第1章-數(shù)據(jù)分析及可視化概述

第1章數(shù)據(jù)分析及可視化概述1.1數(shù)據(jù)分析概述第1章數(shù)據(jù)分析及可視化概述1.1.1傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析1.數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)1.1數(shù)據(jù)分析概述第1章數(shù)據(jù)分析及可視化概述1.1.1傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析2.數(shù)據(jù)分析基本步驟1.1數(shù)據(jù)分析概述第1章數(shù)據(jù)分析及可視化概述1.1.2大數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)1.大數(shù)據(jù)的含義PB是大數(shù)據(jù)的臨界點(diǎn)KB->MB->GB->TB->PB->EB->ZB->YB->NB->DB1s是大數(shù)據(jù)的臨界點(diǎn)微信、微博、物聯(lián)網(wǎng)結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)挖掘統(tǒng)計(jì)分析1.1數(shù)據(jù)分析概述第1章數(shù)據(jù)分析及可視化概述1.1.2大數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)2.大數(shù)據(jù)分析方法1.1數(shù)據(jù)分析概述第1章數(shù)據(jù)分析及可視化概述1.1.2大數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)2.大數(shù)據(jù)分析方法1.1數(shù)據(jù)分析概述第1章數(shù)據(jù)分析及可視化概述1.1.3數(shù)據(jù)分析可視化工具1.常用數(shù)據(jù)分析工具簡介1.1數(shù)據(jù)分析概述第1章數(shù)據(jù)分析及可視化概述1.1.3數(shù)據(jù)分析可視化工具2.數(shù)據(jù)分析及可視化工具選擇（1）可視化圖表分析工具①

Echart②

Highcharts③

AntV1.1數(shù)據(jù)分析概述第1章數(shù)據(jù)分析及可視化概述1.1.3數(shù)據(jù)分析可視化工具2.數(shù)據(jù)分析及可視化工具選擇（2）商業(yè)智能分析工具

①Tableau

②FineBI

③PowerBI1.1數(shù)據(jù)分析概述第1章數(shù)據(jù)分析及可視化概述1.1.3數(shù)據(jù)分析可視化工具2.數(shù)據(jù)分析及可視化工具選擇（3）編程分析語言

如果僅僅是做一般數(shù)據(jù)分析和可視化，數(shù)據(jù)量不是特別大，而且要求系統(tǒng)免費(fèi)、開源、跨平臺(tái)，那么首選的數(shù)據(jù)分析和可視化組合應(yīng)該是WPS+Python。

如果你的數(shù)據(jù)量不大，使用Window平臺(tái)的話，也可考慮用Excel+Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和可視化，但Excel收費(fèi)。1.2數(shù)據(jù)的收集與管理第1章數(shù)據(jù)分析及可視化概述1.2.1數(shù)據(jù)集的構(gòu)成1.數(shù)據(jù)分析指標(biāo)的性質(zhì)（1）定性指標(biāo)（也稱計(jì)數(shù)數(shù)據(jù)）：度量事物進(jìn)行分類的結(jié)果，只能歸入某一類而不能用數(shù)值進(jìn)行測度的數(shù)據(jù)稱為定性數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)表現(xiàn)為類別，常用文字來表述，如地區(qū)、年份、性別、區(qū)域、產(chǎn)品分類等。地區(qū)：廣州,深圳,珠海,佛山,惠州,東莞,中山,江門,肇慶年份：2000,2001,2002,2003,2004,2005,......,2015,2016,20171.2數(shù)據(jù)的收集與管理第1章數(shù)據(jù)分析及可視化概述1.2.1數(shù)據(jù)集的構(gòu)成1.數(shù)據(jù)分析指標(biāo)的性質(zhì)（2）定量指標(biāo)（也稱計(jì)量數(shù)據(jù)）：度量事物的精確測度。結(jié)果表現(xiàn)為具體的數(shù)值，如國內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）、從業(yè)人員、人均國內(nèi)生產(chǎn)總值（人均GDP）、身高、體重、家庭收入、成績等人均GDP：2.58,3.33,2.81,2.02,1.39,1.36,1.51,1.28,0.74,21.32,12.92消費(fèi)總額：0.88,30.61,30.62,34.62,45.04,41.58,62.1,61.37,47.36,54.93,95.381.2數(shù)據(jù)的收集與管理第1章數(shù)據(jù)分析及可視化概述1.2.1數(shù)據(jù)集的構(gòu)成1.數(shù)據(jù)分析指標(biāo)的性質(zhì)2.分析指標(biāo)體系的構(gòu)建

指標(biāo)體系通常由一個(gè)或多個(gè)指標(biāo)組成。構(gòu)建多變量指標(biāo)體系應(yīng)遵循以下幾項(xiàng)原則：（1）系統(tǒng)全面性原則（2）穩(wěn)定可比性原則（3）簡明科學(xué)性原則（4）靈活可操作性原則1.2數(shù)據(jù)的收集與管理第1章數(shù)據(jù)分析及可視化概述3.指標(biāo)體系的組成（1）指標(biāo)體系的構(gòu)建1.2數(shù)據(jù)的收集與管理第1章數(shù)據(jù)分析及可視化概述3.指標(biāo)體系的組成（2）指標(biāo)體系的組成形式1.2數(shù)據(jù)的收集與管理第1章數(shù)據(jù)分析及可視化概述1.2.2數(shù)據(jù)的收集與保存1.數(shù)據(jù)的收集范圍

本課程的數(shù)據(jù)收集范圍是廣東省21個(gè)地區(qū)（廣州,深圳,珠海,佛山,惠州,東莞,中山,江門,肇慶……），時(shí)間跨度為2000~2019年，共20年。由于數(shù)據(jù)具有一定的時(shí)滯性，故選擇2000年作為研究的起點(diǎn)。本文的數(shù)據(jù)主要從歷年的《廣東省統(tǒng)計(jì)年鑒》和廣東省各地區(qū)統(tǒng)計(jì)網(wǎng)站等獲取。1.2數(shù)據(jù)的收集與管理第