数据分析与挖掘数据可视化与应用指南

数据分析与挖掘数据可视化与应用指南TOC\o"1-2"\h\u23971第一章数据分析基础 2302831.1数据准备与清洗 3307801.1.1数据来源及类型 346351.1.2数据收集与存储 369381.1.3数据清洗方法 369711.2数据摸索性分析 3114341.2.1描述性统计分析 3228681.2.2可视化方法 3115521.2.3相关性分析 3282401.3数据预处理方法 4223271.3.1数据转换 4124271.3.2特征工程 4235891.3.3数据集成 460251.3.4数据降维 415348第二章数据可视化基础 4223642.1数据可视化概述 415032.2常用可视化工具与库 5266442.3数据可视化最佳实践 526729第三章数据挖掘基本方法 6250853.1数据挖掘概述 6305263.2常见数据挖掘算法 672793.2.1分类算法 6320433.2.2聚类算法 7113903.2.3关联规则算法 788673.3数据挖掘过程与评估 725093.3.1数据准备 7137453.3.2数据挖掘 749423.3.3模型评估 716133.3.4应用与部署 8150353.3.5结果解释与可视化 88803第四章统计分析在数据挖掘中的应用 853784.1描述性统计分析 8222914.2假设检验与置信区间 8161314.3多元统计分析方法 918676第五章机器学习在数据挖掘中的应用 9167225.1机器学习概述 9172415.1.1定义与范畴 9130095.1.2发展历程 979225.2常见机器学习算法 965005.2.1监督学习算法 10251495.2.2无监督学习算法 10166605.2.3半监督学习与弱监督学习 1047635.3机器学习模型评估与优化 10177425.3.1评估指标 1089775.3.2优化方法 1095115.3.3调整策略 105619第六章文本挖掘与自然语言处理 11171106.1文本挖掘概述 11207506.2文本预处理与特征提取 11285936.2.1文本预处理 11245956.2.2特征提取 11290516.3自然语言处理技术与应用 11325826.3.1词性标注 1148106.3.2命名实体识别 12227246.3.3依存句法分析 1281226.3.4情感分析 12288916.3.5机器翻译 12310716.3.6文本 1225164第七章社交网络分析 12321387.1社交网络概述 12208477.2社交网络数据获取与处理 13117357.2.1数据获取 13300887.2.2数据处理 1361857.3社交网络分析技术与应用 13209557.3.1社交网络分析技术 13214947.3.2社交网络应用 1317467第八章时空数据分析 14171788.1时空数据概述 14320368.2时空数据分析方法 14312348.3时空数据可视化技术 1421926第九章数据挖掘在大数据领域的应用 1547199.1大数据概述 15229559.2大数据处理技术 1513179.3大数据挖掘应用案例 1620825第十章数据挖掘在商业决策中的应用 161901210.1数据挖掘在市场分析中的应用 161091510.2数据挖掘在客户关系管理中的应用 171563510.3数据挖掘在供应链管理中的应用 17第一章数据分析基础数据分析是现代信息时代的一项核心技能，它涉及对数据的收集、处理、分析和解释，以指导决策和预测未来趋势。以下为数据分析基础章节的目录内容：1.1数据准备与清洗数据准备与清洗是数据分析过程中的重要环节，其目的在于保证数据的质量和可用性。以下是数据准备与清洗的主要内容：1.1.1数据来源及类型在开展数据分析之前，首先需要了解数据的来源和类型。数据来源包括内部数据（如企业内部业务数据、客户数据等）和外部数据（如公开数据、第三方数据等）。数据类型主要包括结构化数据（如数据库中的表格数据）和非结构化数据（如图像、文本、音频等）。