西甲积分数据可视化制作（西甲积分查询2021）

数据可视化技术有哪些

降维技术：将高维数据通过线性或非线性映射方法降维到低维空间，例如主成分分析（PCA）、t-SNE、UMAP等。这些方法可以保留数据的主要特征，并将其可视化到二维或三维空间中。

时态 时态可视化是数据以线性的方式展示。最为关键的是时态数据可视化有一个起点和一个终点。时态可视化的一个例子可以是连接的散点图，显示诸如某些区域的温度信息。多维 可以通过使用常用的多维方法来展示目前二维或高维度的数据。多维的展示使得效果更加多元化，满足企业的需求。

信息可视化：信息可视化是一个跨学科领域，旨在研究大规模非数值型信息资源的视觉呈现。通过利用图形图像方面的技术与方法，帮助人们理解和分析数据。可视分析：是一门新兴的通过交互可视界面来进行分析、推理和决策的交叉学科。

颜色可视化 经过颜色的深浅来表达目标值的强弱和巨细，是数据可视化规划的常用办法，用户一眼看上去便可全体的看出哪一部分目标的数据值更突出。图形可视化 在咱们规划目标及数据时，使用有对应实际含义的图形来结合呈现，会使数据图表愈加生动的被展示，更便于用户了解图表要表达的主题。

用什么工具可以实现数据可视化的效果呢?

Excel：传统的电子表格软件，具有一些基本的数据可视化功能，适用于简单的图表和图形。Tableau：提供强大的数据可视化和分析功能，支持创建交互式仪表板，能够连接各种数据源。Microsoft Power BI：Microsoft的业务智能工具，具有丰富的图表和仪表板选项，可用于创建交互式的数据可视化。

**Excel**：这是一个广泛使用的工具，适合用于进行基础的数据可视化。它具有丰富的图表功能和强大的数据处理能力，可以轻松地创建出各种图表，如柱状图、折线图、饼图等。Excel也可以使用数据透视表进行数据分析和可视化。

Qlik Qlik是一种自助式数据分析和可视化工具。它具有可视化仪表板，可简化数据分析，并帮助公司快速制定业务决策。Tableau Public Tableau 是一个交互式数据可视化工具。不像大多数可视化工具那样需要编写脚本，Tableau的简便性可以帮助新手降低使用难度。只需托拉拽的简单操作使数据分析轻松完成。

Tableau 它是最流行的数据可视化工具之一。它使用户能够处理大量用于不同领域的数据集，例如，人工智能，商业智能，机器学习等。Tableau协助数据导入和元数据管理。

如何设计成功而有价值的数据可视化

1、设计数据可视化大屏时一定要考虑用户浏览数据的优先级的构架，例如要遵循先总后分，先具体后抽象的逻辑，上图旧版把趋势放到了页面的第一视觉位置，就有点宣兵夺主了，根据先具体后抽象，改版后具体数据放到第一视觉位置，趋势信息排后。

2、建立可视化场景 建立可视化场景是对数据仓库/集市中的数据进行分析处理的成果，用户能够借此从多个角度查看企业/单位的运营状况，按照不同的主题和方式探查企业/单位业务内容的核心数据，从而作出更精准的预测和判断。

3、通过颜色的深浅来表达指标值的强弱和大小，是数据可视化设计的常用方法，用户一眼看上去便可整体的看出哪一部分指标的数据值更突出。a： 点击频次热力图比如下面这张眼球热力图，通过颜色的差异，我们可以直观的看到用户的关注点。

卡托(数据可视化中的基础图表)

卡托图是一种数据可视化中常用的基础图表，也被称为柱状图。它可以用来展示不同类别之间的比较，例如不同时间段、不同地区或不同产品的销售量。卡托图的主要特点是将数据按照大小排列，然后用柱状图展示出来，让人一眼就能看出各个类别的大小关系。

说到图表，大多数人脑子里都会浮现出 Excel 图表里的六大不老男神：柱状图、条形图、折线图、饼图、散点图、雷达图。虽然图表界不断有小鲜肉冒出，比如树状图、箱线图等，但这六大基础图表的地位一直未被撼动。

