大數(shù)據(jù)可視化工程實(shí)戰(zhàn)數(shù)據(jù)可視化技術(shù)與應(yīng)用數(shù)據(jù)可視化技術(shù)與應(yīng)用課程開發(fā)組項(xiàng)目導(dǎo)讀本項(xiàng)目將分為項(xiàng)目需求調(diào)研與方案制定、項(xiàng)目實(shí)施管理、項(xiàng)目測試與驗(yàn)收３個子項(xiàng)目進(jìn)行講解，并通過詳細(xì)的目錄結(jié)構(gòu)對項(xiàng)目進(jìn)行組織和管理。在項(xiàng)目需求調(diào)研與方案制定階段，將介紹項(xiàng)目背景和目標(biāo)，并進(jìn)行需求調(diào)研和方案制定，同時與客戶進(jìn)行現(xiàn)場交流；在項(xiàng)目實(shí)施管理階段，將制定實(shí)施方案，進(jìn)行項(xiàng)目實(shí)施，并進(jìn)行內(nèi)部驗(yàn)收測試；在項(xiàng)目測試與驗(yàn)收階段，將制定測試方案，進(jìn)行項(xiàng)目交叉測試，并輸出驗(yàn)收報告。通過這些工作，將使項(xiàng)目順利進(jìn)行并實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量交付。項(xiàng)目目標(biāo)知識目標(biāo)能力目標(biāo)素養(yǎng)目標(biāo)掌握項(xiàng)目工程實(shí)踐的全流程了解項(xiàng)目工程實(shí)踐的重點(diǎn)了解項(xiàng)目工程實(shí)踐中不同階段的產(chǎn)出能針對不同的項(xiàng)目工程給出相應(yīng)的流程會使用流程圖繪制項(xiàng)目工程的流程能區(qū)分出不同項(xiàng)目工程的關(guān)鍵點(diǎn)通過大數(shù)據(jù)可視化使學(xué)生明白數(shù)據(jù)驅(qū)動創(chuàng)新的思想通過大數(shù)據(jù)可視化使學(xué)生關(guān)注數(shù)據(jù)倫理和社會責(zé)任，遵循數(shù)據(jù)保護(hù)和隱私政策，保證數(shù)據(jù)使用的合法性和合理性認(rèn)識數(shù)據(jù)可視化需求調(diào)研與方案制定目錄CONCENTS0102實(shí)施管理0304總結(jié)與建議05項(xiàng)目測試與驗(yàn)收1-1認(rèn)識數(shù)據(jù)可視化數(shù)據(jù)可視化認(rèn)識數(shù)據(jù)可視化是將數(shù)據(jù)以圖表、圖形或其他視覺表現(xiàn)形式呈現(xiàn)的過程。它利用視覺元素來傳達(dá)和展示數(shù)據(jù)中的信息、模式和關(guān)系。通過將數(shù)據(jù)以可視化的形式展示出來，使讀者可以更直觀地理解數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)其中的趨勢、變化和異常情況。數(shù)據(jù)可視化認(rèn)識數(shù)據(jù)可視化流程達(dá)到以上目標(biāo)，數(shù)據(jù)可視化可以提高數(shù)據(jù)的可理解性、可解釋性和可應(yīng)用性，為數(shù)據(jù)分析和決策提供有力的支持。另外，數(shù)據(jù)可視化也擁有顯著的特征，具體表現(xiàn)在以下幾個方面?！褚曈X表達(dá)：數(shù)據(jù)可視化是指將數(shù)據(jù)以圖表、圖形或其他視覺元素的形式表現(xiàn)出來。通過使用顏色、形狀、大小等視覺屬性，數(shù)據(jù)可視化可以將抽象的數(shù)據(jù)信息轉(zhuǎn)化為具體的、可感知的形式，使人們更容易理解和記憶。數(shù)據(jù)可視化流程●交互性：好的數(shù)據(jù)可視化通常是具有交互性的。它允許用戶與可視化圖表進(jìn)行互動，通過懸停、單擊、滾動等操作來探索數(shù)據(jù)的不同維度和層次。交互性可以增強(qiáng)用戶對數(shù)據(jù)的理解和探索，使用戶能夠根據(jù)自己的興趣和需求自定義和調(diào)整可視化圖表?！窈啙嵜髁耍簲?shù)據(jù)可視化追求簡潔明了的設(shè)計。好的數(shù)據(jù)可視化應(yīng)該能夠以最少的視覺元素和標(biāo)簽傳達(dá)最多的信息。它應(yīng)該避免冗余和混亂的視覺元素，保持清晰的結(jié)構(gòu)和布局，使人們能夠快速而準(zhǔn)確地理解數(shù)據(jù)中的關(guān)鍵信息。數(shù)據(jù)可視化流程●多樣性：數(shù)據(jù)可視化可以采用多種多樣的圖表類型和圖形語言。不同類型的圖表，如折線圖、柱狀圖、餅圖和散點(diǎn)圖等，可以用來呈現(xiàn)不同類型的數(shù)據(jù)，進(jìn)行不同的分析。這種多樣性可以使人們從不同的角度和視角來理解和分析數(shù)據(jù)。●可解釋性：數(shù)據(jù)可視化應(yīng)該是可解釋的。它應(yīng)該能夠清晰地傳達(dá)數(shù)據(jù)中的含義和結(jié)果，并幫助人們理解數(shù)據(jù)所反映的現(xiàn)象和趨勢。通過合適的標(biāo)簽、圖例和說明，數(shù)據(jù)可視化可以幫助人們正確地解讀和解釋數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)可視化流程●美學(xué)設(shè)計：好的數(shù)據(jù)可視化應(yīng)該具有美學(xué)設(shè)計。它應(yīng)該注重顏色的搭配、字體的選擇、圖表的比例和平衡等，以創(chuàng)造視覺上的吸引力和舒適感。美學(xué)設(shè)計可以增強(qiáng)用戶對數(shù)據(jù)可視化的興趣和參與度，提高用戶的使用體驗(yàn)和滿意度。在本書的項(xiàng)目中，為了更好地實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化的目標(biāo)，遵循以下流程，如圖１－２所示。數(shù)據(jù)可視化流程數(shù)據(jù)可視化工具首先，明確數(shù)據(jù)可視化的目標(biāo)和需求，確定要傳達(dá)的信息和解決的問題。接著收集并清洗數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性。然后根據(jù)數(shù)據(jù)的性質(zhì)和目標(biāo)選擇合適的圖表類型來展示數(shù)據(jù)。在設(shè)計和布局階段，考慮圖表的外觀和排版，選擇合適的顏色、字體和標(biāo)簽，以及圖表的比例和尺寸。最后，使用數(shù)據(jù)可視化工具或編程語言創(chuàng)建圖表，并根據(jù)需求進(jìn)行調(diào)整和修改，確保準(zhǔn)確地表現(xiàn)數(shù)據(jù)的特征和趨勢。數(shù)據(jù)可視化工具整個流程是一個迭代的過程，需要多次調(diào)整和修改圖表，并考慮數(shù)據(jù)的更新和維護(hù)，以確保圖表與實(shí)際數(shù)據(jù)保持一致。通過這個流程，可以有效地利用數(shù)據(jù)可視化來探索和傳達(dá)數(shù)據(jù)包含的信息。要實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化，可以使用以下常見的數(shù)據(jù)可視化工具，見表１－１。數(shù)據(jù)可視化工具1-2需求調(diào)研與方案制定項(xiàng)目需求調(diào)研與方案制定大數(shù)據(jù)可視化工程的目標(biāo)是建立并交付一個功能全面、易用性高的大數(shù)據(jù)可視化工程項(xiàng)目。下面以校園學(xué)生畫像項(xiàng)目為例進(jìn)行介紹。首先，通過接入學(xué)校管理系統(tǒng)和其他數(shù)據(jù)源，實(shí)時采集學(xué)生的個人信息、學(xué)習(xí)情況和社交活動等數(shù)據(jù)，并對數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和整理，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和一致性。接下來利用各種數(shù)據(jù)分析算法和技術(shù)，對學(xué)生數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘和分析，建立學(xué)生畫像。這些畫像包括學(xué)生的學(xué)習(xí)能力、興趣愛好和社交圈子等方面的特征，為學(xué)校了解學(xué)生提供依據(jù)。在實(shí)施可視化工程的過程中，將按照需求調(diào)研與方案制定、實(shí)施管理、測試與驗(yàn)收的流程進(jìn)行，以確保工程的順利實(shí)施和高質(zhì)量交付。項(xiàng)目需求調(diào)研與方案制定——需求調(diào)研在需求調(diào)研階段，將與學(xué)校和教育機(jī)構(gòu)的相關(guān)人員進(jìn)行交流和深入訪談，以了解他們對學(xué)生畫像和數(shù)據(jù)分析的具體需求和期望。①與教育決策者面談②訪談教育工作者③收集學(xué)校和教育機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)項(xiàng)目需求調(diào)研與方案制定——方案制定在方案制定階段，將結(jié)合需求調(diào)研的結(jié)果，制定一個具體可行的大數(shù)據(jù)可視化項(xiàng)目方案，以滿足學(xué)校和教育機(jī)構(gòu)的需求和期望。①基于需求調(diào)研的結(jié)果，明確項(xiàng)目的目標(biāo)和目的。②制訂項(xiàng)目的工作計劃和時間表。通過合理規(guī)劃項(xiàng)目的時間和資源，確保項(xiàng)目能夠按時完成，并順利達(dá)到預(yù)期目標(biāo)。③確定項(xiàng)目的核心功能和技術(shù)實(shí)現(xiàn)方式。④制定項(xiàng)目的團(tuán)隊(duì)配置和溝通方式。按照上述步驟制定項(xiàng)目方案，能夠明確項(xiàng)目的目標(biāo)和目的，合理安排時間和資源，確定項(xiàng)目的核心功能和技術(shù)實(shí)現(xiàn)方式，并建立高效的團(tuán)隊(duì)配置和溝通方式。項(xiàng)目需求調(diào)研與方案制定——客戶現(xiàn)場交流

