数据可视化制作指南

数据可视化制作指南TOC\o"1-2"\h\u19686第1章数据可视化基础 3322361.1可视化的定义与作用 3170651.1.1定义 3108101.1.2作用 4232001.2数据可视化类型与原则 4150561.2.1数据可视化类型 446171.2.2数据可视化原则 43051.3常用数据可视化工具介绍 51741.3.1Tableau 5227951.3.2PowerBI 5210931.3.3ECharts 526121.3.4Python可视化库 5137301.3.5QlikView 5162501.3.6D（3）js 512153第2章数据准备与清洗 5248602.1数据收集与整理 522372.1.1数据来源 5225052.1.2数据整理 6258982.2数据清洗与预处理 698022.2.1数据清洗 6237302.2.2数据预处理 6283662.3数据分析方法与技巧 6287792.3.1描述性统计分析 6317312.3.2关联分析 7163012.3.3假设检验 7151602.3.4机器学习算法 7182732.3.5数据可视化技巧 728092第3章图表设计与布局 711723.1图表类型选择 789623.1.1分类数据 7237493.1.2时间序列数据 7303433.1.3数值数据 73973.1.4地理数据 739163.2布局设计原则 8293233.2.1简洁明了 862843.2.2逻辑清晰 860803.2.3留白合理 8258993.2.4对比与统一 8327053.3色彩与视觉元素运用 8152753.3.1色彩运用 8267183.3.2视觉元素运用 830368第4章条形图与柱状图 9117054.1条形图与柱状图的基本概念 9179204.1.1条形图 9232664.1.2柱状图 9327114.2制作条形图与柱状图的方法 9123944.2.1数据准备 988894.2.2选择合适的工具 9226794.2.3制作图表 911054.2.4优化图表 10322764.3常见问题与优化技巧 10110444.3.1图表过于拥挤 10249224.3.2颜色搭配不合适 1085004.3.3坐标轴设置不当 10107874.3.4缺少必要的注释 109740第5章折线图与曲线图 10239695.1折线图与曲线图的基本概念 1098895.2制作折线图与曲线图的方法 11264545.2.1收集并整理数据 11208065.2.2选择合适的工具 11209245.2.3绘制图表 1136395.2.4调整图表元素 11299845.3时间序列数据的可视化 11106315.3.1确定时间间隔 11221075.3.2绘制时间序列折线图与曲线图 128566第6章饼图与环形图 12318236.1饼图与环形图的基本概念 12257216.2制作饼图与环形图的方法 12313136.3饼图与环形图的优化技巧 1225718第7章散点图与气泡图 1379157.1散点图与气泡图的基本概念 13207497.2制作散点图与气泡图的方法 13290797.2.1散点图的制作方法 1363617.2.2气泡图的制作方法 13162257.3多变量数据的可视化 144626第8章地图可视化 14137168.1地图可视化的基本概念 14279028.1.1地图类型 14171208.1.2地图投影 15263758.1.3地理要素 15313878.2制作地图可视化的方法 15111278.2.1数据准备 15212528.2.2选择合适的地图投影 15305098.2.3设计地图符号 1578628.2.4绘制地图底图 15324468.2.5添加专题数据 16252668.2.6地图排版与输出 16212178.3空间数据的可视化 16301148.3.1点数据可视化 1674598.3.2线数据可视化 16312998.3.3面数据可视化 1679778.3.4热力图 1656588.3.5三维地图 16289378.3.6动态地图 163812第9章交互式数据可视化 1680779.1交互式数据可视化的基本概念 