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下面先举几个数据可视化的案例
1.数据、信息与数据分析
数据：是指对客观事件进行记录并可以鉴别的符号，是对客观事物的性质、状态以及相互关系等进行记载的物理符号或这些物理符号的组合。它是可识别的、抽象的符号
数据是信息的表现形式和载体，可以是符号、文字、数字、语音、图像、视频等
数据聚焦于数据的采集、清理、预处理、分析和挖掘，图形聚焦于解决对光学图像进行接收、提取信息、加工变换、模式识别及存储显示，可视化聚焦于解决将数据转换成图形，并进行交互处理
信息：是数据的内涵，信息是加载于数据之上，对数据作具有含义的解释
数据和信息是不可分离的，信息依赖数据来表达，数据则生动具体表达出信息
数据是符号，是物理性的，信息是对数据进行加工处理之后得到、并对决策产生影响的数据，是逻辑性和观念性的
数据是信息的表现形式，信息是数据有意义的表示。数据是信息的表达、载体，信息是数据的内涵，是形与质的关系
数据本身没有意义，数据只有对实体行为产生影响时才成为信息
数据分析：是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，为提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程
我们常说的数据分析是指狭义的数据分析。从狭义的角度来说，数据分析和数据挖掘存在不同之处
从广义的角度来说，数据分析的范畴会更大一些，涵盖了数据分析和数据挖掘两个部分
数 据分析就是针对搜集来的数据运用基础探索、统计分析、深层挖掘等方法，发现数据中有用的信息和未知的规律与模式，进而为下一步的业务决策提供理论与实践依据。所以广义的数据分析就包含 了数据挖掘的部分
从狭义的角度来说，两者存在一些不同之处，主要体现在两者的定义说明、侧重点、技能要求和最终的输出形式
狭义的数据分析是指根据分析目的，采用对比分析、分组分析、交叉分析和回归分析等分析方法，对收集来的数据进行处理与分析，提取有价值的信息，发挥数据的作用，得到一个特征统计量结果的过程
数据挖掘则是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，通过应用聚类、分类、回归和关联规则等技术，挖掘潜在价值的过程
到此这篇Python数据分析与可视化概述（内容全面 附PPT）_python数据可视化分析报告的文章就介绍到这了,更多相关内容请继续浏览下面的相关推荐文章，希望大家都能在编程的领域有一番成就！
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