1.1.2数据收集与存储数据收集需遵循相关性、准确性和及时性原则，保证收集的数据与研究对象紧密相关。数据存储则需考虑数据的存储格式、存储介质和数据安全等因素。1.1.3数据清洗方法数据清洗主要包括以下几种方法：（1）去除重复数据：通过比对数据记录，删除重复的数据条目；（2）数据类型转换：将数据从一种类型转换为另一种类型，以满足分析需求；（3）缺失值处理：填充或删除数据中的缺失值；（4）异常值处理：识别并处理数据中的异常值；（5）数据标准化：将数据转换为统一的格式或范围。1.2数据摸索性分析数据摸索性分析是对数据进行初步观察和分析的过程，旨在发觉数据中的规律、趋势和异常。以下是数据摸索性分析的主要内容：1.2.1描述性统计分析描述性统计分析主要包括数据的集中趋势、离散程度、分布特征等。通过计算均值、中位数、标准差等统计量，对数据进行初步了解。1.2.2可视化方法可视化方法是将数据以图形、表格等形式展示，便于发觉数据中的规律和趋势。常用的可视化方法包括条形图、折线图、饼图、散点图等。1.2.3相关性分析相关性分析是研究数据之间相互关系的一种方法。通过计算相关系数，分析数据之间的线性关系，为进一步的数据分析提供依据。1.3数据预处理方法数据预处理方法是在数据分析前对数据进行处理，以便更好地进行后续分析。以下是数据预处理方法的主要内容：1.3.1数据转换数据转换包括数据类型转换、数据归一化、数据标准化等。通过数据转换，使数据满足分析模型的要求。1.3.2特征工程特征工程是提取数据中有用信息的过程。主要包括特征选择、特征提取、特征降维等方法。1.3.3数据集成数据集成是将多个数据源的数据进行合并，形成一个统一的数据集。数据集成方法包括数据合并、数据匹配、数据融合等。1.3.4数据降维数据降维是通过减少数据维度，降低数据分析的复杂度。常用的数据降维方法有主成分分析、因子分析等。第二章数据可视化基础2.1数据可视化概述数据可视化是一种将数据以图形、图像或其他可视形式展现出来的方法，旨在帮助用户理解数据、发觉数据中的模式与趋势，并作出更有效的决策。数据可视化在众多领域有着广泛的应用，如金融、医疗、市场营销、治理等。数据可视化的核心在于将复杂、抽象的数据转化为直观、易于理解的可视元素。这些元素可以是柱状图、折线图、饼图、地图等。通过对数据的可视化展示，用户可以快速捕捉到数据的关键信息，降低数据分析的难度。数据可视化主要包括以下步骤：（1）数据清洗：对原始数据进行筛选、去重、缺失值处理等操作，保证数据质量。（2）数据预处理：对数据进行分类、排序、汇总等处理，为可视化做好准备。（3）选择可视化工具：根据数据特点和分析需求，选择合适的可视化工具和库。（4）设计可视化布局：合理布局可视化元素，使图表清晰、美观。（5）可视化图表：利用可视化工具图表，并根据需要对图表进行调整。（6）分析与解读：观察图表，分析数据，得出结论。2.2常用可视化工具与库目前市面上有很多数据可视化工具和库，以下列举了一些常用的工具和库：（1）Excel：微软公司开发的电子表格软件，内置多种图表类型，操作简单，适用于基础的数据可视化。（2）Tableau：一款专业的数据可视化工具，提供了丰富的图表类型和数据分析功能，可快速创建美观、实用的可视化图表。（3）PowerBI：微软公司开发的云服务，支持多种数据源，提供了丰富的可视化组件和数据分析功能。（4）Python可视化库：包括Matplotlib、Seaborn、Pandas等，支持在Python环境中进行数据可视化。（5）R可视化库：包括ggplot2、plotly等，支持在R环境中进行数据可视化。（6）D（3）js：一款基于JavaScript的数据可视化库，可以实现高度定制化的数据可视化效果。2.3数据可视化最佳实践为保证数据可视化的质量和效果，以下列举了一些数据可视化最佳实践：（1）明确目的：在开始数据可视化之前，明确分析目的，保证可视化结果能够满足需求。（2）简洁明了：避免使用过多复杂的图表类型，尽量选择简单、直观的图表展示数据。（3）保持一致性：在同一份报告或展示中，保持图表样式、颜色、字体等的一致性，提高整体美观度。