数据可视化是一种将数据转化为图形或图像的技术，以便更直观地理解和解释数据。根据不同的标准和目的，数据可视化可以分为两大类：探索性分析和报告性分析。
1. 探索性分析（Exploratory Data Analysis, EDA）：
探索性分析是数据分析师在对数据进行初步了解时使用的方法。它的目的是发现数据中的模式、趋势和异常值，以便更好地理解数据。探索性分析通常包括以下步骤：
- 数据清洗：检查并处理缺失值、重复值和异常值，以确保数据的完整性和准确性。
- 数据转换：将原始数据转换为适合分析的格式，例如将文本数据转换为数值型数据。
- 数据可视化：使用图表、图形和其他可视化工具来展示数据，以便更直观地观察数据之间的关系和特征。
- 数据分析：通过观察数据可视化结果，识别可能的模式、趋势和异常值，为后续的分析和决策提供依据。
2. 报告性分析（Reporting Data Analysis）：
报告性分析是在完成数据分析后，将分析结果以报告的形式呈现给决策者的过程。报告性分析的目的是向读者传达分析结果，以便他们能够根据这些结果做出明智的决策。报告性分析通常包括以下步骤：
- 数据准备：根据报告的需求，收集和整理相关数据，确保数据的准确性和完整性。
- 数据分析：对收集到的数据进行深入分析，提取关键信息和洞察，为报告提供支持。
- 报告撰写：根据分析结果，撰写报告，包括数据摘要、图表、图形等，以便读者更好地理解和评估数据。
- 报告呈现：将报告呈现给决策者，以便他们能够根据报告中的信息做出决策。
总之，数据可视化可以分为探索性分析和报告性分析两大类。探索性分析主要用于发现数据中的模式、趋势和异常值，以便更好地理解数据；而报告性分析则是在完成数据分析后，将分析结果以报告的形式呈现给决策者，以便他们能够根据这些结果做出明智的决策。
川公网安备51015602000223号