1631619.1.1定义与特点 1644349.1.2交互式数据可视化的类型 17269409.2制作交互式数据可视化的方法 1746489.2.1数据准备 1755949.2.2工具选择 1777049.2.3制作步骤 17244009.3交互式数据可视化的应用场景 1746069.3.1商业数据分析 17190429.3.2社会科学研究 18219189.3.3公共政策制定 18260209.3.4医疗健康 1829584第10章数据可视化的评估与优化 182208010.1数据可视化评估方法 183008610.1.1有效性评估 181526710.1.2视觉效果评估 182039810.1.3交互性评估 181070710.2数据可视化优化策略 181542810.2.1数据优化 181414510.2.2设计优化 181242910.2.3交互优化 191697410.3数据可视化案例解析与实践建议 19789010.3.1案例解析 192966310.3.2实践建议 19第1章数据可视化基础1.1可视化的定义与作用1.1.1定义数据可视化是一种将抽象的、不易理解的数据信息，通过图形、图像等可视化手段，转化为直观、易于感知和解读的表现形式的过程。它涉及计算机图形学、人机交互、认知心理学等多个领域，旨在提高数据信息的传递效率，增强用户的认知能力。1.1.2作用数据可视化在以下几个方面发挥重要作用：（1）提高信息传递效率：通过可视化手段，使复杂、抽象的数据信息变得直观、易懂，降低用户对数据的认知难度；（2）发觉数据规律：可视化可以帮助用户从大量数据中快速发觉规律、趋势和异常；（3）辅助决策：数据可视化可以为决策者提供直观、全面的数据支持，提高决策效率和准确性；（4）促进沟通交流：可视化结果易于分享和传播，有助于团队成员之间的沟通与协作。1.2数据可视化类型与原则1.2.1数据可视化类型根据数据特征和展示需求，数据可视化可分为以下几种类型：（1）统计图表：柱状图、折线图、饼图等，适用于展示数据的分布、趋势和占比关系；（2）地理空间可视化：地图、热力图等，用于展示地理空间数据；（3）网络关系图：节点图、矩阵图等，用于展示复杂网络关系；（4）时间序列可视化：时间轴、甘特图等，适用于展示时间序列数据；（5）多维数据可视化：散点图、平行坐标图等，用于展示多维数据之间的关系。1.2.2数据可视化原则为了提高数据可视化的效果，以下原则需遵循：（1）清晰性：保证可视化结果直观、易懂，避免出现误导性信息；（2）准确性：保证数据信息的准确性，避免因可视化处理导致数据失真；（3）简洁性：尽量简化可视化设计，去除不必要的装饰元素，突出数据本身；（4）一致性：保持可视化元素的样式、颜色、布局等一致性，便于用户快速识别和理解；（5）交互性：根据需求提供适当的交互功能，提高用户参与度和体验。1.3常用数据可视化工具介绍1.3.1TableauTableau是一款流行的数据可视化工具，支持多种数据源，用户可以通过拖放操作快速创建可视化图表，同时提供丰富的交互功能。1.3.2PowerBIPowerBI是微软推出的一款商业智能工具，具备强大的数据集成、数据处理和可视化功能，适用于企业级应用。1.3.3EChartsECharts是一款开源的前端图表库，提供丰富的图表类型和灵活的配置选项，适用于Web应用中的数据可视化。1.3.4Python可视化库Python拥有多个数据可视化库，如Matplotlib、Seaborn、Plotly等，适用于数据分析、科学计算等领域。1.3.5QlikViewQlikView是一款商业智能和数据可视化工具，以其独特的关联分析技术著称，帮助用户挖掘数据中的潜在价值。1.3.6D（3）jsD（3）js是一款基于Web标准的数据可视化库，以JavaScript为基础，适用于创建复杂、交互性强的可视化作品。第2章数据准备与清洗2.1数据收集与整理在数据可视化过程中，数据的收集与整理是的一步。本节将介绍如何有效地收集和整理数据，为后续的数据可视化分析奠定基础。2.1.1数据来源数据收集首先要确定数据来源，包括但不限于以下几种：（1）公开数据：企业、研究机构等公开发布的数据；（2）第三方数据服务：如数据堂、数库等提供的数据；（3）网络爬虫：通过编写爬虫程序，从互联网上抓取所需数据；（4）企业内部数据：企业内部各部门产生的业务数据。