基于Python的數據可視化研究

閆東

關鍵詞 數據可視化 數據分析 數據挖掘

大數據具有五“V”特征，即數據量大（Volume）、速度快（Velocity）、類型多（Variety）、價值密度低（Value）、真實性（Veracity）。大數據為人類生活帶來了翻天覆地的變化。面對海量的數據，如何利用大數據來推動社會的發展，如何將數據內在的信息展現出來，是數據研究的重要內容之一。數據的價值不在于數據本身，而是在于對數據的解讀、分析。只有通過對數據的解讀、分析，才能夠挖掘數據隱藏的信息，發掘信息之中蘊含的價值和智慧。數據可視化技術是一種研究數據的重要工具，其可以有效分析和挖掘數據。

1數據可視化的概念

數據可視化通過圖形等形式分析和展現數據，從而有效傳達和溝通信息。數據可視化與信息圖形、信息可視化、科學可視化以及統計圖形密切相關。數據可視化可以利用信息圖表、統計圖形、圖表和其他工具傳遞信息[1] 。

2數據可視化的意義

數據可視化是將空間或者非空間數據等各種類型的無意義的數據通過計算機圖形、圖像等表現出來，易于人們理解，提供啟發或挖掘規律的可能。

數據可視化不僅是讓數據簡單的成為圖表，而是以數據為基礎，通過映射，實現從數據視覺的角度描述世界、探索世界。數據可視化的目的和意義是通過分析、挖掘數據的深層次信息，發現數據的規律，包括學習、探索、決策等。

3數據可視化的實現過程

數據可視化流程（圖1） 包括數據獲取、數據分析、數據過濾、數據挖掘、表示、修飾、界面交互等。

3.1數據獲取

數據獲取的方式（圖2）可以分為線上采集、線下采集兩種。

3.1.1線上采集

線上采集主要包括開放數據、第三方數據平臺、物理數據、APP 數據等。

（1）開放數據：是一類可以被任何人免費使用、再利用、再分發的數據———在其限制上，要求署名和使用類似的協議再分發，如北京公共數據開放平臺、深圳市政府數據開放平臺等。

（2）第三方數據平臺：通過某第三方平臺提供的API 接口來調取相關數據，如Toshare 大數據開放平臺等。

（ 3）物理數據：通過傳感器設備或者射頻卡等設備進行數據采集并進行轉化。涵蓋氣敏、力敏、磁敏、光敏、聲敏等不同類別的工業傳感器，收集數據少，但產生數據的頻率很高。比如，在陀螺儀的使用中，記錄角速度用于手機導航等行為產生的數據。

（4）APP 數據：當用戶使用某個APP、Web 端應用、小程序時就會產生數據，如“瀏覽商品?確定?查看商品信息?放入購物車?下單?物流信息”等數據。

3.1.2線下采集

線下采集主要包括問卷調查、用戶訪談、實地調研等。

（ 1）問卷調查：是目前通用的調查形式，根據調研目的設計問卷，從總體樣本中采用抽樣方式確定調查樣本，完成調查。

（2）用戶訪談：是用戶研究中常用的一種數據采集方式，通過使用有目的、有計劃、有方法的口頭交談等方式與用戶溝通，了解事實。

（3）實地調研：直接面對被調查對象，采用訪問法、觀察法、實驗法等方法來收集信息。

采集到的數據分為三種類型，即結構化數據、非結構化數據和半結構化數據。無法定義結構的數據稱為非結構化數據，常見的非結構化數據為文本信息數據、圖像信息數據、視頻信息數據以及聲音信息數據等。

3.2數據分析

對獲取的原始數據進行分析，使用對比分析、公式拆分、變化維度、結構圖等方式來明確數據的意義，并根據不同類別進行排序，分析數據的價值。

3.3數據過濾

數據過濾是將數據通過軟件篩選、編程等方式篩選出高質量的可用數據。一般會篩除冗余數據、重復數據和含接頭的數據等。通過篩選，一方面減小數據量，另一方面提高數據的質量。

3.4數據挖掘

數據挖掘是根據數據倉庫中的數據信息特性的不同，選擇適合的分析工具，使用規則推理、事例推理、統計方法、決策樹、模糊集、神經網絡、遺傳算法的方法處理信息，從而得到需要的信息。

