《数据分析与可视化》课件.ppt

《数据分析与可视化》;课程概述;学习目标;第一部分：数据分析基础;什么是数据分析？;数据分析的重要性;数据分析的应用领域;数据分析的流程;数据获取;数据清洗;数据预处理;探索性数据分析;统计分析基础;第二部分：数据可视化概述;什么是数据可视化？;数据可视化的重要性;数据可视化的历史;数据可视化的类型;静态可视化;交互式可视化;数据可视化的原则;第三部分：数据可视化工具;Excel数据可视化;Python数据可视化库;Matplotlib简介;Seaborn简介;Plotly简介;Tableau简介;PowerBI简介;第四部分：数据可视化技巧;选择合适的图表类型;柱状图和条形图;折线图和面积图;饼图和环形图;散点图和气泡图;热力图和地图;树状图和桑基图;使用颜色和对比度;布局和设计原则;数据标签和图例;第五部分：数据分析与可视化实践;案例分析：销售数据可视化;步骤1：数据获取和清洗;步骤2：探索性数据分析;步骤3：创建可视化图表;步骤4：解释结果;案例分析：客户分群可视化;步骤1：数据预处理;步骤2：聚类分析;步骤3：可视化客户群体;步骤4：制作交互式仪表板;第六部分：高级主题;大数据可视化挑战;实时数据可视化;3D数据可视化;虚拟现实和增强现实在数据可视化中的应用;人工智能辅助数据可视化;数据可视化的未来趋势;课程总结;问答环节