（4）适当注释：在图表中添加必要的注释，如标题、坐标轴标签、图例等，帮助用户理解图表内容。（5）避免信息过载：不要在一张图表中展示过多信息，以免造成用户混淆。如有需要，可以拆分为多个图表。（6）关注细节：检查图表中的数据准确性、标签清晰度等细节，保证可视化结果无误。（7）交互性：根据需要，为图表添加交互功能，如缩放、筛选、排序等，提高用户体验。（8）动态更新：对于实时数据，可以使用动态更新的图表，反映数据的最新变化。（9）考虑受众：根据受众的需求和背景，选择合适的可视化方式和呈现形式。（10）持续优化：不断调整和优化可视化方案，以适应不断变化的数据和分析需求。，第三章数据挖掘基本方法3.1数据挖掘概述数据挖掘（DataMining）是指从大量数据中提取有价值信息的过程。互联网和大数据技术的飞速发展，数据挖掘已经成为信息技术领域的重要组成部分。数据挖掘涉及统计学、机器学习、数据库、人工智能等多个学科，旨在发觉数据中的隐含模式、关联和趋势，为决策者提供有力支持。3.2常见数据挖掘算法数据挖掘算法是数据挖掘技术的核心，以下介绍几种常见的数据挖掘算法：3.2.1分类算法分类算法是一种监督学习算法，用于将数据集中的样本划分为不同的类别。常见的分类算法有：（1）决策树（DecisionTree）：通过构造一棵树形结构，将数据集划分为若干个子集，每个子集具有相同的特征。（2）支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）：通过寻找一个最优的超平面，将不同类别的样本分开。（3）朴素贝叶斯（NaiveBayes）：基于贝叶斯定理，计算样本属于不同类别的概率，从而实现分类。3.2.2聚类算法聚类算法是一种无监督学习算法，用于将数据集中的样本划分为若干个簇，使得簇内的样本相似度较高，簇间的样本相似度较低。常见的聚类算法有：（1）Kmeans：通过迭代更新簇中心，使得每个样本到簇中心的距离最小。（2）层次聚类（HierarchicalClustering）：按照相似度将样本逐步合并，形成一个层次结构。（3）DBSCAN（DensityBasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise）：基于密度的聚类算法，可以发觉任意形状的簇。3.2.3关联规则算法关联规则算法用于挖掘数据中的潜在关联关系，常见的关联规则算法有：（1）Apriori算法：通过频繁项集的挖掘，关联规则。（2）FPgrowth算法：采用频繁模式增长的方法，关联规则。3.3数据挖掘过程与评估数据挖掘过程是一个系统性的工作，主要包括以下步骤：3.3.1数据准备数据准备是数据挖掘的基础，主要包括数据清洗、数据集成、数据转换等环节。数据清洗是指去除数据中的噪声、异常值和不完整数据；数据集成是指将多个数据源的数据合并为一个统一的数据集；数据转换是指将原始数据转换为适合数据挖掘算法处理的格式。3.3.2数据挖掘数据挖掘阶段是数据挖掘过程的核心，主要包括选择挖掘算法、参数设置、算法实现等环节。在选择挖掘算法时，需要根据挖掘任务和数据特点进行合理选择。3.3.3模型评估模型评估是数据挖掘过程中的重要环节，用于评估挖掘结果的有效性和准确性。常见的评估指标有准确率、召回率、F1值等。还需要考虑模型的泛化能力、解释性、计算复杂度等因素。3.3.4应用与部署将数据挖掘模型应用于实际问题，为决策者提供支持。在此过程中，需要关注模型的部署、维护和优化。3.3.5结果解释与可视化对数据挖掘结果进行解释和可视化，帮助用户更好地理解挖掘结果，为决策提供直观依据。常见的可视化方法有散点图、柱状图、饼图等。第四章统计分析在数据挖掘中的应用4.1描述性统计分析描述性统计分析是数据挖掘中的一个重要环节，其主要目的是对数据进行整理、概括和展示，以便于理解数据的分布、特征和规律。描述性统计分析包括以下几个方面：（1）频数分析：计算各个变量的频数和频率，了解数据的基本分布情况。（2）中心趋势度量：计算均值、中位数和众数等统计量，描述数据的中心趋势。