主講人：AiPPT時間：20XX.XXPOWERPOINTDESIGN202XPowerPointDesign------------------Python比例數據可視化Catalogue目錄1.比例數據在大數據中的應用PartOne部分與整體PartTwo2.時空比例數據可視化PartThree習題PartFour3.4.實訓：使用Pyecharts構建數據大屏PartFive5.--------------PowerPointDesign比例數據在大數據中的應用01PARTPOWERPOINTDESIGN比例數據可視化中，通過數據排序可輕易找到最大值與最小值。例如，市場份額占比中，最小值和最大值分別代表市場份額最少和最多的公司。在一頓早餐中食物卡路里含量占比圖中，最小、最大值對應卡路里含量最少和最多的食物。尋找最大值與最小值研究者更關注整體的分布構成以及各部分之間的相對關系。如早餐中雞蛋、面包、牛奶的卡路里含量是否均衡，是否存在某一種成分的卡路里含量占絕大多數。本章涉及的圖表類型將幫助讀者解答類似問題，理解各部分在整體中的占比和相互關系。研究整體分布與相對關系比例數據可視化目的--------------PowerPointDesign部分與整體02PARTPOWERPOINTDESIGN餅圖基本框架與特點餅圖是常見的統計學模型，用來直觀形象地表示比例關系。雖然可以在對應的部分標上精確數據，但有時楔形角度過小，數據標注會存在一定困難，無法兼顧美觀。餅圖不太適合表示精確的數據，但可以直觀呈現各部分占比差別，以及部分與整體之間的比例關系。如圖6-2所示的入學時間餅圖，清晰地展示了不同入學時間學生所占的比例。餅圖繪制代碼示例使用Matplotlib繪制餅圖的代碼示例：pythonimportmatplotlib.pyplotaspltplt.rcParams['font.sans-serif']='SimHei'#設置中文顯示plt.figure(figsize=(6,6))#將畫布設定為正方形，則繪制的餅圖是正圓label=['正常入學','錯后入學','提前入學']#定義餅圖的標簽explode=[0.01,0.01,0.01]#設定各項距離圓心n個半徑values=[719,84,196]plt.pie(values,explode=explode,labels=label,autopct='%1.1f%%')plt.title('入學時間餅圖')#繪制標題plt.savefig('./入學時間餅圖')#保存圖片plt.show()該代碼生成的圖形如圖6-4所示，通過設置標簽、顏色和寬度屬性，繪制出了具有視覺效果的環形圖，用于展示不同入學時間的學生比例。餅圖堆疊柱形圖的基本框架如圖6-5所示。在實際應用中，數值軸一般表示比例，堆疊柱狀圖在進行不同比例之間的變化的比較時以及時間序列比較時具有優勢。例如，對五個公司三年的營業額進行可視化時，使用餅圖很難確切看到發生了什么，而切換到堆積條形圖時，可以清楚地看到A公司的市場份額增長和E公司的市場份額萎縮的趨勢，如圖6-7所示。堆疊柱形圖基本框架與優勢具體代碼可以參考第四章中4.3.3堆疊柱形圖部分，在此不再敘述。堆疊柱形圖代碼參考比例中的堆疊矩形樹圖繪制代碼示例使用Python的squarify庫生成矩形樹圖的代碼示例：生成的圖形如圖6-9所示，通過設置大小、標簽和透明度，繪制出了矩形樹圖，用于展示不同類別的比例關系。矩形樹圖基本框架與特點矩形樹圖是一種基于面積的可視化方式。外部矩形代表父類別，內部矩形代表子類別。矩形樹圖可以呈現樹狀結構的數據比例關系。其基本框架如圖6-8所示。當類目數據較多且有多個層次的時候，餅圖的展示效果往往會打折扣，矩形樹圖能更清晰、層次化地展示數據的占比關系。如電子商務、產品銷售等涉及大量品類的分析，都可以用矩形樹圖。矩形樹圖和弦圖基本框架與特點和弦圖繪制代碼示例和弦圖是一種用于展示多個項目之間關系的可視化方法。在和弦圖中，數據通常以一個圓環來表示，節點圍繞著圓周分布，點與點之間以弧線彼此連接以顯示當中關系，通過每個圓弧的大小比例給每個連接分配數值。此外，還可以通過顏色將數據分類，直觀地進行比較和區分。這些數據段之間的關系通過圓環內部的弦（線條）來表示，弦的大小通常表示關系的強度或數據的量。和弦圖常用于展示如社交網絡、交通流量、商品交換等多個項目之間的相互聯系和交互模式。其基本框架如圖6-9所示。使用基于matplotlib的第三方庫mpl_chord_diagram繪制和弦圖的代碼示例：生成的圖形如圖6-12所示，通過設置節點名稱和流量矩陣，繪制出了和弦圖，用于展示不同城市之間的交通流量關系。0102和弦圖旭日圖基本框架與特點旭日圖是一種用于可視化層次數據結構的圖表，通過多層的圓環展示數據的層次關系和比例大小。旭日圖的中心是數據結構的根節點，每一層的圓環代表了數據結構中的一個層級，向外層擴展顯示更深層次的數據。旭日圖非常適合于展示樹形數據的分布情況，比如文件系統的目錄結構、公司的組織架構、網站的導航結構等。其基本框架如圖6-13所示。0102使用pyecharts庫創建旭日圖的代碼示例：生成的圖形如圖6-14所示，通過設置數據結構和配置項，創建了旭日圖，用于展示層次數據的分布情況。旭日圖繪制代碼示例旭日圖--------------PowerPointDesign時空比例數據可視化03PARTPOWERPOINTDESIGN堆疊面積圖的基本框架如圖6-15所示。現在的數據往往都帶有時間維度的信息，時間屬性的比例數據也是經常出現的。例如，每年都會對各項消費占居民總消費的比例進行統計，每一的調查結果都會積累下來。01各種消費占比隨著時間的變化情況是國家很關心的信息，這可以反映國民的生活是越來越好了還是越來越差了。假設存在多個時間序列圖表，現在將它們從下往上堆疊，填滿空白的區域，最終得到一個堆疊面積圖，水平軸代表時間，垂直軸的數值范圍為0到100%。02堆疊面積圖基本框架與特點0201使用matplotlib生成堆疊面積圖的代碼示例：生成的圖形如圖6-16所示，通過設置數據和標簽，繪制出了堆疊面積圖，用于展示不同系列隨時間的變化趨勢。