数据可视化数据哪里来的

数据可视化的数据来源可以包括但不限于以下几个方面：

1. 实验数据：科研实验、生产制造、市场调查等领域产生的实验数据是进行数据可视化的重要来源。这些数据通常通过仪器设备、传感器等工具采集得到，例如在实验室中测量的化学物质浓度、制造行业的生产效率数据等。

2. 业务数据：企业、组织或个人在日常运营中产生的各类数据，如销售额、用户数量、访问量、客户满意度等都可以通过数据可视化来展现。这些数据通常储存在企业的数据库或者业务系统中，可以通过提取、清洗、转换后转化为可视化报表或图表。

3. 开放数据：政府部门、科研机构、非营利组织等单位发布的开放数据也是数据可视化的重要来源。这些数据通常涵盖各个领域，如人口普查数据、环境监测数据、交通流量数据等，可以被不同组织或个人用于做出数据驱动的决策。

4. 社交媒体数据：随着社交媒体的普及，用户在社交平台上产生的数据也成为了数据可视化的重要来源。用户的行为、喜好、互动等数据可以通过API接口获取，并通过数据可视化工具呈现在报表或图表中，帮助分析用户情绪、趋势等。

5. 物联网数据：随着物联网技术的发展，大量设备和传感器产生的数据被广泛用于数据可视化。这些数据包括智能家居设备产生的数据、工业设备传感器数据等，可以通过可视化分析设备状态、运行效率等情况。

数据可视化是将数据通过图表、图形等可视化方式展示出来，以便更直观地理解数据的意义和特征。那么，数据可视化所使用的数据主要可以来源于以下几个方面：

第一，用户输入的数据：用户可以直接提供需要可视化的数据，这些数据可以是用户自己记录的数据、手动输入的数据，或是从其他来源整理得到的数据。

第二，企业内部数据：企业有自己的数据库，包括销售数据、用户数据、财务数据等。针对这些数据，企业可以利用数据可视化工具将其可视化，以便更好地监控业务运营情况、发现潜在的商业机会或问题。

第三，公开数据集：许多政府部门、研究机构、组织等会发布各种公开数据集，这些数据包含了各种领域的信息，比如人口统计数据、经济指标数据、气候数据等。人们可以利用这些公开数据集进行数据分析和可视化研究。

第四，传感器数据：随着物联网技术的发展，越来越多的设备和传感器能够收集各种数据，比如温度、湿度、压力、光照等数据。这些传感器数据通过数据可视化可以实时监测设备状态、环境变化等情况。

第五，网络数据：在互联网时代，人们产生了大量的在线行为数据，比如网站访问数据、社交媒体数据、电子商务数据等。通过数据可视化工具可以更好地理解用户行为、趋势和偏好。

综上所述，数据可视化的数据来源十分广泛，涵盖了用户输入的数据、企业内部数据、公开数据集、传感器数据以及网络数据等多个方面。利用这些数据，人们可以通过数据可视化更直观、更有效地理解信息、发现规律、做出决策。

数据可视化的数据来源很多，主要可以分为以下几个方面：

数据收集

数据可视化的第一步是数据收集。数据可以来自各种不同的来源，包括但不限于：

• 数据库：从关系型数据库、NoSQL数据库或数据仓库中提取数据。
• 文件：从Excel表格、CSV文件、JSON文件等中读取数据。
• API：通过调用各种开放API接口获取数据。
• 传感器：从各种传感器中获取实时数据。
• 网络爬虫：通过网络爬虫技术从互联网上获取数据。

数据清洗和预处理

获得数据后，接下来就是数据清洗和预处理。这一步是非常重要的，因为数据质量将直接影响到后续的可视化效果。数据清洗和预处理通常包括以下几个方面：

• 缺失值处理：处理数据中的缺失值，可以通过填充、删除或插值等方法。
• 异常值处理：识别和处理数据中的异常值。
• 数据转换：将数据进行格式转换、合并等操作，使其符合可视化需求。
• 数据筛选：根据需求选择需要展示的数据。

数据分析和探索

在数据清洗和预处理完成后，可以进行数据分析和探索。通过统计分析、数据挖掘等方法，发现数据中的规律、趋势和关联性。

• 统计分析：包括描述性统计、相关性分析、回归分析等。
• 数据挖掘：包括聚类分析、关联规则挖掘、异常检测等。

数据可视化

最后一步是数据可视化，将清洗、分析后的数据以图表、图形等形式呈现出来。常见的数据可视化方式包括：

• 柱状图：用于呈现不同类别数据的对比。
• 折线图：用于展示数据随时间变化的趋势。
• 饼图：用于显示数据的占比关系。
• 散点图：用于展示两个变量之间的关系。
• 热力图：用于展示数据的分布情况。

数据可视化可以通过各种工具和编程语言实现，如Tableau、Power BI、Python的matplotlib和seaborn库等。通过这些工具，可以根据需求选择合适的图表类型，对数据进行可视化展示，帮助人们更直观、更清晰地理解数据。