本文总结推荐22个免费的数据可视化和分析工具。列表如下： 数据清理(Data cleaning) 当你分析和可视化数据前，常需要“清理”工作。...下面的两个工具被用来帮助使数据处于最佳的状态。 1、DataWrangler 斯坦福大学可视化组(SUVG)设计的基于web的服务，以你刚来清理和重列数据。...统计分析(Statistical analysis) 有时，你需要你的数据的图形化的表达。 3、R项目 R语言是主要用于统计分析、绘图的语言和操作环境。...虽然R主要用于统计分析或者开发统计相关的软体，但也有人用作矩阵计算。其分析速度可比美GNU Octave甚至商业软件MATLAB。...可视化应用与服务(Visualization applications and services) 这些工具提供了不同的可视化选项，针对不同的应用场景。
这就是为什么所有营销人员和分析师使用不同的数据可视化技术和工具来使枯燥的表格数据更加生动。他们的目标是将原始的非结构化数据转换为结构化数据，并将其意义传达给参与决策过程的人员。...以下方法是最常见的： 首先，聚合数据透视表中的数据集。 借助图表可视化。 因此，今天我想概述四种强大的数据分析和可视化工具，这些工具可以组合在一起，以实现最复杂的需求。...它们可以分为两类：数据透视表和图表。 此外，这些工具是免费的，任何人都可以访问。 1.数据透视表.js PivotTable.js是一个用JavaScript编写的开源数据透视表。...它可以免费用于商业和非商业用途，因此，它可以被开发人员，数据分析师，学生，临时用户等使用。...特点和功能 要根据数据创建智能数据可视化，您可以： 使用图表工具数据源协议连接到SQL数据库，Excel，Google Spreadsheets和CSV文件并将其可视化。
数维图推出的两款可视化产品SovitChart和Sovit2D针对互联网用户均提供基础版免费使用，用户只要微信扫码登录数维图后台即可立即使用。...通过拖拽式编辑快速开发出可视化大屏或者动态的Canvas组态页面，定义数据源并发布，可以很方便的集成到自己的生产系统中。...目前可视化大屏、图表组件产品SovitChart推出的大屏模板库，用户可以一键使用大屏模板加入到自己的项目中，然后可以定义好数据源绑定动态数据直接发布使用，或者经过修改后进行使用，模板库会不断的更新。...进入到图表可视化模块中找到刚加入模板的项目，点击进入项目： 5. 在可视化编辑器中修改大屏模板，给模板组件添加数据源和事件等。...每个组件都可以定义动态数据，支持直接连接数据库、Redis等，也可以定义JSON格式的数据模型，后面在集成页面的地方组装JSON数据源传送给大屏组件使用。
文章目录 前言 本篇环境 结果展示 项目结构 前言 这一篇是最终篇，也是展示数据分析之后的结果的一篇。...其他文章： 淘宝双11大数据分析（环境篇） 淘宝双11大数据分析（数据准备篇） 淘宝双11大数据分析（Hive 分析篇-上） 淘宝双11大数据分析（Hive 分析篇-下） 淘宝双11大数据分析（Spark...分析篇） 本篇环境 Idea 中搭建一个 SSM 框架的 Web 项目。...再整合 Echarts 可视化！ 参考文章： idea搭建SSM项目（基于maven） 结果展示 项目结构 这是一个简单的 SSM 架构的项目。 代码我就不粘贴出来了。
帮助你消除调用大模型 API 带来的数据安全烦恼。 模型 今天我们来探讨一个有趣的话题 —— 如何使用 Llama 3 免费地进行数据分析和可视化。...关于 700 亿参数的模型，我之前已经为你撰写了一篇文章《如何免费用 Llama 3 70B 帮你做数据分析与可视化？》，如果你感兴趣，欢迎点击链接阅读。...你已经了解到 Open Interpreter 可以结合 GPT-4, Haiku，以及 Groq 下面的 Llama 3 70B 帮助我们进行数据分析与可视化了。...即便是调用开源大模型的 API ，也不行。在这种情况下，使用本地开源模型运行时，则根本不涉及到联网问题。机构数据的安全性可以得到最大限度的保障。...祝 AI 辅助数据分析愉快！
本文总结推荐22个免费的数据可视化和分析工具。列表如下： 01 数据清理（Data cleaning） 当你分析和可视化数据前，常需要“清理”工作。...下面的两个工具被用来帮助使数据处于最佳的状态。 1、DataWrangler 斯坦福大学可视化组（SUVG）设计的基于web的服务，以你刚来清理和重列数据。...02 统计分析（Statistical analysis） 有时，你需要你的数据的图形化的表达。 3、R 项目 R语言是主要用于统计分析、绘图的语言和操作环境。...03 可视化应用与服务（Visualization applications and services） 这些工具提供了不同的可视化选项，针对不同的应用场景。...来源：36大数据 END 投稿和反馈请发邮件至hzzy@hzbook.com。转载大数据公众号文章，请向原文作者申请授权，否则产生的任何版权纠纷与大数据无关。