2.1.2数据整理数据整理主要包括以下几个方面：（1）数据格式化：将不同格式的数据转换为统一的格式，便于后续处理；（2）数据整合：将来自不同来源的数据进行整合，形成统一的数据集；（3）数据规范：对数据进行标准化处理，包括数据命名、单位、分类等；（4）数据去重：删除重复的数据，避免分析时出现偏差。2.2数据清洗与预处理收集到的原始数据往往存在噪声、异常值、缺失值等问题，需要进行数据清洗与预处理，以提高数据质量。2.2.1数据清洗数据清洗主要包括以下内容：（1）删除无关数据：去除与研究对象无关的数据；（2）处理异常值：分析异常值产生的原因，并进行合理的处理；（3）填补缺失值：采用均值、中位数、回归分析等方法填补缺失值；（4）数据平滑：对数据进行平滑处理，降低噪声影响。2.2.2数据预处理数据预处理主要包括以下内容：（1）数据转换：将数据转换成适用于分析的形式，如数值化、归一化等；（2）特征工程：提取数据的关键特征，进行维度降低、特征选择等操作；（3）数据聚合：根据分析需求，对数据进行聚合，如分组、汇总等；（4）数据拆分：将数据集拆分为训练集、验证集和测试集，为后续建模分析做准备。2.3数据分析方法与技巧为了使数据可视化更加有效，需要掌握一定的数据分析方法与技巧。2.3.1描述性统计分析描述性统计分析是对数据进行基本的统计描述，包括均值、中位数、标准差、方差等。这些统计量有助于了解数据的分布、离散程度等特征。2.3.2关联分析关联分析主要用于发觉数据中的关联关系，如相关性分析、协方差分析等。这些方法有助于挖掘数据中的潜在规律，为数据可视化提供依据。2.3.3假设检验假设检验用于判断样本数据是否具有显著性差异，如t检验、卡方检验等。这些方法可以帮助我们验证数据分析结果的可靠性。2.3.4机器学习算法在数据可视化中，可以运用机器学习算法进行预测和分类，如线性回归、支持向量机、决策树等。这些算法可以为我们提供更深入的数据分析结果。2.3.5数据可视化技巧数据可视化技巧包括选择合适的图表类型、调整图表布局、优化颜色搭配等。合理的可视化技巧可以使得数据分析结果更加直观、易懂。第3章图表设计与布局3.1图表类型选择图表类型的选择是数据可视化的基础，恰当的图表类型能更有效地传达数据信息。本节将介绍不同场景下的图表类型选择原则。3.1.1分类数据对于分类数据，可选用柱状图、条形图、饼图等图表类型。柱状图和条形图适用于展示各类别数据的比较，饼图则适用于展示各分类在整体中的占比。3.1.2时间序列数据时间序列数据通常使用折线图、面积图等形式展示。折线图能直观反映数据随时间的变化趋势，面积图则可展示各时间点数据累积情况。3.1.3数值数据对于数值数据，常用的图表类型有柱状图、箱线图、散点图等。柱状图适用于展示数值数据的分布，箱线图能反映数据的四分位数及异常值，散点图则适用于展示两个数值变量之间的关系。3.1.4地理数据地理数据常采用地图、热力图等形式展示。地图可用于展示区域数据的分布，热力图则能反映地理区域内数据的密集程度。3.2布局设计原则布局设计是数据可视化的重要环节，合理的布局能提高图表的可读性和美观度。以下为布局设计原则：3.2.1简洁明了布局应简洁明了，避免过多装饰性元素，以免分散观者的注意力。每个图表应尽量只包含一个主要信息点，便于观者快速理解。3.2.2逻辑清晰布局应遵循一定的逻辑顺序，如时间顺序、空间顺序等。图表之间的布局应保持一致性，便于观者串联和理解各个图表之间的关系。3.2.3留白合理适当的留白可以提高图表的可读性，避免视觉拥挤。留白区域应保持均匀，避免过大或过小的留白。3.2.4对比与统一布局中应运用对比与统一原则，通过颜色、大小、粗细等视觉元素，突出重点信息，同时保持整体风格的统一。3.3色彩与视觉元素运用色彩和视觉元素在数据可视化中起到重要作用，合理的运用能提高图表的传达效果。3.3.1色彩运用色彩应遵循以下原则：（1）选用合适的色彩对比度，提高图表的可读性；（2）限制色彩数量，避免过多色彩造成视觉疲劳；（3）保持色彩的一致性，如同一类别的数据使用相同色彩；（4）利用色彩的情感属性，突出重点信息。