数据可视化探究方法是一种将数据转化为直观、易于理解的图形和图表的方法。这种方法可以帮助人们更好地理解和分析数据，从而做出更明智的决策。数据可视化探究方法主要包括以下几种：
1. 描述性统计：通过绘制直方图、箱线图、散点图等图形，展示数据的分布、特征和关系。描述性统计可以帮助我们了解数据的基本情况，为后续的分析提供基础。
2. 探索性数据分析（EDA）：通过对原始数据进行清洗、转换、编码等操作，生成新的数据结构，以便进行更深入的分析。EDA可以帮助我们发现数据中的潜在规律和异常值，为后续的建模和预测提供线索。
3. 机器学习模型：利用数据可视化工具，如Python的matplotlib、seaborn等库，构建各种机器学习模型，如线性回归、决策树、神经网络等。这些模型可以帮助我们从数据中提取特征，建立预测模型，实现对未知数据的预测和分类。
4. 可视化结果评估：通过对比不同模型的预测结果，评估模型的性能。常用的评估指标包括准确率、召回率、F1分数等。此外，还可以使用混淆矩阵、ROC曲线等工具，更全面地评估模型的预测效果。
5. 可视化结果解释：根据可视化结果，解释模型的预测过程和结果。这包括解释模型的决策规则、特征的重要性、异常值的影响等。通过可视化结果的解释，我们可以更好地理解模型的工作原理，为进一步优化模型提供方向。
6. 可视化结果应用：将可视化结果应用于实际问题中，如风险评估、市场预测、医疗诊断等。通过可视化结果的应用，我们可以为决策者提供直观、易理解的信息，帮助他们做出更明智的决策。
总之，数据可视化探究方法是一种将数据转化为直观、易于理解的图形和图表的方法。通过描述性统计、探索性数据分析、机器学习模型、可视化结果评估、可视化结果解释和应用，我们可以更好地理解和分析数据，为决策提供有力支持。
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