19、数据可视化：原理、方法与美学

数据可视化：原理、方法与美学

在数据科学领域，有效的数据可视化至关重要，主要体现在以下三个方面：
1. 探索性数据分析 ：有助于了解数据的真实面貌，是深入分析的第一步。
2. 错误检测 ：能及时发现分析过程中的错误，如异常值、数据清洗不充分等问题。
3. 沟通交流 ：可将分析结果有效传达给他人，增强说服力。

虽然从小学起我们就开始制作图表，且有众多软件能轻松生成专业图像，但数据可视化并非易事。很多看似简单的事情实则复杂，大量展示中的图表要么毫无信息传达，要么传达错误信息，甚至会误导我们。接下来，我们将探讨标准图表设计的原理，以及如何避免其误导性，同时培养辨别图表真实性和构建更好图表的能力。

探索性数据分析

随着海量数据集的出现，科学研究的方式正在发生改变。传统科学方法以假设为驱动，研究者先提出理论，再通过数据验证；而数据驱动的科学则先收集大量数据，再从中寻找模式，为后续分析提供假设。探索性数据分析就是在给定数据集中寻找模式和趋势，可视化技术在其中起着重要作用。仔细观察数据有助于发现数据收集/处理中的错误、统计假设的违背情况，并提出有趣的假设。

面对新数据集的步骤

当遇到新数据集时，可按以下步骤进行探索，以身体测量数据集NHANES为例（可在https://www.statcrunch.com/app/index.php?dataid=1406047获取）：
1. 回答基本问题 ：
- 数据来源 ：了解