本文介绍了数据可视化的重要性，特别是多维数据可视化在数据分析中的应用。通过Python的pandas、matplotlib和seaborn库，展示了从1维到6维数据的可视化策略，包括直方图、散点图、热力图、条形图等多种图表，帮助读者理解多维数据的分布、关系和模式。
前言
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数据聚合、汇总和可视化是支撑数据分析领域的三大支柱。长久以来，数据可视化都是一个强有力的工具，被业界广泛使用，却受限于 2 维。在本文中，作者将探索一些有效的多维数据可视化策略（范围从 1 维到 6 维）。
一、可视化介绍
描述性分析（descriptive analytics）是任何分析生命周期的数据科学项目或特定研究的核心组成部分之一。数据聚合（aggregation）、汇总（summarization&
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