可視化文本信息分析有哪些方法

『壹』 數據分析之常見的數據可視化方法有哪些

【導讀】現如今已然是大數據時代，許多企業的發展離不開數據分析。大數據可視化分為不同的類型：探索型和解釋型。勘探類型幫助人們發現數據背後的故事，而解析數據方便給人們看。那麼，在數據分析中，常見的數據可視化方法有哪些呢?今天就跟隨小編一起來了解下吧!

時態

時態可視化是數據以線性的方式展示。最為關鍵的是時態數據可視化有一個起點和一個終點。時態可視化的一個例子可以是連接的散點圖，顯示諸如某些區域的溫度信息。

多維

可以通過使用常用的多維方法來展示目前二維或高維度的數據。多維的展示使得效果更加多元化，滿足企業的需求。

分層

分層方法用於呈現多組數據。這些數據可視化通常展示的是大群體裡面的小群體。分層數據可視化的例子包括一個樹形圖，可以顯示語言組。

網路

在網路中展示數據間的關系,它是一種常見的展示大數據量的方法。結構較為復雜。

以上就是小編今天給大家整理分享關於「數據分析之常見的數據可視化方法有哪些?」的相關內容希望對大家有所幫助。小編認為要想在大數據行業有所建樹，需要考取部分含金量高的數據分析師證書，這樣更有核心競爭力與競爭資本。

『貳』 文本分析的專用可視化形式是什麼

文本可視化技術綜合了文本分析、數據挖掘、數據可視化、計算機圖形學、人機交互、認知科學等學科的理論和方法，為人們理解復雜的文本內容、結構和內在的規律等信息的有效手段。

『叄』 數據可視化的方法有哪些

數據可視化就是將數據分析的結果用圖表的形式展現出來。

可以實現數據可視化的工具有：Excel、報表、BI

圖表的展現形式有：柱狀圖、條形圖、折線圖、餅圖、雷達圖、地圖、漏斗圖、儀錶板圖、散點圖、桑基圖、詞雲和矩形樹圖等各種各種圖形。

以下展示幾張通過觀遠數據BI平台做的數據可視化大屏：

『肆』 文本分析的三種方法

文本分析法
文本分析法
方法
方法介紹
文本分析法是指從文本的表層深入到文本的深層，從而發現那些不能為普通閱讀所把握的深層意義。方法有「新批評」法、文化研究法、互文法。

基本信息
中文名
文本分析法

拼音
wenbenfenxifa

定義
指從文本的表層深入到文本的深層，從而發現那些不能為普通閱讀所把握的深層意義

出處
文學

類型
文學術語

展開全部
方法
「新批評」法

「新批評」的方法很基礎，但也很實用，即從文本中「細讀」出那些語言的非日常化運用，如「反諷」、「張力」等。「細讀」現在已成為包括各種文本分析在內的一個基本功。「新批評」對詩與短篇小說等文本的分析，非常有用，但對於長篇小說就有些不知從何處下嘴了，只有結合敘述學的分析才容易提綱挈領。

符號學分析法

符號學其實是個相當寬泛的概念，我這里僅指最為經典也最常用的符號學分析方法，也就是格雷馬斯的方法，主要包括矩陣分析和施動者分析等。當然，羅蘭·巴特、托多羅夫等人還有其他的許多方法，但原理基本上都是一樣的。所謂「結構主義」的分析方法，基本上也就是這些方法。

敘述學分析法

主要是故事分析（包括故事序列分析，故事類型分析等等），與敘述視角分析（包括敘述者的人稱、位置、可信度；敘述者的聲音、敘述的速度等）。當然，敘述學也同樣關注人物的話語分析，看他說的話是直接引語還是間接引語，亦或是自由間接引語。因為敘述學、符號學等都是建立在語言學基礎上的，所以分析一篇小說就猶如分析一個句子，人物相當於主語，人物的行動相當於謂語，而人物的品質則相當於定語或狀語。

解構主義法

解構主義的方法，代表人物是法國人德里達和美國人德·曼。解構主義的一個基本原則就是從文本的邊緣進入，從而顛覆掉整個文本的通常意義。俗話說：千里之堤，潰於蟻穴，解構主義者就像那個顛覆了千里之堤的大螞蟻。

互文、對話理論分析

此方法起源於巴赫金，成熟於托多羅夫、克里斯特娃、熱奈特等。結構主義一直視文本為相對封閉的系統，從而忽視了現實和社會的因素，而傳統批評又只看到了社會忽略了文本，各有弊端。互文、對話理論的出現則很好地解決了這一問題，因為文本與現實社會之間被視為是互為文本的，是對話關系的，於是社會的因素與文本的規則都被分析到了。

