数据可视化主要旨在通过图形手段清晰有效地传达和沟通信息

数据可视化主要旨在通过图形手段清晰有效地传达和沟通信息，有效地传达思想概念。美学形式和功能需要携手并进，通过直观地传达关键方面和特征，实现对稀疏而复杂数据集的深入洞察。

引领这一潮流的第一件事就是划时代的事件——现代电子计算机的诞生。计算机的出现彻底改变了数据分析。1957年，第一个用于计算的高级程序语言Fortran出现了，从那时起，用于统计数据的高效计算机处理工具开始慢慢出现。到20世纪60年代末，大型计算机已广泛分布在西方大学和研究机构，使用计算机程序绘制数据可视化图形逐渐取代手绘图形。计算机对数据可视化的影响是提供高分辨率图形和交互式图形分析，实现手绘时代无法企及的表现能力。

导出 JSON 基于过程可以导出数据 JS 可视化工具支持的格式。还需要将数据导出为 JSON 格式可以导入其他工具或生成可共享的查询结果。本节描述的过程可以导出为文件或流程。

本次培训首先阅读德国信用数据集，并查看数据的基本统计信息。其次，在Python第三方库的帮助下，使用视觉工具绘制多个图表来探索德国信用数据集，显示变量的值分布和变量之间的相互关联，以及变量和标签之间的相关性。然后对数据进行预处理，构建模型并进行评估。最后，对数据进行特征工程，再次构建模型进行培训和评估，检查模型升级后的效果。通过培训，学生将进一步巩固Python语言的编程能力，掌握Pandas库的基本使用，了解基本的数据预处理方法，并通过Sklearn库进行分类模型构建和评估。

数据是信息的载体，也是数字双胞胎的关键驱动力。如图3所示，数字双胞胎中的数据管理工具包括数据采集工具、数据传输工具、数据存储工具、数据处理工具、数据集成工具和数据可视化工具。