AI數據分析
第八集 - AI輔助繪製進階圖表
發佈時間：20251110
上一集介紹了數據探索（EDA），其中提到EDA主要透過「統計摘要」和「視覺化」去掌握數據的分佈、異常值和潛在模式，我們也示範了一些常見的基礎統計圖。
目前，統計圖的研究核心已經從静態圖形而演變成能够提供交互式的動態展示，結合人工智慧AI就能夠讓數據分析師輕鬆地輸出這些統計圖，並自動地洞察出來的圖表背後所隱藏的資訊，此稱為智能化洞察任務。
這一集，介紹3個酷炫的統計圖，並請AI幫助我們繪製～
熱力圖 (Heatmap)
通過颜色的深淺、冷暖變化來直觀展示數據點的密度、强度或數值大小，讓複雜的數據分布和模式一目了然，快速識别熱點與冷區、發現數據分布规律與趨勢、揭示變量間的潛在關係◦
執行結果：
說明：
- 高效員工識別：錢七和張三在多數工作日表現出色，完成量較高（深藍色單元格較多）。
- 工作日趨勢：週三似乎整體完成量略有下降，可能需要關注週三的工作安排或會議安排是否影響了效率。
- 個體差異：李四的任務完成量相對較低且波動較大，可能需要額外的支持或培訓。
小提琴圖 (Violin plot)
此圖巧妙地將盒形圖的統計資訊與密度圖的分佈形狀結合在一起，當研究者需要比較多組數據的分佈情況，特別是當數據量較大或分佈形狀可能很複雜的時候，小提琴圖會比盒形圖更具優勢◦
執行結果：
說明：
艙位等級與年齡關係：
頭等艙（1）：年齡分佈相對均勻，中位數年齡較高，說明更多中年和老年乘客
二等艙（2）：年齡分佈較為集中，以青壯年為主
三等艙（3）：年齡分佈最年輕，有大量年輕乘客和兒童
水波圖(Liquid Chart)
水波圖是一種通過模擬水波動態效果來展示數據（尤其是百分比或進度數據）的視覺化圖形。它非常適合表示任務完成度、專案進度或目標達成率等等。
水波圖相比於靜態數字的呈現方式更能夠清楚地表現出有關工作進度之數據，當圖中的水位上漲動畫是更直觀地傳遞出進展的過程，不過它的局限性就是不適合展示複雜的多維數據。
執行結果：
統計圖是打開數據世界大門的鑰匙，它將枯燥的數字變為直觀又亮麗的圖形畫面，靈活運用這些圖形，你就擁有洞察世界的數據力，未來在數據分析的廣闊天地中大放異彩◦建議有興趣的讀者，平常可以留意出現在你身邊的各種統計圖表，等到你需要進行數據分析的時候，就能夠派上用場了◦
關鍵詞
統計圖、熱力圖、小提琴圖、水波圖