（3）离散程度度量：计算方差、标准差、极差等统计量，描述数据的波动程度。（4）分布形态度量：计算偏度、峰度等统计量，描述数据的分布形态。通过描述性统计分析，我们可以得到数据的基本特征，为后续的数据挖掘和模型建立提供依据。4.2假设检验与置信区间假设检验和置信区间是统计学中的两个重要概念，它们在数据挖掘中也有着广泛的应用。假设检验是一种用于判断样本数据所代表的总体是否具有某种特征的统计方法。其基本思想是通过比较样本统计量与总体参数的假设值，来判断假设是否成立。常见的假设检验方法包括t检验、卡方检验、F检验等。置信区间则是用于估计总体参数的一种方法。置信区间给出了总体参数的一个范围，该范围在一定的置信水平下包含总体参数的真实值。常见的置信区间估计方法包括正态分布下的置信区间、t分布下的置信区间等。在数据挖掘中，假设检验和置信区间可以用于评估模型的可靠性、检验变量之间的关系以及评估预测结果的精度等。4.3多元统计分析方法多元统计分析方法是一种处理多个变量的统计方法，它在数据挖掘中具有重要作用。以下是一些常见的多元统计分析方法：（1）主成分分析（PCA）：通过线性变换将多个变量转换为一组新的线性无关的变量，以降低数据的维度，同时保留大部分信息。（2）因子分析：寻找变量之间的内在关系，将多个变量表示为几个潜在因子的线性组合。（3）聚类分析：将相似的数据点划分为一类，从而发觉数据中的模式和结构。（4）判别分析：根据已知类别的样本数据，建立判别函数，对未知类别的样本进行分类。（5）多元回归分析：研究多个自变量与一个因变量之间的线性关系。多元统计分析方法在数据挖掘中的应用主要包括：数据降维、特征选择、变量关系分析、分类预测等。通过运用多元统计分析方法，我们可以更深入地理解数据，提高数据挖掘的效果。第五章机器学习在数据挖掘中的应用5.1机器学习概述5.1.1定义与范畴机器学习作为人工智能的一个重要分支，主要研究如何让计算机从数据中学习，并据此进行预测或决策。其核心是通过算法自动分析数据、识别模式，从而实现自我优化。机器学习广泛应用于数据挖掘、自然语言处理、计算机视觉等领域，为各行业提供强大的数据处理与分析能力。5.1.2发展历程机器学习的发展可以分为三个阶段：符号主义、连接主义和深度学习。符号主义阶段主要依赖逻辑推理和知识表示；连接主义阶段则以神经网络为基础，模拟人脑结构和功能；深度学习阶段则进一步发展神经网络，通过多层的非线性变换提取数据特征。5.2常见机器学习算法5.2.1监督学习算法监督学习算法包括线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树和随机森林等。这些算法主要应用于分类和回归任务，能够根据已知的输入和输出关系，预测未知数据的输出。5.2.2无监督学习算法无监督学习算法包括聚类、降维和关联规则挖掘等。聚类算法如Kmeans、DBSCAN等，主要用于将数据分为若干个类别；降维算法如主成分分析（PCA）、tSNE等，用于降低数据维度，便于可视化；关联规则挖掘算法如Apriori、FPgrowth等，用于挖掘数据中的关联性。5.2.3半监督学习与弱监督学习半监督学习算法结合了监督学习和无监督学习的方法，利用部分标注数据训练模型。弱监督学习则通过利用不完整、不精确的标注数据进行训练，提高模型的泛化能力。5.3机器学习模型评估与优化5.3.1评估指标评估机器学习模型的指标包括准确率、精确率、召回率、F1值、AUC值等。准确率表示模型正确预测的比例；精确率表示模型预测为正类中实际为正类的比例；召回率表示实际为正类中模型正确预测的比例；F1值是精确率和召回率的调和平均数；AUC值表示ROC曲线下面积，用于评估分类模型的功能。5.3.2优化方法优化机器学习模型的方法包括交叉验证、网格搜索、贝叶斯优化等。交叉验证通过将数据分为多个子集进行训练和验证，提高模型的泛化能力；网格搜索则通过遍历参数空间，寻找最优参数组合；贝叶斯优化则利用概率模型对参数空间进行建模，从而找到最优参数。5.3.3调整策略调整机器学习模型的策略包括：数据预处理、特征工程、模型融合等。