数据可视化高级技术(Echarts)

目录

（一）数据可视化概念及Echarts基础知识

数据可视化的好处：

数据可视化的目标

数据可视化的基本流程

（二）数据图表

类别比较图表：

数据关系图表：

数据分布图表：

时间序列图表：

局部整体图表：

地理空间图表：

（三）整合开发及部署

认识开发者工具

使用步骤（需要记住的五个基本步骤）

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（一）数据可视化概念及Echarts基础知识

数据可视化的好处：

        1.清晰有效地传达与沟通信息

        2.更容易洞察隐藏在数据中的信息

        3.信息记录

数据可视化的目标

• 信 Accuracy    数据客观正确，避免扭曲数据
• 达 Efficiency Effectiveness     有效地表达数据，并提高效率
• 雅 Aesthetic    形式与内容和谐统一，有艺术个性

数据可视化的基本流程

        数据可视化流程类似一个特殊的流水线，主要步骤之间相互作用、相互影响。数据可视化流程的基本步骤为确定分析目标、数据收集、数据清洗和规范、数据分析、可视化展示与分析，具体介绍如下。

        根据现阶段的热点时事或社会较关注的现象，确定此次可视化的目标，并根据这个目标进行一些准备工作，如设计贴合目标的问卷。其中，准备工作中主要包括的内容有遇到了什么问题、要展示什么信息、最后想得出什么结论、验证什么假说等。数据承载的信息多种多样，不同的展示方式会使侧重点有天壤之别。只有想清楚以上问题，才能确定需要过滤什么数据、用什么算法处理数据、用什么视觉通道编码等。

        依照第一步制订的目标收集数据。目前，数据收集的方式有很多种，如从公司内部获取历史数据、从数据网站中下载所需的数据、使用网络爬虫自动爬取数据、通过发放问卷与电话访谈形式收集数据等。

        数据清洗和规范是数据可视化流程中必不可少的步骤。首先需要过滤“脏数据”、敏感数据，并对空白的数据进行适当处理，其次剔除与目标无关的冗余数据，最后将数据结构调整为系统能接受的方式。

        数据分析是数据可视化流程的核心，将数据进行全面且科学的分析，联系多个维度，根据类型确定不同的分析思路。数据分析中最简单的方法是一些基本的统计方法，如求和、中值、方差、期望等，而数据分析中复杂的方法包括了数据挖掘中的各种算法。

        可视化展示与分析是数据可视化流程中的一个重点步骤。其中，用户需要选择合适的图表对数据进行可视化展示，才能对最后呈现的可视化结果进行分析，直观、清晰地发现数据中的差异，并从中提取出对应的信息，最终根据获取信息提出科学的建议，从而帮助公司运营。

（二）数据图表

选择合适的图标进行你的表达

类别比较图表：

数据关系图表：

数据分布图表：

时间序列图表：

局部整体图表：

地理空间图表：

（三）整合开发及部署

认识开发者工具

        开发者工具是一种辅助编程开发人员进行开发工作的应用软件，在开发工作内部即可辅助编写代码，并管理代码的效率。

        开发过程中少不了开发者工具，为了更好地进行编程学习，需要完成开源免费的开发者工具Visual Studio和Echart插件的下载和使用。

Echarts下载

1.进入ECharts中文网：https://echarts.apache.org/zh/index.html

使用步骤（需要记住的五个基本步骤）

1.导入ECharts插件