『伍』 數據可視化通過哪些方式讓數據展現的更直觀

數據可視化的一般流程
首先我們需要對我們現有的數據進行分析，得出自己的結論，明確要表達的信息和主題(即你通過圖表要說明什麼問題)。然後根據這個目的在現有的或你知道的圖表信息庫中選擇能夠滿足你目標的圖表。最後開始動手製作圖表，並對圖表進行美化、檢查，直至最後圖表完成。
這里我們容易犯的一個錯誤是：先設想要達到的可視化效果，然後在去尋找相應的數據。這樣經常會造成：「現有的數據不能夠做出事先設想的可視化效果，或者是想要製作理想的圖表需要獲取更多的數據。」這樣的誤區。
常用的可視化工具
1、Microsoft Excel
對於這個軟體大家應該並不陌生，對於一般的可視化這個軟體完全足矣，但是對於一些數據量較大的數據則不太適合。
2、Google Spreadsheets
Google Spreadsheets是基於Web的應用程序，它允許使用者創建、更新和修改表格並在線實時分享數據。基於Ajax的程序和微軟的Excel和CSV(逗號分隔值)文件是兼容的。表格也可以以超文本鏈接標記語言(HTML)的格式保存。
3、Tableau Software
Tableau Software現在比較受大家的歡迎，既可以超越Excel做一些稍微復雜的數據分析，又不用像R、Python那種編程語言進行可視化那麼復雜。好多人都有推薦這款軟體。
4、一些需要編程性語言的工具
R語言、JavaScript、HTML、SVG、CSS、Processing、Python。這里主要是列舉一下有哪些編程語言可以實現可視化，具體如何實現需要讀者自行學習。

『陸』 Mathematica數據可視化教程---文本處理實例

方法/步驟
1、我們的目標是創建小說[愛麗斯漫遊仙境]中單詞頻率的條形圖,
所用數據集為軟體自帶(當然是英文)
.
當然第一步就是將文本數據導入,
然後劃分成單個的字元.
不過這里有個小技巧,
就是在導入之前,
先查看一下文本都有那些屬性,
可以發現一個非常有幫助的屬性
"Words"
格式導入,
這樣做的話,
可以節省大量的自己來劃分單詞的時間了.
2、在文本分析中，有一類符號,單詞可以忽略,
符號包括句號、逗號，或者其它標點符號,
單詞比如來講:a,
I,
and,
of
,
to,
they,
the,
it,
you
等等,
因為他們通常沒有什麼信息,
稱之為
停用詞
(stop
words),
現在我們定義一些符號和停用詞來,
等會處理的時候,
先把符號類這些過濾掉.
3、再來將停用詞刪除,
看看結果如何,
會出現什麼異常問題.
4、哇哦,
確實出現了一些問題,
原因在於某些單詞中的
i
為當做人稱代詞的主格刪除掉了.
怎麼解決呢?要把處理的過程稍微倒回去一點,
換種方法重新處理一下.
5、現在再從
temp2
中刪除掉這些停用詞.
請注意,
這里用的
DeleteCases
普通的模式處理函數.
6、現在,
做一點統計的工作就可以進行繪圖了.
當然觀察圖形之中還是出現了一些無意義的單詞:
she,
was
,
原因就是我們之前定義停用詞的集合並未包含該詞的原因,
不過這並不是重點,
我只是拿來說明問題.

『柒』 數據可視化常用的方式有哪些

一、面積&尺寸可視化

對同一類圖形(例如柱狀、圓環和蜘蛛圖等)的長度、高度或面積加以區別，來清晰的表達不同目標對應的目標值之間的比照。

這種辦法會讓閱讀者對數據及其之間的比照一目瞭然。製作這類數據可視化圖形時，要用數學公式核算，來表達准確的標准和份額。

二、顏色可視化

經過顏色的深淺來表達目標值的強弱和巨細，是數據可視化規劃的常用辦法，用戶一眼看上去便可全體的看出哪一部分目標的數據值更突出。

三、圖形可視化

在咱們規劃目標及數據時，使用有對應實際含義的圖形來結合呈現，會使數據圖表愈加生動的被展示，更便於用戶了解圖表要表達的主題。

四、地域空間可視化

當目標數據要表達的主題跟地域有關聯時，咱們一般會挑選用地圖為大布景。

這樣用戶能夠直觀的了解全體的數據情況，同時也能夠依據地理位置快速的定位到某一區域來查看詳細數據。

五、概念可視化

經過將籠統的目標數據轉換成咱們熟悉的簡單感知的數據時，用戶便更簡單了解圖形要表達的意義。

關於數據可視化常用的方式有哪些，青藤小編就和您分享到這里了。如果你對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章能夠對你有所幫助。如果您還想了解更多數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

