数据分析可视化图表修改明细 图表分析的方法？
图表分析的方法？
一、初阶：维度和指标
初阶的图表简单易懂，能满足简单的数据分析需求，具体除了趋势、频数、比重、表格等类型。图表数据分析的前提应该是将自己需要呈现的指标，以一定会的维度全部拆分，在坐标系中以可视化的呈现出。
(一)趋势图
趋势分析是最基础的图表分析，和线图、柱状图、剥落图等多种形式。
线图也可以远处观察一个或者多个数据指标发动变动的趋势，也是可以据要与之前的周期参与同比分析。柱状图这个可以仔细某一事件的变化趋势如果不是将整体word文档合并是可以制成淤积图，同时观察到部分所占比重及变化
(二)频数图
依据业务需求对指标听从是有维度拆细，差别不大不同组别的频数，以便于分清楚。
(三)比重图
比重分析主要是用来了解差别部分占总体的比例。横向比较好，扇形图、弧形图可以行最简形矩阵这类需求纵向比较比较，百分比堆积而成图也可以显示有所不同部分所占比例的趋势变化。
(四)表格
表格信息密集，可以不另外分析什么多维度、多指标数据，适合对数据敏感的人群不使用。
(五)其他图表
下面介绍的是气泡图，气泡图用来展示一个事件与多个维度之间的关系，如讲B端产品客户成单周期与客户活跃度、登录账号数量之间的关系。
除开上述最常见的一种的图表，还有一个散点图、箱线图、股价图、雷达图等图表，在此不全部赘叙。
简述大数据可视化的4个步骤
考虑数据可视化的主题
提炼可视化主题的数据
参照数据关系考虑图表
通过可视化布局及设计
python可视化界面怎么做？
本文所实时演示的的可视化方法
散点图（Scatterplot)
直方图(Histogram）
小提琴图（Violinplot)
特征两两差别图（Pairplot）
安德鲁斯曲线(Andrewscurves)
核密度图(Kerneldensityestimationplot)
垂直坐标图（Parallelcoordinates）
Radviz（扭转力矩图？）
热力图(Heatmap)
气泡图(Bubbleplot)
这里通常使用Python一个流行的作图工具:Seabornlibrary，同样Pandas和bubbly辅助。为什么不Seaborn比较好好？
只不过某些时候数据分析，建模前，都要彻底清洗数据，彻底清洗后数据的结果总要有个格式，我知道的最太容易可以使用，最比较方便键入模型,最好是画图的格式叫暗
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