分析：前3名 ② tableau分析：后3名 6、可视化大屏布局展示 1）选择可视化大屏额屏幕背景 2）折线图自动重复播放 3）地区交互展示 ...项目需求 1）汽车销售分析报告 根据外部数据从市场需求、消费能力、企业竞争、品牌竞争几方面来分析乘用车的市场销售情况。...2）销售绩效分布 外部数据和内部数据相结合，从销售区域、车型、时间等多个维度分析本企业的业绩完成情况。...① sql分析 # 不同区域的销售本月、上月、同期数据，以及收入本月、上月、同期数据 select areaname 区域名称, sum(case when stat_month =...3）不同车型销量排行前3、后3名 ① tableau分析：前3名 ② tableau分析：后3名 可视化大屏布局展示 1）选择可视化大屏额屏幕背景 2）折线图自动重复播放 3）地区交互展示 4）车型交互展示
随着科技的不断进步与新设备的不断涌现，数据可视化领域目前正处在飞速地发展之中。...ProPublica的调查记者兼开发者Lena Groeger，以及金融时报的数据可视化记者Jane Pong在全球深度报道大会上分享了他们对当前数据可视化趋势的一些看法。...定制数据 Pong表示，尽管记者可以利用的开放数据越来越多，并且这对数据的可视化也是有利的，但这也同时意味着每个记者都在使用相同的数据。要让自己的报道与众不同，就必须要创建自己的数据集。...这方面的一个例子是Pudding公司提出的电影对话可视化。该项目分析了2000个剧本，并按性别进行划分来创建电影剧本的视觉展示效果。 ?...响应式设计 越来越多的数据可视化设计人员需要考虑他们的作品如何在移动设备上展现。
数据可视化正在帮助全球公司识别模式，预测结果并提高业务回报。可视化是数据分析的一个重要方面。简而言之，数据可视化以可视格式传达表格或空间数据的结果。图像有能力吸引注意力并清晰地传达想法。...4.谷歌数据工作室 如果您拥有Gmail帐户，Google的数据可视化工具可免费轻松设置。...此免费工具可用于分析密集数据集。该工具可高度自定义，适用于所有浏览器。该工具为误差棒/置信区间提供强大支持。 20....数据可视化对于准确的数据分析至关重要 有了正确的工具，您就可以轻松地向利益相关者汇总和解释复杂的数据。通过利用数据产生的可操作的见解，公司可以获得巨额利润和节省。我们谈论的有多大？...如果使用得当，数据分析和可视化有能力改变人们的生活方式。
我找到了一个 大语言模型性价比排行榜（https://llmpricecheck.com/），你可以参考一下。...我一下子来了灵感 —Llama 3 70B 这东西的编程能力既然这么好，为什么不用它和 Open Interpreter 结合，帮我做数据分析呢？ 哦，对了，到哪儿调用它的 API 呢？...context_window 200000 --max_tokens 8196 --max_output 8196 具体的安装配置方式，请参考《如何用 Claude 3 Haiku 帮你低成本快速自动分析数据...下面咱们试试，用它来结合 Open Interpreter 进行数据分析。...你可以用这个新的开源模型，加上 Groq 快速推理机制，把之前的 9 大数据分析与可视化样例免费重做一遍，看看比起 Claude 3 Haiku 来 Llama 3 70B 是不是有很大的进步。
刘宇宙，现在一家创业型公司做技术总负责，做爬虫和数据处理相关工作，曾从事过卡系统研发、金融云计算服务系统研发，物联网方向大数据研发，著书一本，《Python3.5从零开始学》 如何做Python 的数据可视化...Echarts 是百度开源的一个数据可视化 JS 库。主要用于数据可视化。 一、安装 pyecharts 兼容 Python2 和 Python3。...5, 20, 36, 10, 75, 90])bar.show_config()bar.render() Tip：可以按右边的下载按钮将图片下载到本地 add() 主要方法，用于添加图表的数据和设置各种配置项...add() 添加数据及配置项。 render() 生成 .html 文件。 三、图表类型 因篇幅原因，这里只给出了每种图表类型的示例（代码 + 生成图表），目的是为了引起读者的兴趣。...“”” custom(series)”’追加自定义图表类型 ”’ series -> dict 追加图表类型的 series 数据 先用 get_series() 获取数据，再使用 custom
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。...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。.../ 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。...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。...公众号回复电影分析源码。即可获取全部源码。
Python数据可视化 写得比较粗浅，后面会对数据分析专题进行深入。...自动计算数据 import matplotlib.pyplot as plt x_values = list(range(1, 1001)) y_values = [x ** 2 for x in x_values...for roll_num in range(10): result = die.roll() results.append(str(result)) print(results) # 分析结果...frequency = results.count(value) frequencies.append(frequency) print(frequencies) # 对结果进行可视化