『捌』 常用的數據可視化方式有哪些

1、面積&尺寸可視化

對同一類圖形(例如柱狀、圓環和蜘蛛圖等)的長度、高度或面積加以區別，來清晰的表達不同目標對應的目標值之間的比照。

這種辦法會讓閱讀者對數據及其之間的比照一目瞭然。製作這類數據可視化圖形時，要用數學公式核算，來表達准確的標准和份額。

2、顏色可視化

經過顏色的深淺來表達目標值的強弱和巨細，是數據可視化規劃的常用辦法，用戶一眼看上去便可全體的看出哪一部分目標的數據值更突出。

3、圖形可視化

在咱們規劃目標及數據時，使用有對應實際含義的圖形來結合呈現，會使數據圖表愈加生動的被展示，更便於用戶了解圖表要表達的主題。

4、地域空間可視化

當目標數據要表達的主題跟地域有關聯時，咱們一般會挑選用地圖為大布景。

這樣用戶能夠直觀的了解全體的數據情況，同時也能夠依據地理位置快速的定位到某一區域來查看詳細數據。

5、概念可視化

經過將籠統的目標數據轉換成咱們熟悉的簡單感知的數據時，用戶便更簡單了解圖形要表達的意義。

『玖』 一般用哪些工具做大數據可視化分析

大數據正在走進人們的生活。雖然獲取數據問題不大，但有很多人不知道如何得出結論，因為數據太多。常見的數據可視化工具，在這里推薦9個：
1、Datawrapper
Datawrapper是一個用於製作互動式圖表的在線數據可視化工具。一旦您從CSV文件上傳數據或直接將其粘貼到欄位中，Datawrapper將生成一個條，線或任何其他相關的可視化文件。許多記者和新聞機構使用Datawrapper將實時圖表嵌入到他們的文章中。這是非常容易使用和生產有效的圖形。
2、Tableau Public
Tableau Public可能是最流行的可視化工具，它支持各種圖表，圖形，地圖和其他圖形。這是一個完全免費的工具，你用它製作的圖表可以很容易地嵌入到任何網頁中。他們有一個不錯的畫廊，顯示通過Tableau創建的可視化效果。
雖然它提供的圖表和圖形比其他類似工具要好得多，但我並不喜歡使用它的免費版本，因為它附帶了一個很大的頁腳。如果不是像我這樣大的關閉，那麼你一定要試試看。或者如果你能負擔得起，你可以去付費版本。
3、Smartbi
Smartbi作為成熟的大數據分析平台，具備可復用、 動靜結合獨特的展示效果，使得數據可視化靈活強大，動靜皆宜，為廣大用戶提供了無限的應用能力和想像空間。
除了支持使用Excel作為報表設計器，完美兼容Excel的配置項。支持Excel所有內置圖形、背景圖、條件格式等設計復雜的儀表盤樣式，同時支持完整ECharts 圖形庫，支持各種各樣的圖形，包含瀑布圖、關系圖、雷達圖、油量圖、熱力圖、樹圖等幾十種動態交互的圖形，藉助於地理信息技術，還打造了地圖分析功能。
4、Chart.js
非常適合小型項目。盡管只有六種圖表類型，開源圖書館Chart.js是用於愛好和小型項目的完美數據可視化工具。使用HTML 5 canvas元素繪制圖表，Chart.js創建響應式平面設計，並且正在迅速成為最流行的開源圖表庫之一。
5、Raw
Raw將自己定義為「電子表格和矢量圖形之間的缺失鏈接」。它建立在D3.js之上，設計得非常好。它有這樣一個直觀的界面，你會覺得你之前使用過它。它是開源的，不需要任何注冊。
它有一個21圖表類型的庫可供選擇，所有的處理在瀏覽器中完成。所以你的數據是安全的。RAW是高度可定製和可擴展的，甚至可以接受新的自定義布局。
6、Infogram
Infogram使您可以在線創建圖表和圖表。它有一個有限的免費版本和兩個付費選項，其中包括200+地圖，私人共享和圖標庫等功能。
它配備了一個易於使用的界面，其基本圖表設計良好。我不喜歡的一個功能是當您嘗試將互動式圖表嵌入到您的網頁（免費版）時所獲得的巨大徽標。如果他們能像DataWrapper使用的小文本那樣更好。
7、Timeline JS
顧名思義，Timeline JS可以幫助您創建美麗的時間線而無需編寫任何代碼。它是一個免費的開源工具，被Time和Radiolab等一些最受歡迎的網站所使用。
這是一個非常容易遵循四步過程來創建您的時間表，這在這里解釋。最好的部分？它可以從各種來源獲取媒體，並內置對Twitter，Flickr，Google Maps，YouTube，Vimeo，Vine，Dailymotion，Wikipedia，SoundCloud和其他類似網站的支持。
8、Plotly
Plotly是一個基於Web的數據分析和繪圖工具。它支持具有內置社交分享功能的圖表類型的良好集合。可用的圖表和圖表類型具有專業的外觀和感覺。創建圖表只需要載入信息並自定義布局，坐標軸，注釋和圖例。如果你想要開始，你可以在這里找到一些靈感。
9、Visualize Free
Visualize Free是一個託管工具，允許您使用公開可用的數據集，或者上傳您自己的數據集，並構建互動式可視化來演示數據。可視化遠遠超出簡單的圖表，而且服務是完全免費的，而開發工作需要Flash，輸出可以通過HTML5完成。