在開始實(shí)施大數(shù)據(jù)可視化項(xiàng)目之前，要與客戶進(jìn)行現(xiàn)場交流，以確保對項(xiàng)目的共同理解和明確項(xiàng)目的目標(biāo)和需求。這次現(xiàn)場交流將提供一個與客戶面對面地交流的機(jī)會，深入了解他們的期望和具體需求。①與客戶進(jìn)行項(xiàng)目目標(biāo)和期望的確認(rèn)。②詳細(xì)討論項(xiàng)目的需求和功能。③討論項(xiàng)目的時間安排和資源分配。通過以上步驟，確保與客戶達(dá)成共識并明確項(xiàng)目的目標(biāo)、需求、時間安排和資源分配，為項(xiàng)目的實(shí)施奠定基礎(chǔ)。1-3實(shí)施管理實(shí)施管理——制定實(shí)施方案為了確保大數(shù)據(jù)可視化項(xiàng)目的順利實(shí)施并達(dá)到預(yù)期的成果，需要制定以下清晰的實(shí)施方案。在開始實(shí)施項(xiàng)目之前，明確項(xiàng)目的目標(biāo)和范圍、進(jìn)行需求分析、制訂項(xiàng)目實(shí)施計劃。更關(guān)鍵的是分解項(xiàng)目任務(wù)，制訂詳細(xì)的時間表，以確保項(xiàng)目進(jìn)度可控。同時，確定所需的資源，包括人力資源、技術(shù)設(shè)備和軟件工具等。為了有效地管理項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)，需要明確項(xiàng)目的團(tuán)隊(duì)和角色，包括確定項(xiàng)目經(jīng)理和團(tuán)隊(duì)成員，并明確各自的職責(zé)和權(quán)利。同時，建立團(tuán)隊(duì)間的溝通和協(xié)作機(jī)制，以確保信息交流和合作的順暢進(jìn)行。風(fēng)險管理也是項(xiàng)目實(shí)施過程中的重要環(huán)節(jié)，需要識別潛在的項(xiàng)目風(fēng)險，并制訂相應(yīng)的風(fēng)險管理計劃，同時建立風(fēng)險評估和監(jiān)控機(jī)制，以便于及時應(yīng)對和處理項(xiàng)目中出現(xiàn)的風(fēng)險。實(shí)施管理——制定實(shí)施方案最后，建立一個監(jiān)督和評估機(jī)制，定期跟蹤項(xiàng)目的進(jìn)展和成果，并根據(jù)項(xiàng)目計劃進(jìn)行評估。通過及時解決問題和必要的調(diào)整和改進(jìn)，確保項(xiàng)目順利進(jìn)行并達(dá)到預(yù)期的成果。實(shí)施方案將為項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)提供明確的指導(dǎo)和目標(biāo)，確保項(xiàng)目按計劃進(jìn)行，并確保最終的項(xiàng)目成果能夠達(dá)到預(yù)期效果。通過以上實(shí)施方案，將有序推進(jìn)了學(xué)校學(xué)生畫像的大數(shù)據(jù)可視化項(xiàng)目，并最終實(shí)現(xiàn)學(xué)校個性化教學(xué)等目標(biāo)。實(shí)施管理——項(xiàng)目實(shí)施要想成功實(shí)施大數(shù)據(jù)可視化項(xiàng)目，需要綜合考慮以下幾個方面實(shí)施管理——項(xiàng)目實(shí)施下面繼續(xù)以校園人物畫像大數(shù)據(jù)可視化項(xiàng)目為例，對各個階段的工作內(nèi)容進(jìn)行介紹。①在數(shù)據(jù)收集和整合階段，建立高效的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，確保數(shù)據(jù)的完整性和實(shí)時性；與學(xué)校的教務(wù)系統(tǒng)、學(xué)生管理系統(tǒng)等進(jìn)行集成，自動抓取和同步學(xué)生數(shù)據(jù)，減少手動輸入和出現(xiàn)錯誤的可能性；建立嚴(yán)格的數(shù)據(jù)質(zhì)量控制標(biāo)準(zhǔn)，對數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證和審核，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和一致性。②在數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理階段，運(yùn)用先進(jìn)的數(shù)據(jù)清洗算法和方法，去除噪聲和異常值，填充缺失數(shù)據(jù)，使得數(shù)據(jù)更加規(guī)范和可靠；使用強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理工具和平臺，提高數(shù)據(jù)清洗和處理的效率和準(zhǔn)確性。實(shí)施管理——項(xiàng)目實(shí)施③在數(shù)據(jù)分析和建模階段，運(yùn)用深度學(xué)習(xí)、自然語言處理和圖像識別等先進(jìn)的人工智能技術(shù)，對學(xué)生數(shù)據(jù)進(jìn)行深入挖掘和分析；構(gòu)建個性化學(xué)習(xí)模型和預(yù)測模型，以及學(xué)生行為模式和學(xué)術(shù)模式預(yù)測模型，為學(xué)校提供更準(zhǔn)確和精細(xì)的學(xué)生畫像。④在可視化設(shè)計和開發(fā)階段，注重用戶體驗(yàn)和交互設(shè)計。通過對用戶進(jìn)行調(diào)研和收集反饋的信息，了解用戶的需求和偏好，設(shè)計直觀、易于操作的可視化界面；提供多樣化的圖表和圖形，以滿足不同用戶的信息展示需求；提供個性化定制功能，允許用戶根據(jù)自己的需求進(jìn)行自定義設(shè)置和調(diào)整。⑤在用戶測試和反饋階段，與學(xué)校密切合作，邀請教師、學(xué)生和家長參與測試，收集他們的使用體驗(yàn)和意見；建立反饋機(jī)制，及時響應(yīng)用戶的需求和問題，并進(jìn)行相應(yīng)的改進(jìn)和優(yōu)化；提供培訓(xùn)和講座，提高用戶對可視化工具的使用和理解能力。實(shí)施管理——項(xiàng)目實(shí)施⑥在部署和培訓(xùn)階段，提供全方位的支持和指導(dǎo)。包括協(xié)助學(xué)校進(jìn)行系統(tǒng)部署，確保系統(tǒng)的安全性和穩(wěn)定性；提供詳細(xì)的培訓(xùn)材料和在線視頻教程，幫助教師和管理人員快速上手和靈活應(yīng)用可視化工具；建立在線社區(qū)和論壇，為用戶提供交流和分享的平臺。⑦在監(jiān)督和維護(hù)階段，制訂定期的數(shù)據(jù)更新和維護(hù)計劃，確保數(shù)據(jù)的實(shí)時性和準(zhǔn)確性；運(yùn)用先進(jìn)的數(shù)據(jù)安全技術(shù)，保護(hù)學(xué)生數(shù)據(jù)的隱私和機(jī)密性；與學(xué)校進(jìn)行定期的溝通和會議，了解他們的需求和反饋，及時解決問題和改進(jìn)系統(tǒng)，確保項(xiàng)目的順利運(yùn)行和持續(xù)發(fā)展?？傊?，通過綜合考慮數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)質(zhì)量控制、智能分析、用戶體驗(yàn)、用戶反饋、培訓(xùn)支持和數(shù)據(jù)安全等方面，確保學(xué)校對學(xué)生畫像的大數(shù)據(jù)可視化項(xiàng)目的成功實(shí)施，并為學(xué)校提供全面的學(xué)生分析和個性化教學(xué)支持，幫助教師和管理人員更好地理解和關(guān)注每個學(xué)生的需求和潛力。實(shí)施管理——內(nèi)部驗(yàn)收測試待項(xiàng)目實(shí)施完畢后，進(jìn)入內(nèi)部驗(yàn)收測試階段，完成表１－２，以確保系統(tǒng)的功能和性能在正式測試和驗(yàn)收之前能夠得到有效驗(yàn)證。實(shí)施管理——內(nèi)部驗(yàn)收測試下面以校園人物畫像數(shù)據(jù)可視化項(xiàng)目為例，介紹各項(xiàng)測試的具體內(nèi)容。、

①在數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性測試方面，驗(yàn)證系統(tǒng)所使用的學(xué)生數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，比對原始數(shù)據(jù)和可視化結(jié)果，以確保在處理和轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)的過程中沒有出現(xiàn)錯誤或丟失。

②在可視化功能測試方面，測試系統(tǒng)的圖表、圖形、數(shù)據(jù)篩選和交互功能等是否能夠正常展示和呈現(xiàn)相關(guān)的學(xué)生數(shù)據(jù)信息，創(chuàng)建不同的學(xué)生畫像場景，測試系統(tǒng)在各種情況下的可視化效果。

③在用戶界面測試方面，評估系統(tǒng)的用戶界面設(shè)計和用戶體驗(yàn)是否符合用戶的使用習(xí)慣和預(yù)期，可以邀請教師、管理人員等項(xiàng)目參與者使用系統(tǒng)，并收集他們的反饋意見和建議，以進(jìn)一步優(yōu)化用戶界面和用戶體驗(yàn)。實(shí)施管理——內(nèi)部驗(yàn)收測試

④在性能和穩(wěn)定性測試方面，對系統(tǒng)進(jìn)行性能和穩(wěn)定性測試。比如，測試系統(tǒng)的加載速度、響應(yīng)時間和并發(fā)用戶數(shù)量等方面的性能表現(xiàn)。通過模擬高負(fù)載環(huán)境和長時間運(yùn)行，確保系統(tǒng)能夠穩(wěn)定運(yùn)行并處理大量的學(xué)生數(shù)據(jù)。

