词云百度百科：“词云”就是对网络文本中出现频率较高的“关键词”予以视觉上的突出，形成“关键词云层”或“关键词渲染”，从而过滤掉大量的文本信息，使浏览网页者只要一眼扫过文本就可以领略文本的主旨 先上几张图片让大家欣赏一番： 这是我之前爬取的一篇文章并进行可视化而形成的词云 ? 一般情况下对本狗来讲， 更喜欢词云。 ? 除全白（#FFFFFF）的部分将不会绘制，其余部分会用于绘制词云。 词云就讲到这里， 本狗也是边学边写， 有欠缺的地方， 多多指教！！！ 想获取数据文档，后台恢复【数据】
我一直是网易云课堂的重度用户，从大二开始就一直在上面学习各种技能类课程，作为互联网在线教育的知名品牌，云课堂在某种程度上弥补了我们从校园到职场过渡过程中，很多技能类知识不足的缺口。 今天这一篇是接着上一篇云课堂Excel课程板块爬虫数据进行多角度的可视化分析，上次的爬虫一共爬取了425条课程信息，一共提取了9个字段。 ： 课程来源分析 课程来源 作者贡献数 课程内容分析 高频技能需求 课程价格分析 折扣率分析 均价 课程知名度分析 用户数分析 课程口碑分析 评分分析 根据以上几个模块，我们开始今天的可视化分析之旅 、数据处理需求占了巨大部分词频，函数高居榜首，高达32次，VBA、图表、数据透视表、数据处理则各有千秋，相差不大。 以上便是本次云课堂爬虫数据分析的全部，由于对在线教育行业了解并不是十分深入，特别是指标构建，分析角度、可视化逻辑上有诸多不成熟之处，还望各位数据分析行业前辈高人多多指点。
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网易云音乐2018年度听歌报告—遇见你，真好。 相信有不少人在上周，应该已经看过自己网易云音乐的年度报告了。 小F也是去凑凑热闹，瞅了一波自己的年度听歌报告。 本次通过对网易云音乐华语歌单数据的获取，对华语歌单数据进行可视化分析。 可视化库不采用pyecharts，来点新东西。 使用matplotlib可视化库，利用这个底层库来进行可视化展示。 有兴趣的小伙伴，可以试一下哈... / 02 / 数据获取 01 歌单索引页 from bs4 import BeautifulSoup import requests import time headers / 03 / 数据可视化 可视化代码已上传GitHub，点击左下角阅读原文即可访问！！！ 01 歌曲出现次数 TOP10 ? 榜上的十首歌，除了「水星记」，小F听得次数都不少。 那么你又是如何的呢？ 公众号主页 回复 网易云音乐源码 获取源码。
词云 jieba分词 ? ? WordCloud(mask=mask, font_path='Hiragino.ttf', mode='RGBA', background_color=None).generate(text) # 显示词云
导读：今天小编要给大家介绍一种非常有意思的可视化工具—云词可视化。可以在任意图形中填充你想要的文字，想要拥有自己专属的云词图案吗？ 这是小编用tagul制作的钱塘大数据logo云词图案 接下来就给各位讲解制作过程 赶紧搬好小板凳来围观吧 ? ? ? ? ? ? ---- ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
开发环境 编辑器： jupyter notebook 解释器： python 3.7 在七夕节中，博主写了一篇为女友收集QQ聊天记录做可视化词云的文章获得广泛好评，一直有小伙伴希望能出一篇教程，今天他来啦 一文带你速通词云♂️ 文章链接 — Python | 词云】聊天记录绘制超美词云（七夕快乐 ，曾同学） 后面生成的图片是有些显示违规或奇怪（因为我是用核心价值观作为词库的，所以会被和谐，但学习思路没有问题 ，大家可以放心食用~） 文章目录 一、安装wordcloud 二、一个简单的词云 三、优化词云 四、中文版词云 4.1colormap 修改主色调 4.2修改部分字体的颜色 五、自定义轮廓（根据图片 () 从中可以看见单词很散，很少， 我们对 词云对象 添加两个属性， repeat = true（重复） max_words (最大词数） 三、优化词云 （重复词，限制词数，放大图片,限制最大单词大小 （应该是百度提供的分词模型），缺点之一是在面对大数据时耗时很大 text="核心价值观是一个国家的重要稳定器。
