数据可视化实训总结

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？下面是小编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 ……此处隐藏1830个字……

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。