除了以上測試驗(yàn)證點(diǎn)，還包含安全測試、回歸測試、故障測試等其他測試，以確保系統(tǒng)的質(zhì)量和可靠性。最后根據(jù)測試結(jié)果進(jìn)行問題修復(fù)和改進(jìn)，直到系統(tǒng)能夠滿足學(xué)校的需求和預(yù)期。接下來將進(jìn)入項(xiàng)目測試與驗(yàn)收部分，以進(jìn)一步測試和確認(rèn)系統(tǒng)的可用性和可交付性。1-4項(xiàng)目測試與驗(yàn)收項(xiàng)目測試與驗(yàn)收——制定測試方案為了確?？梢暬?xiàng)目測試與驗(yàn)收階段的順利進(jìn)行，并為接下來的項(xiàng)目交叉測試做好準(zhǔn)備，可以按照以下邏輯和步驟進(jìn)行。①明確測試目標(biāo)和范圍：確保已清楚地了解測試的目標(biāo)和范圍，明確要測試的功能模塊和系統(tǒng)的主要業(yè)務(wù)流程，這有助于確定測試的重點(diǎn)和優(yōu)先級。②確定功能模塊和業(yè)務(wù)流程：對項(xiàng)目功能和業(yè)務(wù)流程進(jìn)行分析，以識別系統(tǒng)中的不同功能模塊和關(guān)鍵業(yè)務(wù)流程。這樣可以確保測試覆蓋各個功能模塊的不同情況，包括正常情況、異常情況和邊界情況。③編寫詳細(xì)的測試用例：為每個功能模塊和業(yè)務(wù)流程編寫詳細(xì)的測試用例。測試用例應(yīng)包括輸入數(shù)據(jù)、預(yù)期結(jié)果和實(shí)際結(jié)果，覆蓋各種情況，包括正常輸入、異常輸入和極端情況，這有助于及時發(fā)現(xiàn)問題并記錄缺陷的詳細(xì)信息。項(xiàng)目測試與驗(yàn)收——制定測試方案④準(zhǔn)備測試數(shù)據(jù)：根據(jù)測試用例的需求，準(zhǔn)備適當(dāng)?shù)臏y試數(shù)據(jù)。確保測試數(shù)據(jù)能夠涵蓋各種情況，以測試系統(tǒng)在不同場景下的表現(xiàn)。⑤了解項(xiàng)目交叉測試需求：與項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)溝通，了解項(xiàng)目交叉測試的特殊需求和要求。這可以幫助適配和準(zhǔn)備相應(yīng)的測試用例和數(shù)據(jù)，以確保測試方案能夠滿足交叉測試的要求。⑥規(guī)劃測試執(zhí)行計劃和時間安排：根據(jù)項(xiàng)目的進(jìn)度和優(yōu)先級，制訂測試執(zhí)行計劃，并安排測試任務(wù)的優(yōu)先級和順序；合理分配測試資源和時間；考慮項(xiàng)目交叉測試的時間節(jié)點(diǎn)和依賴關(guān)系，以確保測試計劃與交叉測試的安排相互協(xié)調(diào)。⑦執(zhí)行測試用例：按照測試計劃逐步執(zhí)行測試用例，并記錄實(shí)際結(jié)果，確保每個測試用例都得到適當(dāng)?shù)膱?zhí)行和記錄。⑧缺陷管理：對于發(fā)現(xiàn)的缺陷，記錄詳細(xì)的缺陷信息，包括復(fù)現(xiàn)步驟、嚴(yán)重程度和優(yōu)先級，并與開發(fā)團(tuán)隊(duì)進(jìn)行溝通和跟蹤，直到問題得到解決。項(xiàng)目測試與驗(yàn)收——制定測試方案⑨分析測試結(jié)果：將測試結(jié)果與預(yù)期結(jié)果進(jìn)行比較，確認(rèn)系統(tǒng)是否符合預(yù)期要求。如果測試用例失敗或發(fā)現(xiàn)缺陷，則進(jìn)一步進(jìn)行調(diào)查和排查。⑩生成測試報告：根據(jù)測試結(jié)果，編寫測試報告，總結(jié)測試執(zhí)行情況、發(fā)現(xiàn)的問題和建議的改進(jìn)措施。報告應(yīng)包括測試覆蓋的范圍、通過的測試用例數(shù)、發(fā)現(xiàn)的缺陷數(shù)等指標(biāo)。?驗(yàn)收測試：基于測試結(jié)果和測試報告，進(jìn)行項(xiàng)目的驗(yàn)收測試，確保系統(tǒng)能夠滿足學(xué)校的需求和預(yù)期。

通過以上測試方案，為可視化項(xiàng)目的測試與驗(yàn)收階段提供有力的支持，并為接下來的項(xiàng)目交叉測試做好準(zhǔn)備，確保系統(tǒng)能夠滿足學(xué)校的需求和預(yù)期，并為項(xiàng)目決策和改進(jìn)提供參考依據(jù)。項(xiàng)目測試與驗(yàn)收——項(xiàng)目交叉測試在項(xiàng)目交叉測試中，將進(jìn)行系統(tǒng)的跨模塊和跨團(tuán)隊(duì)的綜合性測試，以驗(yàn)證系統(tǒng)在整體運(yùn)行環(huán)境中的穩(wěn)定性、兼容性和集成性。項(xiàng)目交叉測試將涉及不同功能模塊的集成測試、不同團(tuán)隊(duì)的協(xié)同測試，以及系統(tǒng)與外部接口的對接測試。①在集成測試中，將測試各個功能模塊之間的接口和數(shù)據(jù)傳遞，確保模塊之間的協(xié)同工作符合預(yù)期要求；將驗(yàn)證系統(tǒng)在不同功能模塊之間的數(shù)據(jù)傳遞和交互中的準(zhǔn)確性和完整性，并檢查系統(tǒng)在集成環(huán)境中的穩(wěn)定性和性能。②在團(tuán)隊(duì)協(xié)同測試中，將模擬不同團(tuán)隊(duì)之間的協(xié)作和數(shù)據(jù)共享，測試系統(tǒng)在多團(tuán)隊(duì)協(xié)同開發(fā)和運(yùn)行維護(hù)中的表現(xiàn)；將驗(yàn)證系統(tǒng)在多個團(tuán)隊(duì)同時操作和共享數(shù)據(jù)時的穩(wěn)定性和一致性，并關(guān)注團(tuán)隊(duì)之間的協(xié)作、溝通和版本控制等方面的功能。項(xiàng)目測試與驗(yàn)收——項(xiàng)目交叉測試

③在系統(tǒng)與外部接口的對接測試中，將測試系統(tǒng)與外部系統(tǒng)或第三方服務(wù)的集成情況；將驗(yàn)證系統(tǒng)與外部接口的數(shù)據(jù)傳遞和通信的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性，并確保接口的兼容性和可靠性。通過項(xiàng)目交叉測試，將全面評估系統(tǒng)在實(shí)際運(yùn)行環(huán)境下的性能和可用性，發(fā)現(xiàn)和解決可能存在的問題和風(fēng)險。同時，項(xiàng)目交叉測試還有助于不同團(tuán)隊(duì)之間的協(xié)同與合作，加強(qiáng)團(tuán)隊(duì)之間的溝通和理解。

在項(xiàng)目交叉測試完成后，將進(jìn)行驗(yàn)收報告的輸出。項(xiàng)目測試與驗(yàn)收——輸出驗(yàn)收報告在對系統(tǒng)進(jìn)行測試與驗(yàn)收之后，需要對可視化項(xiàng)目進(jìn)行全面評估和驗(yàn)證。根據(jù)測試和項(xiàng)目的需求，對系統(tǒng)功能的完整性、穩(wěn)定性、兼容性和可用性等方面進(jìn)行評價，對有問題的環(huán)節(jié)提出改進(jìn)建議和問題解決方案，并輸出驗(yàn)收報告，驗(yàn)收報告的大致內(nèi)容見表１－３。項(xiàng)目測試與驗(yàn)收——輸出驗(yàn)收報告首先，根據(jù)測試結(jié)果，確認(rèn)系統(tǒng)功能的完整性是否能達(dá)到預(yù)期的要求；系統(tǒng)是否能夠準(zhǔn)確地獲取和處理學(xué)生的各項(xiàng)數(shù)據(jù)，并通過可視化的方式展示學(xué)生的畫像信息；各個功能模塊之間的接口和數(shù)據(jù)傳遞是否正常且系統(tǒng)在復(fù)雜的環(huán)境下的運(yùn)行情況。

其次，需要對系統(tǒng)的性能穩(wěn)定性進(jìn)行測試和評估，比如在高并發(fā)和大數(shù)據(jù)量的情況下，系統(tǒng)運(yùn)行情況和及時響應(yīng)用戶的請求情況。系統(tǒng)的響應(yīng)時間和處理能力需要符合預(yù)期，滿足學(xué)校對系統(tǒng)性能的要求。同時，還需要進(jìn)行兼容性測試，確保系統(tǒng)能夠與不同的操作系統(tǒng)、瀏覽器和設(shè)備兼容。項(xiàng)目測試與驗(yàn)收——輸出驗(yàn)收報告

最后，需要對系統(tǒng)的可用性進(jìn)行評估。根據(jù)用戶的反饋和測試結(jié)果，系統(tǒng)的界面設(shè)計需要使用戶能夠輕松地獲取所需信息。除此之外，還要確定系統(tǒng)的安全性和數(shù)據(jù)保護(hù)是否具有有效的保障，以及用戶數(shù)據(jù)是否得到合理的處理和保密。