DataViz可视化数据分析软件中含有丰富的各种图表，可以帮助用户通过简单的拖拽就可以轻松的创建用于数据分析的图表，或者将多个图表组成图册来进行交互分析并进行大屏展示。

折线图：趋势揭示者折线图是展示数据随时间变化趋势的首选，例如《自然语言到代码生成》中的实例。用matplotlib和seaborn简单绘制，可以清晰地展示模型性能随训练进程的变化。 散点图：关系探索者散点图揭示两个连续变量之间的关系和数据分布。

以上八种图表是图表中常用的基础类型，在不同场景的数据分析中，还有很多表现力很强的图表通过基础图表衍生而来，借助图形、图像等综合性可视化手段，清晰有效地传达和沟通信息。

数据可视化的常用在线图表工具推荐 想要通过数据得到美观的图表，除了基础版的excel，专业版的PowerBI和Tableau、技术版的python-matplotlib库，R语言等等，还有一些比基础版较为高阶一点且着重于图表美化的在线工具。这些工具来源于我可视化学习过程中的不断收集和亲身体验测评，欢迎补充推荐。

常见的数据分析可视化图表有哪些?

1、①柱状图：用于做比较。柱状图是最基础的一种图表，我们通过数据柱的高度来表现数据的多少，进而比较不同数据之间的差异。数据量的大小对比对于我们来说一目了然，一般来说，柱状图的横轴是时间轴，纵轴是数据轴。②折线图：用于看数据变化的趋势。

2、可视化图表类型和特点如下：柱形图、折线图、饼图、散点图。柱形图 柱形图利用柱子的高度，能够比较清晰的反映数据的差异，一般情况下用来反映分类项目之间的比较，也可以用来反映时间趋势。柱形图的局限在于它仅适用于中小规模的数据集，当数据较多时就不易分辨。

3、在数据分析和决策过程中，常常需要使用各种图表来展示数据。本文将介绍三种常见的数据可视化图表：条形图、折线图和扇形图。条形图条形图是一种用一条条的柱子来表示不同数量的图表。它的优点在于，让你一眼就能看出各种数量的多少。折线图折线图是一种以线条的起伏来展示数据的增减变化的图表。

4、适用场景：一种特定类型的流程图，始末端的分支宽度总各相等，一个数据从始至终的流程很清晰，图中延伸的分支的宽度对应数据流量的大小，流量随着时间推移变化的情况，通常应用于能源、材料成分、金融等数据的可视化分析。

图表可视化,让数据说话

1、数据可视化将复杂的数据转化为直观的图表和图像，帮助我们快速理解数据，发现数据背后的规律和趋势。让数据说话可视化图表能将数据以更直观、生动的方式展现出来，使数据更具说服力。无论是制作报表、汇报工作还是展示研究成果，一张简洁、准确的可视化图表往往能胜过千言万语。

2、上面的表格很难让老板能第一时间看懂我们想要表达的内容，所以我们需要对表格数据进行可视化操作。

3、数据可视化指的是，通过商业智能BI以图形化手段为基础，将复杂、抽象和难以理解的数据用图表进行表达，清晰有效地传达信息。数据可视化是商业智能BI数据分析的延伸，分析人员借助统计分析方法，将数据转化为信息，然后进行可视化展现。

4、数据可视化是一种让信息一目了然的方式，它通过图形语言轻松传达复杂数据，让你我之间的沟通不再有障碍。但是，你知道哪个选项关于数据可视化不准确吗？信息清晰易懂图表选择是数据可视化的重要环节，它能够让数据说话，确保信息清晰易懂，不遗漏任何细节。

5、百度智图”就是一个很好的案例。它通过数据可视化的方式，将图片中各个元素的位置及其关系进行可视化，从而帮助用户更好地理解图片的结构及其各个元素之间的关系。还有Google Analytics，它可以帮助用户通过折线图、柱状图、散点图等图表形式可视化地分析网站的流量和访问行为，从而更好地了解网站的情况。