数据可视化是数据挖掘的一种常用方法，它的目的是通过图表、图像等形式对数据进行可视化，以便更好地理解数据。数据可视化的基本过程包括以下几步：选择数据：首可视化数据挖掘技术通过可视化的方式收集和整理数据，在收集过程中结合规律找出隐含的关系和技术。可视化技术主要通过挖掘过程中获取最终信息。与传统数据技术相比，可视化数据挖掘技
SAS可视化数据挖掘和机器学习通过简单、集成化的协作型解决方案，使用其内置自动化建模API,解决最为复杂的分析问题。在Forrester Wave™2020 年第3 季度分析报告中，SAS 被数据可视化是一种很重要的技术，它可以直观地呈现出复杂的数据信息，并帮助数据科学家、机器学习工程师、分析人员快速理解和分析数据，从而解决复杂的业务问题。
数据挖掘是一种从大规模数据集中自动提取模式和知识的过程。它涉及多学科，如统计学、机器学习、人工智能、数据库和数据可视化等。数据挖掘可以帮助人们发现数据背后的隐藏模具有少量属性的可视化具有时间/空间属性的数据可视化具有大量属性的数据可视化举例数据可视化的举例： 元素周期表少量属性的可视化的可视化茎叶图stem and leaf plot 直方图
●▽● 3.通过FacetGrid函数进行数据可视化：#绘图x=sns.FacetGrid(train)x.fig.set_size_inches(6,4)#注意，这里调整图形大小的方式变了，有时候用plt.figure的方法不第一部分：数据挖掘与可视化分析的定义数据挖掘是通过大数据集和计算技术来发现未知模式和关系的自动化过程。它通常用于预测、分类、聚类和关联规则等数据分析任务，以便帮助
