现在大数据观念早已深入人心,数据分析与可视化技术经过了这些年与大数据的共同发展,已经逐渐趋于普及和成熟。而Python数据可视化则是可视化技术之中的集大成者,现在已经成为互联网大数据领域中不可或缺的一环。
很多企业、组织或者机构都会通过数据来分析用户或人员的行为、产品或者服务的特性信息等,进而将分析结果以动画、图表或者大屏的形式直观的展示出来。Python数据可视化技术就是分析和展示数据的重要手段。快速的数据收集再配合直观的数据展示,可以帮助决策者更加果断而准确地做出决策,掌握未来先机。
这边举个关于MIT senseable实验室做的关于城市专题研究项目的例子,该项目用以展现降雨对于城市交通出行的影响,让我们来看看可视化数据展示到底有多直观好用。(数据展示如下图)
这里是通过将降雨数据和出租车(含网约车)的载客数据结合,用可视化大屏的形式来展现在降雨情况下,出租车与网约车的出行表现。地图上的每一个光点,都代表着一辆接到单的车。其中每辆车的载客数据、每个区域路网的畅通性、区域降雨云图都一目了然。
得益于可视化数据的直观性和实时性,客运企业可以快速了解当前情况,再进一步研究与优化约车派单系统,用来实现不同状况下的车辆的供给平衡。
所以,现在无论是跨国名企还是相关机构,都在争先恐后的招揽掌握Python数据可视化技能的人才。火爆的需求引得很多人开始接触和学习数据可视化技术,对于一些初入门的伙伴,可能会认为这是一种很复杂、技术门槛很高的技能。
其实Python数据可视化的工作原理可以简单的解释为:
对数据的整理 对数据的清洗 对数据的分析 以可视化的形式展示数据
那么,在理解了原理之后,要如何把数据收集起来,再将其呈现出来,把数据趋势展示得清晰直观呢?
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