R语言在常规数据分析的场景下，如数据读入，预处理，整理，以及单机可视化方面表现出的优势，无论从用户体验，还是代码流畅度，令另两种语言略逊一筹。 本文将从统计学中最基本的密度曲线的绘制，来串讲一下题目中所涉及的R语言可视化中三个强大的可视化包的用法，以及之间的联系。 以此为基础，进阶高段，可以自然过渡到Python，Julia等语言的可视化实践活动中。 首先引入本次实践使用的数据集SENIC，该数据集描述了在不同的美国医院测量的结果。 展示的用的是DT，专门用于显示表格数据，如下图所示： 3 创建离群值函数 目的在于返回一些离群值，用在后续的可视化内容中。 终于，可以引出第一个可视化包ggplot2了，这个包在统计学界名气很大，功能也极为成熟，是R语言可视化中不可回避的内容。
文章目录 一、词云图 词云图是一种用来展现高频关键词的可视化表达，通过文字、色彩、图形的搭配，产生有冲击力地视觉效果，而且能够传达有价值的信息。 本文通过对已获取的京东商品评论数据进行预处理、文本分词、词频统计、词云展示，熟悉制作词云的基本方法。 pyecharts是基于echarts的python库，能够绘制多种交互式图表，和其他可视化库不一样，pyecharts支持链式调用。 四、stylecloud库绘制词云 1. stylecloud简介 对自己而言，平时用python制作词云主要使用wordcloud，如果在可视化的过程还要用pyecharts绘制其他图，那么词云也干脆就用 stylecloud也是一个python绘制词云的包，是一位数据科学家Max Woolf基于wordcloud优化改良而成。并添加了一些更有用的功能，从而让使用者更易创作出独特并且颜值颇高的词云。
今天我们来聊一波有趣的数据可视化。 首先，我们先讲一下我们今天要用到的数据。 我们打开前6行可以看到以下部分： X head(X) 其中country就是统计的国家啦，year则是统计获得的年份，这份数据采集了1952年到2007年的数据，每五年进行一次统计，pop则是人口的数目 那么，我们应该如何在图上找到我国呢，嗯，不如把人口数据也填进来。 下面是包含人口数据的气泡图，气泡的大小都和样本中人口的数目成正比。 此外，如果我们还可以将箱线图中的数据散点化并绘制出如下的结果。 p.p.s如果觉得数据说明中或者代码上有什么问题，欢迎交流。
数据可视化 点进官网看了看实例,真的超级有意思,很难想象这些居然都是JS写出来的 ①刚刚去官网下载了JS文件,引入到项目中了 ②现在准备容器: ③实例化对象: ④⑤: 这样就搞定了! 现在我又做了一个饼图的,非常简单,就复制粘贴,但是修改数据什么的还要学习 containLabel: 当刻度溢出时,grid区域是否包含坐标轴的刻度标签,如果是true,则显示,否则当left和right
ECharts实现数据可视化入门教程（超详细） ECharts介绍 ECharts入门教程 第一步：下载并引入scharts.js文件 第二步：编写代码 目录结构 编写index.html代码 主要配置（常用的） 案例讲解 补充 示例链接 立即执行函数 让图表跟随屏幕自适应 ECharts介绍 官网链接：Apache ECharts ECharts是一个使用 JavaScript 实现的开源可视化库 可以流畅的运行在 PC 和移动设备上，兼容当前绝大部分浏览器（IE8/9/10/11，Chrome，Firefox，Safari等），底层依赖矢量图形库 ZRender，提供直观，交互丰富，可高度个性化定制的数据可视化图表 每个系列通过 type 决定自己的图表类型 – 通俗的理解：图标数据，指定什么类型的图标，可以多个图表重叠。 window.addEventListener("resize", function() { // 让我们的图表调用 resize这个方法 myChart.resize(); }); 以上就是ECharts实现数据可视化入门教程
随着微博研究的深入，社会网络分析和可视化技术的需要，面临中文处理问题，开始钻研文本挖掘的问题，过去的传统的数据挖掘一直研究的是结构化数据，文本挖掘和意见挖掘涉及内容更多，特别是中文处理是不可逾越的障碍！ 在学习的过程中，我们成立了数艺智库和中国传媒大学数据可视化兴趣小组，每周活动一次。同学们都是80、90后的年轻人更有创新意识，学习也快，特别是小技巧和工具的掌握。 特别是在数据可视化领域，根据兴趣不同学习了：PS、AI、PREZI、PPT、Xcelsius、Excel、D3js、Processing、Tableau、Romabi等，词云的制作也是大家感兴趣的。 下面来说说个性化词云制作。 1主题和意义 你为什么需要制作个性化词云，是艺术品还是研究分析内容的一种表现方式，是文本挖掘技术的可视化，还是为了传播更方便。 2语料收集 个性化词云是依赖语料和抽取语料关键词呈现的，如果你有了要表现的词云标签，就可以直接制作词云了。记住这里要有两个数据：1）标签关键词； 2）关键词词频，词频决定关键词的显示大小。
