《图表探寻黑马》课件.ppt

图表探寻黑马欢迎来到图表探寻黑马课程，我们将带领你深入数据可视化领域，掌握数据解读和图表表达的技巧，帮助你从数据中发现宝藏，成为数据可视化的“黑马”！

课程概述课程目标掌握数据可视化基础知识，熟练使用常用Python库制作各种图表，将数据转化为清晰易懂的视觉效果。学习内容从数据可视化基础知识到高级技巧，包括Python库使用、常见图表类型、案例研究等，全面覆盖数据可视化核心内容。预期收获能够独立制作专业、美观、信息丰富的图表，运用可视化分析数据，挖掘数据价值，提升工作效率和决策水平。

什么是黑马图表？1定义能够有效传达数据信息，清晰直观地展现数据趋势、模式和洞察，引人入胜，并能引发深刻思考的图表。2特征简洁明了、逻辑清晰、重点突出、视觉美观、交互性强、数据驱动，能够帮助用户快速理解数据，并从中获得洞察。3重要性在数据驱动的时代，黑马图表能够将复杂的数据信息转化为易于理解的视觉效果，帮助用户做出明智的决策，推动业务发展。

数据可视化基础数据类型数值型、分类型、时间序列型等，了解数据类型有助于选择合适的图表类型进行展示。可视化原则准确性、清晰度、简洁性、美观性、一致性，遵循这些原则可以制作出优秀的图表。常用工具介绍Excel、Tableau、PowerBI等可视化工具，以及Python数据可视化库Matplotlib、Seaborn、Plotly等。

Python数据可视化库概览基础库，功能强大，适合绘制各种基本图表，可用于自定义高级图表。基于Matplotlib的高级库，专注于统计数据可视化，提供丰富多彩的图表类型，简化了可视化过程。交互式图表库，能够创建动态图表，支持在线分享，方便用户进行数据探索和交互。大数据可视化库，能够处理大量数据，创建性能优异的图表，适合进行大数据分析和展示。

Matplotlib入门1基本概念了解Matplotlib的核心组件，如Figure、Axes、Plot等，并熟悉基本绘图流程。2图表类型学习绘制常见的图表类型，如折线图、散点图、柱状图、饼图等，掌握基本图表绘制方法。3简单示例通过具体的示例，学习如何使用Matplotlib库绘制简单图表，熟悉基本代码语法和参数设置。

Matplotlib进阶：自定义图表颜色和样式学习如何使用Matplotlib自定义图表颜色、线型、标记等样式，以增强图表的美观性和信息表达能力。标签和图例添加图表标题、坐标轴标签、图例等信息，使图表更加清晰易懂，方便用户理解数据。多子图布局学习如何使用Matplotlib将多个图表组合在一个画布上，并进行合理的布局设计，以方便用户比较和分析数据。

Seaborn：统计数据可视化与Matplotlib的关系Seaborn基于Matplotlib，提供了更高层次的绘图抽象，简化了统计数据的可视化过程。1数据集导入学习如何使用Seaborn导入各种数据格式，并进行数据预处理，为可视化准备数据。2基本图表类型学习使用Seaborn绘制各种统计图表，如箱线图、小提琴图、热力图等，并进行参数调整和美化。3

Seaborn进阶：复杂统计图表1分布图使用Seaborn绘制直方图、核密度估计图等，展示数据的分布特征。2回归图使用Seaborn绘制散点图、回归线，分析变量之间的关系，并进行线性回归分析。3多变量关系图使用Seaborn绘制pairplot、jointplot等图表，分析多个变量之间的关系，并进行数据探索。

Plotly：交互式图表1基本使用方法学习Plotly的基本语法，掌握如何创建各种交互式图表，并添加用户交互功能。2动态图表示例通过具体的示例，学习如何使用Plotly创建动态图表，例如动画效果、数据筛选、缩放等。3在线分享功能学习如何将Plotly图表保存为HTML文件，并进行在线分享，方便用户进行数据探索和交流。

Bokeh：大数据可视化Bokeh适用于处理大数据，能够创建性能优异的图表，并提供丰富的交互功能，适合进行大数据分析和展示。学习Bokeh的基本语法，掌握如何创建各种图表，并进行数据预处理和可视化设置。学习如何为Bokeh图表添加交互功能，例如数据筛选、缩放、动画效果等，以增强用户体验。

案例研究：股票市场黑马数据获取与预处理了解股票数据的来源，掌握数据清洗、格式转换等预处理方法，为数据可视化准备数据。时间序列分析学习如何使用Python库进行时间序列分析，识别股票价格的趋势、周期性、季节性等模式。异常值检测掌握异常值检测方法，例如箱线图、Z-score等，识别股票市场中的异常波动，并进行分析。

股票数据可视化：K线图1K线图基本概念了解K线图的组成部分，如开盘价、收盘价、最高价、最低价，并掌握K线图的形态和解