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课件网) 3.3 数据分析与可视化 3.3.1 数据分析 1.概念： 数据分析指用适当的计算方法与工具对收集来的数据进行处理，提取有用信息，形成结论从而支持决策 3.3.1 数据分析 2.数据分析的作用： 了解事物的现状 剖析事物的发展历程 预测事物的未来走向 3.3.1 数据分析 3.数据分析的基本方法： 对比分析法 平均分析法 结构分析法 3.3.1 数据分析 （1）对比分析法 概念： 对比分析法也叫比较分析法，是将两个或两个以上的数据进行比较，分析它们的差异，揭示出这些数据所反映的事物规律的方法，是一种常用的分析方法。 3.3.1 数据分析 （1）对比分析法 用途： 从数量上展示和说明研究对象规模大小、水平高低、速度快慢及各种关系是否协调等。 3.3.1 数据分析 （1）对比分析法 分类： 横向 纵向 任务完成量与目标量的对比 部门之间的对比 地区之间的对比 不同时期的比较 3.3.1 数据分析 （2）平均分析法 概念： 平均分析法是运用计算平均数的方法来反映总体在一定时间、地点等条件下某一数量特征的一般水平。 平均指标中最常用的是算术平均数。 3.3.1 数据分析 （2）平均分析法 用途： 平均分析法多用于比较同类现象在不同地区、不同行业、不同类型单位等之间的差异程度，分析现象之间的依存关系，进行数量上的推算。 也可以对某一现象在不同时间的水平进行比较，以说明现象的发展规律及趋势。 3.3.1 数据分析 （3）结构分析法 概念： 结构分析法也称构成分析法，是将各个部分与总体进行对比，是分析事物内部的结构和部分与整体之间关系的方法。 结构分析法的基本表现形式就是计算结构指标。 3.3.1 数据分析 （3）结构分析法 结构指标即各个部分相对于总体所占的百分比，因此总体中各结构指标的总和等于100%。 3.3.1 数据分析 4.数据分析常用工具 电子表格软件 在线数据分析平台 数据分析语言 3.3.2 数据可视化 1.概念 数据可视化是以图形、图像和动画等方式直观生动地呈现数据及数据分析结果，揭示数据之间的关系、趋势和规律等，便于人们更好地理解数据。 可视化的作用体现在多个方面： 观察事物变化的趋势、揭示想法和关系、总结或汇聚数据、形成论点或意见等。 3.3.2 数据可视化 2.形式 数据可视化的形式丰富多样，常见的有图表、词云等。 3.3.2 数据可视化 3.实现 用图表将数据可视化 用词云将数据可视化 3.3.2 数据可视化 （1）用图表将数据可视化 常见的图表包括折线图、柱形图、饼图、散点图和雷达图等。 3.3.2 数据可视化 （2）用词云将数据可视化 词云是目前常用的关键词可视化形式，它能直接抽取文本中的关键词，并将其按照一定顺序和规律整齐美观地呈现在屏幕上。 词云通常使用字体的大小和颜色表示关键词的重要程度或出现频次。字越大表示该关键字使用频率越高。 P105 体验探索：你能读懂这些数据吗 登录国家统计局网站，进入“年度数据→资源与环境一水资源”，选择不同类型的图表进行分析。 P109 实践活动：使用在线数据分析平台分析全国供水情况 第1题：目前许多网站都需要注册账号才能使用其功能，本活动中也必须先注册账号。注册账号时，我们要注意保护个人数据安全，保护好个人隐私。例如，设置的密码不能过于简单，也不要多个网站或者平台都使用同一个密码。 第2题：国家统计局网站提供数据筛选、统计、恢复和去除空行空列等功能，这些功能都集成在“数据管理”栏目下，大家可以登录网址进行操作。 P112实践活动： 编写程序计算京津地区人均水资源量在全国的占比程序示例如下。 import pandas as pd df=pd.read_csv("data.csv",encoding="gbk",header=0) quanguo= 2074.53 for index，row in df.head().iterrows(): res=row[＂2017年人均水资源量＂]/ ... ...
