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文档简介

商务数据可视化入门CHAPTERONE随着大数据行业的快速发展,用户对数据可视化的要求越来越高。通过数据可视化处理,用户能够更直观、更形象地理解所要表达的信息与内容。本项目将引领读者认识数据可视化,了解数据可视化图表,并学习数据的采集、清洗和随机抽样方法。了解数据可视化图表的类型。掌握数据可视化的方法。掌握数据的采集方法。掌握数据的清洗方法。掌握数据的随机抽样方法。学习目标Contents目录初识数据可视化1数据的采集、清洗与抽样2一、初识数据可视化认识数据可视化1数据可视化图表2数据可视化视觉效果3数据可视化方法4一、初识数据可视化1认识数据可视化更具说服力直观、清晰要点突出“字不如表,表不如图”通过图表能够让大脑的视觉系统迅速识别、贮存、回忆图形信息,本能地将图形信息中的理念转化为长期记忆。数据可视化让信息表达看上去更加具有说服力,让商务数据的价值最大化。数据可视化的特点。若要描述最近5年某公司收入情况,只需使用柱状图和折线图的组合图表就能准确地表达以上信息一、初识数据可视化2数据可视化图表1反映发展趋势的可视化图表柱形图折线图面积图2反映比例关系的可视化图表一、初识数据可视化2数据可视化图表1饼图2旭日图3瀑布图3反映相关性的可视化图表一、初识数据可视化2数据可视化图表散点图气泡图热力图词云图4反映差异化的可视化图表雷达图一、初识数据可视化2数据可视化图表5反映空间关系的可视化图表

3热力地图2迁徙图1地理分布图热力地图主要是反映地理、点击热力分布情况,从而看出哪里是人群最多的地方,哪里是用户点击最多的地方等,可以反映用户出行习惯、使用习惯等。一、初识数据可视化2数据可视化图表6反映工作流程的可视化图表一、初识数据可视化2数据可视化图表漏斗图一、初识数据可视化3数据可视化视觉效果要想呈现出良好的商务数据可视化视觉效果,可以在以上几个方面进行提升。一、初识数据可视化4数据可视化方法明确数据可视化的需求,寻找数据背后的故事1为数据选择正确的可视化类型2确定最关键的信息指标,给予场景联系3为内容而设计,优化展现形式4Contents目录初识数据可视化1数据的采集、清洗与抽样2数据的采集1数据的清洗2数据随机抽样3二、数据的采集、清洗与抽样二、数据的采集、清洗与抽样第三方统计平台,又可分为无埋点、有埋点和“有埋点+无埋点”三种情况。纯粹的浏览行为1收藏、下载等轻度交互行为2注册、登录等重度交互行为3添加购物车、填写地址、下单等与交易相关的行为4对于电商企业来说,一般可以将其用户行为分成四类。采集技术手段无埋点(嵌入SDK)有埋点(自己写代码)有埋点+无埋点平台举例百度统计、友盟、TalkingData等神策数据数极客采集的数据类型前端数据前后端数据均可前后端数据均可操作的复杂程度简单且免费操作较复杂既有引导又有自由度采集的数据质量数据较粗糙数据更细致数据更细致1数据的采集二、数据的采集、清洗与抽样1缺失数据的清洗用一个统计模型计算出来的值代替缺失值2直接将有缺失值的记录删除3将有缺失值的记录保留4用一个样本统计量的值代替缺失值1处理方法2数据的清洗二、数据的采集、清洗与抽样2数据的清洗二、数据的采集、清洗与抽样2数据的清洗2重复数据的清洗重复数据分类实体重复:所有字段完全重复字段重复:某一个或多个不该重复的字段重复了,如“姓名”字段重复二、数据的采集、清洗与抽样为了保证数据的一致性,需要对重复数据进行处理。对于重复数据的查找,一般采用以下四种方法。条件格式法1高级筛选法2函数法3数据透视表法42数据的清洗二、数据的采集、清洗与抽样2数据的清洗二、数据的采集、清洗与抽样3错误数据的清洗输入的信息不符合要求01手工录入错误02错误数据经常表现为以下两种情况:2数据的清洗二、数据的采集、清洗与抽样2数据的清洗二、数据的采集、清洗与抽样使用RAND函数随机抽样01使用“抽样”分析工具随机抽样023数据随机抽样二、数据的采集、清洗与抽样使用RAND函数随机抽样013数据随机抽样二、数据的采集、清洗与抽样使用“抽样”分析工具随机抽样023数据随机抽样项目习题打开“素材文件\项目一\数据清洗

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