數據可視化實訓總結。現在科技越來越發達，迎來了數據時代化。數據本身就是可以直觀的去分析，數據可視化可以直接看出信息的豐富。接下來一起看看數據可視化實訓總結吧，希望對大家有所幫助。
數據可視化實訓總結1
數據可視化是指將數據間的關係利用圖表直觀地展示出來。通過數據可視化將大量的數據集構成數據圖像，同時將數據的各個屬性值以多維數據的形式表示，可從不同的維度觀察數據，從而對數據進行更深入的觀察和分析。
一、數據分析可視化常用的圖表類型有如下幾種：
1、表格
2、散點圖
3、折線圖
4、柱狀圖
5、條形圖
二、可視化分析
2、1想分析購買數量前10名的用戶是否是回頭客還是客單量大？
對該項分析使用 表格 分析，按購買數量排名前10的用戶根據購買日期的次數分析：都是一次性購買，並非回頭客用戶，企業應該想辦法維護這些大客戶羣。
2、2 根據2.1分析結果繼而想到那些回頭客購買力度怎麼樣呢？從而再次對後買日期統計，分析購買次數多的用戶：得出本次共分析29944個用戶，回頭客只有25個，佔比0.083%；其中只有1名用戶是購買4次的， 其餘24名用戶只購買2次。商家需要拉些回頭客，考慮是否質量過關，是否活動力度不夠？
使用一個餅狀圖更直接看出回頭客比重之小
2.3 根據商品種類cat_id統計出銷量前10名的商品種類，使用條形圖做了可視化分析：
2.4 對2013年和2014年總銷量分別按照月度和按照季度做 折線圖 可視化分析，很明瞭看出銷售變化趨勢如下;11月度銷量最高，第四季度銷量最高。
2.5 分析表2數據，想知道哪個年齡段的兒童服裝銷量比較高？如下分別用 柱形圖 和 散點圖 進行可視化圖表分析（感覺點狀圖效果稍好一些），可以看出相同年齡段的男女生銷量走勢是一致的，且隨着年齡增長銷量呈下降趨勢。
若以3歲爲一個階段，0-3歲爲嬰兒期間的銷量最高，淘寶和天貓市場需求量大。
三、作爲數據分析職責的思想總結
在此總結下兩篇初步學習數據分析的心得：數據分析首先要掌握常用的數據分析方法，數據分析工具，然後再根據自己公司的產品調整，靈活組合。接下來我要系統學習數據分析知識。數據分析師是一個實踐的職位，要在實際項目中不斷的訓練，才能成爲高手。
作爲數據分析師我認爲的主要職責是要將業務數據清晰、準確、明瞭的呈現給數據使用者和決策者，比如預測用戶的流失，對用戶進行自動分類等。你能提供的價值大了。決策者和管理者能夠根據呈現的數據結果及時合理調整業務活動，以使企業得到利潤最大化。
數據可視化實訓總結2
一、數據可視化的定義
數據可視化（Data Visualization）是涉及信息技術、自然科學、統計分析、圖形學、交互、地理信息等多種學科交叉領域，通過將非數字的信息進行可視化以表現抽象或複雜的概念和信息的技術。簡單的說，這種技術將數據以圖表的方式呈現，用以傳遞信息。人類有五官，能通過5種渠道感受這個物質世界，那麼爲什麼單單要青睞可視化的方式來傳遞信息呢？這是因爲人類利用視覺獲取的信息量巨大，人眼結合大腦構成了一臺高帶寬巨量視覺信號輸入的並行處理器，具有超強模式識別能力，有超過50%功能用於視覺感知相關處理的大腦，大量視覺信息在潛意識階段就被處理完成，人類對圖像的處理速度比文本快6萬倍，所以數據可視化是一種高帶寬的信息交流方式。
如果我們的視野再開闊些，數據可視化從廣義上來說包含了三個分支：科學可視化（Scientific Visualization），信息可視化（Information Visualization）和可視分析學（Visual Analytics）。科學可視化是跨學科研究與應用領域，關注三維現象的可視化，在建築學、氣象學、醫學或生物學方面的各種系統中有廣泛的應用，這個領域研究的數據具有天然幾何結構（如磁感線、流體分佈等）。
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信息可視化則研究抽象數據的交互式視覺表示以加強人類認知。抽象數據包括數字和非數字數據，如地理信息與文本，這個領域研究的數據具有抽象的結構，比如柱狀圖，趨勢圖，流程圖和樹狀圖，這些圖表將抽象的概念轉化成爲可視化信息，常常以數據面板的形式體現。