堆疊面積圖繪制代碼示例--------------PowerPointDesign習題04PARTPOWERPOINTDESIGN01餅圖主要用于展示哪種類型的數據？B.比例數據04矩形樹圖主要用來表示什么類型的數據？B.層次數據02環形圖與餅圖不同之處在于什么？C.中間有一個“空洞”05和弦圖用于展示什么？C.項與項之間的流量或關系堆疊柱狀圖在數據可視化中主要用來展示什么？C.各部分之間的比例關系03選擇題1餅圖適合用于展示精確的數據比例。（×）2環形圖不能表示多個樣本之間的比例關系。（×）3堆疊柱狀圖不能用于展示時間序列數據的比例變化。（×）4矩形樹圖可以清晰地展示大量品類的分析數據。（√）5旭日圖適合用于展示復雜的層次數據結構。（√）判斷題環形圖是餅圖的一種變體，特點是中間有空洞。矩形樹圖通過矩形的大小來表示數據的層次結構和比例大小。堆疊柱狀圖主要優勢在于能夠展示各部分之間的比例關系的變化。和弦圖常用于展示項與項之間的相互關系和交互模式。在比例數據可視化中，用于表示整體中各部分比例的圖表是餅圖。填空題描述餅圖在數據可視化中的用途和限制。用途：餅圖用于直觀地展示各部分在整體中所占的比例關系，適用于展示簡單的分類數據占比情況。限制：餅圖不適合展示精確的數據比例，當類別較多或部分占比差異較小時，難以準確區分各部分的具體數值，且不適合展示層次結構或多個樣本之間的比例關系。環形圖與餅圖在視覺表現上有什么不同，環形圖的優勢是什么？01020304不同：環形圖中間有一個“空洞”，而餅圖是一個完整的圓形。優勢：環形圖可以同時展示多個樣本各部分所占的相應比例，有利于構成的比較研究，通過各個弧形的長度衡量比例大小，更適合展示多個樣本之間的比例關系。如何解釋堆疊柱狀圖在比例數據可視化中的作用？堆疊柱狀圖在比例數據可視化中主要用于展示不同分類之間的比例關系以及隨時間或其他變量的變化趨勢。它能夠清晰地展示各部分在整體中的占比，并且可以直觀地比較不同分類之間的差異和變化，適用于展示時間序列數據的比例變化或不同組之間的比較。05060708問答題01設計一個場景，說明如何使用餅圖和環形圖來分析市場份額數據。0302假設有一個數據集包含多個年份的公司收入數據，如何使用堆疊柱狀圖和旭日圖來展示每年收入中不同產品的收入比例變化？場景：假設有一家公司在分析其在不同地區的市場份額。首先，使用餅圖展示該公司在各個地區的市場份額占比，通過不同顏色的扇形區域直觀地表示各地區在公司總市場份額中的比例。然后，使用環形圖展示多個競爭對手在同一地區的市場份額，通過環形圖的多個環來比較不同公司在同一地區的市場份額構成，從而了解公司在各地區的競爭地位和市場分布情況。首先，使用堆疊柱狀圖展示每年公司收入中不同產品的收入比例。將年份作為X軸，收入作為Y軸，不同產品的收入用不同顏色的柱子堆疊在一起，從而直觀地展示每年各產品收入在公司總收入中的占比以及隨時間的變化趨勢。然后，使用旭日圖展示層次化的收入數據，將年份作為最外層的圓環，產品類別作為內層的圓環，通過不同顏色和大小的扇形區域表示各產品在不同年份的收入比例，從而清晰地展示收入數據的層次結構和隨時間的變化情況，便于分析公司收入的動態變化和產品收入的貢獻度。04應用題--------------PowerPointDesign實訓：使用Pyecharts構建數據大屏05PARTPOWERPOINTDESIGN在Python環境中使用Pyecharts庫創建一個數據大屏，該數據大屏應包含多種類型的圖表，如柱狀圖、餅圖、地圖、散點圖等。目標是熟悉Pyecharts的基本繪圖功能，并通過將這些圖表集成到一個大屏幕中來提高數據可視化的效果和表達力。需求說明確保Python環境已正確安裝，并通過pip安裝Pyecharts庫。環境準備01將創建的多種圖表按照邏輯和美觀的布局集成到一個數據大屏中。可以使用Pyecharts中的Grid、Tab或Page等布局類來組織圖表，以實現數據大屏的布局設計。數據大屏集成02學習如何使用Pyecharts創建基本的圖表類型，掌握他們的配置方法。開始可以使用random等庫來隨機創建模擬數據，之后可以與各項接口對接來實現各種數據的實時顯示和可視化。圖表創建03探索并應用Pyecharts的不同主題，觀察這些主題對數據大屏外觀的影響。可以嘗試調整圖表的更多樣式選項，如顏色、字體大小和圖表元素的布局，以提升數據大屏的視覺效果。樣式和主題應用04實現思路及步驟主講人：AiPPT時間：20XX.XXPOWERPOINTDESIGN202XPowerPointDesign------------------謝謝大家主講人：AiPPT時間：20XX.XXPOWERPOINTDESIGN202XPowerPointDesign------------------Python文本數據可視化目錄12文本數據在大數據中的應用及提取文本內容可視化34文本關系可視化習題5實訓：用HoloViews構建數據大屏--------------PowerPointDesign文本數據在大數據中的應用及提取01PARTPOWERPOINTDESIGN從人文研究到政府決策，從精準醫療到量化金融，從客戶管理到市場營銷，文本數據作為信息載體，在各領域發揮重要作用。如互聯網上的海量用戶生成內容，為營銷活動、政府政策等提供指導。文本信息需求分為三級：詞匯級、語法級和語義級，對應不同信息挖掘方法。詞匯級用分詞算法，語法級用句法分析算法，語義級用主題提取算法。01文本數據的應用領域文本數據可分為單文本、文檔集合和時序文本數據。對應的文本可視化分為文本內容的可視化、文本關系的可視化、文本多層面信息的可視化。文本內容可視化展示關鍵信息；文本關系可視化展示單個或多個文本間的關系；文本多特征信息可視化結合多個特征全方位展示。02文本數據的類型與可視化文本數據在大數據中的應用網絡爬蟲的重要性社交軟件中用戶生成內容蘊含大量信息，但數據不公開，網絡爬蟲技術重要。爬蟲是自動化訪問網絡抓取信息的程序，用于大數據和數據分析領域。爬蟲按邏輯采集頁面內容，處理多頁面或網站。與單個靜態頁面處理程序不同，爬蟲需確定下一頁鏈接，循環爬取。