可视化学习笔记
【摘要】
文章目录
一、大数据时代二、大数据处理流程三、可视化原则四、可视化工具（一）工具（二）案例演示任务1、用文字、表格和图表三种方式来表达7次全国人口普查数据1、文字方式2、表格方式3、图表方式（1）...
一、大数据时代
- 短短几年间，大数据就以一日千里的发展速度，快速实现了从概念到落地，直接带动了相关产业井喷式发展。全球多家研究机构统计数据显示，大数据产业将迎来发展黄金期：IDC预计，大数据和分析市场将从2016年的1300亿美元增长到2020年的2030亿美元以上；中国报告大厅发布的大数据行业报告数据也说明，自2017年起，我国大数据产业迎来发展黄金期，未来2～3年的市场规模增长率将保持在35%左右。
- 数据采集、数据存储、数据挖掘、数据分析等大数据技术在越来越多的行业中得到应用，随之而来的就是大数据人才问题的凸显。麦肯锡预测，每年数据科学专业的应届毕业生将增加7%，然而仅高质量项目对于专业数据科学家的需求每年就会增加12%，完全供不应求。根据《人民日报》的报道，未来3～5年，中国需要180万数据人才，但目前只有约30万人，人才缺口达到150万之多。
二、大数据处理流程
数据采集[Data Collection]（人工采集、网络爬虫、系统日志……） ⟹ \Longrightarrow ⟹数据清洗[Data Cleaning]⟹ \Longrightarrow ⟹数据分析[Data Analysis]（MapReduce、Spark、Flink、Numpy、Pandas） ⟹ \Longrightarrow ⟹数据挖掘[Data Mining]（算法 - 机器学习[Machine Learning]） ⟹ \Longrightarrow ⟹数据可视化[Data Visualization]（Excel、ECharts、Matplotlib……）
三、可视化原则
- 严复提出翻译三原则：信（Faithful）、达（Smooth）、雅（Elegant）
- 可视化在表达信息时应该遵循三个原则：正确（Correct）、清晰（Clear）、优雅（Elegant）
四、可视化工具
（一）工具
- Excel
- ECharts
- Matplotlib
（二）案例演示
任务1、用文字、表格和图表三种方式来表达7次全国人口普查数据
1、文字方式
- 1953年第一次普查数据58260万
- 1964年第二次普查数据69458万
- 1982年第三次普查数据100818万
- 1990年第四次普查数据113368万
- 2000年第五次普查数据126583万
- 2010年第六次普查数据133972万
- 2020年第七次普查数据141178万
2、表格方式
| 年份 | 人口（万） |
|---|---|
| 1953 | 58260 |
| 1964 | 69458 |
| 1982 | 100818 |
| 1990 | 113368 |
| 2000 | 126583 |
| 2010 | 133972 |
| 2020 | 141178 |
3、图表方式
（1）利用Excel
（2）利用ECharts
- 创建网页
七次全国人口普查.html
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<title>七次全国人口普查数据</title>
<script src="js/echarts.min.js"></script>
<script src="js/jquery.min.js"></script>
<style>
#box {
width: 600px;
height: 400px;
border: 1px solid cornflowerblue;
}
</style>
</head>
<body>
<div id="box">
</div>
<script>
var chartDom = document.getElementById('box');
var myChart = echarts.init(chartDom);
var option;
option = {
title: {
text: '七次全国人口普查数据折线图',
subtext: '官方数据',
left: 'center'
},
xAxis: {
'name': '年',
data: ['1953', '1964', '1982', '1990', '2000', '2010', '2020']
},
yAxis: {
'name': '万人'
},
series: [
{
data: [58260, 69458, 100818, 113368, 126583, 133972, 141178],
type: 'line' // 图表类型 - 折线图
}
],
tooltip: {
formatter: '[{b}年：{c}万人]'
}
};
option && myChart.setOption(option);
</script>
</body>
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- 浏览网页，查看结果
- 鼠标移到节点上，会有工具小贴士弹出
- 现在我们换一种方式，读取json文件中的数据来进行可视化
- 在
data目录下创建population.json
[
{
"year": "1953",
"population": 58260
},
{
"year": "1964",
"population": 69458
},
{
"year": "1982",
"population": 100818
},
{
"year": "1990",
"population": 113368
},
{
"year": "2000",
"population": 126583
},
{
"year": "2010",
"population": 133972
},
{
"year": "2020",
"population": 141178
}
]
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- 创建
七次全国人口普查2.html
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<title>七次全国人口普查数据2</title>
<script src="js/echarts.min.js"></script>
<script src="js/jquery.min.js"></script>
<style>
#box {
width: 600px;
height: 400px;
border: 1px solid cornflowerblue;
}
</style>
</head>
<body>
<div id="box">
</div>
<script>
var chartDom = document.getElementById('box');
// 读取JSON文件数据
$.get('data/population.json', function (data) {
// 定义两个数组
years = [];
populations = [];
// 将json数据写入数组
for (var i = 0; i < data.length; i++) {
years.push(data[i].year);
populations.push(data[i].population);
}
var myChart = echarts.init(chartDom);
var option;
option = {
title: {
text: '七次全国人口普查数据折线图',
subtext: '官方数据',
left: 'center'
},
xAxis: {
'name': '年',
data: years
},
yAxis: {
'name': '万人'
},
series: [
{
data: populations,
type: 'line' // 图表类型 - 折线图
}
],
tooltip: {
formatter: '[{b}年：{c}万人]'
}
};
option && myChart.setOption(option);
});
</script>
</body>
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- 浏览网页，查看结果
- 按
F12，进入调试模式
- 解决跨域问题（访问本地json文件，采用的是
file://文件协议，服务器启动采用的http或https协议，协议不同，Chrome认为是跨域，因而禁止） - 启动Chrome浏览器，添加参数
--allow-file-access-from-files
- 启动Chrome浏览器，浏览
七次全国人口普查2.html
（3）利用Matplotlib
文章来源: howard2005.blog.csdn.net，作者：howard2005，版权归原作者所有，如需转载，请联系作者。
原文链接：howard2005.blog.csdn.net/article/details/124744547
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