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可視分析學結合了交互式視覺表示以及基礎分析過程（統計過程、數據挖掘技術），執行高級別、複雜的活動（推理、決策）。
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二、在數據科學全過程中的位置
數據科學的主要組成部分包含三個大的階段：數據整理，探索性數據分析和數據可視化。站在一個更高的位置來看，數據可視化在數據科學中的位置是比較靠後的，是屬於最後的成果展示階段。如果要從頭說起的話，首先，在數據整理階段，我們的主要任務是數據的獲取和解析，包括一系列對原始數據的`清洗和加工工作，這一塊的知識領域主要涉及計算機科學。緊接着是探索性數據分析階段，這個階段要大量使用統計和數據挖掘方面的專業知識，也需要繪製圖表來解釋數據和探索數據，這個階段的主要任務是過濾和挖掘。但這個階段的可視化分析只是你和數據之間的“對話”，是數據想要告訴你什麼，而數據可視化則是數據和你的讀者之間的對話，是你通過數據想要告訴讀者什麼，這是它們之間最大的區別。完成了上面兩個階段的內容，纔到了我們最後的數據可視化階段，這是一個多學科交叉的領域，涉及到圖形設計，信息可視化和人機交互，我們的主要任務是對信息進行精煉，然後通過可視化表示出來，並與讀者產生交互。然而，如果將數據科學的這三個階段理解爲按嚴格順序進行的“線性”的模型那就大錯特錯了，它經歷的是一個迭代的，非線性的過程。後面的步驟會讓你更瞭解之前所做的工作，可能到了數據可視化階段，才意識到還有太多疑點要弄明白，我們需要回到上一步重新進行之前的工作，就像畫家翻來覆去才能最終完成一幅傑作一樣，數據可視化的過程並不是給數據分析這個剛出爐的蛋糕加點糖霜，，而是有一個反覆迭代，不斷優化的過程。
三、數據可視化的技術棧
數據可視化是一個再典型不過的多學科交叉領域了，可以說數據可視化所需要用到的知識，就是數據科學龐大知識體系的一個剪影。你會感受到數據科學理性的一面，同樣也會感受到她感性的一面。你可以窮盡自己的一生，在這個浩如煙海的領域中盡情的探索，常學常新，其樂無窮。
四、數據可視化過程
數據可視化的本質，是充分理解業務的基礎上對數據進行深入分析和挖掘，然後將探索數據所得到的信息和知識以可視化的形式展現出來。也就是說我們做的工作其實就是從數據空間映射到圖形空間。我們要做的第一步工作是充分的結合業務理解數據，然後採用某些方法選擇合適的圖表類型，這又要求我們先對圖表類型有個比較全面的瞭解。繪製完圖表是不是就完成了呢？其實不是。我們還要對圖表進行優化，優化所針對的對象是各種圖表元素，對此我們有一系列的設計技巧，下面將一步一步的來介紹這些知識。
4.1 結合業務理解數據
離開對業務的理解談數據分析都是耍流氓。這裏介紹一種快速瞭解數據與業務以開展進一步的探索與分析的方法，叫“5W2H法”。步驟一：WHAT，這是關於什麼業務的什麼事？數據所描述的業務主題是什麼？步驟2：HOW，即如何採集的數據？採集規則會影響後續分析，比如如果是後端數據埋點，那麼數據一般是實時的；而如果是前端數據埋點，那麼就要進一步弄清楚數據在什麼網絡狀態會上傳？無網絡狀態下是如何處理的？這些都會影響最後數據的質量進而影響分析質量。步驟三：WHY，爲什麼蒐集此數據？我們想從數據中瞭解什麼？數據分析的目標是什麼？步驟四：WHEN，是何時段內的業務數據？步驟五：WHERE，是何地域範圍內的業務數據？步驟六：WHO，誰蒐集了數據（Who）？在企業內可能更關注是來自哪個業務系統。步驟七：HOW MUCH，各種數據有多大的量，足夠支持分析嗎？數據充足和不足的情況下，分析方法是有所不同的。如果七個問題中有一個答覆不能令人滿意，則表示這方面有改進餘地。
4.2 選擇圖表類型
用簡單的三個步驟就可以選擇合適的圖表類型：一看數據類型，二看數據維度，三看要表達的內容。
我們有兩種數據類型，每種數據類型又有兩個子類別。首先，我們有分類數據和定量數據。分類數據用來表示類別，比如蘋果，香蕉，梨子和葡萄，就是水果的4種類別，稱爲分類定類；有的分類變量是有一定順序的，比如可以把紅酒的品質分爲低，中，高三檔，人的身材有偏瘦，正常和肥胖等等，這種特殊的分類變量稱爲分類定序。定量數據也可以進一步分爲兩類，一類叫連續值數據，比如人的年齡；一類叫離散值數據，比如貓咪的數量。