需注意抓取頻率，避免影響網站運行。網絡爬蟲的實現大部分編程語言可編寫爬蟲，Python常用，有Request、urlib、Scrapy等第三方庫。Scrapy提供完善爬蟲框架。爬蟲程序面對任務是根據抓取邏輯遍歷頁面，從“爬取當前頁”到“進入下一頁”循環，實現整個爬取過程。使用網絡爬蟲提取文本數據--------------PowerPointDesign文本內容可視化02PARTPOWERPOINTDESIGN制作標簽云分兩步：統計詞語出現頻率、TF-IDF等指標衡量重要程度，提取權重高關鍵詞；按規律展示，用顏色透明度、字體大小區分重要程度。Python中用wordcloud庫生成標簽云，可自動分詞、提取標簽并生成。示例代碼生成的標簽云可直觀展示文本關鍵詞。詞語在文本中出現頻率高可能是關鍵詞，需構建停用詞表去除常見無信息詞，用TF-IDF方法計算詞語重要程度。TF是詞語在文本出現頻率，IDF是逆文件頻率，TF-IDF綜合考慮頻率。標簽云是關鍵詞視覺化描述，通過不同大小字體表示單詞重要性或頻率，適合展示文本數據關鍵詞，幫助觀眾快速把握主題和趨勢。標簽云的原理與應用標簽云的生成方法標簽云主題河流的概念與特點主題河流是時序數據可視化方法，反映文本主題強弱變化過程。包括顏色屬性區分主題類型，寬度屬性表示主題數量或強度。主題河流圖橫軸表示時間，不同顏色涌流表示不同主題，涌流流動表示主題變化，垂直寬度表示主題強弱。但存在局限性，將主題高度概括為數值，省略特性。01主題河流的繪制方法為主題河流引入標簽云，用關鍵詞描述主題內容。Python中用Holoviews庫繪制堆疊面積圖實現主題河流圖效果。示例代碼生成的主題河流圖可展示時序文本內容變化趨勢。02主題河流--------------PowerPointDesign文本關系可視化03PARTPOWERPOINTDESIGN詞語樹的定義與作用詞語樹用樹形圖展示詞語在文本中出現情況，呈現一個詞語和前后詞語關系。用戶可自定義根關鍵詞，字號大小代表頻率。詞語樹可直觀展示文本中詞語的前后關系，如圖示例呈現“Child”詞與相連前后所有詞語的關系。Python中無常見庫直接繪制詞語樹，可用graphviz繪制。示例代碼中，分詞并構建詞語路徑，繪制詞語樹，生成圖片展示詞語關系。詞語樹的繪制方法詞語樹短語網絡是網絡圖，將文本中短語作節點，關系作邊。分析文本中短語共現關系、相互作用或語義連接，深入理解文本結構和主題。包括節點代表詞語或短語，帶箭頭連線表示關系，連線寬度表示短語出現頻率。如圖示例對小說中“*the*”關系進行可視化。短語網絡的概念與特點Python中用matplotlib庫和networkx庫構建可視化的短語網絡。示例代碼中，設置中文字體，添加節點和邊，可視化網絡，生成圖形展示短語關系。短語網絡的構建方法0102短語網絡--------------PowerPointDesign習題04PARTPOWERPOINTDESIGN0102可視化技術選擇文本數據可視化中，用于展示關鍵詞頻率的可視化技術是詞云（B）。網絡爬蟲在數據分析中的作用是數據采集（B）。主題河流圖主要用于展示時序文本數據（B）。不是文本關系可視化類型的是詞云（A）和標簽云（D）。TF-IDF方法用于衡量詞語對表達文本信息的重要程度（D）。判斷題分析標簽云適用于展示文本數據中的關鍵信息（正確）。網絡爬蟲不僅用于互聯網搜索引擎開發，還用于大數據和數據分析領域（錯誤）。主題河流可展示文本主題隨時間變化趨勢（錯誤）。詞語樹可展示詞語的前后關系（正確）。短語網絡不用于展示文本存儲技術（錯誤）。選擇題專業術語填空文本數據的關鍵信息分析后的展示技術稱為文本內容可視化。使用網絡爬蟲技術可以大批量采集目標頁面內容。通過視覺元素表現文本數據的過程是文本內容可視化。詞語樹使用樹形圖展示詞語在文本中的出現情況。短語網絡通過節點和邊展示文本中短語的共現關系。填空題網絡爬蟲基本功能是自動化訪問網絡抓取信息，應用領域包括搜索引擎、大數據分析、內容聚合等，可用于采集網頁數據、社交媒體數據等，為數據分析和研究提供數據支持。網絡爬蟲的功能與應用主題河流圖是時序數據可視化方法，通過顏色和寬度展示不同主題隨時間的變化趨勢。橫軸表示時間，不同顏色涌流表示主題，涌流寬度表示主題強弱，適用于分析新聞報道、社交媒體話題等時序文本數據。主題河流圖的定義與展示TF-IDF計算公式為TF-IDF=TF*IDF，TF是詞語在文本出現頻率，IDF是逆文件頻率。作用是衡量詞語對表達文本信息的重要程度，幫助識別文本中的關鍵詞。TF-IDF計算公式與作用標簽云應用于文本數據的關鍵詞展示，優勢在于直觀展示關鍵詞頻率和重要性，幫助用戶快速把握文本主題和趨勢，適用于社交媒體分析、新聞報道分析等場景。標簽云的應用與優勢詞語樹適用于展示文本中詞語的前后關系，幫助理解詞語在句子中的上下文。短語網絡適用于展示文本中短語的共現關系和語義連接，分析文本結構和主題，適用于文學作品分析、學術論文分析等場景。詞語樹與短語網絡的適用場景問答題主題河流圖場景應用場景：分析新聞報道隨時間變化的主題強度。收集新聞數據，提取主題，使用Holoviews庫繪制主題河流圖，展示不同主題隨時間的強弱變化，為新聞媒體和研究人員提供可視化分析工具。詞云技術項目設計設計項目：分析社交媒體上的熱門話題。使用Python的wordcloud庫，收集社交媒體數據，統計關鍵詞頻率，生成詞云展示熱門話題，幫助了解用戶關注點和趨勢。應用題--------------PowerPointDesign實訓：用HoloViews構建數據大屏05PARTPOWERPOINTDESIGN利用Python環境和HoloViews庫創建數據大屏，包含動態地圖、折線圖、柱狀圖、熱力圖等交互式圖表。通過實踐學習HoloViews的基本使用方法，包括數據綁定、圖表創建、布局配置和交互式控件集成，增強數據視覺呈現和用戶交互體驗。數據大屏構建目標01需求說明環境準備確保Python環境已安裝，通過pip安裝HoloViews及其依賴庫。新建項目，導入HoloViews庫及其他數據處理庫，如Pandas或Numpy。