3.5表示

表示是指將數據結合數據的維度采用合適的表示方法用一個基本的視覺模型表示出來，可以用列表、樹狀結構或其他方法。這個過程類似于構造一個草圖，決定了可視化效果的雛形。同時，實現對數據轉換過程的檢驗和審查，尤其是對數據的獲取和過濾過程進行檢驗和審查。

3.6修飾

將草圖進行上色，從而突出重點，弱化輔助信息，進行修飾改善，使草圖清晰明了、簡單有趣，使圖表富有內涵、豐富美觀、實用。

3.7界面交互

根據用戶的特點和使用場景，制作符合使用者操作的交互界面，從而讓用戶能夠對之前得到的數據內容和屬性進行操作和提取。通過界面交互，用戶可以單獨研究其中一種或多種屬性，而隱藏其他屬性。在三維空間的可視化效果方面，通過操作視角的變化，實現對數據的不同視角的認識[2] 。之前，所有步驟主要由計算機實現，在該階段，用戶的心理發生了“被動接受到主動發現”的變化，界面交互為他們提供了控制數據和探索數據的可能。通過這一階段，實現了將計算機的計算能力和人的智慧的結合。

4可視化應用

數據可視化技術在金融、工業生產、現代農業、醫療、教育等領域得到廣泛的應用（圖3）。

4.1金融領域數據可視化

利用數據可視化技術掌控企業的日常業務動態，控制客戶數量、借款金額等數據，實現對數據的實時監控，通過對核心數據多維度的分析，指導公司科學運營，以提高公司運營能力。

4.2工業生產域數據可視化

（1）生產過程監控。通過可視化界面可隨時監控生產設備狀態、制造參數，以及車間產品計劃、進度、庫存、質量等信息。

（2）生產過程協同管理。通過數據可視化界面控制數據信息的傳遞、共享等，實現車間各工種、任務、設備的協同生產，提升車間運營效率。

（3）數據可視化。通過對企業數據的分析與處理，形成多維度的智能報表，通過分布圖、趨勢圖等多樣化圖形直觀、形象地展示相關數據，幫助管理者進行決策，實現精益化生產管理。

（4）追溯管理。發現問題后，通過可視化界面便捷查詢歷史數據等相關數據，便于快速找出原因，制訂整改措施，避免問題再次發生。

（5）預測性分析。通過工業大數據分析、數據展示等模塊，實現計劃、生產、設備、質量等要素的預測性分析，確保生產效率高效、成本更低，提升企業競爭力。

4.3農業數據可視化

農業數據可視化可實現對農業生產過程的全面監控，通過數據可視化界面實時對農作物的溫度、濕度、光照、降雨量等進行監控，便于管理人員得到相關數據信息，并通過軟件對相關環境參數進行分析，如超過預警值，進行報警提醒，讓管理人員提前準備相關對策和方案。同時，對農作物在培育、質檢、生產和運輸過程中的數據信息進行分析，得到可視化分析結果，從而準確存儲和管理，提高了農作物產量和質量，降低風險，提升了農業生產效率和產品品質。

4.4醫療領域數據可視化

數據可視化可將醫院產生的大量零碎數據進行整合，建立一套高效的醫療管理系統，可分門別類地呈現出來，從而幫助醫院解決門診資料、用藥資料、疾病信息等方面的問題。數據可視化技術可以用在診斷醫學方面，通過在數字化的診療設備中顯示多維圖像信息，為醫生進行正確判斷和高效診療提供了保障。數據可視化技術可為臨床疾病預防、防治等疾病等提供有效的預測和分析數據。

4.5數據可視化技術在教學中的應用

可視化教學是在計算機軟件、多媒體等工具的輔助下，形象的展示事物，使人的認知、感覺、想象、推理等發生變化，使學生更好地接受、存儲、重組知識，并提升學生多元思維能力。通過數據的可視化教學，減少了信息的流失，提高有效認知能力。

4.6數據可視化技術在其他領域的應用

數據可視化技術還可以應用于氣候變化、衛星運行監測、城市基礎設施監控、現代旅游業、股票交易、電力供應、交通監控、智能園區建設等方面。

5基于Python 的數據可視化

5.1Python 與數據可視化

目前，很多工具可以實現數據可視化，如Excel，PowerBI 等。其中，Python 作為一種開源的計算機編程語言具有很強的靈活性和強大的功能，在數據分析和數據可視化中具有獨特的優勢[3] 。

