图示法检测是一种通过图形或图像来评估和分析数据的方法。
数据可视化：将数据以图表、图形等形式呈现，如柱状图、折线图、饼图等。
趋势分析：观察数据随时间或其他变量的变化趋势。
比较分析：比较不同数据集或不同时间段的数据。
分布分析：了解数据的分布情况，如正态分布、偏态分布等。
相关性分析：确定不同变量之间的相关性。
聚类分析：将数据分组或分类。
决策树分析：构建决策树模型，用于预测和分类。
箱线图分析：展示数据的四分位数和异常值。
雷达图分析：比较多个变量的相对表现。
散点图分析：观察两个变量之间的关系。
时间序列分析：分析时间序列数据的模式和趋势。
因果关系分析：确定变量之间的因果关系。
数据挖掘：通过挖掘数据中的潜在模式和关系。
模型验证：使用图示法评估模型的准确性和可靠性。
异常检测：发现数据中的异常值或异常模式。
数据清洗：通过图示法识别和处理数据中的错误或缺失值。
特征工程：选择和转换数据特征，以提高模型性能。
可视化报告：将分析结果以清晰、简洁的方式呈现给决策者。
交互式可视化：允许用户与数据进行交互，深入探索数据。
地理信息系统（GIS）分析：将数据与地理空间信息结合进行分析。
数据故事讲述：使用图示法讲述数据背后的故事，增强沟通效果。
多变量分析：同时分析多个变量之间的关系。
主成分分析（PCA）：减少数据维度，提取主要成分。
因子分析：找出数据中的潜在因子。
层次聚类分析：构建层次结构的聚类模型。
关联规则挖掘：发现数据中的关联规则。
神经网络可视化：展示神经网络的结构和训练过程。
强化学习可视化：呈现强化学习算法的训练进展和策略。
可视化编程：使用可视化工具进行数据分析和编程。
虚拟现实（VR）和增强现实（AR）可视化：提供沉浸式的数据可视化体验。
大数据可视化：处理和呈现大规模数据集。
