李伊老师的《数据可视化》（第2版）及数据和源代码

简介：
《数据可视化》(第2版)由李伊老师编著，本书不仅系统地介绍了数据可视化的原理与技术，还提供了丰富的实践案例、数据集和源代码资源，帮助读者深入理解和应用数据可视化方法。 数据可视化是将复杂的数据集转换成易于理解的图形或图像的过程，在现代数据分析领域扮演着至关重要的角色。“数据可视化第2版”很可能是一部深入探讨此主题的教材或指南，提供了丰富的实例和源代码，帮助读者掌握如何有效地展示和解释数据。 在进行数据可视化时，我们可以根据不同的类别来分析和展示数据： 1. **关联类**：这类可视化通常涉及两个或多个变量之间的关系分析。散点图、热力图或折线图是常见的关联分析图表，它们可以帮助我们发现变量间的正相关、负相关或无明显关系。 2. **比较类**：比较类可视化用于展示不同组别、时间段或条件下的数据差异。条形图、柱状图和饼图等是对比数据的理想选择，使用户能快速地看出哪个数值更高或者哪个类别占比更大。 3. **分布类**：这类可视化展示了数据的频率分布或概率分布，如直方图、箱线图和密度图。它们揭示了数据的集中趋势、偏斜程度以及离群值的存在情况。 4. **地理特征类**：此类别涉及地理位置数据，例如地图上的点图、 choropleth 图（色阶图）或热力图可以揭示地理位置与特定变量之间的联系，帮助我们理解地理空间模式。 5. **序列类**：这类可视化关注数据随时间变化的趋势。折线图是最常用的工具之一，它能清晰地展示数据在时间轴上的演变过程。 6. **占比类**：此类图表通常以饼图形式出现，显示各部分占总体的比例。也可以用堆叠条形图或柱状图来呈现不同分类在整体中的份额。 7. **相关类**：这类可视化涉及多元关系，如多变量的协方差或相关系数矩阵。热力图是表示这种关系的有效方式，颜色深浅代表了相关性强弱的程度。 学习这些数据可视化类别时，我们需要了解各种图表类型、适用场景以及如何解读它们，并掌握相关的软件工具和插件，例如Python中的matplotlib和seaborn库，R语言的ggplot2等。李伊老师的教程很可能会涵盖这些内容，并通过源代码示例提供实践指导，帮助读者提升数据可视化技能，从而更好地发掘数据价值并支持决策制定。