简介

可视化在理解复杂的数据模式和关系中起着至关重要的作用。它们提供了一种简洁的方法来理解统计模型的复杂性、验证模型假设、评估模型性能等等。因此，了解数据科学中最重要和最有用的图表非常重要。本文将介绍数据科学家 95% 的时间都在使用的 11 个基本图表。

1. ROC 曲线

ROC 曲线（接收者操作特征曲线）描述了在不同分类阈值下，真阳性率（良好性能）与假阳性率（不良性能）之间的权衡关系。在二分类问题中，ROC 曲线是一种常用的评估分类模型性能的工具。

它绘制了在不同分类阈值下，分类器的真阳性率和假阳性率之间的关系。真阳性率是指被正确分类为正例的样本占所有实际正例样本的比例，假阳性率是指被错误分类为正例的负例样本占所有实际负例样本的比例。ROC 曲线的形状能够反映出分类器在不同阈值下的性能表现。一般情况下，ROC 曲线越接近左上角，说明分类器的性能越好；而曲线越接近对角线，则表示分类器的性能越差。

通过分析 ROC 曲线，可以选择适当的分类阈值，使得真阳性率尽可能高，同时保持较低的假阳性率，从而获得更准确的分类结果。ROC 曲线的目标是在真阳性率（良好性能）与假阳性率（不良性能）之间寻找平衡点。在分类问题中，我们希望尽可能提高真阳性率，即正确地将正例分类为正例，同时保持较低的假阳性率，即将负例误分类为正例的概率尽可能低。

2. 精确率-召回率曲线

精确率-召回率曲线描述了在不同分类阈值下精确率和召回率之间的权衡关系。在二分类问题中，精确率和召回率是常用的评估指标。

精确率（Precision）是指被正确分类为正例的样本占所有被分类为正例的样本的比例。召回率（Recall）是指被正确分类为正例的样本占所有实际正例样本的比例。精确率-召回率曲线通过绘制不同分类阈值下的精确率和召回率，展示了二者之间的权衡关系。通常情况下，当分类阈值较高时，模型更倾向于将样本分类为正例，从而提高精确率，但可能会降低召回率；而当分类阈值较低时，模型更倾向于将样本分类为正例，从而提高召回率，但可能会降低精确率。

通过分析精确率-召回率曲线，我们可以根据具体需求选择合适的分类阈值。

3. QQ 图

QQ 图（QQ Plot）用于评估观测数据和理论分布之间的分布相似性。QQ 图通过绘制两个分布的分位数来比较它们之间的相似性。其中一个分布是观测数据的分布，另一个分布是理论上假设的分布，通常是一个已知的分布。

在 QQ 图中，横轴表示理论分布的分位数，纵轴表示观测数据的分位数。如果观测数据与理论分布完全相似，那么绘制的点将近似地落在一条直线上。通过观察 QQ 图中的点的偏离程度，我们可以判断观测数据与理论分布之间的分布相似性。如果点的分布大致沿着一条直线，并且与理论分布的分位数一致，那么可以认为观测数据与理论分布较为相似。反之，如果点的分布明显偏离直线，就表示观测数据与理论分布存在差异。

4. KS 图

KS 图（KS Plot）是一种用于评估分布差异的可视化工具。通过绘制 KS 图，我们可以直观地观察到两个分布之间的差异程度。通常情况下，KS 图会显示两个 CDF 曲线之间的距离随着阈值的变化而变化的情况。当距离较小时，说明两个分布趋于接近，而当距离较大时，表示两个分布之间存在较大的差异。因此，KS 图也被定义为一种用于确定分布差异的统计检验。

5. SHAP 图

SHAP 图（SHAP Plot）通过考虑特征之间的交互和依赖关系，总结了模型对预测的特征重要性。它是一种常用的可视化工具，用于解释机器学习模型的预测结果。

SHAP 图基于博弈论的方法，解释模型对每个特征的贡献程度，展示了每个特征对模型预测结果的影响程度，以及特征值的高低如何影响整体输出结果。

6. 累计解释方差图

累计解释方差图（Cumulative Explained Variance Plot）显示了不同特征在主成分分析（PCA）或因子分析中解释的方差总和的累积百分比。它有助于确定保留哪些主成分或因子，以解释数据中的最大方差。

