论文数据可视化模板怎么写的

数据可视化及哦了实操示例下面使用数据举例如何使用哦了创建可视化图形 基础数据如下：excel中大概有2000多行数据，我们要分析的有该数据中，edu的比例，class_level的比例，gender的比例以及province的覆盖情况。1.1. 首先我们看edu的比例图制作。1）通过分析，edu基础数据如下，我们需要制作饼状图。2）登陆哦了系统后，选择左菜单，选择饼状图。填写标题“数据分析-edu比例”。下载模板，在模板中粘贴edu相关数据，粘贴后如下：选择修改后的模板文件，点击保存按钮，右侧会立刻出现图形。2.2. 接下来看class_level的比例图制作，选择环形图1） 通过分析，class_level基础数据如下：2） 点击左菜单，选择环形图。填写标题“数据分析-class_level比例”。下载模板，在模板中粘贴class_level相关数据，粘贴后如下：选择修改后的模板文件，点击保存按钮，右侧会立刻出现图形。3.3. 性别比例图制作，选择单一柱状图1） 通过分析，性别数据如下：2） 选择左菜单中的单一柱状图，输入标题“数据分析-gender比例”。下载模板，在模板中粘贴数据，如下：选择修改后的模板文件，点击保存按钮，右侧会立刻出现图形。提示：可以通过“显示详细信息”，来控制是否显示标题，图例，数据等信息。4.4. 我们分析province数据，选择全国地图1） 通过分析，province数据如下：2） 选择左菜单中的全国地图，输入标题“数据分析-province分布”。下载模板，在模板中粘贴数据，如下，请保持模板中的列为“省份”，“数值”。选择修改后的模板文件，点击保存按钮，右侧会立刻出现图形。5.备注：全国地图和省份地图，将数据放到图形中，滚动鼠标，可以放大和缩小图形。6.5. 最后我们分析运营岗位的数据，使用词云。1）填写标题“数据分析-岗位职务”2）下载模板，粘贴入数据，如下：7.3）选择修改后的模板文件，点击保存按钮，右侧会立刻出现词云图形。备注：做词云时，如果图形中显示的文字比较小，可以等比例的调整数据值，比如同时乘以10.8.完结。

数据可视化实训总结

总结是对某一阶段的工作、学习或思想中的经验或情况进行分析研究的书面材料，它能使我们及时找出错误并改正，让我们一起认真地写一份总结吧。总结怎么写才不会千篇一律呢？下面是我精心整理的数据可视化实训总结，仅供参考，希望能够帮助到大家。

数据可视化是指将数据间的关系利用图表直观地展示出来。通过数据可视化将大量的数据集构成数据图像，同时将数据的各个属性值以多维数据的形式表示，可从不同的维度观察数据，从而对数据进行更深入的观察和分析。

一、数据分析可视化常用的图表类型有如下几种：

1、表格

2、散点图

3、折线图

4、柱状图

5、条形图

二、可视化分析

2.1想分析购买数量前10名的用户是否是回头客还是客单量大？

对该项分析使用 表格 分析，按购买数量排名前10的用户根据购买日期的次数分析：都是一次性购买，并非回头客用户，企业应该想办法维护这些大客户群。

2.2 根据2.1分析结果继而想到那些回头客购买力度怎么样呢？从而再次对后买日期统计，分析购买次数多的用户：得出本次共分析29944个用户，回头客只有25个，占比0.083%；其中只有1名用户是购买4次的， 其余24名用户只购买2次。商家需要拉些回头客，考虑是否质量过关，是否活动力度不够？

使用一个饼状图更直接看出回头客比重之小

2.3 根据商品种类cat_id统计出销量前10名的商品种类，使用条形图做了可视化分析：

2.4 对20xx年和20xx年总销量分别按照月度和按照季度做 折线图 可视化分析，很明了看出销售变化趋势如下；11月度销量最高，第四季度销量最高。

2.5 分析表2数据，想知道哪个年龄段的儿童服装销量比较高？如下分别用 柱形图 和 散点图 进行可视化图表分析（感觉点状图效果稍好一些），可以看出相同年龄段的男女生销量走势是一致的，且随着年龄增长销量呈下降趋势。

若以3岁为一个阶段，0—3岁为婴儿期间的销量最高，淘宝和天猫市场需求量大。

三、作为数据分析职责的思想总结

在此总结下两篇初步学习数据分析的心得：数据分析首先要掌握常用的数据分析方法，数据分析工具，然后再根据自己公司的产品调整，灵活组合。接下来我要系统学习数据分析知识。数据分析师是一个实践的职位，要在实际项目中不断的训练，才能成为高手。

作为数据分析师我认为的主要职责是要将业务数据清晰、准确、明了的呈现给数据使用者和决策者，比如预测用户的流失，对用户进行自动分类等。你能提供的价值大了。决策者和管理者能够根据呈现的数据结果及时合理调整业务活动，以使企业得到利润最大化。

