2021年里斯本NOVA IMS数据可视化硕士项目概述
下载需积分: 9 | ZIP格式 | 33.03MB |
更新于2024-12-05
| 62 浏览量 | 举报
资源摘要信息: "Data_Visualisation_Project_Group_I" 是一个在2021年于里斯本NOVA IMS(里斯本新经济管理学院)开展的数据科学和高级分析硕士学位的小组项目。该项目很可能涉及到了数据可视化的实践应用,而数据可视化作为数据分析和处理中重要的一环,它允许人们以图形的方式直观地查看和理解数据,是信息传达的关键工具。
项目中可能使用了多种数据分析和可视化工具和技术,其中涉及到的技术标签包括 Python、Data、Plotly 和 Jupyter Notebook。Python 是一种广泛用于数据科学的编程语言,它拥有强大的数据处理和分析能力,以及丰富的数据分析和可视化库。Data 指的是项目中的数据处理部分,可能包括数据清洗、整理和预处理等步骤。Plotly 是一个强大的开源绘图库,它可以用来创建交互式的图表和数据可视化,与 Python 配合使用时,可以生成高级的动态图表。Jupyter Notebook 是一个交互式计算环境,它允许数据科学家们将代码、可视化元素和文本说明集成在一个文档中,便于演示和分享研究结果。
虽然具体的文件名称列表没有提供详细的文件信息,但可以推测文件夹 "Data_Visualisation_Project_Group_I-main" 可能包含了项目的主要文件,例如 Jupyter Notebook 文件(通常具有.ipynb扩展名),这可能包含了项目的研究过程、数据分析的代码、以及用Plotly等库生成的数据可视化图表。
在这个项目中,小组成员可能研究了如何通过可视化呈现复杂的数据集,以便让观众更容易理解数据中的模式、趋势和异常。他们可能使用了Python编程语言中的数据分析和可视化库,例如 pandas、NumPy、Matplotlib 和 Seaborn 等,以及专业化的Plotly库来创建动态和交互式的图形。
考虑到该项目是一个数据科学和高级分析硕士项目的小组项目,我们可以假设这个项目涵盖了从数据收集、预处理、分析、到最终的可视化和解读的整个过程。在项目中可能包含以下知识点:
1. 数据预处理:学习如何清洗数据,包括处理缺失值、异常值和数据标准化等。
2. 数据分析:使用统计分析方法分析数据集,并通过机器学习技术进行预测或分类。
3. 数据可视化:学习如何将分析结果以图表、图形和地图的形式表达出来,以便更容易被人理解。
4. 交互式可视化:利用Plotly等工具创建可交互的图表,例如点击、悬停、缩放等,从而提供更丰富的用户体验。
5. Jupyter Notebook的使用:学会如何使用Jupyter Notebook进行数据探索和实验记录,以及如何向他人展示数据处理和分析的结果。
6. 报告撰写:最终将项目的研究过程、分析和可视化的结果撰写成报告,并可能在小组演示中口头呈现。
综上所述,"Data_Visualisation_Project_Group_I" 项目为学生提供了一个实践数据可视化技能的平台,同时也培养了他们在数据科学领域的综合能力,使其能够将复杂数据转化为有意义的见解,为数据驱动的决策提供支持。
相关推荐
Tsy.H
- 粉丝: 24
- 资源: 4605
最新资源
- 高质量C_C++编程指南
- Simplified_SD_Host_Controller_Spec.pdf
- more effective C++
- forward与redirect区别
- javascript教程
- MCTS Self-Paced Training Kit(Microsoft .NET Framework 2.0)
- 全国计算机等级考试二级C语言笔试试题及答案
- pc上安装MAC os
- cisco CCNP WOLF笔记
- 二级c重点知识详解与分析
- 常见的50条SQL语句,基本包含了SQL的基础
- tcxgrid的用法
- Scrum Process
- 思科网络工程师认证完全手册
- MATLAB-------数字滤波器设计与仿真
- java NIO原理和使用