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课程

理解数据可视化

基础2 小时

无需编码的数据可视化入门。

Python2 小时14 个视频41 个练习2,400 经验值250K+结业证明

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课程介绍

使用图表、图形和地图来可视化数据,是传达复杂信息最有力的方式之一。在本课程中,您将学习如何为您的数据集选择最合适的可视化方式,并学习如何解读常见图形类型,如直方图、散点图、折线图和条形图。您还将了解在图表中使用颜色和形状的最佳实践,以及如何避免常见误区。通过动手练习,您将直观探索 20 多个数据集,包括全球预期寿命、洛杉矶房价、ESPN 最知名的 100 位运动员,以及历来最具影响力的嘻哈歌曲。视频包含实时字幕,您可以单击视频左下角的 "Show transcript" 进行查看。课程术语表位于右侧的资源部分。如需获得 CPE 学分,您需要完成课程,并在合格评估中取得 70% 的得分。您可以点击右侧的 CPE 学分提示进入评估。

先修要求

本课程无先修要求

课程大纲

课程大纲

1

可视化分布

在本章中,您将了解可视化的价值。我们将使用英国君主、澳大利亚薪资、巴拿马动物以及美国香烟消费等真实世界数据,通过直方图和箱线图以图形方式展示变量的分布情况。
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2

可视化两个变量

您将学习如何解读数据图表,并理解相关性、线性关系和对数刻度等核心数据可视化概念。通过交互式练习,您还将学习如何使用散点图和折线图来探索两个连续变量之间的关系。您将探索关于预期寿命、技术采纳、COVID-19 冠状病毒病例,以及瑞士青少年违法者的数据。接下来,您将认识另外两种常用的可视化——条形图和点图——它们常用于考察分类变量与连续变量之间的关系。在这里,您将探索知名运动员、健康调查数据,以及全球各地巨无霸的价格。
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3

色彩与形状

现在是让您的洞察更具影响力的时候了。了解如何通过添加颜色和形状,使数据可视化更清晰、更易理解,尤其是在同时处理两个以上变量时。您将探索洛杉矶房价、科技股价、数学焦虑、最伟大的嘻哈歌曲、苏格兰威士忌偏好,以及橄榄油中的脂肪酸。
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4

图表没问题,问题有 99 个

在最后一章中,您将学习如何识别并避免最常见的图表问题。例如,如何避免生成具有误导性或难以解读的图表,以及您的受众能否理解您想表达的内容?答案都会揭晓!您将探索风向、哮喘发病率,以及德国联邦参议院的席位分配。
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理解数据可视化

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