11 个实战项目,掌握 Python 数据可视化

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11 个实战项目,掌握 Python 数据可视化

​俗语有曰:字不如表,表不如图。

人类天生就是视觉动物。想象一本教科书,如果没有图表、插图或流程图,将变得更加枯燥和难以理解。视觉效果对于数据分析、传达结果都有至关重要的作用。

数据可视化就是通过易读、易懂的图表,降低用户的理解难度,从而实现用数字给用户讲个故事的工作目的。

看看下面这些作品,你一定会更加明白数据可视化的魅力:

「达・芬奇手稿」

来源:

https://www. informationisbeautifulawards.com /showcase/4312-codex-atlanticus

作者 >> The Visual Agency

简评 >> 《大西洋古抄本》是达芬奇的手稿集册中最大的一部,共 12 卷,1119 张。上面的每个方块代表一页手稿,颜色代表涉及的主题,包括几何与代数、物理学与自然科学、工具和机器、建筑与应用艺术和人文科学。

老友记 1994-2019

来源:

http://www. vizualism.nl/friends-19 94-2019/

作者 >> frédérik ruys

简评 >> 这个可视化帮助了老友记迷们回顾大家的感情线。Ross 和 Rachel 之间的分合分合分…… 合分合,最古灵精怪的 Phoebe 最后终于找到真爱 Mike !还有性感的 Monica 和小甜甜 Chandler 从第五季开始如麻花般不可分离的甜蜜。

如何实现数据可视化?

实现数据可视化,步骤并不复杂,我们拿最常用的数据分析工具 Python 来举例:

1、数据获取

巧妇难为无米之炊,所以第一步,我们要根据目标去获取所需要的数据。

数据获取主要可以分为外部数据和内部数据两类。外部数据可以从公开的数据网站上查询,还有一个方法就是爬虫,这种方法会更加灵活。

内部数据是企业自身内部的数据,作为数据分析师,需要用 sql 等工具把数据提取出来。

2、数据分析

第二步,我们需要清洗数据和分析数据。

数据清洗主要是解决数据质量的问题,在数据采集中,数据往往会比较杂乱,俗称 “脏数据”,需要进行数据清洗,包括补全缺失值、删去异常值、重复值、进行数据转换等等。

数据处理好了之后,就可以开始分析,根据你的目标,选择合适的方法加以分析。

3、数据可视化

通过数据分析得出结论后,还需要用图表展示出来,俗话说得好,“文不如表,表不如图 “,用图表可以更清晰展现你的结论。

在这里给想学习 Python 数据可视化的同学推荐一门课程: 《11 个案例掌握 Python 数据可视化》。

学习这门课程,你可以通过 11 个实际的 Python 数据分析项目,在实战中掌握 Python 可视化的方方面面,同时积累项目经验。你将亲手做出以下的项目:

感兴趣的同学,欢迎来实验楼边敲代码边学习呀~

课程地址:

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