大多数情况下，数据分析者与信息接受者都存在着巨大的信息不对称。为更好地阐明数据内涵，分析者往往需要通过图形这一纽带向受众表达自己的想法。于是，数据可视化作为数据分析的必要过程，在越来越多的行业得到重视。

在数据挖掘领域，广泛使用的是以 Python 为核心编程语言的库。包括了，以 Numpy，Pandas 为基础的数据分析库，以 Matplotlib，Pyecharts 为核心的数据可视化库，以 Scipy 为核心的统计分析库，以 Sklearn 为核心的机器学习库，以 PyTorch，TensorFlow 为核心的深度学习库。

本课程针对的主要内容是数据可视化库，同时包含大量数据分析库的使用技巧。经过本课程的学习，可以综合提高特征处理、数据分析、描述性统计分析等各项能力。

为提高学习的兴趣，本课程采用的均为真实数据样本，在课程内容上，选取了关注度高、有话题性、学科覆盖面大的主题。例如医学领域，我们研究了美国权威部门公开的癌症数据、新冠疫情的死亡人口数据；天体物理学方面，我们研究了 NASA 公开的 4296 颗地外行星数据，在特征处理的基础上，用可视化的方式找到了与地球最为接近的类地行星；社会学方面，我们研究了美国人口和种族的变迁、气候变化以及德克萨斯州枪击案件数据；空间地理方面，我们以房价样本数据集为基础，研究了热力地图、地理地图和百度地图的绘制方法。相信学员在学习数据分析及可视化技能的同时，在通识性的知识方面，在 PPT 素材的制作方面也会有较大程度地提升。

先学课程

• 了解蓝桥云课的基本操作，推荐学习 新手入门指南
• Pandas 数据处理基础入门

课程信息

• 学习周期：课程有效期 2 个月，2 个月后无法进行在线实验，但可查看文档内容。高级会员有效期内可一直学习，到期后课程失效，且无法查看文档。部分云主机实验环境因成本较高，存在开启次数限制。关于课程退款等相关注意事项说明，请阅读 用户付费协议。
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