綜上所述，待上述階段有效完成，證明可視化項(xiàng)目在測試與驗(yàn)收階段表現(xiàn)良好，系統(tǒng)能夠滿足需求和預(yù)期。另外，在測試過程中也會發(fā)現(xiàn)一些小問題和改進(jìn)的空間，建議在后續(xù)的優(yōu)化中進(jìn)一步改進(jìn)系統(tǒng)的穩(wěn)定性和性能，以提升用戶體驗(yàn)。1-5總結(jié)與建議總結(jié)建議本項(xiàng)目主要介紹了數(shù)據(jù)可視化的目標(biāo)、流程和常用的工具，通過把數(shù)據(jù)可視化項(xiàng)目分為需求調(diào)研與方案制定、項(xiàng)目實(shí)施管理、項(xiàng)目測試與驗(yàn)收３個階段，詳細(xì)介紹了大數(shù)據(jù)可視化項(xiàng)目每一階段的工作內(nèi)容和目標(biāo)。在對本項(xiàng)目進(jìn)行實(shí)踐的過程中，請讀者根據(jù)工具特點(diǎn)合理選擇可視化工具。感謝您的聆聽數(shù)據(jù)可視化技術(shù)與應(yīng)用電影數(shù)據(jù)可視化項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)數(shù)據(jù)可視化技術(shù)與應(yīng)用數(shù)據(jù)可視化技術(shù)與應(yīng)用課程開發(fā)組項(xiàng)目導(dǎo)讀對電影院來說，電影數(shù)據(jù)可視化是一種強(qiáng)大的分析工具，它幫助電影院運(yùn)營人員從海量的電影數(shù)據(jù)中獲得洞察結(jié)果，優(yōu)化運(yùn)營決策，提升顧客的體驗(yàn)。本模塊將導(dǎo)入電影數(shù)據(jù)集，運(yùn)用Python語言，將電影類型、票房收入等關(guān)鍵數(shù)據(jù)以直觀的折線圖與柱狀圖，并對可視化結(jié)果進(jìn)行分析。項(xiàng)目導(dǎo)讀01觀眾偏好03評分分析02票房趨勢識別出受歡迎的電影類型或主題，從而精準(zhǔn)地安排放映日程，從而吸引更多的觀眾。追蹤不同影片的票房表現(xiàn)，評估潛在的票房走勢，為未來的電影選片和排片提供數(shù)據(jù)支持。通過觀眾評分了解影片的被接受度，進(jìn)一步調(diào)整推廣策略并據(jù)此提供定制化推薦。06市場趨勢05競爭分析分析不同時間段影片的表現(xiàn)，選擇最佳上映時間，以提高票房收益。觀察競爭對手的表現(xiàn)，了解市場占有率，制定相應(yīng)的差異化經(jīng)營策略。洞察整體電影市場和電影產(chǎn)業(yè)的動態(tài)，預(yù)測行業(yè)趨勢，作為制訂戰(zhàn)略規(guī)劃的依據(jù)。04上映時機(jī)項(xiàng)目目標(biāo)學(xué)習(xí)目標(biāo)能力目標(biāo)素養(yǎng)目標(biāo)掌握Python環(huán)境的搭建掌握簡單的數(shù)據(jù)處理方法掌握折線圖和柱狀圖的繪制會使用PyCharm工具會對數(shù)據(jù)進(jìn)行刪除重復(fù)行操作會使用Python語言編寫基本的代碼通過電影數(shù)據(jù)可視化項(xiàng)目中的數(shù)據(jù)處理使學(xué)生明白取其精華、去其糟粕的思想通過中國電影排名與票房關(guān)系的可視化彰顯中國文化的輸出，培養(yǎng)學(xué)生的文化自信電影類型數(shù)據(jù)可視化項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)電影類型與票房關(guān)系可視化項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)中國電影排名和票房可視化項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)010302目錄CONCENTS總結(jié)與建議042-1電影類型數(shù)據(jù)可視化項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)電影類型數(shù)據(jù)的導(dǎo)入使用折線圖進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化分析0102目錄CONCENTS2-1-1電影類型數(shù)據(jù)的導(dǎo)入環(huán)境的安裝與配置①易于學(xué)習(xí)和使用:Python語法簡單、清晰，易于學(xué)習(xí)和使用。②豐富的庫和工具:Python擁有眾多功能強(qiáng)大的數(shù)據(jù)可視化庫，其中比較常用的是Matplotlib、Plotly和pyEchart。③與數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)的無縫集成:用戶可以使用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)處理、清洗和分析，然后利用可視化工具將結(jié)果直觀地展示出來。④可擴(kuò)展性和動態(tài)可視化:Python可視化庫提供了豐富的選項(xiàng)和配置，可以輕松定制圖表的各個方面，包括顏色、標(biāo)簽、圖例和軸設(shè)置等，可以創(chuàng)建交互式圖表和動畫效果。環(huán)境的安裝與配置-下載Python工具任務(wù)一：下載Python開發(fā)工具。環(huán)境的安裝與配置-下載Python工具1.用瀏覽器打開Python官方網(wǎng)站/。環(huán)境的安裝與配置-下載Python工具2.選擇Dowmload中的Windows選項(xiàng)。環(huán)境的安裝與配置-下載Python工具3.從頁面中可以看到目前最新的Python版本是3.13.0，除此之外還有其他版本。環(huán)境的安裝與配置-下載Python工具4.

Python3.13.0版本比較多，該選擇哪個呢?首先確定計算機(jī)系統(tǒng)是多少位的。在桌面找到“此電腦”圖標(biāo)，在“此電腦”圖標(biāo)上單擊鼠標(biāo)右鍵，彈出快捷菜單。選擇“屬性”命令，即可看到計算機(jī)的操作系統(tǒng)是多少位的，比如這臺計算機(jī)使用的是64位操作系統(tǒng)。環(huán)境的安裝與配置-下載Python工具5.單擊Windowsinstaller(64-bit)超鏈接，將Python下載到默認(rèn)路徑即可。環(huán)境的安裝與配置-安裝Python工具任務(wù)二：安裝Python開發(fā)工具。環(huán)境的安裝與配置-安裝Python工具1.雙擊安裝包，出現(xiàn)如下圖示的開始安裝頁面選中Addpython.exetoPATH復(fù)選框，把Python3.13.0添加到環(huán)境變量中，然后選擇默認(rèn)安裝路徑(InstallNow)，就可以立即安裝.。環(huán)境的安裝與配置-安裝Python工具2.等待安裝進(jìn)度條滾動。環(huán)境的安裝與配置-安裝Python工具3.等待進(jìn)度條完成，即可看到安裝成功界面。環(huán)境的安裝與配置-下載安裝PyCharm工具任務(wù)一：下載安裝PyCharm社區(qū)版。環(huán)境的安裝與配置-下載安裝PyCharm工具1.登錄/zh-cn/，下載PyCharm工具。環(huán)境的安裝與配置-下載安裝PyCharm工具2.

PyCharm兩個版本PyCharmCommunityEdition(社區(qū)版)和PyCharmProfessionalEdition(專業(yè)版)，推薦下載社區(qū)版。單擊下載即可。環(huán)境的安裝與配置-下載安裝PyCharm工具3.雙擊安裝軟件，即可啟動PyCharm工具的的安裝界面。環(huán)境的安裝與配置-下載安裝PyCharm工具4.接下來單擊Next(下一步)按鈕，選擇安裝位置，彈出如圖所示的配置安裝選項(xiàng)界面，選中所有復(fù)選框，繼續(xù)單擊Next按鈕。環(huán)境的安裝與配置-下載安裝PyCharm工具5.顯示如圖所示的界面，單擊Install(安裝)按鈕。電影類型數(shù)據(jù)集的導(dǎo)入-Pandas模塊認(rèn)知知識新知

Pandas是一個Python庫，用于數(shù)據(jù)處理和分析。它提供了一系列用于數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和操作的數(shù)據(jù)框(DataFrame)和系列(Series)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，以及對數(shù)據(jù)進(jìn)行讀取、清理、轉(zhuǎn)換和可視化等功能。功能描述數(shù)據(jù)讀取和寫入

輕松讀取和寫入各種數(shù)據(jù)格式，包括CSV、Excel、SQL數(shù)據(jù)庫、JSON、HTML等。提供靈活的函數(shù)和方法來導(dǎo)入和導(dǎo)出數(shù)據(jù)，方便數(shù)據(jù)的交互和共享。數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理

提供豐富的函數(shù)和方法來處理缺失值、重復(fù)數(shù)據(jù)、異常值等數(shù)據(jù)質(zhì)量問題。支持?jǐn)?shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換、重塑、合并、拆分等操作，方便進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理。數(shù)據(jù)索引和選擇

提供靈活的索引和選擇功能，使您能夠輕松從數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中提取和操作數(shù)據(jù)?？梢允褂脴?biāo)簽、位置、條件等方式來選擇特定的行、列或單元格。數(shù)據(jù)分析和計算

提供豐富的統(tǒng)計分析、聚合計算和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換的函數(shù)和方法。支持常見的統(tǒng)計指標(biāo)計算、數(shù)據(jù)分組和匯總、透視表創(chuàng)建、時間序列分析等操作，方便進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和探索。數(shù)據(jù)可視化

與其他常用的數(shù)據(jù)可視化庫（如Matplotlib和Seaborn）結(jié)合使用，可以生成各種圖表和圖形，包括線圖、柱狀圖、散點(diǎn)圖、箱線圖等，幫助更直觀地理解和展示數(shù)據(jù)。Pandas庫常用的功能電影類型數(shù)據(jù)集的導(dǎo)入-Pandas模塊認(rèn)知電影類型數(shù)據(jù)集的導(dǎo)入-Pandas讀取并存取csv文件中的數(shù)據(jù)任務(wù)一：Pandas讀取csv文件

importpandasaspddata=pd.read_csv('your_file.csv')代碼如下：電影類型數(shù)據(jù)集的導(dǎo)入-Pandas讀取并存取csv文件中的數(shù)據(jù)任務(wù)一：Pandas讀取csv文件上述兩行代碼完成了兩個步驟分別是：

（1）導(dǎo)入pandas庫：使用importpandasaspd語句導(dǎo)入了pandas庫，并將其命名為pd。

（2）使用read_csv()函數(shù)讀取CSV文件：read_csv()是pandas提供的用于讀取CSV文件的函數(shù)。通過接受一個文件路徑作為參數(shù)，并返回一個DataFrame對象，其中包含了CSV文件的數(shù)據(jù)。代碼講解：數(shù)據(jù)集中字段的含義字段名稱字段含義movie_title電影名稱release_date上映時間Genre電影類型mpaa_rating美國電影協(xié)會評分total_gross總票房inflation_adjusted_gross調(diào)整通脹后總票房數(shù)據(jù)集中字段的含義任務(wù)二：使用pandas庫來完成重復(fù)行篩選。importpandasaspddefprint_duplicates(file_path):#讀取CSV文件

data=pd.read_csv(file_path)#找到重復(fù)的行

duplicates=data[data.duplicated()]#打印重復(fù)的行

print(duplicates)#給出CSV文件路徑file_path=r'C:\Users\Administrator\Desktop\1937-2016年迪士尼電影總收入數(shù)據(jù)集.csv'#打印重復(fù)的行print_duplicates(file_path)代碼如下：電影類型數(shù)據(jù)集的導(dǎo)入-Pandas讀取并存取csv文件中的數(shù)據(jù)任務(wù)二：使用pandas庫來完成重復(fù)行篩選。通過上圖的打印結(jié)果可以看到本數(shù)據(jù)集沒有重復(fù)的行。運(yùn)行結(jié)果：電影類型數(shù)據(jù)集的導(dǎo)入-Pandas讀取并存取csv文件中的數(shù)據(jù)任務(wù)二：使用pandas庫來完成重復(fù)行篩選。代碼講解：