数据预处理包括数据清洗、数据标准化等，以提高模型训练效果；特征工程则通过提取、选择和构造特征，增强模型的表达能力；模型融合则通过组合多个模型，提高模型的预测功能。第六章文本挖掘与自然语言处理6.1文本挖掘概述文本挖掘，又称为文本数据挖掘，是指从大量文本数据中挖掘出有价值信息的过程。文本挖掘技术融合了计算机科学、信息科学、人工智能等多个领域的研究成果，旨在为用户提供高效的信息检索、知识发觉和智能决策支持。文本挖掘在互联网搜索、情报分析、舆情监测、商业决策等方面具有广泛的应用。6.2文本预处理与特征提取6.2.1文本预处理文本预处理是文本挖掘的基础环节，主要包括以下步骤：（1）文本清洗：去除文本中的噪声，如HTML标签、URL、特殊符号等。（2）分词：将文本划分为有意义的词语单元，为后续的特征提取和语义分析提供基础。（3）词性标注：对分词结果进行词性标注，以便后续的语法分析和语义分析。（4）停用词过滤：去除文本中常见的无意义词语，如“的”、“和”、“是”等。（5）词干提取：将词语还原为词干形式，以减少词汇的复杂性。6.2.2特征提取特征提取是指从预处理后的文本中提取有助于文本分类、聚类、情感分析等任务的有用信息。常见的特征提取方法有：（1）词频逆文档频率（TFIDF）：计算词语在文档中的出现频率，并考虑其在整个文本集合中的分布情况。（2）词语相似度：计算词语之间的相似度，以便找出具有相似含义的词语。（3）词语共现：分析词语之间的共现关系，揭示文本中的潜在关联。（4）主题模型：通过概率模型挖掘文本中的潜在主题，如隐含狄利克雷分布（LDA）。6.3自然语言处理技术与应用6.3.1词性标注词性标注是自然语言处理中的一个重要任务，其目的是识别文本中每个词语的词性。常用的词性标注方法有基于规则的方法、基于统计的方法和深度学习方法。词性标注在文本挖掘中具有重要意义，如用于句法分析、语义角色标注等任务。6.3.2命名实体识别命名实体识别（NER）是指识别文本中的具有特定意义的实体，如人名、地名、组织名等。命名实体识别在信息抽取、知识图谱构建等领域具有重要作用。常见的命名实体识别方法有规则方法、统计方法和深度学习方法。6.3.3依存句法分析依存句法分析是指分析文本中词语之间的依存关系，揭示句子的语法结构。依存句法分析有助于文本理解、机器翻译等任务。常见的依存句法分析方法有图基方法、转移基方法和深度学习方法。6.3.4情感分析情感分析是指分析文本中所表达的情感倾向，如正面、负面、中立等。情感分析在社交媒体分析、舆情监测等领域具有广泛应用。常见的情感分析方法有基于词典的方法、基于机器学习的方法和深度学习方法。6.3.5机器翻译机器翻译是指利用计算机技术将一种自然语言翻译为另一种自然语言。机器翻译是自然语言处理领域的一个重要应用，其研究方法包括基于规则的方法、基于统计的方法和深度学习方法。6.3.6文本文本是指利用计算机技术具有特定语义和风格的文本。文本在自动写作、对话系统等领域具有广泛应用。常见的文本方法有基于模板的方法、基于模型的方法和深度学习方法。第七章社交网络分析7.1社交网络概述社交网络作为一种新兴的社会现象，已成为当前互联网环境下不可或缺的组成部分。它以人与人之间的互动关系为核心，通过互联网平台实现信息的快速传播与交流。社交网络具有高度动态性、复杂性和多样性，吸引了大量用户参与。在我国，微博等社交平台已成为人们日常交流的重要途径。7.2社交网络数据获取与处理7.2.1数据获取社交网络数据的获取主要包括以下几种方式：（1）通过API接口获取：各大社交平台通常提供API接口，允许开发者获取用户数据、好友关系等。（2）网络爬虫：通过编写爬虫程序，从社交网络网站上爬取所需数据。（3）用户行为数据：通过用户在社交网络上的行为，如点赞、评论、转发等，收集数据。7.2.2数据处理社交网络数据处理主要包括以下步骤：（1）数据清洗：去除重复、错误和无关的数据，保证数据质量。（2）数据整合：将不同来源的数据进行整合，形成统一的数据格式。（3）数据预处理：对数据进行标准化、归一化等处理，为后续分析打下基础。