15、机器学习解决方案的高级数据可视化技术与案例实践

机器学习解决方案的高级数据可视化技术与案例实践

1. 高级数据可视化技术

在数据可视化领域，有多种类型的图表可用于展示不同特征的数据，以下为您详细介绍几种常见的可视化类型：
- 直方图（Histogram） ：用于展示数据的分布情况。以房屋价值分布的直方图为例，该直方图略微向左倾斜，这表明大多数房屋价值在 10 万至 30 万美元之间，但仍有一些更昂贵的房屋形成了右侧的长尾。平均每个价格区间约有 31 套房屋。在 Qlik Sense 中，您可以修改柱子数量、颜色等参数。为了从分布中获得更准确的结果，可将柱子数量增加到 200。
- 地图（Maps） ：Qlik Sense 中的地图是一种非常通用的可视化对象，具有强大的功能。它可以包含多个图层，并在同一可视化中显示不同类型的信息。当数据基于地理位置时，使用地图进行可视化是最佳且最自然的方式。此外，地图对象还可以在不同背景（如 SVG 图像）上可视化数据。Qlik 支持多种坐标系，结合 GeoAnalytics 连接器，还可以对数据进行进一步计算。以下是几种地图可视化的示例：
- 预测房屋价值地图 ：通过梯度颜色方案在地图上展示加利福尼亚州的预测房屋价值。每个点代表一套房屋，颜色越深表示房屋越昂贵。
- 热力图（Heatmaps） ：用于可视化地图上点的密度。颜色较深的区域表示该区域房屋更密集。
- 特斯拉超级充电站地图 ：展示挪威每个特斯拉超级充电站 300 公里驾驶范围内的站点分布。
- 散点图（Sca