12、图数据探索、解释与工具使用全解析

图数据探索、解释与工具使用全解析

在处理图数据时，我们常常会面临各种挑战，比如在密集图中追踪特定节点、有效删除无用节点、合理分组相关节点等。同时，当我们从图数据中获得洞察后，还需要将这些洞察清晰地分享给他人。下面将详细介绍图数据处理的相关技巧、数据故事讲述方法以及可用的工具。

1. 图数据探索技巧

在密集图中追踪特定节点可能颇具挑战性。我们可以采用以下方法来标记特定节点：
- 修改标签 ：例如添加一个 * 符号。
- 改变节点形状 ：如将节点形状改为星形。
- 改变节点颜色 ：比如将节点颜色改为亮黄色。
- 临时标记 ：在电脑屏幕上贴便签并画箭头指向目标节点。

有时候，我们需要移除某个节点以简化图的分析。以市场篮子分析中的延长线为例，应用自我网络分析后，由于已知所有物品都与延长线相连，显示延长线节点及其相关边会阻碍进一步分析。此时，选择并删除延长线节点，能使图的其余部分更易解读。

分组操作在处理图数据时也非常有用。当某些节点因相似性（如延长线和电源板）或紧密聚类（如书籍）而关联时，部分图软件允许将这些节点分组。理想情况下，代表一组节点的节点应在视觉上与其他节点有所区别，如采用不同的形状。并且，根据软件的不同，节点可以进行分组、移动，之后还能取消分组或展开。

探索性分析是一个迭代的过程，具体步骤如下：
1. 视觉检查 ：对图进行整体观察。
2. 形成假设 ：根