gè)步驟

考慮數(shù)據(jù)可視化的主題

提煉可視化主題的數(shù)據(jù)

參照數(shù)據(jù)關(guān)系考慮圖表

通過(guò)可視化布局及設(shè)計(jì)

python可視化界面怎么做？

本文所實(shí)時(shí)演示的的可視化方法

散點(diǎn)圖（Scatterplot)

直方圖(Histogram）

小提琴圖（Violinplot)

特征兩兩差別圖（Pairplot）

安德魯斯曲線(Andrewscurves)

核密度圖(Kerneldensityestimationplot)

垂直坐標(biāo)圖（Parallelcoordinates）

Radviz（扭轉(zhuǎn)力矩圖？）

熱力圖(Heatmap)

氣泡圖(Bubbleplot)

這里通常使用Python一個(gè)流行的作圖工具:Seabornlibrary，同樣Pandas和bubbly輔助。為什么不Seaborn比較好好？

只不過(guò)某些時(shí)候數(shù)據(jù)分析，建模前，都要徹底清洗數(shù)據(jù)，徹底清洗后數(shù)據(jù)的結(jié)果總要有個(gè)格式，我知道的最太容易可以使用，最比較方便鍵入模型,最好是畫圖的格式叫暗