数据可视化是数据分析领域中的一项关键技能。它通过图表、图形和地图等视觉元素，提供了一种直观的方式来观察和理解数据中的模式、异常值和趋势。在大数据时代，数据可视化工具和技术对于分析海量信息和做出数据驱动的决策至关重要。数据可视化被广泛应用于模拟复杂事件、可视化无法直接观察的现象（如天气模式、医疗状况或数学关系）等领域。
由于眼睛能够捕捉颜色和模式，因此能够迅速识别红色部分和蓝色部分、正方形和圆形。文化是视觉的，包括从艺术和广告到电视和电影的一切。因此，数据可视化是另一种视觉艺术形式，它吸引兴趣并保持对通过眼睛捕捉到的信息的关注。当可视化一个图表时，可以迅速识别数据集中的趋势和异常值。数据可视化技术的基本用途包括：作为一种强大的技术来探索数据，以可呈现和可解释的结果；在数据挖掘过程中，它作为预处理部分的主要步骤；它支持数据清理过程，通过发现错误数据和损坏或缺失值；它还有助于构建和选择变量，这意味着必须确定哪些变量包含在分析中，哪些变量被丢弃；在数据简化过程中，它在合并类别时也发挥着关键作用。
主要有三个不同类型的数据可视化分析：单变量分析、双变量分析和多变量分析。单变量分析使用单个特征来分析其几乎所有属性。双变量分析比较两个特征之间的数据。多变量分析比较两个以上变量。本文的主要目标是理解以下概念：如何从数据可视化技术中找到一些推断？在哪种情况下，哪种技术比其他技术更有用？不会深入探讨特定数据集上不同技术的编码/实现部分，而是尝试回答上述问题，并仅理解每个数据可视化技术的代码片段和样本图表。
单变量分析技术包括分布图、箱线图和小提琴图。这些技术用于分析单个变量的所有属性，并帮助理解数据的分布、异常值和趋势。
分布图是了解数据分布的最佳单变量图之一。当想要分析目标变量（输出）与独立变量（输入）的影响时，经常使用分布图。这种图表为提供了概率密度函数（pdf）和直方图的组合。以下是使用Python的Seaborn包实现分布图的代码示例：
import seaborn as sns
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
df = pd.read_csv('heart.csv')
sns.FacetGrid(df, size=5, hue='sex').map(sns.distplot, 'age').add_legend()
plt.show()
从分布图中可以得出以下结论：创建了一个关于特征‘Age’（输入变量）的分布图，并使用不同的颜色表示生存状态（输出变量），因为它是预测的类别。PDFs对于不同组合之间有很大的重叠区域。在这个图中，尖锐的块状结构被称为直方图，平滑的曲线被称为概率密度函数（PDF）。
箱线图可以用来获取数据的更多统计细节。最大值和最小值的直线也被称为“触须”。位于触须之外的点将被视为异常值。箱线图还为提供了25%、50%、75%四分位数的描述。借助箱线图，还可以确定四分位距（IQR），其中包含数据的最大细节。因此，它也可以给一个清晰的数据集中异常值的概念。以下是使用Python的Seaborn包实现箱线图的代码示例：
sns.boxplot(x='SurvStat', y='axil_nodes', data=hb)
从箱线图中可以得出以下结论：可以看到1四分位数中有多少数据，以及有多少点是异常值等。对于类别1，可以看到在中位数和1四分位数之间几乎没有数据。在名为axil_nodes的特征中，类别1有更多的异常值。
小提琴图可以被认为是箱线图在中间，分布图（核密度估计）在数据两侧的组合。这可以给描述数据集的分布，如分布是否是多峰的、偏斜等。它还给提供了有用的信息，如95%置信区间。以下是使用Python的Seaborn包实现小提琴图的代码示例：
sns.violinplot(x='SurvStat', y='op_yr', data=hb, size=6)
从小提琴图中可以得出以下结论：两个类别的中位数都接近63。类别2中最多的人有65的op_yr值，而类别1中的人最多值约为60。此外，3四分位数到中位数的数据点数量少于中位数到1四分位数。
双变量分析技术包括折线图、条形图和散点图。这些技术用于分析两个变量之间的关系，并帮助理解数据的趋势、模式和相关性。
折线图是分析两个变量之间关系的一种常见图表。折线图的值是通过连接一系列数据点的直线来表示的。这种图表可能看起来非常简单，但它在机器学习和许多其他领域的应用非常广泛。以下是使用Python的Matplotlib包实现折线图的代码示例：
plt.plot(x, y)
从折线图中可以得出以下结论：这些图表从使用Q-Q图进行分布比较到使用肘部方法进行CV调整，再到使用ROC-AUC曲线分析模型性能等都有应用。
条形图是广泛使用的图表之一，不仅在数据分析中多次看到它，而且在许多领域的趋势分析中也使用这种图表。尽管它看起来简单，但它在分析数据如每周销售数字、产品收入、一周内每天访问网站的人数等方面非常强大。以下是使用Python的Matplotlib包实现条形图的代码示例：
plt.bar(x, y)
从条形图中可以得出以下结论：可以用一个很酷的图表来可视化数据，并向他人直接传达细节。这种图表可能简单明了，但在数据科学应用中并不经常使用。
plt.scatter(x, y)