數據綁定與圖表創建加載和準備數據集，可以是CSV、JSON或從數據庫讀取。使用HoloViews創建不同類型的圖表，理解數據綁定到圖表元素上的方法。大屏展示與分享將數據大屏渲染為HTML文件或在JupyterNotebook中展示。探索分享和部署數據大屏的方法，使其可在Web服務器上訪問并部署到大屏幕上。圖表美化與主題應用探索HoloViews的樣式選項，自定義圖表的顏色、字體、標記等樣式屬性。應用支持的主題，調整大屏整體視覺風格。布局配置與交互式控件集成使用HoloViews的布局功能組織圖表成統一數據大屏。集成交互式控件，如滑塊、選擇框等，提供動態數據篩選和圖表更新功能。實現思路及步驟主講人：AiPPT時間：20XX.XXPOWERPOINTDESIGN202XPowerPointDesign------------------謝謝大家主講人：AiPPT時間：20XX.XXPOWERPOINTDESIGN202XPowerPointDesign------------------Python復雜數據可視化目錄CONTENT01大數據市場與可視化挑戰02高維多元數據可視化方法03三維數據可視化技術04習題解析與應用05實訓：Pyecharts構建可交互圖表--------------PowerPointDesign大數據市場與可視化挑戰01PARTPOWERPOINTDESIGN根據《IDC全球大數據支出指南》，2022年中國大數據市場IT投資規模約170億美元，預計2026年增至364.9億美元，實現規模翻倍。中國市場在五年預測期內占比持續增高，有望在2024年超越亞太（除中日）總和，并在2026年接近全球總規模的8%。隨著數字中國、數據要素、大數據等政策發布和重大工程落地，以及疫情后企業項目需求釋放，我國大數據市場迎來新的爆發階段。市場規模與預測廠商積極布局底層計算存儲、數據中臺、大數據分析平臺等業務，尤其聚焦金融、政府、能源、制造等行業。ChatGPT的爆火帶來了數據計算和存儲業務領域的更大的資本關注度，將大數據市場帶入更大體量、更強計算和更專業化服務的新臺階。行業布局與技術影響數據復雜度大大增加，包括非結構化數據和異構數據，傳統單一的可視化方法無法支持分析。數據量級超過單機、外存模型甚至小型計算集群處理能力上限，需全新思路解決大尺度調整。數據獲取和處理過程中產生數據質量問題，特別是數據的不確定性。數據快速動態變化，常以流式數據形式存在，實時分析與可視化技術存在問題。可視化面臨的挑戰010302中國大數據市場增長態勢--------------PowerPointDesign高維多元數據可視化方法02PARTPOWERPOINTDESIGN散點圖將數據對象映射到二維坐標空間，展示數據關聯和屬性。散點圖矩陣是其擴展，通過N^2個散點圖表示N維數據屬性間的兩兩關系，但過多散點圖降低可讀性，需交互式選取關注屬性。Matplotlib提供函數繪制散點矩陣，對角線上是變量直方圖，非對角線是變量間散點圖，通過代碼示例可生成散點矩陣圖。當數據維度過高時，各類可視方法無法清晰呈現所有數據細節，可通過線性/非線性變換將多元數據投影或嵌入低維空間，保持數據特征，如主成分分析（PCA）、t-SNE等。使用Python和scikit-learn庫中的PCA方法，可從100維降維到2維并繪制散點圖，通過代碼示例生成降維散點圖。散點圖與散點圖矩陣降維技術平行坐標在二維空間顯示更高維度數據，以平行坐標替代垂直坐標，可揭示數據在每個屬性上的分布及相鄰屬性間關系，但難同時表現多個維度間關系，可通過交互選取和更改坐標軸排列順序解決。Pyecharts提供生成平行坐標圖方法，數據組織成列表，每個子列表代表一組數據，通過代碼示例可生成平行坐標圖。平行坐標空間映射法星形圖是平行坐標的極坐標形式，數據對象各屬性值與最大值比例決定坐標軸上點位置，折線連接圍成星形區域，其大小形狀反映數據對象屬性。使用pyecharts庫可輕松生成星形圖，通過定義指標名稱和數據，繪制星形圖并生成HTML文件，代碼示例展示生成過程。星形圖（雷達圖）圖標法--------------PowerPointDesign三維數據可視化技術03PARTPOWERPOINTDESIGN曲面圖的應用三維曲面圖展示具有兩個自變量和一個因變量的數據關系，或一個變量隨兩個變量變化的情況。在工程領域可展示零件幾何形狀，在經濟學領域可展示GDP、人均收入和消費水平關系。Matplotlib和Plotly等庫支持生成三維等高線圖，可定制圖表屬性，如顏色、樣式、精度等。曲面圖的生成通過生成數據、設置圖表屬性和繪制曲面圖等步驟，可使用Python生成三維曲面圖。代碼示例中，生成從-5到5的100個均勻間隔點定義x和y坐標軸值，通過meshgrid產生二維矩陣，構造矩陣z=sin(sqrt(x^2+y^2))，設置圖表標題和坐標軸標簽，顯示圖表。0102三維曲面圖01等高線圖的特點三維等高線圖展示三維表面數據在二維平面上的投影，通過等高線表示三維表面上具有相同值的點，用于地理信息系統、氣象學、工程等領域，等高線間距表示變量值變化率，顏色或陰影增強視覺效果。02等高線圖的生成使用matplotlib生成三維等高線圖，數據包括三維空間中的點，每個點有x、y坐標和z值。代碼示例中，生成數據、設置圖表屬性和繪制等高線圖，設置等高線數量和顏色映射，顯示圖表。三維等高線圖--------------PowerPointDesign習題解析與應用04PARTPOWERPOINTDESIGN復雜數據可視化挑戰處理復雜數據可視化時，面臨的主要挑戰包括數據復雜度增加、數據量級增加、數據不確定性，選項D“數據可視化方法過于簡單”不包括在內。降維技術方法降維的常用技術包括主成分分析（PCA）、t-SNE，選項C“線性回歸”不是降維技術。散點圖矩陣作用散點圖矩陣主要用于展示多個變量之間的關系，選項C正確。高維多元數據特征高維多元數據的典型特征是數據對象具有多個獨立屬性，選項B正確。平行坐標圖用途平行坐標圖的主要用途是揭示多維數據屬性的分布和相互關系，選項C正確。選擇題解析高維數據的可視化不僅限于三維空間表達，判斷為錯誤。