【数据挖掘与人工智能可视化分析】可视化分析：如何通过可视化技术进行数据挖掘和发现

作者：禅与计算机程序设计艺术

数据挖掘(Data Mining)和人工智能(Artificial Intelligence,AI)已经成为当今社会热点话题。这两者之间的结合也带来了很多挑战。作为数据科学家、机器学习工程师、深度学习研究员等，掌握了数据的获取、清洗、处理、建模、应用这些技术的前提下，如何将数据转化成有意义的结果，从而让企业业务创新变得更加有效，是一个非常重要的问题。数据可视化是一种很重要的技术，它可以直观地呈现出复杂的数据信息，并帮助数据科学家、机器学习工程师、分析人员快速理解和分析数据，从而解决复杂的业务问题。本文将以可视化分析的方式探讨数据挖掘和人工智能在分析中的作用。

2.基本概念术语说明

数据可视化（Data Visualization）

数据可视化又称数据视觉化，主要用于通过图表、图像等方式将数据展现给用户，帮助用户更好地理解、识别、分析、总结数据信息。它属于信息可视化的一类。数据可视化能够有效的传递数据信息、促进信息沟通、发现隐藏的信息、改善决策。

数据表示方法

数据可视化的方法有很多种，常用的有条形图、饼状图、折线图、散点图、热力图、雷达图、箱型图、矩阵图、热图、地图等。下面介绍一些常见的数据可视化方法及其特点。

1.条形图 Bar Charts

条形图用来表示分类变量的频率或者数值变量的变化情况。条形图横坐标通常表示分类变量，纵坐标表示数值变量。条形图一般来说比较直观，容易理解。但不能显示过多的数据，适用于分类变量数量少、频率明确、类别简单、大小相近的场景。

2.饼状图 Pie