3.3.2视觉元素运用视觉元素包括线条、形状、大小等，以下为视觉元素的运用原则：（1）线条：使用线条粗细、虚实等变化，突出图表中的关键信息；（2）形状：运用形状区分不同类别的数据，提高图表的可读性；（3）大小：利用大小对比，表现数据的相对重要性；（4）符号：使用符号、图标等视觉元素，辅助说明数据信息。遵循以上原则，设计出既美观又实用的图表，有助于更好地传达数据信息。第4章条形图与柱状图4.1条形图与柱状图的基本概念条形图和柱状图是数据可视化中最常用的图表类型，主要用于比较不同类别的数据。条形图以水平条形的方式呈现数据，而柱状图则以垂直柱形的方式呈现。这两种图表类型在展示数据的分布、对比和趋势方面具有明显优势。4.1.1条形图条形图（BarChart）通过水平条形的高度来表示数据的大小，便于比较各类别数据的大小。条形图适用于展示分类数据，可以直观地显示出各类别之间的差异。4.1.2柱状图柱状图（ColumnChart）与条形图类似，但其条形为垂直方向。柱状图同样适用于分类数据的展示，尤其是在数据类别较多时，可以更方便地观察每个类别的数据。4.2制作条形图与柱状图的方法制作条形图与柱状图的方法大致相同，主要包括以下步骤：4.2.1数据准备在制作条形图或柱状图之前，需要收集和整理数据。数据通常包括类别名称和数据值。保证数据准确无误，以便制作出可靠的图表。4.2.2选择合适的工具有许多数据可视化工具可以制作条形图和柱状图，如MicrosoftExcel、Tableau、Python的matplotlib库等。根据需求选择合适的工具。4.2.3制作图表以下是一个使用Excel制作条形图和柱状图的基本步骤：（1）打开Excel，将数据输入到工作表中。（2）选择需要制作图表的数据，“插入”菜单，选择“条形图”或“柱状图”。（3）调整图表样式、颜色等，使其符合需求。（4）添加图表标题、坐标轴标题和图例，以便更好地解释图表。4.2.4优化图表在制作完图表后，可以对图表进行优化，包括调整颜色、字体、布局等，使图表更具可读性和美观性。4.3常见问题与优化技巧在制作条形图与柱状图时，可能会遇到以下问题，以下是一些建议和优化技巧：4.3.1图表过于拥挤当数据类别较多时，图表可能会显得拥挤。可以通过以下方法进行优化：（1）分组显示数据，将相似类别的数据合并为一组。（2）使用滚动条或缩放功能，使图表在有限的空间内展示更多数据。4.3.2颜色搭配不合适颜色搭配对于图表的可读性。以下是一些建议：（1）使用对比鲜明的颜色，以便区分不同类别的数据。（2）避免使用过多的颜色，以免造成视觉干扰。4.3.3坐标轴设置不当坐标轴设置会影响图表的显示效果。以下是一些建议：（1）保证坐标轴的刻度合理，避免过大或过小。（2）对于较大的数据范围，可以使用对数坐标轴。4.3.4缺少必要的注释在图表中添加注释可以帮助解释数据。以下是一些建议：（1）在关键数据点处添加数据标签，以便直观地显示数据值。（2）添加图表说明，解释图表的背景和目的。通过以上优化技巧，可以使条形图和柱状图更具可读性、专业性和吸引力。在实际应用中，根据具体情况灵活调整图表样式和布局，以展示数据的价值。第5章折线图与曲线图5.1折线图与曲线图的基本概念折线图与曲线图是数据可视化中常见的图表类型，主要用于展示随时间或其他变量变化的数据趋势。折线图通过将数据点用直线段连接起来，形成一条或多条折线，以反映数据的变化规律；曲线图则在此基础上，采用平滑的曲线连接数据点，使数据趋势表现得更为连续和流畅。5.2制作折线图与曲线图的方法5.2.1收集并整理数据在制作折线图与曲线图之前，需要收集并整理所需展示的数据。数据通常包括横轴和纵轴两个维度，横轴代表时间、位置或其他变量，纵轴代表观测值。5.2.2选择合适的工具根据数据类型和分析需求，选择合适的工具来制作折线图与曲线图。常见的工具有Excel、R、Python等。5.2.3绘制图表以Excel为例，制作折线图与曲线图的步骤如下：（1）将数据输入Excel表格中，保证横轴数据在第一列，纵轴数据在第二列。（2）选择数据，“插入”菜单，选择“折线图”或“曲线图”选项。（3）调整图表样式，包括颜色、线型、标记等。（4）设置横轴和纵轴的标题，以及图表标题。5.2.4调整图表元素为了使图表更具可读性，可以调整以下图表元素：（1）图表简洁明了地描述图表内容。