excel可视化图表制作实例(绘制可视化图表)

1. 绘制可视化图表

本文所演示的的可视化方法

散点图 （Scatterplot)

直方图 (Histogram）

小提琴图 （Violinplot)

特征两两对比图（Pairplot）

安德鲁斯曲线 (Andrews curves)

核密度图 (Kernel density estimation plot)

平行坐标图 （Parallel coordinates）

Radviz （力矩图？）

热力图 (Heatmap)

气泡图 (Bubbleplot)

这里主要使用Python一个流行的作图工具: Seaborn library，同时Pandas和bubbly辅助。为什么Seaborn比较好？

因为很多时候数据分析，建模前，都要清洗数据，清洗后数据的结果总要有个格式，我知道的最容易使用，最方便输入模型, 最好画图的格式叫做"Tidy Data" (Wickham H. Tidy data[J]. Journal of Statistical Software, 2014, 59(10): 1-23.) 其实很简单，Tidy Data格式就是：

每条观察（记录）自己占一行

观察（记录）的每个特征自己占一列

举个例子，我们即将作图的数据集IRIS就是Tidy Data（IRIS（IRIS数据集）_百度百科）：

Iris数据集是常用的分类实验数据集，由Fisher, 1936收集整理。Iris也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分析的数据集。数据集包含150个数据集，分为3类，每类50个数据，每个数据包含4个属性。可通过花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于（Setosa，Versicolour，Virginica）三个种类中的哪一类。

该数据集包含了5个属性：

Sepal.Length（花萼长度），单位是cm;

Sepal.Width（花萼宽度），单位是cm;

Petal.Length（花瓣长度），单位是cm;

Petal.Width（花瓣宽度），单位是cm;

种类：Iris Setosa（山鸢尾）、Iris Versicolour（杂色鸢尾），以及Iris Virginica（维吉尼亚鸢尾）。

可以看到，每条观察（ID=0,1,2...）自己占一行，每个特征(四个部位长/宽度，种类）自己占一列。Seaborn就是为Tidy Data设计的，所以方便使用。

所以这个数据集有6列，6个特征，很多时候做可视化就是为了更好的了解数据，比如这里就是想看每个种类的花有什么特点，怎么样根据其他特征把花分为三类。我个人的喜好是首先一张图尽量多的包含数据点，展示数据信息，从中发现规律。我们可以利用以下代码完全展示全部维度和数据这里用的bubbly：

Python做出来，其实是一张可以拖动角度，放大缩小的图，拖一拖看各角度视图会发现三类还是分的挺明显的。Github上这个bubbly还是很厉害的，方便。

接下来开始做一些基础的可视化，没有用任何修饰，代码只有最关键的画图部分，可视化作为比赛的一个基础和开端，个人理解做出的图能看就行，美不美无所谓，不美也不扣分。因为

散点图，可以得到相关性等信息，比如基本上SepalLengthCm越大，SepalWidthCm越大

使用Jointplot, 看两个变量的分布，KDE图，同时展示对应的数据点

就像上一篇说的，比赛中的每个环节都至关重要，很有必要看下这些分布直方图，kde图，根据这些来处理异常值等，这里请教，为什么画了直方图还要画KDE？？我理解说的都是差不多的东西。

关于KDE:"由于核密度估计方法不利用有关数据分布的先验知识，对数据分布不附加任何假定，是一种从数据样本本身出发研究数据分布特征的方法，因而，在统计学理论和应用领域均受到高度的重视。"

无论如何，我们先画直方图，再画KDE

这里通过KDE可以说，由于Setosa的KDE与其他两种没有交集，直接可以用Petailength线性区分Setosa与其他两个物种。

箱线图，显示一组数据分散情况的统计图。形状如箱子。主要用于反映原始数据分布的特征，关键的5个黑线是最大值、最小值、中位数和两个四分位数。在判断异常值，处理异常值时候有用。

小提琴图

这个Andrews curves很有趣，它是把所有特征组合起来，计算个值，展示该值，可以用来确认这三个物种到底好不好区分，维基百科的说法是“If there is structure in the data, it may be visible in the Andrews' curves of the data.”（Andrews plot - Wikipedia）

Radviz可视化原理是将一系列多维空间的点通过非线性方法映射到二维空间的可视化技术，是基于圆形平行坐标系的设计思想而提出的多维可视化方法。圆形的m条半径表示m维空间，使用坐标系中的一点代表多为信息对象，其实现原理参照物理学中物体受力平衡定理。 多维空间的点映射到二维可视空间的位置由弹簧引力分析模型确定。 (Radviz可视化原理 - CSDN博客) ，能展示一些数据的可区分规律。

数值是皮尔森相关系数，浅颜色表示相关性高，比如Petal.Length（花瓣长度）与 Petal.Width（花瓣宽度）相关性0.96，也就是花瓣长的花，花瓣宽度也大，也就是个大花。

