随着大数据时代的到来，数据可视化成为了连接数据与人类理解之间的桥梁。数据可视化不仅能够帮助人们快速捕捉数据背后的规律，而且在智慧数据分析领域中扮演着至关重要的角色。本文将重点介绍如何利用Python中的Matplotlib和Seaborn库实现数据可视化，并通过实际案例说明其在智慧数据分析中的应用。
首先，我们引入Python的基本库，包括NumPy和Pandas，用于处理和准备数据：
import numpy as np
import pandas as pd
接下来，我们导入Matplotlib和Seaborn库，用于创建图表：
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
为了演示数据可视化的应用，我们构建了一个简单的数据集，该数据集包含了某公司不同部门的员工满意度调查结果：
data = {
'Department': ['Sales', 'Marketing', 'Engineering', 'HR'],
'Satisfaction': [75, 85, 90, 70]
}
df = pd.DataFrame(data)
使用Seaborn绘制柱状图来展示各部门的员工满意度：
sns.barplot(x='Department', y='Satisfaction', data=df)
plt.title('Employee Satisfaction by Department')
plt.show()
上述代码片段展示了如何将复杂的数据转换成易于理解的图表形式，从而帮助决策者快速识别问题并作出明智的决策。数据可视化与智慧分析的结合，不仅提升了数据分析的效率，也为智慧城市的建设提供了强有力的支持。
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