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从数据看零售行业的五大趋势

人工智能大数据数据可视化

文章主要讲述了零售行业数据分析的五大趋势：全源数据整合、数据视觉化、移动端沟通协作、数据即时更新和海量数据秒级响应。通过这些趋势，零售行业能够更好地利用大数据，实现更高效的运营和管理。

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2018-01-02

7880

可视化大数据揭秘：北京两千万人是这么上下班的！

大数据数据可视化

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2018-01-04

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这7个不可错过的数据可视化技术，能让地图惊喜跃动

大数据数据可视化

本文介绍了数据可视化的七种技术，包括 Choropleths、Graduated Circles、Dot Distributions、Animations、3D Extrusions、3D Environments 和 Heatmaps。这些技术可以帮助用户更好地理解和探索数据，从而做出更明智的决策。

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2018-01-04

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干货分享：如何学习关系网络可视化？

数据可视化

本文介绍了关系网络可视化中的node-link与matrix方法，以及可视化工具Gephi。文章还涉及了可视化中颜色、视觉元素、辅助视角等的应用，并给出了一个实际案例。

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2018-01-04

1.5K0

D3.js 满足你对数据可视化的一切幻想

数据处理数据可视化

D3.js D3的全称是Data-Driven Documents（数据驱动的文档），是一个用来做数据可视化的JavaScript函数库，而JavaScript文件的后缀通常为.js，所以D3被称为D

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2018-01-08

4.2K1

除了Python，这些语言也可以实现数据可视化

python 云数据库 SQL Server php 数据可视化

文章主要介绍了如何使用 R 语言进行数据可视化。首先介绍了 R 语言的特点和适用场景，然后讲解了 R 语言的数据可视化功能，包括绘制各种图形的基本要素、常用函数和可视化软件。文章还通过实际例子展示了如何使用 R 语言进行数据可视化，并介绍了利用这些可视化方法可以解决的问题。

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2018-01-09

3.3K0

CNKI实用技能50例

大数据数据可视化人工智能

《CNKI实用技能50例》由上海知网编制，以情景带入与问题导向的方式、简单易懂的原则进行编制，适合所有对CNKI有需求的读者。1-10例请点：收藏版 CNKI实用技能50例（1-10例）。本期推送11-20例CNKI实用技能，小伙伴们快收藏起来吧！ 📷 11.【专业检索，牛在哪里】 W 专业检索是情报人员的看家本领，是实现快速有效检索的重要方法，刘言应该如何使用中国知网的“专业检索”？锦囊顾名思义，专业检索是指使用逻辑运算符和关键词构造检索式进行检索。（1）CNKI专业检索需注意：专业检索中的所有符

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2018-01-09

1.1K0

静息态网络拓扑传输认知任务信息

人工智能数据可视化

来自美国罗格斯大学的Takuyalto等人在Nature communications期刊上发文，提出了一种新方法——信息传输映射——来验证假设：静息态功能网络拓扑可以描述传输认知任务信息的脑区间计算映射。作者发现基于静息态网络估计的活动流可以预测广泛分布的脑区内多种多样任务规则信息的传输。进一步，作者发现这些任务态信息的传输通过认知控制网络内的全局中心区域进行协调。人脑被认为是一个分布信息处理装置，信息传输路径构成决定其计算架构的一个核心特征。许多研究利用静息态fMRI时间序列的相关来研究人脑功能连接（

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2018-01-10

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优化 Webpack 构建性能的几点建议

数据库数据可视化 cdn webpack

来源：葡萄城控件 http://www.cnblogs.com/powertoolsteam/p/Webpack.html Webpack 作为目前最流行的前端构建工具之一，在 vue/react 等 Framework 的生态圈中都占据重要地位。在开发现代 Web 应用的过程中，Webpack 和我们的开发过程和发布过程都息息相关，如何改善 Webpack 构建打包的性能也关系到我们开发和发布部署的效率。以下是一些关于优化 Webpack 构建性能的几点建议：一、选择合适的 Devtool 版本 we

