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資料視覺化

老實說，我認為自己對於資料分析與視覺化，沒有什麼天份。這篇筆記僅憑藉自己的熱情，胡搞瞎搞一段時間後，所歸納出的一點小小心得。雖然這篇筆記可能有交代的不清楚的地方，又或者觀念不夠正確。但我還是希望透過這篇筆記，陪伴那些即將踏入資料科學，特別為從未接觸過資料視覺化或是資料分析的菜鳥所準備。希望大家或多或少，都可以在這裡有所收穫。有空閒我就會添加繼續新的內容，如果有任何的疑問，歡迎來信指教。✉️m0661007@g2.usc.edu.tw

tags: 資料視覺化 實踐大學 資訊科技與管理學系 企業管理學系

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一、什麼是資料視覺化?

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先問問你(妳)怎麼看？

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透過蒐集班上同學的想法所組成的文字雲，可以看出哪些端倪呢？

點我開始製作文字雲

二、為何需要視覺化?

2.1 需要解決的難題

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當你要進行分析，但遇上資料量很大，無從下手的時候…

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資料來源：大專校院校務資訊公開平臺>歷史資訊(105學年度以前)>學生類>學生數

2.2 視覺化的用途

(一) 比較 (Comparison) (二) 分佈 (Distribution) (三) 關聯 (Relationship) (四) 組成 (Composition)

三、如何做出視覺化?

步驟一 理解資料

資料類型 Type 說明
時間 Date&Time 數字型態，許多時候當作獨立的類別。
數值 Numeric 變量要具有連續性才會作為數值看待。
類別 Categorical 用來分類，可以是文字或數字。
地理 Geographical 常見的是經緯度、郵遞區號等。
文本 Text 可以是文字、對話、評價等。

步驟二 處理資料

(一)資料框結構:

  1. 長資料 請點我
  2. 寬資料 請點我

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轉為長資料能夠提升圖形『比較』的效果。

(二)欄位命名







dfd2


cluster_level1

更改後



enti1

geo.name



proc1

New Name

國家名稱



enti1->proc1





enti2

indicator.name



proc2

New Name

指標種類



enti2->proc2





enti3

geo



proc3

New Name

國家代碼



enti3->proc3





enti4

indicator



proc4

New Name

指標代碼



enti4->proc4

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盡可能讓圖表上的資訊清楚、一目瞭然。

(三)遺失值處理:







hierarchy



遺失值

遺失值



剔除資料

剔除資料



遺失值->剔除資料





自行定義

自行定義



遺失值->自行定義





類別

類別



自行定義->類別





數值

數值



自行定義->數值





補上NULL

補上NULL



類別->補上NULL





取近似值

取近似值



數值->取近似值





補上0

補上0



數值->補上0

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資料量越少，遺失值處理越加重要!

步驟三 資料分佈

(一)最大值、最小值:

可以用來觀察目標在群體內的相對位置。

(二)中位數、平均值:

可以簡單的將資料做初步的分類。

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也可以嘗試去探討標準差、變異數。

步驟四 探索視覺化

(一)常見的圖表 請點我

可以依照使用情境、目的的不同，選擇最合適的圖表。

(二)靜態的圖 請點我

主要用在平面的場景，例如書面報告。

(三)自動的圖 請點我

用來吸引注意力，但解釋時有拘限性。

(四)互動的圖 請點我

適合演講或報告用來拉近觀眾距離。

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特別感謝LeeMeng願意讓我放上他所做的互動式視覺化部落格。

四、解釋視覺化

4.1 解釋的基本步驟

解釋步驟 解釋項目 解釋說明
步驟一 數據軸 x軸是什麼？y軸是什麼？
步驟二 數值 有哪些數值？這些數值的含義？
步驟三 級別 詳細程度？比例尺？年？月？日？
步驟四 焦距 圖表的重點？趨勢、模式、異常？哪些數據要突出？
步驟五 聽眾 你想表達出什麼訊息？丟出今天想探討的議題？

4.2 影片DEMO

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Video : Hans Rosling's 200 Countries, 200 Years, 4 Minutes - The Joy of Stats - BBC Four

影片來源：YOUTUBE

五、進階視覺化

(一) DECK GL 請點我

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(二) D3 js 請點我

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(三) ECHARTS 請點我

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六、採用教材

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Book : Data Visualization Made Simple

圖片來源:AMAZON

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