高維數據可視化空間限制平行坐標不適用于揭示高維數據間非相鄰屬性的關系，判斷為錯誤。平行坐標非相鄰屬性關系星形圖多維數據表示星形圖（雷達圖）可以表示多維數據對象的屬性，判斷為錯誤。散點圖矩陣細節表示散點圖矩陣不能有效地表示高維數據的所有細節，判斷為錯誤。降維技術重要性降維技術可以將高維數據轉換為低維空間以便于可視化，判斷為正確。判斷題解析高維多元數據定義高維多元數據指的是每個數據對象具有兩個以上的獨立或相關屬性。降維變換方式降維是通過線性/非線性變換將數據從高維空間投影到低維空間。散點圖矩陣展示關系散點圖矩陣通過N^2個散點圖展示變量之間的兩兩關系。星形圖屬性反映星形圖通過折線連接圍成區域的形狀和大小來反映數據對象的屬性。平行坐標圖坐標軸排列平行坐標圖通過改變坐標軸的排列順序來幫助用戶理解數據維度間的關系。填空題答案高維多元數據作用高維多元數據在大數據分析中用于描述具有多個獨立或相關屬性的數據對象，幫助理解和分析復雜數據集，輔助決策。散點圖矩陣作用與限制散點圖矩陣用于展示多個變量之間的關系，但過多散點圖降低可讀性，需交互式選取關注屬性。可視化挑戰復雜數據可視化面臨的主要挑戰包括數據復雜度、數據量級、數據不確定性和數據動態變化。平行坐標圖分析高維數據平行坐標圖通過展示數據在每個屬性上的分布及相鄰屬性間關系，幫助分析高維數據，但難同時表現多個維度間關系。降維技術重要性降維技術將高維數據轉換為低維空間，便于可視化和分析，保持數據特征，是數據可視化中的關鍵技術。問答題解答平行坐標圖分析空氣質量數據設計使用散點圖矩陣分析多維股市數據的方法，選取關注的股市指標，如股價、成交量、市盈率等，生成散點圖矩陣，通過交互式分析發現指標間的關系和趨勢。散點圖矩陣分析股市數據描述使用平行坐標圖分析多個城市空氣質量數據的場景，選取空氣質量指標，如AQI、PM2.5、PM10等，生成平行坐標圖，通過高亮顯示和坐標軸排列調整，分析城市間空氣質量的差異和變化。應用題示例--------------PowerPointDesign實訓：Pyecharts構建可交互圖表05PARTPOWERPOINTDESIGN實訓目標使用Pyecharts庫在Python環境中創建多種類型的圖表，如三維曲面圖、三維高線圖、三維散點圖、熱力圖等，并為他們添加可交互的內容，提高數據呈現的互動性和吸引力。01需求說明環境準備確保Python環境已正確安裝，并通過pip安裝Pyecharts庫，了解Pyecharts支持的圖表類型和基礎概念。數據準備與處理選擇或創建適合可視化的數據集，使用Python進行數據預處理，確保數據格式適合于所選圖表類型的可視化需求。基本圖表創建使用Pyecharts創建不同類型的基本圖表，學習如何配置圖表的主要屬性，如標題、圖例、坐標軸、工具箱等。圖表互動性增強探索Pyecharts的互動功能，如標簽的鼠標懸停顯示、圖表的縮放和拖動、三維圖表的互動、數據項的選擇等，增強圖表的用戶交互體驗。圖表發布與分享學習如何將創建的圖表嵌入到Web頁面中，或者導出為圖片或PDF格式，以便于報告和演示中使用。實現思路及步驟主講人：AiPPT時間：20XX.XXPOWERPOINTDESIGN202XPowerPointDesign------------------謝謝大家主講人：AiPPT時間：20XX.XXPOWERPOINTDESIGN202XPowerPointDesign------------------醫療花費預測案例分析數據讀取與初步觀察數據分析方法線性回歸模型構建結果預測與分析目錄CONTENTS--------------PowerPointDesign數據讀取與初步觀察01PARTPOWERPOINTDESIGN01.本案例數據來源于DataFountain，數據以csv文件形式提供。使用Python的Pandas庫讀取csv文件，得到Dataframe類型的對象，便于后續的數據觀察與處理。示例代碼：train=pd.read_csv("train.csv")，通過調用train.head(5)可查看文件中最前面的幾條數據。02.數據類型觀察在提供的數據中，age和children是整數類型，bmi和charges是浮點類型，sex、smoker和region是字符串類型。這些信息對于后續的數據預處理至關重要。數據集來源與格式數據集介紹與讀取字符串類型轉換為了便于分析，需將無法參與計算的字符串類型變為整數類型。Scikit-learn包提供了OrdinalEncoder，用于將sex、smoker和region進行序數編碼。示例代碼：encoder=OrdinalEncoder(dtype=)，通過encoder.fit_transform(train[['sex','smoker','region']])實現編碼轉換。01數據分布與映射觀察數據發現age、bmi和charges為連續數據，children為離散數據。使用Seaborn庫對連續數據的分布進行可視化，發現charges近似符合對數正態分布，故對其取對數后再進行可視化。對age使用最大最小標準化映射到[0,1]區間，對charges的對數和bmi使用Z-score標準化映射到標準正態分布。02數據預處理--------------PowerPointDesign數據分析方法02PARTPOWERPOINTDESIGN通過觀察樣本的協方差矩陣，初步了解屬性和預測目標charges的關系。使用Seaborn庫的heatmap函數繪制熱度圖，顏色越淺表示數值越高，顏色越深表示數值越低。從圖中可粗略觀察出，charges和age、smoker的關系較為明顯，而其他屬性與charges的相關性不明顯。協方差矩陣觀察協方差矩陣與熱度圖使用Matplotlib觀察樣本根據age、bmi和charges繪制的圖像，發現數據大致分布于三個曲面，適合使用DBSCAN聚類方法進行分類。DBSCAN算法通過指定半徑和數量，將空間中的點分為核心點、邊界點和噪聲。在本案例中，調整參數以將樣本分為3類。空間分布觀察與聚類聚類結果使用Matplotlib進行觀察，通過不同顏色標記不同類別的樣本，直觀展示聚類效果。