1、鸢尾花数据集
鸢尾花数据集（Iris)是一类多重变量分析的数据集。最初是埃德加·安德森从加拿大加斯帕半岛上的鸢尾属花朵中提取的地理变异数据。它首次出现在著名的英国统计学家和生物学家Ronald Fisher 1936年的论文《The use of multiple measurements in taxonomic problems》中，被用来介绍线性判别式分析，证明分类的统计方法。该数据集是在机器学习领域一个常用的数据集。
其数据集包含了150个样本，都属于鸢尾属下的三个亚属，分别是山鸢尾、变色鸢尾和维吉尼亚鸢尾（Iris Setosa，Iris Versicolour，Iris Virginica），每类50个样本。四个特征被用作样本的定量分析，它们分别是花萼和花瓣的长度和宽度。基于这四个特征的集合，Fisher发展了一个线性判别分析以确定其属种。
该数据集测量了所有150个样本的4个特征，分别是：sepal length（花萼长度）、sepal width（花萼宽度）、petal length（花瓣长度）、（花瓣宽度）。以上四个特征的单位都是厘米（cm）。
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山鸢尾（Iris Setosa）
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变色鸢尾（Iris Versicolour）
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维吉尼亚鸢尾（Iris Virginica）
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详细数据集可以在UCI 数据库（http://archive.ics.uci.edu/dataset/53/iris） 中找到。
2、数据处理
在FineBI6.0中上传数据集 iris.xls (38 K)。
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特征名
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特征解释
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数据类型
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sepal_length
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花萼长度（单位cm）
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数值型
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sepal_width
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花萼宽度（单位cm）
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数值型
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petal_length
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花瓣长度（单位cm）
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数值型
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petal_width
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花瓣宽度（单位cm）
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数值型
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species
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种类
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文本型
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为了方便，在原数据集中增加了特征ID（数值型）。
对数据做简单处理，把ID改为文本型，其他特征名称改为中文。
3、数据可视化
3.1 花萼长宽分布
图表类型选择“散点图”，横轴“花萼长度”，纵轴“花萼宽度”，细粒度“ID”，颜色“品种”。调整下值轴最小值“3”，最大值“9”，左值轴最小值“1”，最大值“5”。
3.2花瓣长宽分布
同一方法可以得到花瓣长宽分布。
散点图显示，花瓣长和宽有较强的相关性。
3.3 其他相关性
也可画出其他散点图，显示不同数量关系间的相关性，如花瓣长度和花萼长度之间的关系。
3.4花瓣长度箱型图
图表类型选择“自定义图表”，横轴“品种”，纵轴“花瓣长度”2次，细粒度“ID”，颜色“品种”。图形属性中，第一个“花瓣长度”为”箱型图“，第二个“花瓣长度”为”点“。
3.5数据分布面积图
为了排序方便，此处添加一个计算字段“序号”，IF(LEN(${ID})=1,CONCATENATE("00",${ID}),(IF(LEN(${ID})=2,CONCATENATE("0",${ID}),${ID})))，把ID都变成三位数字。
图表类型选择“范围面积图”，横轴“序号”，纵轴“花瓣长度”“花瓣宽度”“花萼长度”“花萼宽度”，颜色“指标名称”。
数据集中1-50、51-100、101-150分别是三种不同品种，图中显示出明显差异。
4、总结
鸢尾花（Iris）是一个经典的数据集，数据规整，在数据挖掘和机器学习中经常用来讲解分类算法。使用FineBI6.0可以使用可视化的方法探索特征之间的关系。 | 
