可视化 | (一)数据基础及基本数据可视化方法

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📚数据可视化的基本流程

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  • Parameter refinement:参数优化

📚数据属性

  • Nominal(标称)
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  • Ordinal(序数)
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  • Quantitative(数量)
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📚基本可视化图表类型

🐇数据分析三规则

  1. 显示在原始数据中不明显的方面,使您能够清楚地思考可能隐藏在数据中的模式和关系。
  2. 显示数据中的重要特征和模式。您还可能看到一些您没有想到的东西:异常的(可能是错误的)数据值或意外的模式。
  3. 制作一张图片——告诉别人你的数据的最好方法是用一张精心选择的图片。
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🐇条形图(Bar Chart)

  • 条形图:显示每个类别的计数或相对频率
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🐇饼图(Pie Chart)

  • 饼图:显示每个类别中整体的比例
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🐇衡量易变性 (measure variability)

🔥range

  • range = largest - smallest
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🔥The median

  • a measure of center
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🔥Quartiles

  • Measuring spread by examining the middle
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  • Step 1: find the median of all the data (the median divides the data in half)
  • Step 2a: find the median of the lower half; this median is Q1;
  • Step 2b: find the median of the upper half; this median is Q3.

  • when n is odd include the overall median in both halves;
  • when n is even do not include the overall median in either half.
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🔥Interquartile Range

  • Measures spread of middle 50% of the data
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🐇盒须图(Boxplot)

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  • construct box:末端位于Q1和Q3;在框中标记中间的位置(通常用一条线或“+”)
  • 围栏通过移动距离1.5(IQR)来确定
    • 上围栏比上四分位数多1.5*IQR
    • 下围栏比下四分位数低1.5*IQR
    • 注意:围栏只有助于构建箱线图,它们不会出现在最后的箱线图显示中。
  • whiskers:从盒子的左右两端画线到极值。
  • outliers:极端值
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🐇直方图(Histograms)

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  • 直方图显示了三种一般类型的信息:
    • 它提供了数据的近似中心位置的可视化指示。
    • 我们可以了解数据中传播或变化的程度
    • 我们可以观察到其分布的形状

🐇茎叶显示(Stem and Leaf Displays)

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  • 优点
    • each measurement displayed(显示全面)
    • ascending order in each stem row(叶子升序排列)
    • relatively simple (data set not too large)(针对数据集不大的情况相对简单)
  • 缺点:display becomes unwieldy for large data sets(大数据集不适用)

📚小结

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