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2018-01-12

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结合机器学习与生物医学技术，寻找Uber司机出行模式

人工智能大数据微信数据可视化

作者｜Qing Feng，Peter 译者｜CarolGuo 编辑｜Emily AI 前线导读：机器学习在 Uber 改善应用程序的用户体验方面发挥着核心作用。鉴于 Uber 业务的规模和范围，我们经常需要创造性地思考如何设计这些系统。譬如，在开发合作伙伴活动矩阵（Partner Activity Matrix，一种基于总体使用趋势的个性化司机体验的新工具）时，我们从基因组可视化的生物医学技术（基因组双聚类）中找到了灵感。更多干货内容请关注微信公众号“AI 前线”，（ID：ai-front）通过使用

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2018-01-22

1.2K0

开启您的数据科学方向

数据可视化

如果您对数据科学感兴趣，但不知道从何处开始，这边文章适合您。 📷 本文对数据科学众多方向进行简要描述，您不需要全部学习，只需要选择一个，从第一步开始执行，您将会学到更多东西。您不要犹豫应该选择那一个，这里没有错误的答案。您只需要挑选一个，开始投入建设即可。 1 数据可视化数据可视化是用数据来讲故事。您对颜色和设计有敏锐的眼光吗？您能用几个简单的图表来总结复杂的数据吗？如果您对这些问题回答是“Yes”，那么您很可能适合数据可视化。第一步：前往Data.gov并设计和制作信息图。 2 数据科学老师您

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2018-01-29

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大数据可视化——这些必须知道的工具！

数据可视化

人们常说，数据是组织的生命线。然而，解析这些数据并有效地使用仍然是一个挑战。大数据可视化假设拥有一个巨大的金矿，但不能使用。那么，作为一个金矿的拥有者有什么用呢?大数据的情况与之相似。专家认为，如

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2018-02-05

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想学C/C加加游戏编程开发——得了解游戏编程——你了解吗？

人工智能数据可视化机器学习

第1部分入门第1章学习开发游戏的基础知识 1.1 认识视频游戏 1.1.1 为什么人们如此沉迷于开发视频游戏 1.1.2 视频游戏的类型 1.2 学习游戏设计的要素 1.2.1 提出基本思想 1.2.2 整理剧情 1.2.3 可视化图形 1.2.4 为游戏选择正确的声音 1.2.5 使用控制器控制游戏 1.2.6 确定游戏模式 1.3 面向对象的编程和游戏 1.3.1 理解OOP 1.3.2 在游戏中应用OOP 1.4 研究相关工具 1.4.1 编译器和开发环境 1.4.2 选择图形工具 1.4.

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2018-02-05

1.1K0

重合散点图绘制：neat

爬虫数据可视化

hello诸君，暖阳高照，午间一杯清茶，又到了爬虫俱乐部向大家种草新命令新方法的时候啦！许多同学学到的第一个Stata绘图命令想必就是scatter命令，该命令用于生成观测样本的散点图，但scatter命令存在一个缺点：当我们的数据集存在重复观测值时，scatter生成的图中不能体现那些“重合的散点”。而今天我们要介绍的命令专门用于解决这一问题——neat命令，它可以微调重复观测样本的变量值。使得其在散点图上清晰可见。 01 安装你可以使用github 命令直接安装neat命令 github insta

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2018-02-23

1.7K0

Linux安装redis，并设置访问权限，及使用可视化工具

linux 云数据库 Redis 数据可视化

一. 官网下载对应版本的redis 二. 拷贝至linux服务器并解压将压缩包拷贝到/usr/local目录下解压, 解压后重命名为redis 三. 编译安装四. 以守护进程方式运行五. redis访问权限配置 redis访问权限说明: 特殊说明: 1. 如果有多个同网段主机连接的需求，可以在bind参数后追加ip,多个ip之间以空格间隔. 2. 对于外网的连接需求,需要注释bind参数,并设置访问密码. 3. 以加载配置文件的方式,启动Redis 六. redis可视化工具RedisDesktop

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2018-03-02

2.3K0

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