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luffy01 在 2020-05-07 18:19 回答了问题
什么是时间间隔和时间点?
luffy01: 所谓时间点也叫时间和空间的一个盲点,也叫时刻,是时间上的某个瞬间,或是时间轴上的某个点,时间点是静止的,任何物质都是因时间的运动而运动的,而在盲点也就是时间点的物体就不会改变,其处于一个静止的状态。例如双十一00:00这一时刻的销售情况。在可视化中,各个时间点作为X轴的变量,而每一时刻事物的状态作为...
luffy01 在 2020-05-06 18:45 回答了问题
什么是异常值分析?
luffy01: 一般来说,日常监控的数据指标都有其固定的波动周期,周期内的数据变化相对趋于稳定,如果某个时间的数据不再符合预期的稳定变化,数据异常就出现了。数据异常的分析是必要的,往往能够通过异常分析发现未知的机遇和风险。 数据分析中的异常值分析通常使用箱型图分析。箱型图包含六个数据节点,包括上边缘、上四分位书、中...
luffy01 在 2020-05-06 18:45 回答了问题
什么是二八法则?
luffy01: 巴莱多定律(也叫二八定律)是意大利经济学家巴莱多在19世纪末20世纪初提出的,因此也命名为帕累托法则。他认为,相对少量的原因通常造成大多数的问题和缺陷,即80%的问题是由20%的原因导致的。反过来,在实际生活中,我们看到,例如20%的产品带来了企业80%的利润,所有产品中,最重要的也许只有那20%。...
luffy01 在 2020-05-06 18:43 回答了问题
数据清洗的方法?
luffy01: 1.解决不完整数据( 即值缺失)的方法大多数情况下,缺失的值必须手工填入( 即手工清理)。当然,某些缺失值可以从本数据源或其它数据源推导出来,这就可以用平均值、最大值、最小值或更为复杂的概率估计代替缺失的值,从而达到清理的目的。2.错误值的检测及解决方法用统计分析的方法识别可能的错误值或异常值,如偏...
luffy01 在 2020-05-06 18:41 回答了问题
什么是数据清洗呢?
luffy01: 既然说到清洗,那么对应着就有需要进行清洗的“脏”,数据清洗就是对数据进行审查校验,利用有关技术转化错误、重复、不完整、冲突的“脏数据”为满足要求的高质数据。尤其是在建立数据仓库的过程中会从多个业务系统中年抽取而来的、甚至时间跨度较大的多个版本的数据,避免不了会出现大量的“脏数据”。清洗分为两种,一种...
luffy01 在 2020-05-06 18:39 回答了问题
数据获取的方法?
luffy01: 系统数据、 本地数据、 填报数据、外部数据源
luffy01 在 2020-05-06 18:39 回答了问题
结构化数据的类型是什么?
luffy01: 结构化数据的字段类型简单来分,可以分为数值型(Measure)数据和非数值型(Attribute)数据。其中,数值型数据是可度量的数据,比如记录的“学生成绩”或者“销售收入”,可以用来求和,计算平均值、最大值或最小值等。非数值型数据又称为属性数据。可以细分为字符串(String)类型、日期时间(Ti...
luffy01 在 2020-05-06 18:36 回答了问题
依据图形应用场景分类数据可视化有哪些分类?
luffy01: 在数据可视化方面,我们知道运用恰当的图表实现数据可视化非常重要。每个图形都有其合适的应用场景,以及表现不同的突出重点。我们以DataFocus数据分析系统为例,以图形的应用场景来分类
luffy01 在 2020-05-06 18:34 回答了问题
依据绘图阶段分类数据可视化有哪些分类?
luffy01: 我们在选取和制作可视化图表的时候,往往需要首先考虑区分相同类型的图形(例如列,环,蜘蛛等)的长度,高度或面积,以清楚地表达对应于不同指示符的索引值之间的对比度。这种方法将可以让受众一目了然地查看可视化后的比较、趋势等结果。另外,在制作此类数据可视化图形时,可以用数学公式用于表示精确的比例和比例。1、...
luffy01 在 2020-05-06 18:32 回答了问题
依据数据类型分类数据可视化有哪些分类?
luffy01: 首先从数据本身的角度,可视化可以进行如下划分:统计数据可视化、关系数据可视化、地理空间数据可视化、时间序列数据可视化以及文本数据可视化。1、统计数据可视化就是指对统计数据进行分析展现,统计数据一般都是存放于数据库中,以表达形式进行存储,分析统计数据也就是分析数据库表格,较为常见的可视化类库有ECha...
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