敏捷数据科学-数据可视化

敏捷数据科学是一种快速、灵活的数据处理方法，通过快速迭代、持续探索和迭代的方式，针对不同的业务问题分析和利用数据。而数据可视化则是敏捷数据科学的重要一环，尤其是随着数据量增加，数据可视化更加成为了数据分析和业务决策的核心工具。

为什么需要数据可视化

数据可视化可以帮助人们在海量的数据中发现规律和趋势，并通过图表、地图、仪表盘等形式直观地展示数据，让人们更好地理解数据。数据可视化有如下几个重要优势：

• 可以帮助人们在复杂数据背后发现规律，从而进行数据挖掘和分析；
• 可以使数据结果直观，便于人们理解和使用，从而支撑业务决策；
• 可以深度挖掘数据的内在关联与客观规律，支持业务优化和创新；

如何进行数据可视化

在进行数据可视化时，需要考虑数据本身的特点、可视化类型的选择以及最终数据呈现的用户情况。

数据本身的特点

在进行数据可视化前，需要首先了解数据本身的类型和特点，如数据的分布、维度和属性，据此可进行可视化类型的选择。

可视化类型的选择

不同类型的数据需要进行不同形式的可视化，如下表所示：

| 数据类型 | 可视化类型 | |----------|------------| | 数值型数据 | 折线图、散点图、柱形图等 | | 类别型数据 | 饼状图、条形图等 | | 时间型数据 | 折线图、柱形图、地理热力图等 | | 地理型数据 | 地图、地理热力图等 |

最终数据呈现的用户情况

在进行数据可视化时，还需要考虑最终呈现的用户情况，如用户的背景、需求和数据理解能力等，据此可设计出最终的数据可视化方案。

常见的数据可视化工具

随着数据可视化的日益普及，市面上涌现了许多数据可视化工具，如下表所示：

| 工具名称 | 适用范围 | 使用技能 | 优点 | |---------|----------|---------|------| | Tableau | 中大型企业/机构 | 初、中级 | 交互性强，支持多种图表类型，易上手 | | Power BI | 小、中型企业/机构 | 初、中级 | 与Office365紧密集成，对有Excel使用经验的用户友好 | | Excel | 中小型企业/个人 | 初、中级 | 具备基础的统计计算和数据可视化功能，广泛使用 | | R | 研究类机构、数据分析师 | 中、高级 | 统计学背景强、支持高度自定义，适合数据分析建模 |

以上只是常见的数据可视化工具之一，程序员可按照自身需求和技能选用，或自行开发基于Python、JavaScript等语言的数据可视化工具。

数据可视化的案例应用

数据可视化在各个领域都有广泛的应用，如下列举了几个行业内的应用案例。

医疗保健

数据可视化可以将大量的医疗数据转化为能够被人理解的健康信息，帮助医生和患者监测病情变化。如下图所示的糖尿病患者监测数据。

法医学

数据可视化可以帮助检索法医素材中的数据，如验尸报告、证言等，构建一整套案件分析和排除漏洞的方案。如下图所示的一类毒品案例。

智慧城市

数据可视化可以帮助城市管理者有效的收集、分析和展示城市居民的行为数据，进而辅助他们决策。如下图所示的北京市租售房源信息。

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