首先用pd.read_csv函數(shù)讀取CSV文件，然后使用data.duplicated()找到重復(fù)的行，最后，通過打印duplicates來顯示重復(fù)的行。該段代碼關(guān)鍵是data.duplicated()函數(shù)，data.duplicated()是PandasDataFrame對象的一個方法，用于檢測DataFrame中的重復(fù)行。通過返回一個布爾值的Series，指示每一行是否是重復(fù)的。如果一行與之前的某行完全相同，則被視為重復(fù)。默認(rèn)情況下，data.duplicated()會將第一個出現(xiàn)的重復(fù)行標(biāo)記為False，后續(xù)的重復(fù)行標(biāo)記為True。2-1-2使用折線圖進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化分析使用折線圖進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化分析折線圖認(rèn)知

折線圖是一種常見的數(shù)據(jù)可視化圖表，在折線圖中，一般水平軸（Ｘ軸）用來表示時間的推移，并且間隔相同；而垂直軸（Ｙ軸）代表不同時刻的數(shù)據(jù)大小。通過連接數(shù)據(jù)點(diǎn)形成折線來展示數(shù)據(jù)的變化趨勢。使用折線圖進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化分析由圖可以看出折線圖適合顯示橫軸為有序的變量，也就是說，折線圖在以下場景中被廣泛應(yīng)用，并具有相應(yīng)的優(yōu)勢。折線圖的應(yīng)用場景及優(yōu)勢應(yīng)用場景優(yōu)勢變化趨勢分析清晰地顯示數(shù)據(jù)的上升、下降、波動等變化模式，幫助用戶分析數(shù)據(jù)的趨勢和變化規(guī)律時間序列數(shù)據(jù)通過在橫軸上表示時間，將數(shù)據(jù)值映射到縱軸上的折線，可以直觀地觀察數(shù)據(jù)隨時間的變化情況多個數(shù)據(jù)對比用戶可以方便地比較不同數(shù)據(jù)集之間的差異，并觀察它們的相對變化異常值檢測如果折線在某個點(diǎn)上突然出現(xiàn)異常的增長或下降，用戶可以進(jìn)一步檢查該點(diǎn)是否存在數(shù)據(jù)輸入錯誤或其他異常情況。數(shù)據(jù)的周期性分析對于具有明顯周期性變化的數(shù)據(jù)，如季節(jié)性銷售趨勢、生物周期等，折線圖可以清楚地展示周期性的規(guī)律和周期的長度。使用折線圖進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化分析折線圖能夠反映出電影類型的變化趨勢，所以接下來對電影類型進(jìn)行折線圖分析，除了文件處理的pandas模塊，這里引出了matplotlib模塊，matplotlib是一個廣泛使用的數(shù)據(jù)可視化庫，適用于數(shù)據(jù)科學(xué)和數(shù)據(jù)分析。它的強(qiáng)大功能和靈活性使得用戶能夠以各種方式呈現(xiàn)和探索數(shù)據(jù)。無論是簡單的圖表（線圖、散點(diǎn)圖、柱狀圖、餅圖、等高線圖、3D圖）還是復(fù)雜的可視化方案，matplotlib都是一個強(qiáng)大而靈活的工具，其有如下特點(diǎn)和功能。Matplotlib模塊的特點(diǎn)和功能使用折線圖進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化分析Matplotlib模塊的特點(diǎn)和功能特點(diǎn)和功能描述簡單易用提供直觀且易于使用的接口，使創(chuàng)建圖表變得簡單而靈活多種圖表類型支持多種常見的圖表類型和樣式，包括線圖、散點(diǎn)圖、柱狀圖、餅圖、箱線圖、等高線圖等高度定制化具有高度定制化的能力，可以自定義圖表的各個方面，如軸的刻度、標(biāo)簽、線條的顏色、樣式和寬度，以及圖表的尺寸、標(biāo)題和圖例等屬性支持多種輸出格式支持多種輸出格式，包括圖像文件（如PNG、JPEG、SVG）、PDF文件和交互式圖形?？梢詫D表保存為文件，或以交互方式在JupyterNotebook等環(huán)境中顯示圖表與NumPy和pandas集成與其他常用的科學(xué)計算庫（如NumPy和pandas）緊密集成，可以直接使用NumPy數(shù)組或pandas的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來創(chuàng)建和繪制圖表豐富的圖形庫提供了

pyplot

接口和其他子模塊，支持更復(fù)雜的圖形繪制和圖形布局。可以添加子圖、網(wǎng)格、注釋、圖形裝飾等，以創(chuàng)建更豐富和復(fù)雜的圖表使用折線圖進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化分析任務(wù)一：計算不同電影類型的數(shù)量，最后根據(jù)不同的數(shù)量繪制出折線圖。使用折線圖進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化分析任務(wù)一：計算不同電影類型的數(shù)量，最后根據(jù)不同的數(shù)量繪制出折線圖。importpandasaspd#導(dǎo)入pandas庫，用于數(shù)據(jù)處理importmatplotlib.pyplotasplt#導(dǎo)入matplotlib庫，用于繪圖data=pd.read_csv(r'C:\Users\Administrator\Desktop\1937-2016年迪士尼電影總收入數(shù)據(jù)集.csv')#讀取CSV文件，將數(shù)據(jù)保存到data變量中g(shù)enre_counts=data['genre'].value_counts()#統(tǒng)計data中g(shù)enre列中各個類型出現(xiàn)的次數(shù)，并將結(jié)果保存到genre_counts變量中sorted_genre_counts=genre_counts.sort_index()#按照genre_counts中索引（即類型）進(jìn)行排序，將結(jié)果保存到sorted_genre_counts變量中代碼如下：使用折線圖進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化分析任務(wù)一：計算不同電影類型的數(shù)量，最后根據(jù)不同的數(shù)量繪制出折線圖。print(sorted_genre_counts)plt.plot(sorted_genre_counts.index,sorted_genre_counts.values,marker='o')#根據(jù)sorted_genre_counts的索引和值繪制折線圖，并使用圓點(diǎn)標(biāo)記數(shù)據(jù)點(diǎn)plt.title('電影類型統(tǒng)計')#設(shè)置圖表標(biāo)題為'電影類型統(tǒng)計'plt.xlabel('電影類型')#設(shè)置x軸標(biāo)簽為'電影類型'plt.ylabel('數(shù)量')#設(shè)置y軸標(biāo)簽為'數(shù)量'plt.xticks(rotation=90)#將x軸標(biāo)簽進(jìn)行旋轉(zhuǎn)，以免過于擁擠，角度為90度plt.show()#顯示繪制好的圖表代碼如下：使用折線圖進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化分析任務(wù)一：計算不同電影類型的數(shù)量，最后根據(jù)不同的數(shù)量繪制出折線圖。代碼講解：

