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#xff08;一#xff09;数据可视化概念及Echarts基础知识
数据可视化的好处#xff1a;
数据可视化的目标
数据可视化的基本流程
#xff08;二#xff09;数据图表
类别比较图表#xff1a;
数据关系图表#xff1a;
数据分布图表#xff1a;
时间序列…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 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。
1. 确定分析目 标 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。
2. 数据收 集 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。 3. 数据清洗和规 范 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。
4. 数据分 析 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。
5. 可视化展示与分 析 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 script typetext/javascript 2.为ECharts准备一个DOM容器 div idmain stylewidth: 600px;height: 400px;/div 3.基于准备好的DOM初始化echarts实例 var myChartecharts.init(document.getElementById(main)); 4. 指定图表的配置项和数据对ECharts进行一些配置 var option{ } 5.将配置和参数传递给ECharts显示图表 myChart.setOption(option); 完成后添加相关属性即可显示Echarts图表(下面为一个例子展示 -- 南丁格尔玫瑰图 )
!DOCTYPE html
html
head
meta charsetUTF-8
titleInsert title here/title
script srcJS/echarts.js/script
/head
body
div idmain1 stylewidth:600px;height:400px/div
script
var chartDom document.getElementById(main1);
var myChart echarts.init(chartDom);
var option; option {legend: {top: bottom},toolbox: {show: true,feature: {mark: { show: true },dataView: { show: true, readOnly: false },restore: { show: true },saveAsImage: { show: true }}},series: [{name: Nightingale Chart,type: pie,radius: [50,250],center: [50%, 50%],roseType: area,itemStyle: {borderRadius: 8},selectedMode:single,selectedOffset:100,data: [{ value: 40, name: rose 1 },{ value: 38, name: rose 2 },{ value: 32, name: rose 3 },{ value: 30, name: rose 4 },{ value: 28, name: rose 5 },{ value: 26, name: rose 6 },{ value: 22, name: rose 7 },{ value: 18, name: rose 8 }]}]}; myChart.setOption(option);
/script
/body
/html