一、数据可视化的定义

数据可视化（Data Visualization）是涉及信息技术、自然科学、统计分析、图形学、交互、地理信息等多种学科交叉领域，通过将非数字的信息进行可视化以表现抽象或复杂的概念和信息的技术。简单的说，这种技术将数据以图表的方式呈现，用以传递信息。人类有五官，能通过5种渠道感受这个物质世界，那么为什么单单要青睐可视化的方式来传递信息呢？这是因为人类利用视觉获取的信息量巨大，人眼结合大脑构成了一台高带宽巨量视觉信号输入的并行处理器，具有超强模式识别能力，有超过50%功能用于视觉感知相关处理的大脑，大量视觉信息在潜意识阶段就被处理完成，人类对图像的处理速度比文本快6万倍，所以数据可视化是一种高带宽的信息交流方式。

如果我们的视野再开阔些，数据可视化从广义上来说包含了三个分支：科学可视化（Scientific Visualization），信息可视化（Information Visualization）和可视分析学（Visual Analytics）。科学可视化是跨学科研究与应用领域，关注三维现象的可视化，在建筑学、气象学、医学或生物学方面的各种系统中有广泛的应用，这个领域研究的数据具有天然几何结构（如磁感线、流体分布等）。

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信息可视化则研究抽象数据的交互式视觉表示以加强人类认知。抽象数据包括数字和非数字数据，如地理信息与文本，这个领域研究的数据具有抽象的结构，比如柱状图，趋势图，流程图和树状图，这些图表将抽象的概念转化成为可视化信息，常常以数据面板的形式体现。

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可视分析学结合了交互式视觉表示以及基础分析过程（统计过程、数据挖掘技术），执行高级别、复杂的活动（推理、决策）。

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二、在数据科学全过程中的位置

数据科学的主要组成部分包含三个大的阶段：数据整理，探索性数据分析和数据可视化。站在一个更高的位置来看，数据可视化在数据科学中的位置是比较靠后的，是属于最后的成果展示阶段。如果要从头说起的话，首先，在数据整理阶段，我们的主要任务是数据的获取和解析，包括一系列对原始数据的清洗和加工工作，这一块的知识领域主要涉及计算机科学。紧接着是探索性数据分析阶段，这个阶段要大量使用统计和数据挖掘方面的专业知识，也需要绘制图表来解释数据和探索数据，这个阶段的主要任务是过滤和挖掘。但这个阶段的可视化分析只是你和数据之间的“对话”，是数据想要告诉你什么，而数据可视化则是数据和你的读者之间的对话，是你通过数据想要告诉读者什么，这是它们之间最大的区别。完成了上面两个阶段的内容，才到了我们最后的数据可视化阶段，这是一个多学科交叉的领域，涉及到图形设计，信息可视化和人机交互，我们的主要任务是对信息进行精炼，然后通过可视化表示出来，并与读者产生交互。然而，如果将数据科学的这三个阶段理解为按严格顺序进行的“线性”的模型那就大错特错了，它经历的是一个迭代的，非线性的过程。后面的步骤会让你更了解之前所做的工作，可能到了数据可视化阶段，才意识到还有太多疑点要弄明白，我们需要回到上一步重新进行之前的工作，就像画家翻来覆去才能最终完成一幅杰作一样，数据可视化的过程并不是给数据分析这个刚出炉的蛋糕加点糖霜，，而是有一个反复迭代，不断优化的过程。

三、数据可视化的技术栈

数据可视化是一个再典型不过的多学科交叉领域了，可以说数据可视化所需要用到的知识，就是数据科学庞大知识体系的一个剪影。你会感受到数据科学理性的.一面，同样也会感受到她感性的一面。你可以穷尽自己的一生，在这个浩如烟海的领域中尽情的探索，常学常新，其乐无穷。

四、数据可视化过程

数据可视化的本质，是充分理解业务的基础上对数据进行深入分析和挖掘，然后将探索数据所得到的信息和知识以可视化的形式展现出来。也就是说我们做的工作其实就是从数据空间映射到图形空间。我们要做的第一步工作是充分的结合业务理解数据，然后采用某些方法选择合适的图表类型，这又要求我们先对图表类型有个比较全面的了解。绘制完图表是不是就完成了呢？其实不是。我们还要对图表进行优化，优化所针对的对象是各种图表元素，对此我们有一系列的设计技巧，下面将一步一步的来介绍这些知识。

4.1 结合业务理解数据

离开对业务的理解谈数据分析都是耍流氓。这里介绍一种快速了解数据与业务以开展进一步的探索与分析的方法，叫“5W2H法”。

步骤一：WHAT，这是关于什么业务的什么事？数据所描述的业务主题是什么？

步骤二：HOW，即如何采集的数据？采集规则会影响后续分析，比如如果是后端数据埋点，那么数据一般是实时的；而如果是前端数据埋点，那么就要进一步弄清楚数据在什么网络状态会上传？无网络状态下是如何处理的？这些都会影响最后数据的质量进而影响分析质量。

