資料視覺化入門

Databricks 的資料視覺化

Gang Wang

Senior Data Scientist

你的資料視覺化夥伴

       

       

Gang Wang

資深資料科學家

Origin Energy，澳洲（2021 至今）

博士後經驗 9+ 年

Databricks 的資料視覺化

什麼是資料視覺化？

 

資料視覺化 是把資料轉為可視化呈現的做法。

形式：包含長條圖、折線圖、地圖、資訊圖表。

主要目標：

  • 讓複雜資料更易讀。
  • 強化理解與可用性。

折線圖範例顯示人均 GDP 隨時間的變化。

長條圖範例顯示各國的人口結構分布。

1 圖片：Economist Writing Every Day，The Economist
Databricks 的資料視覺化

為什麼需要資料視覺化？

好處：

  • 簡化複雜資料
  • 突顯關鍵模式與趨勢
  • 強化視覺處理
  • 提升理解與記憶
  • 支援決策與規劃
  • 提高可近性與協作

資料視覺化的概念圖，展示如何簡化複雜資料、凸顯關鍵趨勢，並透過更易取得與理解的資訊來強化決策。

1 圖片：Kovair
Databricks 的資料視覺化

視覺化的統計關鍵概念

離散資料與連續資料

  • 離散資料：可計數、相互獨立的數值
  • 連續資料：可量測，具有數值範圍

描述統計

  • 摘要資料以揭露趨勢、模式與離群值
  • 例：mean、median、frequency distributions

離散 vs. 連續資料

1 圖片：AgencyAnalytics
Databricks 的資料視覺化

Databricks 的資料視覺化

好處：

  • 高效處理大型資料集
  • 內建視覺化選項
  • 互動式儀表板
  • 協作環境

Databricks 儀表板範例，展示互動式視覺化、即時洞察，以及可自訂的小工具，支援有效的資料分析與決策。

Databricks 的資料視覺化

認識我們的資料集

資料集：Databricks 的 NYC Taxi 資料集

包含：上車與下車地點、時間、距離、車資

Column Name Details
tpep_pickup_datetime 行程開始的日期時間
tpep_dropoff_datetime 行程結束的日期時間
trip_distance 行程距離（英里）
fare_amount 車資（美元）
pickup_zip 乘客上車地點的 ZIP code
dropoff_zip 乘客下車地點的 ZIP code
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一起來練習吧！

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