数据可视化技术与实现

34、除了矩阵分解，协同过滤还有哪些其他技术？

除矩阵分解外，协同过滤的其他方法还有邻域法、贝叶斯方法、聚类。

35、描述数据可视化过程涉及的步骤。

数据可视化过程主要包含以下步骤：

1. 数据收集 ：从不同来源收集数据，数据可以是定量或定性的。
2. 数据转换 ：将数据转换为适合可视化的形式，可选择将数据存入数据仓库，以便用于可视化过程的各种用途。
3. 可视化呈现 ：在可视化步骤中，从转换后的数据中以不同视图呈现，如条形图、饼图、直方图、箱线图等。
4. 用户交互 ：用户与可视化步骤产生的视图进行交互，并通过转换步骤更改其结构参数。

36、在数据收集阶段收集的有助于数据可视化的是哪种类型的数据？

可以是定量数据或定性数据。

37、什么是 Matplotlib 模块？Matplotlib 允许用户绘制 2D 和 3D 图形吗？

Matplotlib 是一个广泛用于科学可视化的包，可生成高质量的出版物图像，是一个具有类似 MATLAB 界面的 2D 绘图库，可使用 pyplot 模块生成简单图形。Matplotlib 不仅可广泛用于数据科学中的 2D 绘图，还提供了生成 3D 图形和动画的模块。

38、Graphviz生成图形的工作流程是什么？

1. 创建图形对象；
2. 通过添加节点和边来组装图形；
3. 获取其DOT源代码字符串；
4. 将源代码保存到文件中，并使用系统中安装的Graphviz进行渲染。

39、哪些图表对可视化有用？请说明理由。

• 比较图表 ：用于比较两个或多个变量，例如比较人员数据集的身高和体重均值。