随着微博研究的深入，社会网络分析和可视化技术的需要，面临中文处理问题，开始钻研文本挖掘的问题，过去的传统的数据挖掘一直研究的是结构化数据，文本挖掘和意见挖掘涉及内容更多，特别是中文处理是不可逾越的障碍 —Xcelsius仪表盘与Tableau可视化分析—RoambiAPP移动应用等； 在学习的过程中，我们成立了数艺智库和中国传媒大学数据可视化兴趣小组，每周活动一次。 数据可视化兴趣小组的参与同学热情很高，特别是高年级同学传帮带，象谈和、德凯、若晨等同学成为小组的主要指导教师。这个工具也是同学们先找到了，在谈和同学讲解的过程中，我提出了创意要求。 特别是在数据可视化领域，根据兴趣不同学习了：PS、AI、PREZI、PPT、Xcelsius、Excel、D3js、Processing、Tableau、Romabi等，词云的制作也是大家感兴趣的。 当然，我还是希望把研究和创作思路告诉大家： 1 第一：主题和意义 你为什么需要制作个性化词云，是艺术品还是研究分析内容的一种表现方式，是文本挖掘技术的可视化，还是为了传播更方便。
随着 web 技术的蓬勃发展，前端的展示、交互越来越复杂，在用户的访问、操作过程中产生了大量的数据。由此，前端的数据分析也变得尤为重要。 下面就逐步描述前端有哪些数据、如何采集前端的数据、以及如何展示数据统计的结果。 有哪些？ 数据很多、很杂，不进行很好的分类肯定会导致统计混乱，也不利于统计代码的组织，下面就对几种普遍的数据需求进行了分类： 1、访问 访问数据是基于用户每次在浏览器上打开目标页面来统计的，它是以 PV 为粒度的统计 ，一个 PV 只统计一次访问数据。 捕获到这些数据之后，需要将数据发送回服务器端，一般都是采用访问一个固定的 url，把数据作为该 url 的 query string，如：http://www.baidu.com/u.gif?
目前 互联网中有很多成熟的商用数据可视化工具，但是由于价格昂贵，让众多中小型企业和个人用户望而却步。今天小编为大家整理了码云上开源的数据可视化软件，希望能够帮助到大家。 如果大家有与数据可视化相关的开源项目，也可以托管到码云上，我们会及时给予推荐。最后，如果你很喜欢以下提到的项目，别忘了分享给其他人 1、项目名称：百度数据可视化图表库 ECharts ? 项目简介：ECharts 是一款由百度前端技术部开发的，基于 Javascript 的数据可视化图表库，提供直观，生动，可交互，可个性化定制的数据可视化图表。 项目简介：本项目是基于 Python 和 Echarts 的职位画像系统，使用Scrapy完整智联招聘职位数据的抓取，使用flask+echarts完成数据可视化，同时使用matplotlib完成基础数据可视化 项目地址：小码编程/scrapy_zhilian 4、项目名称： 数据库数据可视化系统 ? 项目简介：数据可视化, 可以将关系数据库中数据通过图形方式呈现，通过简单的鼠标点击操作即可浏览数据。
之前写过几篇大数据的文章《遇见大数据可视化 ：基础研究》，《遇见大数据可视化 ： 来做一个数据可视化报表》，《遇见大数据可视化 ： 图表的视觉系统感知》。 得到了身边不少小伙伴的认可，都觉得数据可视化是一件挺有意思的事情，纷纷投入到数据可视化上来。 但是很快一腔热血就被浇灭了，很多小伙伴都反映来说做数据可视化的学习成本太高了。 那么有没有什么好的办法，可以不用学习这么多的知识点，而能做一些不太复杂的数据可视化图表出来呢？答案肯定是有的，那下面就手把手的带领大家，零代码来做数据可视化图表。 所以想做数据的可视化展示并不难，只要我们开始动手去做，人人都可数据可视化图表来，这就是工具的价值。 所以我们设计中心也在思考，有没有可能在图表之上，提供更好的数据可视化工具，而不单只是做一个个单一的图表。集合图表、地图、大数据的整体可视化工具，我们在这个方向前进，推出一款更好打大数据可视化工具。
数据可视化，是一种用来将复杂信息数据清晰表述出来的强大有力的工具。通过可视化信息,我们的大脑可以更有效地合成和保留信息内容,增强对信息的理解。但是如果不正确数据可视化，它可能弊大于利。 错误的图表可以减少数据的信息,或者更糟的是,完全背道而驰！这就是完美的数据可视化极其依赖设计的原因。 这里有10个数据可视化的案例，包括你可能犯的错误和快速修复补救的方法。 错误3.数据排序混乱 你的内容应该以一种合乎逻辑的和直观的方式来引导读者了解数据。所以，记得将数据类别按字母顺序,大小顺序,或价值进行排序。 ? 错误4.数据模糊不清 确保没有数据丢失或被设计。 错误6.扭曲数据 确保所有可视化方式是准确的。例如,气泡图大小应该根据区域扩展,而不是直径。 ? 错误9.很难比较数据 比较是展示数据差异的好法子，但是如果你的读者不容易看出差别的话，那么你的比较就毫无意义。确保所有的数据都是呈现在读者面前,选择最合适的比较方法。 ?
