探索性数据可视化的3种做法?
来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2021-01-14
对开发可视化策略的重视不够
特别是在探索性数据可视化方面，如果没有良好的探索性数据可视化程序，您可能会缺少正在数据中等待发现的关键见解，什么是探索性数据可视化？探索性数据可视化是您在不了解数据中包含哪些信息的情况下组装的可视化类型，对于这种情况，利用专门从事定性研究的数据科学家的服务-这是您的数据挖掘团队，他们将使用适当的探索性数据分析工具和技术来梳理您的数据，并尝试提取可为进一步研究指明方向的见识，在我看来这是使用数据可视化的合法商业案例，经常热心的数据科学从业人员出于错误的原因来编译数据可视化，如果您要求忙碌的高管凝视一个可视化效果（可能看起来很优雅）并了解她自己的见解，那可能是一个限制职业发展的举动。
合适的人邀请参加可视化聚会是那些有足够动力和耐心在数小时
相信其他数据科学家会发现值得花时间在可视化上，并且同行评审始终是一个好主意，但那些不是那些可以为您的研究增加价值的人，您必须在业务中寻找合适的人才来完成，与合适的业务专家合作的重要性正确的业务合作伙伴对于成功进行至关重要，假设您的数据科学团队具有有效完成此分析所需的全部能力，这是一个很大的错误，即使该团队配备了才华横溢的业务分析师也是如此，这是一个值得注意的警告，请注意，随着时间的流逝，数据科学家应该对您的业务运作方式进行对话式理解，倾向于依靠数据科学团队中更多具有业务头脑的成员的建议，但是不要这样做，他们就能更好地解释，因此一旦您的数据科学家准备好一个或多个可视化文件，就应立即与他们联系。
定位到业务人员这些人员对他们的工作和您的EDA场景的情况有深入的了解
具有分析性或倾向性，并花时间考虑数据科学家准备的可视化，不要仅仅因为有空缺而与没有资格从事这项工作的人浪费时间，寻找适合您的业务专家，并确保他们的领导才能将您的努力放在首位，不要强迫非分析人员进行分析；他们将消耗数据科学工件-它们需要进行分析。
建立这些数据可视化的实践
在您组建了定性数据科学家之后，开始进行工作，并针对合适的业务专家进行协作，不久之后魔术就会开始。如果您的数据科学家拥有正确的工具来快速收集和清除数据，那么他们应该准备好不久后组装可视化文件，这是构建这些可视化效果的实践，从您使用的工具随附的界面和图形开始，您希望尽快并经常与业务专家互动，不要以为您的业务专家无法理解您工具的图形用户界面；如果需要，请花一些时间来解释界面的工作方式-这是花费的时间，如果您的业务专家是分析人员，他们将迅速进行分析。
，
使用R，Python或类似工具构建自定义可视化
即使您拥有强大的图形界面附带的出色工具，这也值得付出努力，每项业务都是的，每种情况都是不同的-自定义可视化带来的见解，采取迭代方法，根据定义您想与业务专家进行几轮合作，以获得结果，如上所述启动容易使用您拥有的资源，并很快将业务专家带入，然后帮助业务专家了解您还可以使用它的其他地方，例如第二个项目符号中引用的自定义可视化，在完成之前，让您的业务专家系统地建议您接下来要可视化什么，这种迭代参与的风格至关重要，不久之后，您的业务专家将向您提出想法。
探索性数据可视化是数据科学中令人兴奋的一部分
特别是在探索性数据可视化方面，如果没有良好的探索性数据可视化程序，您可能会缺少正在数据中等待发现的关键见解，什么是探索性数据可视化？探索性数据可视化是您在不了解数据中包含哪些信息的情况下组装的可视化类型，对于这种情况，利用专门从事定性研究的数据科学家的服务-这是您的数据挖掘团队，他们将使用适当的探索性数据分析工具和技术来梳理您的数据，并尝试提取可为进一步研究指明方向的见识，在我看来这是使用数据可视化的合法商业案例，经常热心的数据科学从业人员出于错误的原因来编译数据可视化，如果您要求忙碌的高管凝视一个可视化效果（可能看起来很优雅）并了解她自己的见解，那可能是一个限制职业发展的举动。
合适的人邀请参加可视化聚会是那些有足够动力和耐心在数小时
相信其他数据科学家会发现值得花时间在可视化上，并且同行评审始终是一个好主意，但那些不是那些可以为您的研究增加价值的人，您必须在业务中寻找合适的人才来完成，与合适的业务专家合作的重要性正确的业务合作伙伴对于成功进行至关重要，假设您的数据科学团队具有有效完成此分析所需的全部能力，这是一个很大的错误，即使该团队配备了才华横溢的业务分析师也是如此，这是一个值得注意的警告，请注意，随着时间的流逝，数据科学家应该对您的业务运作方式进行对话式理解，倾向于依靠数据科学团队中更多具有业务头脑的成员的建议，但是不要这样做，他们就能更好地解释，因此一旦您的数据科学家准备好一个或多个可视化文件，就应立即与他们联系。
定位到业务人员这些人员对他们的工作和您的EDA场景的情况有深入的了解
具有分析性或倾向性，并花时间考虑数据科学家准备的可视化，不要仅仅因为有空缺而与没有资格从事这项工作的人浪费时间，寻找适合您的业务专家，并确保他们的领导才能将您的努力放在首位，不要强迫非分析人员进行分析；他们将消耗数据科学工件-它们需要进行分析。
建立这些数据可视化的实践
在您组建了定性数据科学家之后，开始进行工作，并针对合适的业务专家进行协作，不久之后魔术就会开始。如果您的数据科学家拥有正确的工具来快速收集和清除数据，那么他们应该准备好不久后组装可视化文件，这是构建这些可视化效果的实践，从您使用的工具随附的界面和图形开始，您希望尽快并经常与业务专家互动，不要以为您的业务专家无法理解您工具的图形用户界面；如果需要，请花一些时间来解释界面的工作方式-这是花费的时间，如果您的业务专家是分析人员，他们将迅速进行分析。
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使用R，Python或类似工具构建自定义可视化
即使您拥有强大的图形界面附带的出色工具，这也值得付出努力，每项业务都是的，每种情况都是不同的-自定义可视化带来的见解，采取迭代方法，根据定义您想与业务专家进行几轮合作，以获得结果，如上所述启动容易使用您拥有的资源，并很快将业务专家带入，然后帮助业务专家了解您还可以使用它的其他地方，例如第二个项目符号中引用的自定义可视化，在完成之前，让您的业务专家系统地建议您接下来要可视化什么，这种迭代参与的风格至关重要，不久之后，您的业务专家将向您提出想法。
探索性数据可视化是数据科学中令人兴奋的一部分
数据科学家能够发掘发现隐藏在您数据中的信息宝藏，通过与业务专家合作，让他们以及自己获得巨大的成功，您应该使用本文介绍的协作技术来发现要由定量数据科学家测试的关键假设，定量研究的定性先决条件对于从数据科学计划中获取价值至关重要，并且借助正确的，您可以形象地实现自己的愿景。
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