聚類結果可視化DBSCAN聚類算法應用分類標準建立DBSCAN得到聚類標簽后，使用支持向量機（SVM）建立分類標準。觀察樣本分布發現age、bmi、smoker與樣本分類有明顯關系，適合使用SVM進行分類。使用Scikit-learn庫的SVM工具，對非噪聲樣本進行訓練，并將預測結果與DBSCAN聚類標簽比較，得到分類準確率約為83%。支持向量機分類算法--------------PowerPointDesign線性回歸模型構建03PARTPOWERPOINTDESIGN01在DBSCAN算法得到樣本類別后，對每一類樣本分別進行線性回歸，得到三個不同的線性模型。由于charges和age并非簡單的線性關系，構造新屬性age2表示age的平方，使用age、age2和bmi進行擬合。02模型構建與屬性選擇使用均方誤差初步觀察擬合性能。Scikit-learn提供mean_squared_error函數用于計算，結果顯示模型具有較好的擬合效果。模型性能評估線性回歸模型擬合--------------PowerPointDesign結果預測與分析04PARTPOWERPOINTDESIGN預測流程與代碼實現對結果進行預測的代碼讀取test.csv文件，并將預測結果寫入submission.csv中。包括對測試數據的預處理、類型預測、屬性構造、模型預測和結果反標準化等步驟。結果預測實現結果可視化與評估使用Seaborn庫的lineplot方法繪制折線圖，對比預測結果和真實取值。圖示結果表明，本案例的預測結果和真實取值基本一致，驗證了模型的有效性。預測結果分析主講人：AiPPT時間：20XX.XXPOWERPOINTDESIGN202XPowerPointDesign------------------謝謝大家主講人：AiPPT時間：20XX.XXPOWERPOINTDESIGN202XPowerPointDesign------------------影評數據分析與電影推薦Catalogue目錄工具選擇2.1.明確目標與數據準備電影推薦初步分析3.4.總結與展望5.--------------PowerPointDesign明確目標與數據準備01PARTPOWERPOINTDESIGN目標明確性本案例目標明確，旨在根據用戶對不同電影的評分情況實現新的電影推薦。階段性目標包括“找出和某用戶有類似觀影愛好的用戶”、“找出和某一個電影有相似的觀眾群的電影”等。數據準備是根據要實現的目標要求，收集、積累、清洗和整理所需要的數據。在實際操作時，有時候明確目標和數據準備并沒有完全嚴格的時間界限。數據采集與處理在進行數據采集時，需要根據實際的業務環境來采用不同的方式，例如使用爬蟲、對接數據庫、使用接口等。本案例需要的是用戶的對電影的評分數據，所以可以使用爬蟲獲取豆瓣電影影評數據。獲取的數據有兩個文件：包含加密的用戶ID、電影ID、評分值的用戶評分文件ratings.csv和包含電影ID和電影名稱的電影信息文件movies.csv。本案例的數據較為簡單，所以基本上可以省去特征方面的復雜處理過程。分析目標設定實際操作中，如果獲取的數據質量無法保證，就需要對數據進行清洗，包括對數據格式的統一、缺失數據的補充等。在數據清洗完成后還需要對數據進行整理，例如根據業務邏輯進行分類、去除冗余數據等。而在數據整理完成之后需要選擇合適的特征，而且特征的選擇也會根據后續的分析進行變化。而關于特征的處理有一個專門的研究方向，就是特征工程，也是數據分析過程中很重要而且耗時的部分。數據清洗必要性本案例中，由于數據較為簡單，主要集中在用戶對電影的評分數據，因此在數據清洗和整理方面的工作相對較少。但仍然需要確保數據的準確性和完整性，以便為后續的分析和推薦提供可靠的基礎。數據準備總結數據清洗與整理--------------PowerPointDesign工具選擇02PARTPOWERPOINTDESIGN01Pandas(PythonDataAnalysisLibrary)是一個強大的分析結構化數據的工具集，它的使用基礎是Numpy（提供高性能的矩陣運算），用于數據挖掘和數據分析，同時也提供數據清洗功能。Pandas的主要數據結構是Series（一維數據）與DataFrame（二維數據），這兩種數據結構足以處理金融、統計、社會科學、工程等領域里的大多數數據。本案例中使用的是二維數據，所以更多操作是DataFrame相關的。DataFrame是Pandas中的一個表格型的數據結構，包含有一組有序的列，每列可以是不同的值類型（如數值、字符串、布爾型等），DataFrame既有行索引也有列索引，可以被看作是由Series組成的字典。Pandas工具介紹02開發工具選擇比較適合嘗試性開發的工具JupyterNotebook。JupyterNotebook是一個交互式筆記本，支持運行40多種編程語言。JupyterNotebook的本質是一個Web應用程序，便于創建和共享文學化程序文檔，支持實時代碼，數學方程，可視化和markdown。由于其靈活交互的優勢，所以很適合探索性質的開發工作。其安裝和使用比較簡單，這里就不做詳細介紹，而是推薦使用很方便的使用方式，就是使用VSCode開發工具，可以直接支持Jupyter，不需要手動啟動服務。JupyterNotebook選擇數據分析工具使用Pandas可以輕松地處理大規模的結構化數據，進行數據的篩選、排序、統計等操作，為數據分析提供了強大的支持。而JupyterNotebook則提供了便捷的代碼編寫和執行環境，支持實時的代碼調試和結果展示，使得整個數據分析過程更加直觀和高效。02工具使用優勢選擇Pandas作為數據分析工具是因為其強大的數據處理能力和對結構化數據的良好支持，能夠高效地完成數據的清洗、整理和分析工作。而選擇JupyterNotebook作為開發工具，則是因為其交互式的特點非常適合進行探索性的數據分析和模型構建，能夠方便地展示分析過程和結果。01工具選擇合理性工具選擇總結--------------PowerPointDesign初步分析03PARTPOWERPOINTDESIGN用戶評分數據結構首先可以先使用pandas的head()函數來看一下rating的結構。