（2）坐标轴清晰表述坐标轴代表的变量。（3）坐标轴刻度：根据数据范围合理设置坐标轴刻度。（4）数据标签：显示数据点的具体数值。（5）图例：说明不同折线或曲线所代表的数据系列。5.3时间序列数据的可视化时间序列数据是指按照时间顺序排列的一系列数据点。折线图与曲线图是展示时间序列数据变化的常用方法。5.3.1确定时间间隔根据数据的时间粒度，选择合适的时间间隔。例如，可以按天、周、月、季度或年展示数据。5.3.2绘制时间序列折线图与曲线图（1）将时间序列数据按照时间顺序排列。（2）使用5.2节中的方法绘制折线图或曲线图。（3）根据需要，调整时间间隔、坐标轴刻度等图表元素。通过以上步骤，可以直观地展示时间序列数据的变化趋势，为数据分析和决策提供依据。第6章饼图与环形图6.1饼图与环形图的基本概念饼图和环形图是数据可视化中常见的一种图表类型，主要用于展示各部分占总体的比例关系。饼图将一个圆形区域划分为若干个扇形区域，每个扇形区域的大小对应数据中各部分的比例。环形图则是饼图的一种变体，通过在圆形中心留出空白区域，形成环状结构，使图表更具层次感。6.2制作饼图与环形图的方法制作饼图与环形图的方法如下：（1）数据准备：收集需要展示的数据，并将数据整理成表格形式，其中一列为分类项，另一列为对应分类项的数值。（2）选择合适的工具：可以使用Excel、Tableau、Python（matplotlib、seaborn等库）等工具制作饼图和环形图。（3）制作饼图：a.在所选工具中创建一个新的图表。b.选择“饼图”或“饼状图”作为图表类型。c.将分类项拖到“分类轴”或“标签”区域，将数值拖到“值”区域。d.调整饼图的颜色、字体、大小等样式设置。（4）制作环形图：a.在饼图的基础上，将饼图的中心点向内移动，留出空白区域，形成环形图。b.可以在所选工具中调整环形图的宽度、颜色等样式设置。6.3饼图与环形图的优化技巧为了提高饼图和环形图的易读性和美观度，以下是一些优化技巧：（1）颜色选择：选择具有较高对比度的颜色，使各部分易于区分。同时尽量保持颜色数量在6种以内，避免颜色过多导致视觉混淆。（2）标签位置：将标签放置在饼图或环形图的相应扇形区域外部，避免标签重叠，便于阅读。（3）图例说明：在饼图或环形图下方添加图例，说明各部分代表的含义。（4）显示数值：在饼图或环形图的扇形区域中显示具体的数值，便于读者直观地了解各部分的数据。（5）适当简化：当分类项较多时，可以考虑将小分类合并为“其他”类，以简化图表结构。（6）环形图宽度：调整环形图的宽度，使其既具有层次感，又不影响扇形区域的显示。（7）旋转角度：适当调整饼图或环形图的旋转角度，使分类项的顺序更加合理，便于阅读。第7章散点图与气泡图7.1散点图与气泡图的基本概念散点图是一种常用的数据可视化手段，它通过在二维坐标系中绘制点来表示两个变量的数值。每个点的横坐标和纵坐标分别对应数据集中的两个变量的值。散点图能够直观地展示两个变量之间的关联性，是摸索数据关系的重要工具。气泡图是散点图的一种扩展形式，它通过引入第三个维度来表示数据点的大小，从而允许同时显示三个变量之间的关系。在气泡图中，数据点的大小表示第三个变量的数值，通常与数据点的面积成正比。7.2制作散点图与气泡图的方法7.2.1散点图的制作方法（1）收集并整理需要分析的两个变量的数据；（2）确定坐标轴范围，使数据点能够均匀分布在图表中；（3）选择合适的点形、颜色和大小，以突出显示不同类别的数据；（4）在二维坐标系中，按照数据点的横纵坐标绘制散点图；（5）可选：添加趋势线、拟合线等辅助线，以描述数据点之间的关系。7.2.2气泡图的制作方法（1）收集并整理需要分析的两个变量的数据，以及表示数据点大小的第三个变量的数据；（2）确定坐标轴范围，使数据点能够均匀分布在图表中；（3）选择合适的点形、颜色和大小，以表示不同类别的数据；（4）在二维坐标系中，按照数据点的横纵坐标绘制气泡图；（5）根据第三个变量的数值，调整数据点的大小；（6）可选：添加图例、标签等，以说明数据点的大小代表的含义。