数据处理与可视化

这一节包含的知识点

比「节」更细的一层：具体到能对上一道题的步骤。

• 表格数据的处理对表格数据做排序、筛选、分类汇总和公式计算，可以得到需要的统计量或取出符合条件的子集。
• 图表类型与表达根据数据的性质与分析目的选择柱形图、折线图、饼图或散点图，使数据中的规律一目了然。
• 从数据到结论先观察图表中呈现的规律，再结合业务背景分析原因，最后写出有数据支撑的结论和改进建议。
• 数据的排序与筛选先按关键字段排序或筛选，才能从大量记录中看到规律。
• 相关与因果的区分两组数据同步变化不等于因果，还需要排除其他可能的解释。

先修：学它之前要先会

• 数据、信息与知识

完整前置链：一路要先会

不只是直接先修 —— 把先修的先修也追到底，顺序就是该学的顺序（含跨学科）。

1. 1数据、信息与知识

后继：学会它之后可以往哪走

• 数据分析的一般流程
• 用 Python 做数据分析

学习「数据处理与可视化」

这个知识点还没有内容（还没有教材或出版物接进来）。现在能做的：看清它在坐标系里的位置 —— 先修是什么、学完之后通向哪里，然后把「我了解了」记下来。

自述不等于掌握：它只是「我知道这一条讲什么」，不会计入学习单元完成数。学习记录存在这台设备上。

还没有任何内容覆盖这条概念。要让它长出来，需要导入并发布一份讲到它的材料 —— Publishing 会在正文里找候选（带原句作证据），由人确认后挂到这条上。

还没有任何学习目标、测评或任务标注到这条知识点上。学习链只列**真的标注过**的条目 —— 没有就是没有，不按模板补一个出来。