上述代碼matplotlib.pyplot是使用了matplotlib.pyplot模塊，它是matplotlib庫的一個子模塊，提供了繪制圖表的函數(shù)和方法。具體來說，pyplot提供了一組類似于MATLAB的繪圖函數(shù)，使得使用matplotlib更加方便和直觀。通過pyplot，可以使用簡單的函數(shù)調(diào)用來創(chuàng)建圖表、設(shè)置屬性和展示結(jié)果，而無需編寫大量的繪圖代碼。使用折線圖進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化分析plt.plot()函數(shù)認(rèn)知plt.plot(x,y,format_string,**kwargs)參數(shù)含義如下：x：x坐標(biāo)的值。y：y坐標(biāo)的值。format_string：格式字符串，用于同時指定線的樣式、顏色和標(biāo)記。格式字符串由以下三個部分組成：[marker][line][color]。這三個部分是可選的，可以根據(jù)需要選擇其中一個或多個部分。使用折線圖進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化分析plt.plot()函數(shù)認(rèn)知marker：標(biāo)記的類型，用于表示數(shù)據(jù)點(diǎn)。常用的標(biāo)記樣式如下圖所示使用折線圖進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化分析plt.plot()函數(shù)認(rèn)知line：線的樣式，用于連接數(shù)據(jù)點(diǎn)。常用的線型樣式如下圖所示。使用折線圖進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化分析plt.plot()函數(shù)認(rèn)知line：線的樣式，用于連接數(shù)據(jù)點(diǎn)。常用的線型樣式如下圖所示。使用折線圖進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化分析plt.plot()函數(shù)認(rèn)知color：線和標(biāo)記的顏色。可以使用顏色名稱、十六進(jìn)制顏色代碼、RGB或顏色縮寫來指定顏色。常用的顏色名稱如下圖所示。**kwargs：關(guān)鍵字參數(shù)，用于指定其他屬性，如線條寬度(linewidth或lw)、透明度(alpha)、標(biāo)簽(label)等。電影類型數(shù)據(jù)集的導(dǎo)入-Pandas讀取并存取csv文件中的數(shù)據(jù)任務(wù)二：完善上圖計算不同電影類型的數(shù)量，最后根據(jù)不同的數(shù)量繪制出折線圖。電影類型數(shù)據(jù)集的導(dǎo)入-Pandas讀取并存取csv文件中的數(shù)據(jù)任務(wù)描述：看出折線圖的標(biāo)題都沒有正常顯示，主要由于這是由matplotlib默認(rèn)不支持中文字符集，需要進(jìn)行一些配置和設(shè)置才能顯示中文。那么首先需要查看中文字體的路徑，為了避免復(fù)雜的搜索，可以使用程序來搜索中文字符集。使用折線圖進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化分析任務(wù)二：完善上圖計算不同電影類型的數(shù)量，最后根據(jù)不同的數(shù)量繪制出折線圖。importmatplotlib.font_managerasfmfonts=fm.findfont(fm.FontProperties(family='SimSun'))#將'SimSun'替換為您想要查找的中文字體名稱print(fonts)運(yùn)行結(jié)果為：C:\Windows\Fonts\simsun.ttc代碼如下：使用折線圖進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化分析任務(wù)二：完善上圖計算不同電影類型的數(shù)量，最后根據(jù)不同的數(shù)量繪制出折線圖。將此結(jié)果放入到上述的程序中，得到如下代碼：importpandasaspd#導(dǎo)入pandas庫，用于數(shù)據(jù)處理importmatplotlib.pyplotasplt#導(dǎo)入matplotlib庫，用于繪圖plt.rcParams['font.family']='SimSun'data=pd.read_csv(r'C:\Users\Administrator\Desktop\1937-2016年迪士尼電影總收入數(shù)據(jù)集.csv')#讀取CSV文件，將數(shù)據(jù)保存到data變量中g(shù)enre_counts=data['genre'].value_counts()#統(tǒng)計data中g(shù)enre列中各個類型出現(xiàn)的次數(shù)，并將結(jié)果保存到genre_counts變量中代碼如下：使用折線圖進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化分析任務(wù)二：完善上圖計算不同電影類型的數(shù)量，最后根據(jù)不同的數(shù)量繪制出折線圖。sorted_genre_counts=genre_counts.sort_index()#按照genre_counts中索引（即類型）進(jìn)行排序，將結(jié)果保存到sorted_genre_counts變量中print(sorted_genre_counts)plt.plot(sorted_genre_counts.index,sorted_genre_counts.values,marker='o')#根據(jù)sorted_genre_counts的索引和值繪制折線圖，并使用圓點(diǎn)標(biāo)記數(shù)據(jù)點(diǎn)plt.title('電影類型統(tǒng)計')#設(shè)置圖表標(biāo)題為'電影類型統(tǒng)計'plt.xlabel('電影類型')#設(shè)置x軸標(biāo)簽為'電影類型'代碼如下：使用折線圖進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化分析任務(wù)二：完善上圖計算不同電影類型的數(shù)量，最后根據(jù)不同的數(shù)量繪制出折線圖。plt.ylabel('數(shù)量')#設(shè)置y軸標(biāo)簽為'數(shù)量'plt.xticks(rotation=90)#將x軸標(biāo)簽進(jìn)行旋轉(zhuǎn)，以免過于擁擠，角度為90度plt.show()#顯示繪制好的圖表代碼如下：使用折線圖進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化分析任務(wù)二：完善上圖計算不同電影類型的數(shù)量，最后根據(jù)不同的數(shù)量繪制出折線圖。importpandasaspd#導(dǎo)入pandas庫，用于數(shù)據(jù)處理importmatplotlib.pyplotasplt#導(dǎo)入matplotlib庫，用于繪圖data=pd.read_csv(r'C:\Users\Administrator\Desktop\1937-2016年迪士尼電影總收入數(shù)據(jù)集.csv')#讀取CSV文件，將數(shù)據(jù)保存到data變量中g(shù)enre_counts=data['genre'].value_counts()#統(tǒng)計data中g(shù)enre列中各個類型出現(xiàn)的次數(shù)，并將結(jié)果保存到genre_counts變量中sorted_genre_counts=genre_counts.sort_index()#按照genre_counts中索引（即類型）進(jìn)行排序，將結(jié)果保存到sorted_genre_counts變量中代碼如下：使用折線圖進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化分析代碼運(yùn)行結(jié)果：任務(wù)二：完善上圖計算不同電影類型的數(shù)量，最后根據(jù)不同的數(shù)量繪制出折線圖?？梢钥闯鯟omedy類型的電影數(shù)量最多，也是最熱門的電影類型，通過折線圖能看出不同電影類型變化程度和走勢，這可以為電影行業(yè)的營銷活動和發(fā)布計劃提供指導(dǎo)。使用折線圖進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化分析代碼講解：任務(wù)二：完善上圖計算不同電影類型的數(shù)量，最后根據(jù)不同的數(shù)量繪制出折線圖。

可以看出在代碼中加入了plt.rcParams['font.family']='SimSun'這行代碼，這行代碼用于設(shè)置Matplotlib中文顯示字體為宋體（SimSun）。通過將此行代碼添加到Matplotlib代碼中可以確保使用的字體是宋體，以支持中文字符的顯示。請確保已經(jīng)安裝了SimSun字體，否則可能會導(dǎo)致字體無法加載。2-2電影類型與票房關(guān)系可視化項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)電影類型與票房數(shù)據(jù)的操作使用柱狀圖進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化分析0102目錄CONCENTS電影類型與票房數(shù)據(jù)的操作2-2-1電影類型與票房數(shù)據(jù)的操作導(dǎo)入數(shù)據(jù)集在此子項(xiàng)目中依然用與子項(xiàng)目1同樣的數(shù)據(jù)集，但在電影類型“genre”列的基礎(chǔ)上還需要使用總票房“total_gross”列。使用下面代碼導(dǎo)入數(shù)據(jù)集：data=pd.read_csv(r'C:\Users\Administrator\Desktop\1937-2016年迪士尼電影總收入數(shù)據(jù)集.csv')

考慮到處理的同一數(shù)據(jù)集，并且在采用刪除重復(fù)行來處理數(shù)據(jù)集時，是對每行的所有列進(jìn)行的處理，所以這里就不再處理數(shù)據(jù)集。使用柱狀圖進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化分析2-2-2使用柱狀圖進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化分析柱狀圖認(rèn)知

柱狀圖也是一種常見的數(shù)據(jù)可視化圖表，只不過它通過矩形柱來表示數(shù)據(jù)的大小或數(shù)量。使用柱狀圖進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化分析柱狀圖認(rèn)知應(yīng)用場景優(yōu)勢數(shù)據(jù)對比通過將每個類別或組的數(shù)據(jù)表示為獨(dú)立的柱子，可以直觀地比較它們之間的差異。柱狀圖能夠凸顯不同數(shù)據(jù)之間的相對大小，幫助用戶做出快速而準(zhǔn)確的對比分析。分類數(shù)據(jù)展示每個類別可以表示為一個單獨(dú)的柱子，柱子的高度表示該類別下的頻數(shù)、比例或其他度量。這樣可以清晰地觀察各個類別之間的差異和相對分布情況。突出異常值幫助用戶快速識別異常值或離群點(diǎn)。如果某個柱子明顯高于或低于其他柱子，那么可以迅速發(fā)現(xiàn)該類別的數(shù)據(jù)與其他類別存在較大差異，引起進(jìn)一步的關(guān)注和分析。時間序列數(shù)據(jù)展示用于展示時間序列數(shù)據(jù)中的變化情況。每個時間點(diǎn)可以表示為一個柱子，用戶可以觀察數(shù)據(jù)在不同時間點(diǎn)的變化趨勢和演化模式。任務(wù)一：在該任務(wù)中通過柱狀圖完成對電影類型與票房關(guān)系數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化分析，那么不同電影類型的總票房在坐標(biāo)軸上顯示柱狀圖。使用柱狀圖進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化分析任務(wù)一：在該任務(wù)中通過柱狀圖完成對電影類型與票房關(guān)系數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化分析，那么不同電影類型的總票房在坐標(biāo)軸上顯示柱狀圖。使用柱狀圖進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化分析importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltplt.rcParams['font.family']='SimSun'data=pd.read_csv(r'C:\Users\Administrator\Desktop\1937-2016年迪士尼電影總收入數(shù)據(jù)集.csv')genre_total_gross=data.groupby('genre')['total_gross'].sum()sorted_genre_total_gross=genre_total_gross.sort_values(ascending=False)plt.bar(sorted_genre_total_gross.index,sorted_genre_total_gross.values)plt.xlabel('電影類型')plt.ylabel('總票房（單位：億）')plt.title('不同電影類型的總票房')plt.xticks(rotation=45)plt.show()代碼如下：任務(wù)一：在該任務(wù)中通過柱狀圖完成對電影類型與票房關(guān)系數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化分析，那么不同電影類型的總票房在坐標(biāo)軸上顯示柱狀圖。使用柱狀圖進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化分析代碼講解：

上述代碼之所以能有顯示柱狀圖，plt.bar(）函數(shù)起了關(guān)鍵作用，plt.bar()函數(shù)是matplotlib庫中用于繪制垂直柱狀圖的函數(shù)。在坐標(biāo)軸上以垂直矩形的方式表示不同類別的數(shù)據(jù)，并可以通過調(diào)整參數(shù)來自定義圖表的外觀。該一般語法如下：

plt.bar(x,height,width=0.8,bottom=None,align='center',color=None,edgecolor=None,linewidth=None,tick_label=None,label=None,log=False,alpha=None,hatch=None,**kwargs)

參數(shù)說明：x：要顯示的條形的x坐標(biāo)或類別標(biāo)簽的列表或數(shù)組。height：條形的高度或值的列表或數(shù)組。width：條形的寬度。默認(rèn)值為0.8。任務(wù)一：在該任務(wù)中通過柱狀圖完成對電影類型與票房關(guān)系數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化分析，那么不同電影類型的總票房在坐標(biāo)軸上顯示柱狀圖。使用柱狀圖進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化分析代碼講解：bottom：可選參數(shù)，用于指定條形的底部起始位置。默認(rèn)為None，表示從0開始。align：條形的對齊方式。可以是字符串'center'、'edge'或'align'，默認(rèn)為'center'。color：條形的填充顏色?？梢允亲址硎镜念伾Q（如'red'或'blue'），也可以

是表示顏色的RGB元組（如(0.2,0.4,0.6)）。edgecolor：條形的邊框顏色。默認(rèn)為None，表示沒有邊框。linewidth：條形的邊框線寬度。默認(rèn)為None，表示使用默認(rèn)線寬。tick_label：用于顯示在每個條形上方的類別標(biāo)簽?？梢允亲址牧斜砘驍?shù)組。label：整個條形圖的標(biāo)簽，可用于圖例中的顯示。任務(wù)一：在該任務(wù)中通過柱狀圖完成對電影類型與票房關(guān)系數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化分析，那么不同電影類型的總票房在坐標(biāo)軸上顯示柱狀圖。使用柱狀圖進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化分析代碼講解：log：指定是否使用對數(shù)刻度。可以是布爾值True或False，默認(rèn)為False。alpha：條形的透明度?？梢允?到1之間的值，0表示完全透明，1表示完全不透明。hatch：指定條形的填充圖案?？梢允亲址?/'、'\\'、'-'、'+'等。**kwargs：用于傳遞其他參數(shù)給底層的Rectangle對象。2-3中國電影排名和票房可視化項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)中國電影排名和票房可視化項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)綜合實(shí)戰(zhàn)