7.3多变量数据的可视化当需要分析三个或更多变量之间的关系时，散点图和气泡图可以通过以下方式扩展：（1）颜色：使用不同颜色表示第四个变量，通过颜色映射展示数据点之间的分类关系；（2）形状：使用不同形状表示第五个变量，以区分不同类别的数据；（3）大小：在气泡图中，大小已经用于表示第三个变量，如需表示更多变量，可以引入透明度、边框粗细等属性；（4）分组：将数据点按照某一变量进行分组，绘制多个散点图或气泡图，以便对比分析。通过以上方法，散点图和气泡图可以有效地展示多变量数据之间的关系，帮助我们发觉数据中的规律和趋势。第8章地图可视化8.1地图可视化的基本概念地图可视化是指将地理空间数据以图形的方式展示在平面上，以便于人们理解和分析地理信息的手段。它是数据可视化的重要组成部分，广泛应用于城市规划、环境监测、资源管理、灾害预警等领域。本节将介绍地图可视化的基本概念，包括地图类型、地图投影、地理要素等。8.1.1地图类型地图类型主要包括以下几种：（1）普通地图：以行政区划、地形、水系等为主要内容，用于展示地理环境的一般特征。（2）专题地图：突出展示某一特定主题的地图，如人口分布、经济发展、交通网络等。（3）动态地图：通过时间序列数据，展示地理现象随时间变化的过程。（4）立体地图：利用高度、颜色、阴影等手段，展示地理信息的立体效果。8.1.2地图投影地图投影是将地球表面的三维空间转换成平面上的二维图形的过程。由于地球是一个不规则的椭球体，因此在投影过程中会产生变形。常见的地图投影有以下几种：（1）圆柱投影：以圆柱面作为投影面，适用于中低纬度地区。（2）圆锥投影：以圆锥面作为投影面，适用于中高纬度地区。（3）方位投影：以一个平面作为投影面，适用于特定区域的地图。8.1.3地理要素地理要素是指地图上表示的各类地理信息，包括点、线、面等。它们是地图可视化的基本组成部分。（1）点要素：表示地理位置，如城市、地标等。（2）线要素：表示地理界线或线性地理现象，如河流、道路等。（3）面要素：表示具有一定范围的地理区域，如湖泊、行政区划等。8.2制作地图可视化的方法制作地图可视化主要包括以下步骤：8.2.1数据准备收集并整理需要展示的地理空间数据，包括点、线、面等要素。数据可以来源于遥感卫星、地理信息系统（GIS）等。8.2.2选择合适的地图投影根据地图的用途和覆盖范围，选择合适的地图投影，以减少变形。8.2.3设计地图符号根据地图要素的类型和特点，设计相应的地图符号，如点状符号、线状符号、面状符号等。8.2.4绘制地图底图根据选定的地图投影，绘制地图底图，包括行政区划、地形、水系等基础地理信息。8.2.5添加专题数据在地图底图的基础上，添加专题数据，如人口分布、经济发展等。8.2.6地图排版与输出对地图进行排版，包括图名、图例、比例尺等，然后将地图输出为图片、PDF等格式。8.3空间数据的可视化空间数据可视化是地图可视化的核心部分，主要包括以下内容：8.3.1点数据可视化点数据可视化主要用于表示地理位置，如城市、地标等。可以使用不同的符号和颜色表示不同的点要素。8.3.2线数据可视化线数据可视化用于表示地理界线或线性地理现象，如河流、道路等。可以通过线条的粗细、颜色、纹理等表示不同的线要素。8.3.3面数据可视化面数据可视化用于表示具有一定范围的地理区域，如湖泊、行政区划等。可以通过颜色、纹理、透明度等表示不同的面要素。8.3.4热力图热力图通过颜色深浅表示地理区域内某一变量的分布情况，如人口密度、空气质量等。8.3.5三维地图三维地图利用高度信息，展示地理信息的立体效果，适用于地形、建筑等可视化需求。8.3.6动态地图动态地图通过时间序列数据，展示地理现象随时间变化的过程，如交通流量、气候变化等。第9章交互式数据可视化9.1交互式数据可视化的基本概念9.1.1定义与特点交互式数据可视化是指将数据以图形或图像形式展示，并通过用户与图表的交互，实现数据的深入摸索与分析。其特点在于用户参与度高，可根据需求筛选、查看数据细节，以及进行实时数据摸索。9.1.2交互式数据可视化的类型（1）分类显示型：根据用户选择，显示不同类别的数据。（2）关联分析型：展示数据之间的关联关系，帮助用户发觉数据间的潜在联系。（3）时间序列型：以时间轴为线索，展示数据随时间的变化趋势。（4）地理空间型：结合地图，展示地理空间数据分布及变化。9.2制作交互式数据可视化的方法9.2.1数据准备（1）数据清洗：保证数据质量