数据可视化和信息可视化都是可视化的一种方式，数据可视化将数据库中每一个数据项作为单个图元元素表示，大量的数据集构成数据图像，同时将数据的各个属性值以多维数据的形式表示，可以从不同的维度观察数据，从而对数据进行更深入的观察和分析 信息可视化，旨在把数据资料以视觉化的方式表现出。信息可视化是一种将数据与设计结合起来的图片，有利于个人或组织简短有效地向受众传播信息的数据表现形式。 以上是分享了数据可视化和信息可视化相关内容，不过信息可视化和数据可视化是两个容易混淆的概念，基于数据生成的数据可视化和信息可视化这两者在现实应用中非常接近，并且有时能够互相替换使用。 数据可视化则是普适的，比如平行坐标图并不因为数据的不同而改变自己的可视化设计。 可视化的强大的普适性能够使用户快速应用某种可视化技术在一些新的数据上，并且通过可视化结果图像理解新数据，与针对已知特定数据进行信息可视化设计绘制相比，用户更像是通过对数据进行可视化的应用来学习和挖掘数据
本次利用猫眼电影，实现对2018年的电影大数据进行分析。 ? / 01 / 网页分析 01 标签 ? 通过点击猫眼电影已经归类好的标签，得到网址信息。 02 索引页 ? 本次只对有电影评分的数据进行获取。 03 详情页 ? 对详情页的信息进行获取。 主要是名称，类型，国家，时长，上映时间，评分，评分人数，累计票房。 / 02 / 反爬破解 ? 通过开发人员工具发现，猫眼针对评分，评分人数，累计票房的数据，施加了文字反爬。 ? 通过查看网页源码，发现只要刷新页面，三处文字编码就会改变，无法直接匹配信息。 / 05 / 数据可视化 可视化源码就不放了，太多了 公众号回复电影分析源码即可获得。 01 电影票房TOP10 ? 还剩一个多月，不知道榜单上会不会有新成员。最近「毒液」很火，蛮有希望。 这里看了下数据，发现有「我不是药神」「西虹市首富」「邪不压正」「摩天营救」「狄仁杰之四大天王」几部大剧撑着。 06 各国家电影数量TOP10 ?
Grafana其实就是一个可视化面板（Dashboard），有着非常漂亮的图表和布局展示，功能齐全的度量仪表盘和图形编辑器，支持Graphite、zabbix、InfluxDB、Prometheus和OpenTSDB 作为数据源。 随着版本的迭代，支持接入的数据源将会更多。 下面看看官方是怎么解释Grafana的： grafana是用于可视化大型测量数据的开源程序，他提供了强大和优雅的方式去创建、共享、浏览数据。 添加zabbix数据源 ? 相关配置项目说明： 配置项目 说明 Name 给数据源起一个名字。 Default 选择默认，意味着数据源将预先选定为新的面板。 Type 选择数据源的类型。 但还支持直接（direct）访问，因为在某些情况下可能用来访问直接根据用例和拓扑结构的Grafana、 用户和数据源的数据源。
腾讯云图 （TCV）是一站式数据可视化展示平台，旨在帮助用户快速通过可视化图表展示海量数据，10 分钟零门槛打造出专业大屏数据展示。精心预设多种行业模板，极致展示数据魅力。采用拖拽式自由布局，无需编码，全图形化编辑，快速可视化制作……
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