如果将文本数据与图表数据相比较，人类的思维模式更适合与理解后者，原因在于图表数据更加直观且形象化，它对于人类视觉的冲击更强，这种使用图表来表示数据的方法被叫做数据可视化。
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当使用图表来表示数据时，我们可用更有效的分析数据，并根据分析做出相关的决策。在学习 Matplotlib 之前，了解什么是数据可视化是非常必要的。
数据可视化
图表为了更好地探索，分析数据提供了一种直观的方法，它对最终分析结果的展示具有重要作用。
数据可视化是一个新兴名词，它表示用图表的形式对数据进行展示。当您对一个数据集进行分析时，如果使用数据可视化的方式，那么您会很容易地确定数据集的分类模式，缺失数据，离群值等等。下图展示了五个常用的数据可视化图表：
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对于组织决策者而言，数据可视化也只是一种辅助工具，从寻找数据间关联到最终做出决定，大致分为以下四步。如下图所示：
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下面对上图的流程进行简要说明：
- 可视化（Visualize）：使用不同种类的图表对原始数据进行可视化处理，是复杂的数据更容易理解与使用。
- 分析（Analysis）：数据分析的目的是获取有用的信息，这个过程主要涉及对数据的清洗，检查，转换以及对数据的建模。
- 文档说明（Document insight）：文档说明属于整理，汇总阶段，将有用的数据或信息整理出来。
- 数据集转换（Transform Data Set）：指将数据进行分类，分级，统计记录格式与编码格式等。
数据可视化应用场景
数据可视化主要有以下应用场景：
- 企业领域：利用直观多样的图表展示数据，从而为企业决策提供支持。
- 股票走势预测：通过对股票涨跌数据的分析，给股民提供更合理化的建议。
- 商超产品销售：对客户群体和所购买产品进行数据 分析，促使商超制定更好的销售策略。
- 预测销量：对产品销量的影响因数进行分析，可以预测出产品的销量走势。
其实不管是在日常生活，还是工作中，我们都会根据过往的检验做出某些决定，这种做法也叫做“经验之谈”。数据分析和其类似，通过对过往数据的大量分析，从而对数据的未来走势做出预测。
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