將結(jié)合折線圖和柱狀圖對中國電影排名和票房數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化展示與分析，

通過下表可以看出，折線圖和柱狀圖在不同的應(yīng)用場景下各有優(yōu)勢，需要注意的是，兩者在表達(dá)數(shù)據(jù)和展示數(shù)據(jù)特征方面有區(qū)別，見下表。中國電影排名和票房可視化項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)綜合實(shí)戰(zhàn)

分組柱狀圖堆疊柱狀圖數(shù)據(jù)類型通過折線的變化來表示數(shù)據(jù)隨著時間或其他連續(xù)變量的變化趨勢，適用于展示連續(xù)數(shù)據(jù)或時間序列數(shù)據(jù)通常用于展示分類數(shù)據(jù)或離散數(shù)據(jù)，每個矩形柱代表一個類別或組數(shù)據(jù)對比適合展示數(shù)據(jù)的趨勢和相對變化，可以同時觀察多條折線的變化情況適合進(jìn)行不同類別或組之間的數(shù)據(jù)對比，每個類別或組的矩形柱可以直接比較高度或長度異常值處理異常值可能會被折線的連續(xù)性掩蓋矩形柱的高度或長度明顯表示數(shù)據(jù)的大小，異常值通常會在柱形圖中突出顯示可視化效果更適用于展示數(shù)據(jù)的趨勢和變化模式，折線的形狀可以反映出數(shù)據(jù)的上升、下降、波動等變化趨勢在強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)的大小和數(shù)量方面更為明顯，矩形柱的高度或長度可以直接與數(shù)據(jù)的大小對應(yīng)結(jié)論：

將折線圖和柱狀圖結(jié)合起來應(yīng)用能夠更加豐富地展示數(shù)據(jù)，

接下來請讀者按照以下要求完成實(shí)戰(zhàn)。首先在百度搜索“貓眼研究院”并進(jìn)入該網(wǎng)站，

可以得到數(shù)據(jù)集

《貓眼研究院：２０２１

中國電影市場數(shù)據(jù)洞察》，

然后完成中國電影排名和票房數(shù)據(jù)的導(dǎo)入；請使用刪除重復(fù)行的方法處理中國電影排名和票房數(shù)據(jù)；請結(jié)合折線圖和柱狀圖對中國電影排名和票房數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化分析。中國電影排名和票房可視化項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)2-4總結(jié)建議總結(jié)建議

本項(xiàng)目通過對電影類型數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化，介紹了利用刪除重復(fù)行處理數(shù)據(jù)的方法，以及將數(shù)據(jù)以折線圖的形式展示的方法。通過對電影類型與票房關(guān)系數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化，介紹了利用柱狀圖進(jìn)行展示的方法。最后，通過中國電影排名與票房數(shù)據(jù)可視化項(xiàng)目，綜合運(yùn)用所講方法，獨(dú)立完成一系列數(shù)據(jù)的處理操作和展示。

通過本項(xiàng)目，可以看出中國的電影文化也開始走向國際舞臺，逐漸成為重要的文化輸出品。

在對本項(xiàng)目進(jìn)行實(shí)踐的過程中，請讀者注意區(qū)分折線圖和柱狀圖Python代碼的不同點(diǎn)和相同點(diǎn)。感謝您的聆聽數(shù)據(jù)可視化技術(shù)與應(yīng)用共享單車可視化項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)數(shù)據(jù)可視化技術(shù)與應(yīng)用數(shù)據(jù)可視化技術(shù)與應(yīng)用課程開發(fā)組項(xiàng)目導(dǎo)讀

低碳出行是現(xiàn)代城市發(fā)展的重要目標(biāo)之一。傳統(tǒng)的交通方式對環(huán)境和人體健康造成了負(fù)面影響。共享單車作為我國的“新四大發(fā)明”之一，它的興起改變了人們的出行方式，對城市環(huán)境保護(hù)具有積極的貢獻(xiàn)。

共享單車可視化項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)能夠?yàn)楣蚕韱诬囂峁┥烫峁椭且粋€將共享單車的數(shù)據(jù)通過可視化的方式展示出來的項(xiàng)目。項(xiàng)目導(dǎo)讀01運(yùn)營優(yōu)化03決策支持02市場策略制定通過可視化共享單車的總租車數(shù)量和時間特征數(shù)據(jù)，可以了解不同時間段和地區(qū)的租車需求趨勢，從而優(yōu)化車輛調(diào)度和服務(wù)資源分配，提高運(yùn)營效率。通過可視化共享單車的地理分布和天氣類特征數(shù)據(jù)，可以發(fā)現(xiàn)潛在的市場機(jī)會和挑戰(zhàn)，制定相應(yīng)的市場策略，提升市場競爭力。通過數(shù)據(jù)可視化，可以為決策者們提供直觀、清晰的數(shù)據(jù)展示，幫助他們做出基于數(shù)據(jù)的戰(zhàn)略決策，提升業(yè)務(wù)成功的概率。。項(xiàng)目目標(biāo)學(xué)習(xí)目標(biāo)能力目標(biāo)素養(yǎng)目標(biāo)掌握異常值的處理方法掌握數(shù)據(jù)分布圖和概率分布圖的可視化方法掌握箱線圖的可視化方法能對異常值前后的可視化圖進(jìn)行分析對比能區(qū)分折線圖和箱線圖通過共享單車可視化項(xiàng)目實(shí)踐，可以引發(fā)人們對可持續(xù)發(fā)展的思考，激發(fā)人們對環(huán)境保護(hù)的關(guān)注和責(zé)任感通過總租車數(shù)量數(shù)據(jù)的異常值可以看出解決問題的艱巨程度明顯加大，這些問題對可視化的效果展示影響也比較大，應(yīng)該樹立解決問題的新理念、新思路、新辦法總租借數(shù)量可視化項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)時間序列特征下租借數(shù)量可視化項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)0102目錄CONCENTS天氣類特征下租借數(shù)量可視化項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)03總結(jié)建議043-1總租借數(shù)量可視化項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)總租車數(shù)量數(shù)據(jù)的導(dǎo)入總租車數(shù)量數(shù)據(jù)的異常值處理0102目錄CONCENTS使用分布圖進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化分析033-1-1總租車數(shù)量數(shù)據(jù)的導(dǎo)入總租車數(shù)量數(shù)據(jù)的導(dǎo)入-數(shù)據(jù)概述素材與案例＼項(xiàng)目3＼數(shù)據(jù)集＼train.CSV

3-1-2總租車數(shù)量數(shù)據(jù)的異常值處理總租車數(shù)量數(shù)據(jù)的異常值處理-異常值|Outliers異常值，又稱異常噪聲（outliers）或極端值（extremevalues），是指在數(shù)據(jù)集中與其他觀測值明顯不同或偏離預(yù)期模式的數(shù)據(jù)點(diǎn)。異常值可能是由于測量誤差、數(shù)據(jù)錄入錯誤、數(shù)據(jù)收集過程中的異常情況或真實(shí)世界中的異常事件引起的。異常值的存在可能會對數(shù)據(jù)分析和建模產(chǎn)生負(fù)面影響，因?yàn)樗鼈兛赡軘_亂數(shù)據(jù)的分布和關(guān)系，導(dǎo)致誤導(dǎo)性的結(jié)果總租車數(shù)量數(shù)據(jù)的異常值處理-異常值檢測方法總租車數(shù)量數(shù)據(jù)的異常值處理-3σ原則3σ原則又稱為拉依達(dá)法則。該法則就是先假設(shè)一組檢測數(shù)據(jù)只含有隨機(jī)誤差，對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行計算處理得到標(biāo)準(zhǔn)差，然后按一定的概率確定一個區(qū)間，認(rèn)為誤差超過這個區(qū)間的就屬于異常值。這種判別處理方法僅適用于對正態(tài)或近似正態(tài)分布的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，如下表所示，其中σ代表標(biāo)準(zhǔn)差，μ代表均值，x=μ為圖形的對稱軸。數(shù)據(jù)的數(shù)值分布幾乎全部集中在區(qū)間(μ-3σ,μ+3σ)內(nèi)，超出這個范圍的數(shù)據(jù)僅占不到0.3%。故根據(jù)小概率原理，可以認(rèn)為超出3σ的部分?jǐn)?shù)據(jù)為異常數(shù)據(jù)。數(shù)值分布在數(shù)據(jù)中的占比0.68270.95450.9973總租車數(shù)量數(shù)據(jù)的異常值處理-箱線圖分析法概念組成箱線圖（BoxPlot）是一種用于展示數(shù)據(jù)分布和離群值的可視化工具。它通過展示數(shù)據(jù)的５個統(tǒng)計量（最小值、第一四分位數(shù)、中位數(shù)、第三四分位數(shù)和最大值），以及可能的異常值來提供對數(shù)據(jù)分布的描述。總租車數(shù)量數(shù)據(jù)的異常值處理-箱線圖分析法組成概念第三分位數(shù)：數(shù)據(jù)集中75％的觀測值所在的位置，即將數(shù)據(jù)集分為４等份后的上部分。它是數(shù)據(jù)的上邊界，表示數(shù)據(jù)較大的部分。中位數(shù)：將數(shù)據(jù)集按照大小排序后，位于中間位置的數(shù)值，將數(shù)據(jù)集分為兩等份。它表示數(shù)據(jù)的中間值或中心位置。第一分位數(shù)：數(shù)據(jù)集中25％的觀測值所在的位置，即將數(shù)據(jù)集分為四等份后的下部分。它是數(shù)據(jù)的下邊界表示數(shù)據(jù)較小的部分。最小值：數(shù)據(jù)集中的最小值，表示數(shù)據(jù)的最小觀測值。異常值：指超出上下四分位數(shù)范圍的數(shù)據(jù)點(diǎn)，它們遠(yuǎn)離數(shù)據(jù)的中心趨勢，可能表示數(shù)據(jù)中的異常情況或特殊觀測值?？傋廛嚁?shù)量數(shù)據(jù)的異常值處理-異常值處理流程讀取數(shù)據(jù)異常值處理保存數(shù)據(jù)定義異常值處理函數(shù)異常值檢測總租車數(shù)量數(shù)據(jù)的異常值處理-3δ原則檢測異常值01020304計算平均值與異常值確定異常值的閾值根據(jù)３倍標(biāo)準(zhǔn)差原則，異常值被定義為與平均值相差超過３倍標(biāo)準(zhǔn)差的數(shù)據(jù)點(diǎn)。根據(jù)閾值識別和標(biāo)記異常值比較每個數(shù)據(jù)點(diǎn)與平均值的差異，如果差異超過３倍標(biāo)準(zhǔn)差，將其標(biāo)記為異常值處理異常值。處理異常值可以采用刪除異常值或采用替換值的方式，比如用平均值、中位數(shù)或其他合理的值進(jìn)行替換?？傋廛嚁?shù)量數(shù)據(jù)的異常值處理-定義異常值處理函數(shù)importpandasaspdimportnumpyasnpdefcheck_value(value):

