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大数据环境下可视化相关工具包含matplotlib、pandas、seaborn等
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大数据环境下可视化相关工具包含matplotlib、pandas、seaborn等
A、正确
B、错误
正确答案:A
Tag:
环境
工具
数据
时间:2024-03-21 19:48:53
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数据转换处理包括基于规则或元数据的转换、基于模型与学习的转换等技术,可通过转换实现数据统一,这一过程有利于提高大数据的一致性和可用性。
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属性规约的目标是寻找出最小的属性子集并确保新数据子集的概率分布尽可能地接近原来数据集的概率分布。
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数据预处理过程包括数据清洗、数据集成、数据支持、数据规约。
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数据具有可变形与不确定性
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在数据到可视化的映射中,将温度或密度映射为颜色是直观易懂的
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局部整体图表能够显示出局部组成成分与整体的占比信息,主要包括饼图、圆环图、旭日图、华夫饼图、矩形树状图等
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图例组件legend、标题组件title、视觉映射组件visualMap、数据区域缩放组件dataZoom、时间线组件timeline等均为Echarts中的非交互组件
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利用Echarts进行数据可视化时,可以通过dataZoom组件对数轴(axis)进行『数据窗口缩放』『数据窗口平移』操作
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数据清理指的是通过一些操作,清理信用数据中的空缺、噪声、异常数据等。其具体操作包括空缺值处理,噪声、异常数据的处理等。
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python语言具有丰富的可视化库,一些R中的第三方绘图包也可以和python连接,比如说ggplot。
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数据可视化的设计简化为四个级联的层次,分别为问题刻画层、抽象层、编码层、创建正确完成系统设计的算法的层次
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时间序列型图表强调数据随时间的变化规律或者趋势,X轴一般为时序数据,Y轴为数值型数据,包括折线图、面积图、雷达图、日历图、柱形图等
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Echarts中常用的基本可视化方法包含柱状图、折线图、饼图、散点图、气泡图及仪表盘等
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根据不同的侧重点,数据可视化方法的基本类别介绍五类图表类型,数据关系、数据分布、局部整体、时间序列、地理空间
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在轨道交通异常客流可视化分析系统中设计了三种可视化视图,分别为:异常客流检测、异常客流验证以及异常扩散可视化。
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格式塔心理学认为,整体等于部分之和,意识等于感觉元素的集合,行为等于反射弧的循环。
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用二维统计直方图、箱型图、金字塔图进行数据可视化,可以展现数据的整体面貌
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在数据预处理过程中,需要将所有异常值剔除。
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设计者在选择数据到可视化元素的映射时应该优先考虑数据的数量和复杂度
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数据可视化的基础是数据存储和备份。
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对于动态数据的可视化,只需要研究新的软件算法即可
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数据可视化和数据分析与数据挖掘的目标都是从数据中获取信息与知识,且手段相同