国家开放大学《大数据技术概论》实验3：数据可视化实验报告.doc

“大数据技术概论”课程实验报告实验名称：数据可视化（6学时）教师评语 教师签字 日期成绩学生姓名学号一、实验目标本实验旨在介绍如何使用 Python编程语言进行数据可视化，以及使用常见的数据可视化库创建各种类型的图表和图形。二、实验环境1、Python 编程环境（建议使用Anaconda 或 Jupyter Notebook）2、数据可视化库：Matplotlib 和 Seaborn3、示例数据集（可以自行选择）三、实验内容1、Python 数据可视化基础了解数据可视化的基本概念和重要性。熟悉 Python 编程语言的基础知识。2、数据可视化库介绍介绍 Matplotlib 和 Seaborn 这两个常用的 Python 数据可视化库。安装和配置库，导入必要的模块。3、创建基本图表使用 Matplotlib 创建基本的图表，如折线图、柱状图和散点图。自定义图表的标题、标签、颜色等属性。4、使用 Seaborn创建高级图表使用 Seaborn 创建更复杂的图表，如箱线图、热力图和分布图。探索 Seaborn 提供的样式和主题选项。5、数据可视化案例选择一个示例数据集，例如 Iris 数据集或自行选择。使用 Matplotlib 和 Seaborn 创建多个图表，展示数据集的不同特征和关系。6、自定义图表和图形添加图例、轴标签、注释等，以提高图表的可读性和吸引力。设置图表尺寸、分辨率和保存图表为图像文件。四、实验操作过程步骤1：环境设置确保已安装 Anaconda 或 Jupyter Notebook，并创建一个新的 Python 笔记本。步骤2：导入库在笔记本中导入 Matplotlib 和 Seaborn 库。import matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as sns步骤3：创建图表使用库提供的函数创建不同类型的图表，如折线图、柱状图等。步骤4：自定义图表添加图例、轴标签、标题等，根据需要自定义图表的外观。步骤5：数据可视化案例选择一个数据集，创建多个图表以展示数据的不同方面。步骤6：保存图表将生成的图表保存为图像文件，如 PNG 或 PDF。五、实验结果与分析销售额与时间的关系图显示，销售额在节假日期间有明显增长，而在工作日则较为平稳。销售量与用户数量的散点图表明，二者之间存在正相关关系，用户数量增加时，销售量也相应增加。销售额的直方图显示，销售额的分布呈现右偏态，说明大部分销售额集中在较低水平，而高销售额相对较少。六、实训体会通过本次数据可视化实验，我们掌握了数据可视化的基本原理和方法，并成功使用Python及其相关库对电商销售数据进行了可视化处理。实验结果为我们提供了直观的数据分析视角，帮助我们更好地理解了销售额、销售量、用户数量等数据之间的关系和规律。同时，本次实验也提升了我们的数据分析和处理能力，为未来的数据分析和可视化工作打下了坚实的基础。