head是DataFrame的成員函數，用于返回前n行數據。其中n是參數，代表選擇的行數，默認是5。可以看到，用戶ID是經過長度一致的字符串（實際是經過MD5處理的字符串），影片ID是數字，所以在之后的分析過程中影片ID可能會被當作數字來進行運算。如果想看一下一共有多少條數據，可以查看rating.shape，輸出的(1048575,3)代表一共有將近105萬條數據，3則是對應的上面提到的3列。然后我們可以看一下用戶的評論情況，例如數據中一共有多少人參與評論，每個人評論的次數。由于ratings數據中每個用戶可以多部影片進行評分，所以可以按用戶進行分組，然后使用count()來統計數量。而為了查看方便，可以對分組計數后的數據進行排序。再使用head()函數查看排序后的情況。可以看出評分最多的用戶ID是535e6f7ef1626bedd166e4dfa49bc0b4，一共評論了1149次。這里movie_id和rating的數據是相同的，是由于其計數規則是一致的，所以屬于冗余數據。但是head()函數能看到的數據太少，所以可以使用describe()函數來看統計信息。用戶評論情況統計用戶角度分析接下來，我們可以用相似的辦法，從電影的角度來看數據的分布情況，例如每一部電影被評論的次數。要獲取每一部電影的評分次數就需要通過對影片的ID進行分組和計數，但是為了提高數據的可觀性，可以通過關聯操作將影片的名稱顯示出來。通過pandas的merge函數，我們可以很容易做到數據的關聯操作。可以看到，被評分次數最多的電影就是《尋龍訣》，一共被評分320次。同樣，user和rating的數據是一致的，屬于冗余數據。然后我們來看一下詳細的統計數據和直方圖。電影評分次數統計01接下來同樣要對評分值進行觀察。從統計數據中可以看出所有電影的平均分數和中位數很接近，大約是3.3左右，說明整體的分布比較均勻。然后我們可以將評分次數和評分值進行結合進行觀察。從輸出的數據可以看出，有些電影如《尋龍訣》本身被評分的次數很多，但是綜合評分并不高，這也符合實際的情況。從plot()方法輸出的散點圖中可以看到，總體上數據還是呈現“>”分布，但是在評分次數在100和200左右出現了比較分散的情況，和之前的直方圖是相對應的，這也許也是一種特殊現象，而是否是一種規律就需要更多的數據來分析和研究。電影評分值觀察02電影角度分析--------------PowerPointDesign電影推薦04PARTPOWERPOINTDESIGN協同過濾推薦算法推薦算法大致可以分為三類：協同過濾推薦算法、基于內容的推薦算法和基于知識的推薦算法。其中協同過濾算法是誕生較早且較為著名的算法，其通過對用戶歷史行為數據的挖掘發現用戶的偏好，基于不同的偏好對用戶進行群組劃分并推薦品味相似的商品。協同過濾推薦算法分為兩類，分別是基于用戶的協同過濾算法（user-basedcollaborativefiltering），和基于物品的協同過濾算法（item-basedcollaborativefiltering）。基于用戶的協同過濾算法是通過用戶的歷史行為數據發現用戶對商品或內容的喜歡（如商品購買，收藏，內容評論或分享），并對這些喜好進行度量和打分。根據不同用戶對相同商品或內容的態度和偏好程度計算用戶之間的關系，然后在有相同喜好的用戶間進行商品推薦。其中比較重要的就是距離的計算，可以使用余弦相似性、Jaccard來實現。整體的實現思路就是：使用余弦相似性構建鄰近性矩陣，然后使用KNN算法從鄰近性矩陣中找到某用戶臨近的用戶，并將這些臨近用戶點評過的影片作為備選，然后將鄰近性的值作為權重作為推薦的得分，相同的分數可以累加，最后排除該用戶已經評價后的影片。部分腳本如代碼清單10-13所示。代碼中給出的是基于用戶的協同過濾算法，可以試著寫出基于影片的協同過濾算法來試下電影推薦，然后對比算法的優良性。基于用戶的協同過濾算法推薦算法介紹鄰近性矩陣建立ratings_pivot=ratings.pivot('user','movie_id','rating')ratings_pivot.fillna(value=0)m,n=ratings_pivot.shapeuserdist=np.zeros([m,m])foriinrange(m):forjinrange(m):userdist[i,j]=np.dot(ratings_pivot.iloc[i,],ratings_pivot.iloc[j,])/np.sqrt(np.dot(ratings_pivot.iloc[i,],ratings_pivot.iloc[i,])*np.dot(ratings_pivot.iloc[j,],ratings_pivot.iloc[j,]))proximity_matrix=pd.DataFrame(userdist,index=list(ratings_pivot.index),columns=list(ratings_pivot.index))推薦電影列表獲取deffind_user_knn(user,proximity_matrix=proximity_matrix,k=10):hbrs=userdistdf.sort(user,ascending=False)[user][1:k+1]returnnhbrsdefrecommend_movie(user,ratings_pivot=ratings_pivot,proximity_matrix=proximity_matrix):nhbrs=find_user_knn(user,proximity_matrix=proximity_matrix,k=10)recommendlist={}fornhbridinnhbrs.index:ratings_nhbr=ratings[ratings['user']==nhbrid]formovie_idinratings_nhbr['movie_id']:ifmovie_idnotinrecommendlist:recommendlist[movie_id]=nhbrs[nhbrid]else:recommendlist[movie_id]=recommendlist[movie_id]+nhbrs[nhbrid]ratings_user=ratings[ratings['user']==user]formovie_idinratings_user['movie_id']:ifmovie_idinrecommendlist:recommendlist.pop(movie_id)output=pd.Series(recommendlist)recommendlistdf=pd.DataFrame(output,columns=['score'])s=['movie_id']returnrecommendlistdf.sort('score',ascending=False)推薦算法實現--------------PowerPointDesign總結與展望05PARTPOWERPOINTDESIGN01本章通過一個利用機器學習進行的影評數據分析案例，展示了從數據準備、工具選擇、初步分析到電影推薦的完整過程。數據分析是信息時代的一個基礎而又重要的工作，面對飛速增長的數據，如何從這些數據中挖掘到更有價值的信息成為一個重要的研究方向。在明確分析目標后，我們進行了數據采集、清洗和整理，選擇了合適的工具進行數據分析，并從用戶和電影兩個角度進行了初步分析。最后，我們實現了基于用戶的協同過濾算法，為用戶推薦了他們可能喜歡的電影。02分析過程回顧通過本項目的實施，我們成功地實現了一個電影推薦系統，能夠根據用戶的評分數據為用戶推薦他們可能感興趣的電影。這個系統不僅展示了數據分析的整個過程，還提供了一個實際的應用場景，展示了機器學習在推薦系統中的應用。項目成果項目總結算法優化與改進未來，我們可以進一步優化和改進推薦算法，例如嘗試不同的相似性計算方法，或者結合多種推薦算法的優點，提高推薦的準確性和可靠性。同時，我們還可以考慮引入更多的特征，如用戶的人口統計學特征、電影的類型和演員等，以豐富推薦模型的特征空間。應用拓展與創新除了電影推薦，數據分析和機器學習技術還可以應用于其他領域，如音樂推薦、書籍推薦、新聞推薦等。我們可以通過不斷探索和創新，將這些技術應用于更多的實際問題，為用戶提供更加個性化和智能化的服務。未來展望主講人：AiPPT時間：20XX.XXPOWERPOINTDESIGN202XPowerPointDesign------------------謝謝大家主講人：AiPPT時間：20XX.XXPOWERPOINTDESIGN202XPowerPointDesign------------------新生數據分析與可視化案例01使用Pandas對數據預處理02使用Matplotlib庫畫圖03使用Pandas進行繪圖CONTENTS目錄--------------PowerPointDesign使用Pandas對數據預處理01PARTPOWERPOINTDESIGN導入數據并查看基本信息使用Pandas的read_excel方法導入Excel格式的新生數據，包括年齡、身高、籍貫等基本信息。通過print(data.head())等函數查看數據的前幾行、數據形狀、數據類型和描述性統計信息，了解數據的基本情況，如數據量為160條，每條數據包含7個屬性。示例代碼展示了如何設置Pandas選項以解決中文列名對齊問題，并通過describe方法獲取數值型數據的統計指標，如數量、均值、標準差等，為進一步的數據分析和處理提供基礎。處理字符串型數據對于字符串型數據如“籍貫”，describe方法無法直接使用，將其類型改為“category”后，可以獲取非空數據條數、去重后非空數據條數、數量最多的數據類型及頻次等信息。通過cat.categories查看所有類別，發現數據存在不規范問題，如同一省份有不同名稱。示例代碼展示了如何使用apply方法結合lambda函數對數據進行清洗，將籍貫名稱統一為前兩位，但發現仍存在問題，如“黑龍江省”前兩位不能代表省份。于是編寫deal_name函數進行更精確的數據清洗，最終使數據規范化，便于后續統計分析。數據導入與查看規范籍貫數據在數據清洗過程中，發現籍貫數據存在名稱不統一的問題，如“山東”和“山東省”同時出現。通過apply方法和自定義的deal_name函數，將籍貫名稱規范為統一格式，解決了數據不一致的問題，提高了數據的質量和可用性。示例代碼詳細展示了如何使用apply方法和lambda函數對籍貫數據進行初步清洗，以及如何通過編寫deal_name函數對特殊情況進行處理，最終使籍貫數據的類別更加清晰、準確，為后續的分析和可視化工作打下良好基礎。0102對星座這列數據的處理方法與籍貫類似，可以通過編寫相應的函數來規范星座名稱，確保數據的一致性和準確性。雖然原文中沒有詳細展示星座數據的具體處理過程，但可以借鑒籍貫數據的處理方法，使用apply方法結合自定義函數對星座數據進行清洗和規范，使其符合分析和可視化的要求。例如，如果星座數據中存在“白羊座”和“牡羊座”兩種表示方式，可以編寫一個函數將它們統一為“白羊座”，從而避免數據的重復和混淆，提高數據的可讀性和分析效果。處理星座數據數據清洗與規范--------------PowerPointDesign使用Matplotlib庫畫圖02PARTPOWERPOINTDESIGN使用Matplotlib庫繪制男生身高分布的直方圖。首先，通過data[data.性別=='男']選中男生的數據，然后檢查身高數據是否有缺失值，如果有則使用dropna方法丟棄缺失數據。接著，使用plt.hist函數繪制直方圖，設置相關參數如bins、range和density，并添加x軸和y軸標簽以及標題。示例代碼中，將身高區間[155,190]劃分為七個區間，每個區間長度為5，通過設置bins=7和range=(155,190)實現。density=False表示直方圖縱坐標為頻數，直觀展示了男生身高的分布情況。最后，使用plt.show()顯示圖形，并通過