7.3社交网络分析技术与应用7.3.1社交网络分析技术（1）社区检测：识别社交网络中的紧密联系群体，挖掘潜在的社会关系。（2）关键节点识别：找出社交网络中的关键节点，分析其在网络中的作用和影响力。（3）信息传播分析：研究信息在社交网络中的传播规律，为营销、舆论引导等提供依据。（4）社交网络挖掘：通过关联规则、聚类等算法，挖掘社交网络中的潜在规律。7.3.2社交网络应用（1）舆情分析：通过社交网络数据，实时监测社会热点事件，分析公众舆论走向。（2）网络营销：基于社交网络分析，为企业提供精准的营销策略，提高广告投放效果。（3）社交推荐：根据用户在社交网络上的行为和兴趣，为其推荐相关内容、产品和服务。（4）社会研究：利用社交网络数据，研究社会现象、人类行为等方面的问题。社交网络的不断发展和完善，社交网络分析技术在各个领域中的应用将越来越广泛，为人们的生活和工作带来更多便利。第八章时空数据分析8.1时空数据概述时空数据是指同时包含时间和空间信息的数据。这类数据广泛应用于地理信息系统（GIS）、气象、城市规划、交通、环境监测等领域。时空数据具有以下特点：（1）多维度：时空数据包括时间、空间和其他属性，如温度、湿度、交通流量等。（2）动态性：时空数据随时间变化而变化，反映了客观世界的动态过程。（3）区域性：时空数据具有明显的地域特征，如城市、乡村、湖泊等。（4）复杂性：时空数据涉及多种因素，相互之间可能存在关联和相互作用。8.2时空数据分析方法时空数据分析方法主要包括以下几种：（1）描述性分析：对时空数据的分布、变化趋势等进行描述，如绘制时间序列图、空间分布图等。（2）相关性分析：研究时空数据之间的相互关系，如温度与降雨量之间的关系。（3）因果分析：探讨时空数据之间的因果关系，如气象因素对交通的影响。（4）聚类分析：将具有相似特征的时空数据划分为一类，以便更好地理解数据结构和规律。（5）预测分析：根据历史时空数据，预测未来一段时间内的数据变化趋势。8.3时空数据可视化技术时空数据可视化技术是将时空数据转换为图形、图像等直观表现形式，以便更好地理解数据和发觉规律。以下几种常用的时空数据可视化技术：（1）时间序列图：以时间为横坐标，数据值为纵坐标，展示数据随时间变化的过程。（2）空间分布图：以地图为背景，展示数据在不同地理位置的分布情况。（3）动态地图：通过动画展示时空数据的动态变化过程。（4）热力图：以颜色深浅表示数据大小，展示数据在空间上的分布特征。（5）三维可视化：将时空数据展示在三维空间中，以便更直观地观察数据结构和变化。（6）交互式可视化：允许用户通过交互操作，如缩放、旋转、切换视图等，更好地摸索时空数据。（7）虚拟现实（VR）可视化：利用虚拟现实技术，将用户带入时空数据场景，提供沉浸式体验。通过以上时空数据分析方法和可视化技术，我们可以更好地理解时空数据，发觉潜在规律，为决策提供有力支持。第九章数据挖掘在大数据领域的应用9.1大数据概述信息技术的飞速发展，数据量呈现出爆炸式增长，大数据作为一种全新的信息资源，已经成为推动社会经济发展的重要力量。大数据指的是在传统数据处理能力范围内无法处理的海量、高增长率和多样性的信息资产。这些数据具有以下几个特点：体量巨大、类型繁多、增长迅速、价值密度低。大数据的来源广泛，包括互联网、物联网、移动通信、社交媒体、传感器等。大数据的处理与应用涉及多个领域，如金融、医疗、教育、交通等，对国家经济、社会发展和民生改善具有重要意义。9.2大数据处理技术大数据处理技术是指运用计算机、网络、数据库、分布式计算等方法，对海量数据进行有效存储、管理、分析和挖掘的技术。以下为几种常见的大数据处理技术：（1）分布式存储：如Hadoop、Spark等框架，将数据分散存储在多个节点上，提高存储效率和访问速度。（2）数据库优化：针对大数据特性，对数据库进行优化，提高数据检索、更新和维护的效率。（3）数据清洗与预处理：对原始数据进行清洗、转换、整合等操作，提高数据质量。（4）数据挖掘与分析：运用机器学习、统计分析等方法，从大量数据中挖掘有价值的信息。（5）数据可视化：将数据分析结果以图表、图像等形式直观展示，便于用户理解和决策。9.3大数据挖