5.2Python 的特點和優勢

Python 語言具有開源免費、語法簡潔、簡單易學、可移植性強特點。Python 數據分析及信息獲取過程具有較強的資源優勢，可以快速獲取數據資源并完成信息提取。其具有強大的標準庫和第三方庫，內置標準數據模型，可快捷高效地完成大型數據的處理。同時，進行文本處理、可視化、科學計算、人工智能和機器學習等數據處理時，均可通過調用庫工具來實現。Python 的兼容性、包裝能力、組合性強，可將復雜代碼包裝在腳本代碼中，利用少量代碼即可高效完成任務。Python 的應用領域廣泛，包括大數據、網絡爬蟲、Web 開發、人工智能、云計算、科學計算以及游戲開發等。

5.3常用的數據分析可視化工具

5.3.1Pandas

Pandas 基于NumPy 的一種為解決數據分析任務而創建的工具[4] 。Pandas 納入了豐富的庫和標準的數據模型，提供了高效操作大型數據集所需的工具以及大量能便捷地操作和處理數據的方法和函數。

5.3.2Matplotlib

Matplotlib 是Python 的繪圖庫，它可以將數據圖形化，并且提供多樣化的輸出格式。其具有強大的繪圖功能，將很多數據通過圖表的形式更直觀形象的呈現出來。它可以用來繪制靜態、動態、交互式圖表，包括條形圖、散點圖、線圖、柱狀圖、等高線圖、3D 圖形、圖形動畫等。

5.4利用Python 進行數據可視化的流程和方法

5.4.1數據采集

常用的數據采集方式包括網絡爬蟲、特定API 和數據文件（cave，excel）、數據庫等。

5.4.2數據處理和變換

采集到的原始數據可能含有噪音和誤差，需要進行數據清洗、去除數據噪聲、提取特征等操作。可利用Pandas 庫進行處理的方法如下。

（1）缺失值處理常用函數

isnull（）¬null（）函數：檢查是否空值。

fillna（）函數：用于填充缺失值數據。

dropna（）函數：含有空值的數據刪除。

（2）重復數據處理函數

Duplicated（）函數：查看重復數據。

drop_duplicates（）函數：刪除重復數據。

（3）異常值和極端值處理函數

Describe（）函數：針對Series 或DF 列匯總統計，對數據進行描述性統計的變量，可發現異常值和極端值。

Replace（）函數：可對異常值進行替換處理，如一般常見用均值替換異常值。

5.4.3數據分析

數據分析需要提前熟悉數據，通過Panda 中的head（）函數，預覽前幾行數據，通過shape（）函數獲取數據表大小，利用通過info（）函數獲取數據類型，通過describe（）函數獲取數值分布情況。把需要分析的數據篩選出來，進行數據分組、數據運算及聯合查詢等操作。利用Pandas 的to_sql 函數可以將分析結果寫入數據庫中，便于進一步展示。

Pandas 庫中常用函數：

排序： sort_index（），sort_values（）

基本統計函數：describe（）

累計統計函數：cum?（），rolling（）.?（）

相關性分析：corr（），cov（）

5.4.4可視化映射

可視化映射是數據可視化的重要步驟，將處理后的數據進行抽取、映射來構成圖表，將各種屬性進行組合，以二維或多維等形式展現出來[5] 。在這一過程中，要根據數據、特征、場景選擇合適的圖標類型和視覺效果，空間布局等用Python 中Panda 庫的繪圖函數來實現（圖4）。

6結束語

本文介紹了數據可視化技術的實現過程和數據可視化應用。數據可視化技術通過高效、高質量的使用數據，對各行業的快速、高效發展起到了積極的推動作用。同時，本文探討了采用Python 語言實現數據可視化的方法，在具體使用方面，需要結合實際場景和應用需求，不斷探索和實踐。隨著科技的發展，數據可視化技術和工具必定會得到進一步發展，社會各行業的數據可視化應用也會更加豐富，我們在生活和工作中將會越來越多地體會到數據可視化帶來的便利。