不过，现在做可视化基本上不用python了，具体为什么可以去看我的写的文章，我拿python做了爬虫，BI做了可视化，效果和速度都很好。

finereport

可视化的一大应用就是数据报表，而FineReport可以自由编写整合所需要的报表字段进行报表输出，支持定时刷新和监控邮件提醒，是大部分互联网公司会用到的日常报表平台。

尤其是公司体系内经营报表，我们用的是商业报表工具，就是finereport。推荐他是因为有两个高效率的点：①可以完成从数据库取数（有整合数据功能）—设计报表模板—数据展示的过程。②类似excel做报表，一张模板配合参数查询可以代替几十张报表。

FineBI

简洁明了的数据分析工具，也是我个人最喜欢的可视化工具，优点是零代码可视化、可视化图表丰富，只需要拖拖拽拽就可以完成十分炫酷的可视化效果，拥有数据整合、可视化数据处理、探索性分析、数据挖掘、可视化分析报告等功能，更重要的是个人版免费。

主要优点是可以实现自助式分析，而且学习成本极低，几乎不需要太深奥的编程基础，比起很多国外的工具都比较易用上手，非常适合经常业务人员和运营人员。在综合性方面，FineBI的表现比较突出，不需要编程而且简单易做，能够实现平台展示，比较适合企业用户和个人用户，在数据可视化方面是一个不错的选择；

这些是我见过比较常用的，对数据探索有帮助的可视化方法。

2. 怎样制作可视化图表

01、柱状图

柱状图是最常用的图表之一，用垂直或者水平的柱子表示不同分类数据的数值大小，可以看到数据的变化趋势。随着时间的发展柱状图也衍生出许多旁支，如人口图、瀑布图、堆积图等，其中人口图一般用来表现两种指标的差异，而瀑布图主要用来表现利润趋势及合计使用。

02、折线图

折线图与散点图关系密切，一般说来将散点图的各个散点用折线连接起来，当散点越多的时候，折线就越平滑，趋近于曲线，能够贴切的反应连续型变量的规律。

03、面积图

面积图是折线图的变形模式，只不过是折线图下面成了密闭的面积，其业务含义与折线图类似。

04、饼图

饼图主要在表达占比关系时使用，一般占比表达的维度不会很多，差异性也不会过大。

05、气泡图

气泡图主要用来表示两个数值型变量间的关系，每一个点的位置映射着两个变量的值。通过点的位置来表示数据的大小，可以观察不同分类数据的相关关系，点的分布情况以及多个元素的区域情况。

06、雷达图

雷达图是指将多个分类的数据量映射到坐标轴上，对比不同属性的特点，可用于表示各项数据指标的变动情况和好坏趋势。很多时候会用来表现分布占比情况，如天气，投资分布等。

3. 可视化图表制作工具

可视化图表可以帮助您直观、清晰地展示数据分析结果。

Quick BI提供了40余种图表样式，覆盖了指标、表格、趋势、比较、分布、关系、空间、时序8个分析大类，同时支持自定义图表类型，可以满足灵活多样的可视化分析需求。

4. 制作可视化图表

poweramparm可以在视图选项中设置可视化效果

5. 可视化图表分析

科学计算可视化是指运用计算机图形学和图像处理技术,将科学计算过程中产生的数据及计算结果转换为图形和图像显示出来,并进行交互处理的理论、方法和技术.它不仅包括科学计算数据的可视化,而且包括工程计算数据的可视化,它的主要功能是从复杂的多维数据中产生图形,也可以分析和理解存入计算机的图像数据.它涉及到计算机图形学、图像处理、计算机辅助设计、计算机视觉及人机交互技术等多个领域.它主要基于计算机科学的应用目的提出的,它侧重于复杂数据的计算机图形.

实现科学计算可视化将极大地提高科学计算的速度和质量,实现科学计算工具和环境的进一步现代化；由于它可将计算中过程和结果用图形和图像直观、形象、整体地表达出来,从而使许多抽象的、难于理解的原理、规律和过程变得更容易理解,枯燥而冗繁的数据或过程变得生动有趣,更人性化；同时,通过交互手段改变计算的环境和所依据的条件,观察其影响,实现对计算过程的引导和控制.

浅显的说吧，比如你有一套建筑设计图纸，俯视的，剖面的，立面的，以及材质说明等，设置景观设计。

可视化的意义就是根据图纸精确尺寸，生成虚拟三维场景~可实时漫游，人机互动类似于现在的三维电脑游戏

6. 什么叫可视化图表

1、首先打开excel表格，把需要的图表设置好样式后【ctrl+c】快捷键进行复制。

2、然后打开ppt文档，在幻灯片里【ctrl+V】进行粘贴。

3、粘贴之后点击右下角的粘贴选项，选择需求合适的粘贴选项样式，即可保持原来excel图表不变。

7. 常用的可视化图表有哪些

答，可视化图标有数据图，点状分布图，线性图用于查看自我数据变化，柱状图用于看同类型数据对比，饼状图用于分析个体在全局中的占比。

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