9、数据可视化:瀑布图、条形图与折线图的应用与优化

数据可视化图表应用与优化

数据可视化:瀑布图、条形图与折线图的应用与优化

1. 瀑布图的特点与应用

瀑布图在财务数据展示中有着独特的应用。它采用了传统的财务颜色词汇,“盈利”用黑色表示正值,“亏损”用红色表示负值。例如,营业额是一年中销售和服务产生的正值,而销售成本则以甘特图的形式从营业额的顶部开始下降,红色表明这是一项负的财务变动。

瀑布图的一个重要优点是,你可以从任何条形图的端点横向读取到坐标轴,从而看到累计总数。测量的顺序对于这种横向读取的意义很重要。通常会遵循损益表的顺序,但会去掉总计行,因为瀑布图本身会展示这些信息。最后一个条形图显示最终的财务状况,比如组织的利润。

不过,瀑布图对于初次使用者来说,阅读难度要比大多数条形图大。尽管存在学习曲线,但它在提供整体情况方面比表格要清晰得多。它能让你看到哪些类型的收益或成本在比例上高于预期,从而引发进一步的调查。

2. 条形图的适用与局限

2.1 条形图的优势

条形图在很多情况下是展示数据的最佳选择,它能有效地利用强大的预注意属性,并且是许多人熟悉的图表样式。

2.2 条形图的局限

  • 过多信息导致复杂 :如果在条形图中放入过多信息,它会变得过于复杂。例如,当有超过两个没有自然层次结构的类别时,图表会变得难以理解。
  • 堆叠类别分析困难 :在一个条形图中堆叠三个或更多类别时,分析会变得更加困难。

以下是条形图的优缺点总结表格:
|优点|缺点|
| ---- | ---- |
|

深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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