5.4数据的可视化表达 课件 2020—2021学年粤教版（2019）高一信息技术必修一

5.4 数据的可视化表达 高中信息技术 必修1 新知导入 本节主要内容： 1、数据可视化表达的方式 2、数据可视化表达的工具 新知导入 新知导入 数据可视化是指以图形、图像、地图、动画等生动、易于理解的方式展示数据和诠释数据之间的关系、趋势与规律等，以便更好地理解数据。 优点：把枯燥乏味的海量数据以丰富的视觉效果呈现数据所反映的本质问题，有效提升数据分析的效率。 新知讲解 5.4.1 数据可视化表达的方式 新知讲解 数据可视化可以让人们快速抓住要点信息，让关键的数据点从人们的眼睛快速通往心灵深处。从常用和实用的维度，数据可视化的呈现类型主要分为探索和解释两种不同的类 型。探索类型可以帮助人们发现数据背后的价值，而解释类型则把数据简单明了地解释给人们。 新知讲解 数据分析类型及其对应的可视化呈现。 新知讲解 柱形图：是一种以长方形的长度为变量的统计图表，用来比较两个或以上的价值（不同时间或者不同条件），只有一个变量，通常利用于较小的数据集分析。亦可横向排列，或用多维方式表达。 新知讲解 折线图：是排列在工作表的列或行中的数据可以绘制到折线图中。折线图可以显示随时间（根据常用比例设置）而变化的连续数据，因此非常适用于显示在相等时间间隔下数据的趋势。 新知讲解 饼图：显示一个数据系列 （数据系列：在图表中绘制的相关数据点，这些数据源自数据表的行或列）。图表中的每个数据系列具有唯一的颜色或图案并且在图表的图例中表示。 新知讲解 散点图：是指在回归分析中，数据点在直角坐标系平面上的分布图，散点图表示因变量随自变量而变化的大致趋势，据此可以选择合适的函数对数据点进行拟合。 新知讲解 词云图：就可以使得过去难以实现的非结构化数据文本挖掘成为轻而易举的事情。运用在线词云图生成网站，尝试复制日记、作文、演讲稿、学期计划、新闻、社交网络的聊天记录等文字信息，个性化地生成词云图，将文本挖掘可视化。 新知导入 5.4.2 数据可视化表达的工具 新知讲解 Python语言因其开源和包容的 特性，嵌入了大量数据可视化的工具，深受大家的喜爱。在Python中，除前面我们经常用到的绘图工具模块Matplotlib外，专业的数据可视化工具模块还包括Seaborn和Bokeh等。 新知讲解 Seaborn主要关注统计模型的可视化。例如，直方图既可以总结数据，也可以描绘总体 分布。Seabo