7. 聚类图

聚类图通过将具有相似特征的对象分组来揭示数据中的模式。它用于识别自然分组、识别异常值和探索数据的潜在结构。常用的聚类算法包括 k 均值聚类和层次聚类。

8. 散点图

散点图显示了两个变量之间的关系。通过绘制变量之间的点对，散点图可以揭示相关性、趋势和异常值。它是一种探索数据和识别变量之间潜在关系的宝贵工具。

9. 热力图

热力图是一种二

市场研究报告的图表

关于数据分析的部分，通常情况下是采用图表表示的。 图表是最行之有效的表现手法，它能非常直观的将研究成果表示出来。 在将调研的分析结果变成令人信服的图表之前，首先要谨记，它只是一种传递和表达信息的工具，使用它的重要原则是“简单、直接、清晰、明了”。 每个图表只包含一个信息，图表越复杂，传递信息的效果就越差。 在实际操作中，各种表格、组织图表、流动图表、矩阵等都被大量的运用到报告中，但总的来说，以下几种图表形式是最常用的：饼形图表。 使用图表的目的在于：将复杂的数据变成简单科、清晰的图表，让人能够一目了然的了解数据所表达的涵义。 那么，如何选择不同类型的图表来表现不同类型的数据？首先，我们应先明确数据所表达的主题，然后确定可能使用的图表类型。 通常我们的研究数据所体现的关系是：频率分布、成分、时间序列、项类或相关性。 要表达一个主题明确的数据，可能会有多种图表形式。 但是，哪种是最能将数据表达清楚的呢？这就要求我们的主题(即图表标题)突出重点，点明主题。 让我们来看一个例子，这个例子能将以上的意思，表达的非常明确。 这里的标题描述了图表的内容范围，大多数读者在看了这个图表后，都会把注意力集中到城西，认为图表的主题是“城西是绝大多数的消费者可能选择的区域”。 但是，制图者可能是想表达“选择城北和城东的消费者较少，但随着城市建设的进行，将具有较大的发展潜力”。 为了使读者将注意力集中在我们希望他注意的数据上，所以，我们可以在一般标题后附加一个重点标题：城北和城东将有更大的发展潜力。 既然已经确定了要表达的重点，那么接下来就是要明确数据间的相互关系，若是表示占频率分布、对比等关系，则除线形图表以外的其它几种基本图表格式都可以使用；在实际工作中可根据具体需要进行选择。 总之，条形图表应该是应用最广的类型，而柱状图表是用得最多的另一种类型，这两种图表基本占整个报告中图表总数的半数左右；而线形图表和饼形图表的使用则应相对减少，更多的是将各种综合运用，如线形图表加上柱状图表，或饼形图表加上条形图表。 在用图表表达数据的同时，还要注意一些细节的处理。 比如：使用柱状图表和条形图表时，柱体之间的距离应小于柱体本身；在说明文字较多时，用条形图表表示更清晰，便于读者辨认；在使用饼形图表时，应在标明数据的同时，突出。 即：同时使用数值与数据标识。 在我们进行过程中，请记住：选择和使用图表不是一个绝对精确的科学，所以你会注意到一些比较自由的限定词，如：总的来说、大多数情况、绝大多数、少数情况等等。 所有这些都说明必须根据你的判断来怎样设计出最好的图表。 另外，要完成一份合格的报告不能只是单纯的使用图形，还应根据实际情况尽可能的使用一些表格来丰富整个报告形式，使其不致太过单一。 日前，2013年房地产市场持续活跃，前11个月房地产开发投资已经超过去年总量，同比增速达19.5%。 此前密集出台的房地产调控政策也被市场消化，活跃的刚性需求推动住宅市场量价齐涨。 而为了给市场降温，年末一二线城市陆续出台地方调控政策，包括严格限购、提高二套房的首付比例等。 预计短期内针对住宅市场的调控仍将持续 。 该报告预计,未来10年,中国报业发展将呈现八大趋势:报纸出版的集约化水平将大幅提高；报业第四个增长周期即将到来；中央党报和省级党报将确立高端主流大报的领导地位；都市报的发展模式将重大转型；行业专业报纸将普遍树立资源中心观；“数字报业”将改变传统报业形态；职业报人和职业报业经理人群体将加速形成；海外报业市场将成为新的发展空间 。 一份合格而优秀的报告，应该有非常明确、清晰的构架，简洁、清晰的数据分析结果，其中的含义是需要在实际工作过程中去体会，自己加以总结。 一份合格的报告不应该仅仅是简单的看图说话，还应该结合项目本身特性及项目所处大环境对数据表现出的现象进行一定的分析和判断，当然一定要保持中立的态度，不要加入自己的主观意见。 另外，通常的市场调研报告都会有一个固定的模式，我们应该根据不同项目的不同需要，对报告的形式、风格加以调整，使市场调研报告能够有更丰富的内涵。