#計算均值和標(biāo)準(zhǔn)差

mean=np.mean(df['count’])

std_dev=np.std(df['count'])

#使用3σ原則過濾異常值

ifvalue>(mean+3*std_dev)orvalue<(mean-3*std_dev):

returnTrue

else:

returnFalse代碼如下：總租車數(shù)量數(shù)據(jù)的異常值處理-異常值檢測與處理#讀取csv文件

df=pd.read_csv(r'C:\Users\Administrator\Desktop\bike-sharing-demand\train.csv')

#使用apply函數(shù)過濾異常值

filtered_df=df.apply(lambdax:xifnotcheck_value(x['count'])elseNone,axis=1)

#去除空值行

filtered_df=filtered_df.dropna()

#計算異常值的行數(shù)

num_rows_with_outliers=df.shape[0]-filtered_df.shape[0]apply()函數(shù)的自由度較高，可以直接對Series或者DataFrame中元素進(jìn)行逐元素遍歷操作，方便且高效DataFrame.apply(self,func,axis=0,raw=False,result_type=None,args=(),**kwds)func代表的是傳入的函數(shù)或lambda表達(dá)式；axis參數(shù)可提供的有兩個，該參數(shù)默認(rèn)為0/列0或者index，表示函數(shù)處理的是每一列；1或columns，表示處理的是每一行;raw；bool類型，默認(rèn)為False;False，表示把每一行或列作為Series傳入函數(shù)中；True，表示接受的是ndarray數(shù)據(jù)類型；代碼如下：總租車數(shù)量數(shù)據(jù)的異常值處理-保存數(shù)據(jù)#將結(jié)果保存到新的csv文件

filtered_df.to_csv(r'C:\Users\Administrator\Desktop\bike-sharing-demand\filtered_train.csv',index=False)文本文件的存儲和讀取類似，結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)可以通過pandas中的to_csv函數(shù)實(shí)現(xiàn)以csv文件格式存儲文件。DataFrame.to_csv(path_or_buf=None,sep=',',na_rep='',columns=None,header=True,index=True,index_label=None,mode='w',encoding=None)代碼如下：3-1-3使用分布圖進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化分析概述概率數(shù)據(jù)使用分布圖進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化分析-分布圖分布圖是一種用于描述數(shù)據(jù)分布情況的圖表，通過圖形化的方式展示數(shù)據(jù)的分布特征和趨勢。它通常用于數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，幫助讀者更直觀地理解和分析數(shù)據(jù)。分布圖可以根據(jù)數(shù)據(jù)類型的不同，選擇不同的圖表類型來呈現(xiàn)。常見的分布圖包括直方圖、箱線圖、散點(diǎn)圖和餅圖等。數(shù)據(jù)概率概述使用分布圖進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化分析-數(shù)據(jù)分布圖數(shù)據(jù)分布圖是一種直觀的圖表，用于顯示數(shù)據(jù)的整體分布特征。通過直方圖可以觀察數(shù)據(jù)的頻率分布情況。直方圖將數(shù)據(jù)劃分為一系列間隔相等的箱子，并計算每個箱子內(nèi)數(shù)據(jù)點(diǎn)的數(shù)量或頻率。通過繪制每個箱子的高度來表示相應(yīng)數(shù)據(jù)區(qū)間的頻率或密度。與直方圖搭配使用的是分布曲線，分布曲線提供了對概率密度函數(shù)的近似表示，使人們能夠更準(zhǔn)確地了解數(shù)據(jù)的分布形態(tài)和連續(xù)性。概率數(shù)據(jù)概述使用分布圖進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化分析-概率分布圖概率分布圖是一種用于檢驗(yàn)數(shù)據(jù)是否符合某種分布的圖形，其描述了隨機(jī)變量的取值與其對應(yīng)的概率之間的關(guān)系。常見的概率分布圖包括正態(tài)分布圖、指數(shù)分布圖、伽馬分布圖等。這些圖表通過曲線或面積表示不同取值的概率密度，幫助人們理解數(shù)據(jù)的概率分布情況。散點(diǎn)圖與正態(tài)分布相結(jié)合的概率分布圖使用分布圖進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化分析-數(shù)據(jù)分布圖數(shù)據(jù)可視化流程讀取異常處理前數(shù)據(jù)讀取異常處理后數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)可視化導(dǎo)入模塊數(shù)據(jù)可視化使用分布圖進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化分析-讀取數(shù)據(jù)并設(shè)置主題importwarnings

warnings.filterwarnings("ignore")

importnumpyasnp

importpandasaspd

importmatplotlib.pyplotasplt

importseabornassns

data=open(r'C:\Users\Administrator\Desktop\bike-sharing-demand\train.csv')

train=pd.read_csv(data)

sns.set(style='whitegrid',palette='tab10',font='SimHei')代碼如下：使用分布圖進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化分析-繪制單變量分布圖在seaborn庫中，可以使用distplot函數(shù)繪制單變量分布。distplot函數(shù)的使用格式如下。distplot函數(shù)的部分參數(shù)及其說明如表所示。seaborn.distplot(a=None,bins=None,hist=True,kde=True,rug=False,fit=None,hist_kws=None,kde_kws=None,rug_kws=None,fit_kws=None,color=None,vertical=False,norm_hist=False,axlabel=None,label=None,ax=None,x=None)參數(shù)名稱說明a接收series、list、array，表示觀察的數(shù)據(jù)。如果是具有name屬性的series對象，則該名稱將用于標(biāo)記數(shù)據(jù)軸。默認(rèn)為Nonebins接收int，表示長方形數(shù)目，如hist函數(shù)bins參數(shù)。默認(rèn)為Nonehist接收bool，表示是否繪制直方圖。默認(rèn)為Truekde接收bool，表示是否繪制高斯核密度估計。默認(rèn)為Truerug接收bool，表示是否添加分布觀測刻度。默認(rèn)為Falsefit接收隨機(jī)變量對象，用于擬合分布。默認(rèn)為Nonecolor接收特定str，表示除擬合曲線外的所有內(nèi)容顏色。默認(rèn)為None{hist，kde，rug，fit}_kws接收字典，表示底層繪圖函數(shù)的關(guān)鍵字參數(shù)。默認(rèn)為None使用分布圖進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化分析-異常值前顯示總租車數(shù)量數(shù)據(jù)分布圖

sns.distplot(train['count'])

plt.title('過濾異常值前的數(shù)據(jù)分布圖')

plt.xlabel('數(shù)量')

plt.ylabel('密度')

plt.show()代碼如下：使用分布圖進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化分析-異常值后顯示總租車數(shù)量數(shù)據(jù)分布圖data=open(r'C:\Users\Administrator\Desktop\bike-sharing-demand\filtered_train.csv')

train=pd.read_csv(data)

sns.set(style='whitegrid',palette='tab10',font='SimHei')

sns.distplot(np.log(train['count']))

plt.title('過濾異常值后的數(shù)據(jù)分布圖')

plt.xlabel('數(shù)量')

plt.ylabel('密度')

plt.show()使用分布圖進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化分析-概率分布圖importwarnings

warnings.filterwarnings("ignore")

importpandasaspd

importmatplotlib.pyplotasplt

fromscipyimportstats

plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']

plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False

scipy.stats是scipy庫中的一個子模塊，提供了許多與統(tǒng)計學(xué)和概率論相關(guān)的函數(shù)和分布。它包含各種概率分布的概率密度函數(shù)、累積分布函數(shù)和隨機(jī)變量生成器等功能，以及許多統(tǒng)計檢驗(yàn)和描述性統(tǒng)計的方法。通scipy.stats人們可以進(jìn)行各種常見的統(tǒng)計分析和推斷，如計算概率密度、累積概率、樣本統(tǒng)計量，以及進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)等。該模塊提供了廣泛的概率分布，包括正態(tài)分布、指數(shù)分布、泊松分布和二項(xiàng)分布等，并且支持參數(shù)估計、分布擬合和隨機(jī)變量生成等操作。代碼如下：使用分布圖進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化分析-異常值處理前數(shù)據(jù)可視化bplot(x,sparams=(),dist='norm',fit=True,plot=None,rvalue=False)●

data：要進(jìn)行概率圖分析的數(shù)據(jù)，可以是一維數(shù)組、列表或類數(shù)組對象。●sparams：分布的可選參數(shù)，用于傳遞給指定分布的參數(shù)。默認(rèn)為空元組（）。●dist：指定要擬合的理論分布。默認(rèn)為norm，表示正態(tài)分布?？梢赃x擇的其他分布包括expon（指數(shù)分布）、lognorm（對數(shù)正態(tài)分布）等?！駀it：布爾值，表示是否根據(jù)數(shù)據(jù)自動擬合分布參數(shù)。默認(rèn)為Ture，表示進(jìn)行自動擬合?！駊lot：可選的繪圖對象。如果提供了繪圖對象，則概率圖將繪制在該對象上。如果未 提供，則會創(chuàng)建一個新的繪圖對象。使用分布圖進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化分析-異常值處理前數(shù)據(jù)可視化data=op