数据可视化技术涉及将数据集转化为图形或图像表示，从而帮助理解给定数据集的内在含义。这种技术旨在识别数据集中的模式、趋势、相关性以及异常值。
商业运营模式：数据可视化技术帮助确定商业运营的模式。通过理解问题陈述，并以模式的形式识别解决方案，应用于消除一个或多个固有问题。
识别业务趋势与数据关联：这些技术帮助通过收集日常商业活动的数据并准备趋势报告来识别市场趋势，这有助于跟踪业务如何影响市场。这样就能更好地理解竞争对手和客户。当然，这有助于从长远角度考虑业务。
故事讲述与决策制定：从可用数据中了解故事讲述是商业沟通的一个特殊技能，特别是在数据科学领域，这在商业目标的实现中扮演着重要角色。使用最佳的数据可视化可以更好地增强这一角色。
理解当前业务洞察并设定目标：企业可以理解业务KPI的洞察，找到具体的目标和业务策略规划，因此他们可以优化数据以制定业务策略计划，以支持持续的活动。
运营和性能分析：提高制造单位的生产力：借助可视化技术，KPI的清晰度描绘了制造单位生产力的趋势，并指导如何提高工厂的生产力。
数据可视化技术是数据科学中最重要的部分，这一点毋庸置疑。即使在数据分析领域，数据可视化也扮演着重要角色。将详细讨论这一点，并借助Python包来说明它在数据科学流程中的作用。对于每个数据科学家和数据分析师来说，这是一个非常有趣的话题。
折线图是Python中简单的数据可视化，可在Matplotlib下使用。折线图用于表示两个数据X和Y在相应轴上的关系。
import matplotlib.pyplot as plt
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 3, 5, 7, 11]
plt.plot(x, y)
plt.xlabel('X轴')
plt.ylabel('Y轴')
plt.title('折线图示例')
plt.show()
直方图是数值数据分布的图形表示。它是一种条形图，X轴和Y轴分别代表箱的范围和频率。
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
data = np.random.randn(1000)
plt.hist(data, bins=30)
plt.title('直方图示例')
plt.xlabel('数值范围')
plt.ylabel('频率')
plt.show()
饼图是一种非常熟悉的图表，以圆形的形式表示一系列数据。它通常用于商业演示中，以表示订单、销售、利润、损失等。
import matplotlib.pyplot as plt
labels = '标签A', '标签B', '标签C'
sizes = [15, 30, 55]
explode = (0.1, 0, 0) # 只有第一个切片突出
plt.pie(sizes, explode=explode, labels=labels, autopct='%1.1f%%',
shadow=True, startangle=140)
plt.axis('equal') # Equal aspect ratio ensures that pie is drawn as a circle.
plt.show()
面积图与折线图非常相似，不同之处在于它被不同颜色的边界线包围。它简单表示了一个数值变量的演变。
import matplotlib.pyplot as plt
days = [1, 2, 3, 4, 5]
values = [23, 45, 56, 78, 33]
plt.fill_between(days, values, color='blue', alpha=0.3)
plt.xlabel('天')
plt.ylabel('数值')
plt.title('面积图示例')
plt.show()
散点图用于在两个轴（水平和垂直）上绘制数据点，并表示每个轴如何相互关联。
import matplotlib.pyplot as plt
x = [5, 20, 40, 60, 80]
y = [25, 20, 10, 5, 3]
plt.scatter(x, y)
plt.xlabel('X轴')
plt.ylabel('Y轴')
plt.title('散点图示例')
plt.show()
六边形分箱用于对两组数值进行分组。六边形分箱有助于改善散点图的可视化。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.random.normal(size=1000)
y = np.random.normal(size=1000)
plt.hexbin(x, y, gridsize=30, cmap='Blues')
plt.colorbar()
plt.xlabel('X轴')
plt.ylabel('Y轴')
plt.title('六边形分箱图示例')
plt.show()
热力图是最喜欢的可视化技术之一。它通过相同颜色的不同阴影表示变量之间的相关性。
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
data = np.random.rand(10, 10)
sns.heatmap(data, annot=True, cmap='coolwarm')
plt.title('热力图示例')
plt.show()
箱线图通常用于数据科学生命周期中，特别是在探索性数据分析（EDA）期间。它以四分位数或百分位数的形式表示数据的分布。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
data = np.random.normal(size=100)
plt.boxplot(data)
plt.title('箱线图示例')
plt.show()
对图是数据科学生命周期中EDA过程中的另一个重要图表，用于分析特征之间的关系。
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
data = sns.load_dataset('penguins')
sns.pairplot(data, hue='species')
plt.show()
条形图或条形图通常用于呈现分类数据，以矩形条的形式。它可以水平或垂直绘制。
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
data = sns.load_dataset('penguins')
plt.bar(data['species'].value_counts().index, data['species'].value_counts().values)
plt.xlabel('种类')
plt.ylabel('数量')
plt.title('条形图示例')
plt.show()