数据可视化教程 📊

数据可视化是将数据通过图表、图形等形式直观呈现的关键技术，广泛应用于数据分析、报告制作和决策支持。以下内容将帮助你快速入门并掌握核心方法。

常用图表类型 📈

以下是常见的数据可视化形式及其适用场景：

1. 柱状图
   适合比较不同类别的数据量。

   

2. 折线图
   用于展示数据随时间变化的趋势。

   

3. 饼图
   显示数据各部分占比关系。

   

4. 散点图
   分析两个变量之间的相关性。

   

5. 热力图
   通过颜色深浅反映数据密度或强度。

   

工具与库推荐 🛠️

• Python：使用 Matplotlib 和 Seaborn 库快速生成图表
  点击查看Matplotlib官方文档
• Tableau：交互式可视化工具，适合复杂数据探索
• Power BI：企业级数据分析与可视化平台

实践案例：销售数据可视化 📋

import matplotlib.pyplot as plt

# 示例数据
sales_data = {'Q1': 120, 'Q2': 180, 'Q3': 240, 'Q4': 300}
plt.bar(sales_data.keys(), sales_data.values())
plt.title('年度销售趋势')
plt.xlabel('季度')
plt.ylabel('销售额（万元）')
plt.show()

扩展阅读 📚

若需深入了解数据预处理技巧，可参考：
/zh-cn/docs/data_analysis_tutorial
（数据清洗与分析基础教程）