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数据可视化分析综述
摘要:目前,人类社会正处于大数据爆发的时代,多元化数据涌现和信息激流使人、企业和社会对大数据的依赖在不断深化,与此同时,数据可视化研究已成为一个新的时代命题。就数据可视化展开综述,介绍了数据可视化的概念、发尝试使用多维定量数据的静态图来表示静态数据;在20世纪80年代中期,动态统计图表开始出现,最后两种方式在20世纪末开始合并,试图实现动态的交互式数据可视化。因此,动态交互式数据可视化已成为一个新的发展主题。
21世纪——大数据时代
当世界在2003年创建5个EB数据时,人们开始关注大数据的处理;2011年,世界上每天新增数据量开始呈指数级增长,用户使用数据的效率也在不断提高;2012年,我们进入数据驱动的时代。掌握数据意味着掌握发展方向,因此人们对数据可视化技术的依赖也在不断深化。大数据可视化研究已成为一个新的时代命题。
2 数据与可视化
数据释义
关于数据的定义,大多数人含糊不清地回答说数据类似电子表格或很多数字,而具有一些技术背景的人会提到数据库或数据仓库。但这些答案仅描述了数据的格式和数据的存储方式。要想可视化数据,则必须知道它所表达的内容。
可视化工具

Microsoft Excel
Excel是常用的入门级数据可视化工具。输入某些数据后,单击菜单栏中的“图表”选项以生成所需的图表。Excel提供了多种标准图表类型供用户选择,包括柱形图、折线图、饼图和散点图。
Excel虽然不适合用来做深度分析,生成的图表也不会用于出版,但它方便快捷,随手点击几下鼠标就可以用它生成一个图形。正是Excel的方便易用让它获得了大众的青睐,但如果想要高质量的数据图就不要止步于此,其他工具会更适合。
Tableau
Tableau是一种用于数据可视化敏捷开发和实现的商业智能演示工具,可用于实现交互式、可视化分析和仪表板应用程序。数据可视化允许将枯燥的数据呈现在简单、友好的图表中,这是最直观、最有效的分析方法,没有过多的技术基础,任何人可以轻松学****Tableau,并使用其可视化功能来处理和显示数据,以便更好地分析表面数据。
作为轻量级可视化BI工具的良好代表,Gartner的商业智能和分析平台魔力象限于2015-02发布,已连续第三次蝉联领先者。德国电子商务网络的数据科学家也认为,拥有像Tableau这样的工具就足够了,无论是报告还是挖掘数据并进行分析。
Python
Python是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言,在重视开发功率和科技不断开展的背景下,Python得到越来越多人的青睐。根据IEEE Spectrum发布的一项研究,2016年排名第三的Python已成为2017年全球最受欢迎的语言,C语言和Java分别位居第二和第三。
Python具有以下特性:①易于学****Python的关键字相对较少,结构简单,语法定义明确,而且学****起来相对简单。②易于阅读。Python代码的定义比较清晰,易于阅读。③易于维护。Python的成功在于它的源代码是相當容易维护的。④具有一个广泛的标准库。Python的最大优势之一是具有丰富的