數據可視化 數據存儲（數據可視化數據存儲方法_數據可視化的實現方法）

數據可視化數據存儲方法_數據可視化的實現方法-數據可視化 數據存儲方法

數據可視化數據存儲方法_數據可視化的實現方法數據可視化數據存儲是根據不同的需求，要爬取的數據可能會很多，這時就需要把數據保存下來進行后續的清理，分析和統計操作。常用的存儲方式有數據庫存儲和文件存儲等，其中，使用數據庫方式來存儲數據涉及不同的數據庫系統，每種數據庫系統之間的差別也很大，比較復雜。如果數據量不是很多，統計分析也比較簡單，那么可以優先采用文件存儲的方式。下面就結合前面學到的文件操作和爬蟲知識，存儲爬取的數據并且可視化呈現出來。數據可視化意義：可視化作為某種外部內存，在人腦之外保存待處理信息，可補充人腦有限的記憶內存，有助于解決人腦的記憶_數據存儲

數據可視化數據存儲是根據不同的需求，要爬取的數據可能會很多，這時就需要把數據保存下來進行后續的清理，分析和統計操作。常用的存儲方式有數據庫存儲和文件存儲等，其中，使用數據庫方式來存儲數據涉及不同的數據庫系統，每種數據庫系統之間的差別也很大，比較復雜。如果數據量不是很多，統計分析也比較簡單，那么可以優先采用文件存儲的方式。下面就結合前面學到的文件操作和爬蟲知識，存儲爬取的數據并且可視化呈現出來。

數據可視化意義：可視化作為某種外部內存，在人腦之外保存待處理信息，可補充人腦有限的記憶內存，有助于解決人腦的記憶內存和注意力的有限性問題。同時，圖形化符號可將用戶的注意力引導到重要的目標，可有效地傳遞信息。

傳統可視化方法可以大致分為兩大類：探索性可視化和解釋性可視化。

探索性可視化：在數據分析階段，不清楚數據中包含的信息，希望通過可視化快速的發現特征、趨勢和異常，這是一個將數據中的信息傳遞給可視化設計與分析人員的過程

解釋性可視化：在視覺呈現階段，依據已知的信息或知識，以可視的方式將它們傳遞給公眾。

數據分析的任務通常包括：定位、識別、區分、分類、聚類、分布、排列、比較、內外連接比較、關聯和關系等。

數據可視化數據存儲學習目標

（1）爬取數據，并且用TXT，JSON,CSV,Excel文件存儲數據。

（2）讀取用JSON格式存儲的數據并解析

（3）使用網頁呈現的JSON格式數據