步骤三：WHY，为什么搜集此数据？我们想从数据中了解什么？数据分析的目标是什么？

步骤四：WHEN，是何时段内的业务数据？

步骤五：WHERE，是何地域范围内的业务数据？

步骤六：WHO，谁搜集了数据（Who）？在企业内可能更关注是来自哪个业务系统。

步骤七：HOW MUCH，各种数据有多大的量，足够支持分析吗？数据充足和不足的情况下，分析方法是有所不同的。如果七个问题中有一个答复不能令人满意，则表示这方面有改进余地。

4.2 选择图表类型

用简单的三个步骤就可以选择合适的图表类型：一看数据类型，二看数据维度，三看要表达的内容。

我们有两种数据类型，每种数据类型又有两个子类别。首先，我们有分类数据和定量数据。分类数据用来表示类别，比如苹果，香蕉，梨子和葡萄，就是水果的4种类别，称为分类定类；有的分类变量是有一定顺序的，比如可以把红酒的品质分为低，中，高三档，人的身材有偏瘦，正常和肥胖等等，这种特殊的分类变量称为分类定序。定量数据也可以进一步分为两类，一类叫连续值数据，比如人的年龄；一类叫离散值数据，比如猫咪的数量。

用形象的图形表示数据的含义，如棒图表示高度，颜色表示温度等。

当前，许多企业已建立了自己的人力资源管理系统，也累积了相当的人力资源业务数据。然而，正如业内的那句老话“rich data, poor information”，以前累积的数据，并没有很好的得到利用。原因是这些数据来源太广，格式不统一，并且其中极少量的数据记录格式不正确；同时，累计的数据量相当庞大，但许多细节对高层管理人员来说并不重要，他们需要快速、全面的掌握企业的人力资源全貌，综合、全面、宏观的信息支持，将是领导们关注的对象。

面对庞大复杂的员工管理数据，企业高管人员需要通过数据来了解他们的员工会做什么？应该雇佣谁？应该晋升谁？谁是顶层员工？谁有可能离职？

人力资源构成模块

在大数据浪潮中，各行各业都在探索大数据的价值，人力资源行业也是如此。

只有借助更高效的工具进行数据挖掘分析，才能对以上问题给出可量化的观点结论，而非原有的直觉和主观评估。

人力资源管理由六个模块构成，每个模块对企业发展都有深刻影响，商业智能工具能够帮助人力资源管理从凭借经验的模式向依靠事实数据的模式转型。

HR-BI（Human Resource Business Intelligence，人力资源商业智能），即人力资源决策分析，是指借助专业的 BI 工具，对 HR 相关数据进行深入挖掘和多维分析，使人力资源管理工作与企业经营连接，实现人力资源管理真正伴随企业战略变化，并真正实现人才拉动和驱动企业发展。

将现在商业智能BI 应用于人力资源管理，旨在深度激活企业人力资源数据价值，并为真正合理调配人才提供准确的数据支撑。

在人力管理方面，DataViz从组织相关角度、人员相关角度、人才相关角度、绩效相关角度、能力相关角度、投入产出相关角度等多方面的企业人力资源数据着手，并与战略相关的指标以及企业经营、流程、供应链等数据结合起来，以全方位分析人、财、物三领域的企业运营状况，为管理者提供更智慧的数据判断基础。

在数据分析方面，借助于DataViz自助式数据分析和可视化展现功能，深度挖掘人力资源数据，通过可视化动态交互探索数据规律。辅助企业高管更加直观和高效地洞悉潜藏在数据背后的知识与智慧。

有的可视化目标是为了观测、跟踪数据，所以就要强调实时性、变化、运算能力，可能就会生成一份不停变化、可读性强的图表；有的为了分析数据，所以要强调数据的呈现度、可能会生成一份可以检索、交互式的图表；有的为了发现数据之间的潜在关联，可能会生成分布式的多维的图表；有的为了帮助普通用户或商业用户快速理解数据的含义或变化，会利用漂亮的色彩搭配、动画创建生动并具有吸引力的图表。

简而言之，内容如上：1、根据真实需求匹配可视化图表一般工具内除了有基础性的图表外，还有数十种针对不同场景的可视化图表。比如说专用于展示顾客对产品、服务认可度的评分图。当你需要展示此类数据时自然要用评分图，而不是柱形图、扇形图之类。因此在制作数据可视化分析报表时，先想清到底需要展示什么数据，然后再去选择需求匹配的数据可视化分析图表。2、颜色不要超过三种一张表上不加限制地使用多种颜色，看得人头晕目眩，一般来说颜色控制在3种内较为理想。3、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。4、参考软件提供的数据可视化分析报表模板各大软件往往会提供大量现成数据可视化分析报表模板，或者是完整的UI皮肤设置。这些即可用于参考，也可直接下载使用，是非常使用的数据可视化分析报表制作素材。数据可视化分析报表的制作步骤少、操作简单，又有大量现成的报表模板，如果刚开始还不知道怎么制作好看又实用的数据可视化分析，不如多看看软件提供的报表模板或UI主题。