可视化学习笔记01

这篇博客介绍了大数据时代背景下数据可视化的意义、原则和工具。作者详细阐述了数据可视化的流程,从数据采集到呈现,强调了可视化在大数据分析中的重要性。文章通过案例展示了如何用Excel、ECharts和Matplotlib来表达全国人口普查数据,并提到了数据可视化的经典案例——斯诺的霍乱地图。

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一、大数据时代

  • 短短几年间,大数据就以一日千里的发展速度,快速实现了从概念到落地,直接带动了相关产业井喷式发展。全球多家研究机构统计数据显示,大数据产业将迎来发展黄金期:IDC预计,大数据和分析市场将从2016年的1300亿美元增长到2020年的2030亿美元以上;中国报告大厅发布的大数据行业报告数据也说明,自2017年起,我国大数据产业迎来发展黄金期,未来2~3年的市场规模增长率将保持在35%左右。
  • 数据采集、数据存储、数据挖掘、数据分析等大数据技术在越来越多的行业中得到应用,随之而来的就是大数据人才问题的凸显。麦肯锡预测,每年数据科学专业的应届毕业生将增加7%,然而仅高质量项目对于专业数据科学家的需求每年就会增加12%,完全供不应求。根据《人民日报》的报道,未来3~5年,中国需要180万数据人才,但目前只有约30万人,人才缺口达到150万之多。

二、大数据处理流程

  • 数据采集[Data Collection](人工采集、网络爬虫、系统日志……) ⟹ \Longrightarrow
<think>好的,我现在需要帮用户找到关于PowerBI可视化的学习资料、教程、笔记和示例。首先,用户提供了几个相关的引用,我需要先仔细看一下这些内容,看看有没有可以直接推荐的资源。 首先,引用[1]提到了PowerBI的钻取功能,这属于可视化分析的一部分,说明用户可能对如何深入分析数据感兴趣。引用[2]提到了一个Jupyter Widget库,可能和集成PowerBI到Python环境有关,这可能对喜欢用Python的用户有帮助。引用[3]是关于DAX函数的,尤其是ALL*函数,虽然主要是关于数据处理的,但DAX在可视化中也很重要。引用[4]则提到了PowerBI的数据获取、清洗以及可视化流程,还提到Power Query的操作,这些都是学习PowerBI的重要部分。 接下来,我需要根据这些引用推荐相关资源。首先,官方文档和微软学习平台应该是最权威的,必须推荐。然后,引用[2]中的powerbi-jupyter项目适合需要将PowerBI嵌入Jupyter的用户,可以作为一个示例。引用[3]的优快云博客可能对理解DAX函数有帮助,而引用[4]提到的数据清洗和Power Query操作也是学习可视化之前的重要步骤,所以相关的教程或笔记应该包括这部分内容。 另外,用户可能还需要社区资源,比如PowerBI社区和知乎专栏,这些地方有很多实际案例和经验分享。书籍方面,推荐一些经典的中文教程,比如《Power BI权威指南》。视频教程方面,B站和网易云课堂有免费资源,适合不同学习习惯的用户。 然后,用户的问题中还提到生成相关问题,我需要考虑用户在学习PowerBI可视化时可能遇到的后续问题,比如数据清洗、DAX函数、性能优化、集成Python等,这些都是常见的学习路径中的下一步问题。 最后,检查是否有遗漏的资源类型,比如示例数据集和实战项目,这些可以帮助用户实践所学知识。同时,确保推荐的内容覆盖了从入门到进阶的不同层次,满足用户的不同需求。</think>### Power BI可视化学习资源推荐 #### 一、官方权威教程 1. **微软官方文档** Power BI可视化核心功能文档包含图表配置、钻取操作(如引用[1]的钻取功能说明)和交互式报告设计,涵盖基础图表到自定义视觉对象开发[^1]。 - 官网地址:https://learn.microsoft.com/power-bi/ 2. **微软学习平台** 提供免费可视化专项课程,包含数据建模与DAX函数实战(如引用[3]的ALL*函数解析)[^3]。 - 学习路径:https://learn.microsoft.com/zh-cn/training/powerplatform/power-bi #### 二、中文社区资源 3. **优快云技术博客** - 重点阅读《Power BI DAX函数全解析》系列文章,深入理解数据处理逻辑(参考引用[3]的DAX函数分析)[^3] - 可视化案例库包含动态图表、地图热力等20+场景实现 4. **知乎专栏** - "PowerBI星球"专栏提供交互式报告设计方法论 - "数据可视化之美"专栏解析商业报告制作技巧 #### 三、实战教程与工具 5. **Jupyter集成方案** 通过powerbi-jupyter项目实现Python环境调用(如引用[2]所示),支持自动化报告生成[^2] ```python from powerbiclient import Report report = Report(group_id='xxx', report_id='xxx') report.set_access_token('your_token') ``` 6. **数据清洗专项教程** 引用[4]强调的数据清洗流程教学,包含: - Power Query异常值处理 - 日期智能函数应用 - 数据建模规范[^4] #### 四、可视化进阶资源 7. **图表类型手册** | 图表类型 | 适用场景 | 配置要点 | |----------------|------------------------|---------------------------| | 折线图 | 时间序列分析 | 日期层次结构设置 | | 矩阵 | 多维度对比 | 条件格式规则 | | 散点图 | 相关性分析 | 气泡大小映射 | 8. **自定义视觉库** 访问AppSource获取高级图表: - Synoptic Panel(地图定制) - Charticulator(自由设计) - Deneb(Vega-Lite集成) #### 五、学习工具推荐 9. **示例数据集** - Microsoft Contoso销售数据 - Adventure Works业务模型 - WHO全球疫情数据集 10. **书籍推荐** - 《Power BI权威指南》- DAX公式深度解析 - 《数据可视化分析》- 图表设计原则
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