目前都有哪些数据分析的工具?

大数据分析的前瞻性使得很多公司以及企业都开始使用大数据分析对公司的决策做出帮助，而大数据分析是去分析海量的数据，所以就不得不借助一些工具去分析大数据，。 一般来说，数据分析工作中都是有很多层次的，这些层次分别是数据存储层、数据报表层、数据分析层、数据展现层。 对于不同的层次是有不同的工具进行工作的。 下面小编就对大数据分析工具给大家好好介绍一下。 首先我们从数据存储来讲数据分析的工具。 我们在分析数据的时候首先需要存储数据，数据的存储是一个非常重要的事情，如果懂得数据库技术，并且能够操作好数据库技术，这就能够提高数据分析的效率。 而数据存储的工具主要是以下的工具。 1、MySQL数据库，这个对于部门级或者互联网的数据库应用是必要的，这个时候关键掌握数据库的库结构和SQL语言的数据查询能力。 2、SQL Server的最新版本，对中小企业，一些大型企业也可以采用SQL Server数据库，其实这个时候本身除了数据存储，也包括了数据报表和数据分析了，甚至数据挖掘工具都在其中了。 3、DB2，Oracle数据库都是大型数据库了，主要是企业级，特别是大型企业或者对数据海量存储需求的就是必须的了，一般大型数据库公司都提供非常好的数据整合应用平台;接着说数据报表层。 一般来说，当企业存储了数据后，首先要解决报表的问题。 解决报表的问题才能够正确的分析好数据库。 关于数据报表所用到的数据分析工具就是以下的工具。 1、Crystal Report水晶报表，Bill报表，这都是全球最流行的报表工具，非常规范的报表设计思想，早期商业智能其实大部分人的理解就是报表系统，不借助IT技术人员就可以获取企业各种信息——报表。 2、Tableau软件，这个软件是近年来非常棒的一个软件，当然它已经不是单纯的数据报表软件了，而是更为可视化的数据分析软件，因为很多人经常用它来从数据库中进行报表和可视化分析。 第三说的是数据分析层。 这个层其实有很多分析工具，当然我们最常用的就是Excel，我经常用的就是统计分析和数据挖掘工具;1、Excel软件，首先版本越高越好用这是肯定的;当然对Excel来讲很多人只是掌握了5%Excel功能，Excel功能非常强大，甚至可以完成所有的统计分析工作!但是我也常说，有能力把Excel玩成统计工具不如专门学会统计软件;2、SPSS软件：当前版本是18，名字也改成了PASW Statistics;我从3.0开始Dos环境下编程分析，到现在版本的变迁也可以看出SPSS社会科学统计软件包的变化，从重视医学、化学等开始越来越重视商业分析，现在已经成为了预测分析软件。 最后说表现层的软件。 一般来说表现层的软件都是很实用的工具。 表现层的软件就是下面提到的内容。 1、PowerPoint软件：大部分人都是用PPT写报告。 2、Visio、SmartDraw软件：这些都是非常好用的流程图、营销图表、地图等，而且从这里可以得到很多零件;3、Swiff Chart软件：制作图表的软件，生成的是Flash