国家开放大学数据可视化技术-题库-五号题库

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基于小波变换的特征提取方法主要有：基于小波变换的多尺度空间能量分布特征提取、基于小波变换的多尺度空间的模极大值特征提取、基于小波包变换的特征提取、基于适应性小波神经网络的特征提取。

属性规约的目标是寻找出最小的属性子集并确保新数据子集的概率分布尽可能地接近原来数据集的概率分布。

数据可视化的设计简化为四个级联的层次，分别为问题刻画层、抽象层、编码层、创建正确完成系统设计的算法的层次

数据清理指的是通过一些操作，清理信用数据中的空缺、噪声、异常数据等。其具体操作包括空缺值处理，噪声、异常数据的处理等。

在数据到可视化的映射中，将温度或密度映射为颜色是直观易懂的

大数据环境下可视化相关工具包含matplotlib、pandas、seaborn等

python语言具有丰富的可视化库，一些R中的第三方绘图包也可以和python连接，比如说ggplot。

利用Echarts进行数据可视化时，可以通过dataZoom组件对数轴（axis）进行『数据窗口缩放』『数据窗口平移』操作

图例组件legend、标题组件title、视觉映射组件visualMap、数据区域缩放组件dataZoom、时间线组件timeline等均为Echarts中的非交互组件

Echarts中常用的基本可视化方法包含柱状图、折线图、饼图、散点图、气泡图及仪表盘等

根据不同的侧重点，数据可视化方法的基本类别介绍五类图表类型，数据关系、数据分布、局部整体、时间序列、地理空间

局部整体图表能够显示出局部组成成分与整体的占比信息，主要包括饼图、圆环图、旭日图、华夫饼图、矩形树状图等

在数据可视化过程中，可以选用克利夫兰点图、南丁格尔玫瑰图、径向柱形图、雷达图等图表类型表征数据的比较与对照

时间序列型图表强调数据随时间的变化规律或者趋势，X轴一般为时序数据，Y轴为数值型数据，包括折线图、面积图、雷达图、日历图、柱形图等

用二维统计直方图、箱型图、金字塔图进行数据可视化，可以展现数据的整体面貌

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