为什么需要做数据标签

A. 什么是数据标签

添加可变数据的添加方法是一样的都是选择数据库导入的方式进行操作的，就爱不在一一演示了。

B. 使用统计图表进行数据分析有什么优点

1、提升人对数据理解能力

统计图表进行数据分析，将数据变成图片，人们透过视觉化的符号，也就是统计图表展现出来的图形对比，能更快读取原始数据，提升人对数据的理解能力。

2、文字少，分析结果简洁明了

用统计图进行数据分析，统计图的文字成分低，不会像写作一样做文字描述及文本铺陈，图表中的文字往往只用来诠释或标注数据，出处，或是更重要的标题等，因而数据分析结果在呈现上更加简洁明了。

3、标题明确

统计图表会配有简洁的标题，使人一目了然就知道图表显示的是何种数据，节约阅览人的时间。

4、便于理解数据关系

统计图表中显示的数据，不论以点状，线状呈现在双轴座标系统里，都也会有文字标示，也就是都有数据标签，方便观看者解读和比对它在两座标之间的位置和关系。

(2)为什么需要做数据标签扩展阅读：

使用统计图表进行数据分析需要注意的事项：

1、合理安排统计表的结构。

2、图形大体上为4:3的一个矩形，过长或过高的图形都有可能歪曲数据，给人留下错误的印象
图表应有编号和标题。

2、图形的编号一般使用阿拉伯数字，如表1、表2等等。

4、图表的标题应明示出表中数据所属的时间(when)、地点(where)和内容(what)，即通常所说的3W准则。表的标题通常放在表的上方；图的标题可放在图的上方，也可放在图的下方。

C. 互联网数据标注员是做什么的有什么发展前途吗

有发展前途。

数据标注是人工智能产业的基础，是机器感知现实世界的起点。简单点说，数据标注是通过数据标注员借助标注工具，对人工智能学习数据加工的一种行为。数据标注有很多种，如分类、画框、标记等等。从某种程度上来说，没有经过标注的数据就是无用数据。机器通过数据标注物体的一些特征，才能知道这个物体是什么东西。

由于数据标注是人工智能的基础，也是人工智能技术落地的坚实保证。当下人工智能行业对于数据的质量要求越来越高，数据标注行业正在向着精细化时代迈进，标注员每做一次项目都要进行考核，考核通过才能进行数据标注。

AI产业中，标注大量用于训练机器学习模型的数据，让机器越来越像人，如果标注犯错，直接导致的后果是机器也会跟着范错，尤其是无人车驾驶技术，标注出错，直接导致的是交通事故。所以说啊标注准确率要求是很高的。

(3)为什么需要做数据标签扩展阅读

1、分类标注：分类标注，就是我们常见的打标签。适用：文本、图像、语音、视频。应用：脸龄识别，情绪识别，性别识别

2、标框标注：机器视觉中的标框标注，很容易理解，就是框选要检测的对象。适用：图像。应用：人脸识别，物品识别

3、区域标注：相比于标框标注，区域标注要求更加精确。边缘可以是柔性的。适用：图像。应用：自动驾驶

4、描点标注：一些对于特征要求细致的应用中常常需要描点标注。人脸识别、骨骼识别等。适用：图像。应用：人脸识别、骨骼识别

5、其他标注：标注的类型除了上面几种常见，还有很多个性化的。根据不同的需求则需要不同的标注。如自动摘要，就需要标注文章的主要观点，这时候的标注严格上就不属于上面的任何一种了。

D. Excel中选择数据与数据标签有何区别

数据来自于数据源，而数据标签是根据数据源显示在图表位置的“标签”。