绘图是数据分析工作中的重要一环，是进行探索过程的一部分。...Matplotlib是当前用于数据可视化的最流行的Python工具包之一，它是一个跨平台库，用于根据数组中的数据制作2D图，主要用于绘制一些统计图形，例如散点图、条形图、折线图、饼图、直方图、箱型图等。...1.散点图 散点图通常用在回归分析中，描述数据点在直角坐标系平面上的分布图。散点图表示因变量随自变量而变化的大致趋势，据此可以选择合适的函数对数据点进行拟合。下面是绘制散点图的例子。...3.折线图 折线图是排列在工作表的列或行中的数据可以绘制到折线图中。折线图可以显示随时间（根据常用比例设置）而变化的连续数据，因此非常适用于显示在相等时间间隔下数据的趋势。...---- 以上内容来自《Python广告数据挖掘与分析实战》
数据分析学习笔记系列——数据可视化 总第45篇 ▼ 写在前面： 本篇来源于书籍《数据之美—一本书学会可视化设计》的学习后整理所得。...你有什么数据 关于可视化，人们一般的理解是先设想要达到的可视化效果，然后在去寻找相应的数据。...为了更好的进行可视化，我们将数据分为分类数据、时序数据、空间数据、多元变量数据四大类。 1、分类数据 分类数据是指针反映事物类别的数据。...你想从中得到什么结论（平台上的用户中哪个地区的用户较多、数据分析领域最具有权威的人物是谁、2016年的GMV环比去年是增加类还是降低类）。...3、Tableau Software Tableau Software现在比较受大家的欢迎，既可以超越Excel做一些稍微复杂的数据分析，又不用像R、Python那种编程语言进行可视化那么复杂。
Python可视化数据分析05、Pandas数据分析 前言 博客：【红目香薰的博客_CSDN博客-计算机理论,2022年蓝桥杯,MySQL领域博主】 ✍本文由在下【红目香薰】原创，首发于CSDN...✍ 2022年最大愿望：【服务百万技术人次】 Python初始环境地址：【Python可视化数据分析01、python环境搭建】 ---- 环境需求 环境：win10 开发工具：PyCharm...list pip3 install --upgrade pip pip3 install requests pip3 install pandas Pandas介绍 Pandas是Python的一个数据分析包...Pandas纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。...缺失数据处理 缺失数据在大部分数据分析应用中都很常见，Pandas的设计目标之一就是让缺失数据的处理任务尽量轻松 Pandas使用浮点值NaN（Not a umber）表示浮点和非浮点数组中的缺失数据
在接下来的文章中主要介绍如何利用python 中的matplotlib进行数据的可视化展示。...一、matplotlib基本构成 首先我们设置一个空的面板： import matplotlib.pyplot as plt # 画一个空图，面板，不传数据 plt.figure() plt.plot(
NumPy(Numerical Python) 是科学计算基础库，提供大量科学计算相关功能，比如数据统计，随机数生成等。...Numpy 是 Python 语言在科学计算领域取得成功的关键之一，如果想通过 Python 语言学习数据科学、人工智能（包括深度学习、语言处理等分支），就必须学习 Numpy。
一个好的流程可以让我们事半功倍，可视化的设计流程主要有分析数据、匹配图形、优化图形、检查测试。...首先，在了解需求的基础上分析我们要展示哪些数据，包含元数据、数据维度、查看的视角等；其次，我们利用可视化工具，根据一些已固化的图表类型快速做出各种图表；然后优化细节；最后检查测试。...2.2 分析数据 想要清楚地展现数据，就要先了解所要绘制的数据，如元数据、维度、元数据间关系、数据规模等。...分析清楚数据后，就要找个合适的箱子把这些“苹果”装进去。上一步，或许还可以靠自身的逻辑能力，采集到的现成数据分析得到，而这一步更多地需要经验和阅历。幸运的是，现在已经有很多成熟的图形可以借鉴了。...3.2 分析数据 接下来分析数据，案例中的元数据是事件，维度有时间、源IP、目的IP和应用，查看的视角主要是关联和微观。 ?
总而言之，FiveThirthyEight可以为有抱负的数据科学家和材料提供大量有趣的信息。他们使用硬数据和统计分析来讲述有关政治，体育，社会问题等的故事。...https://github.com/BuzzFeedNews/everything 顺便说一句，BuzzFeed还为有抱负的数据科学家提供了很多其他材料，如分析，库，工具，指南等等。...Socrata OpenData是一个包含多个数据集的门户，可以在浏览器中进行探索或下载以进行可视化。广泛的信息使其成为持续好奇的数据科学家 - 实践者的有吸引力的资源。...存在不良的材料管理，这意味着您必须对可用的内容进行分类，以查找干净且最新的数据。顺便说一下，它并不是一个很大的缺点，因为总是可以在浏览器中查看表格中的数据，并使用一些内置的可视化工具。...它具有各种不寻常的（通常是大的）数据集，尽管在不阅读原始论文和/或在相关科学领域拥有一些专业知识的情况下获取特定数据集的上下文有时会很棘手。 数据集的重要性 ? 成为数据科学专家还有很长的路要走。
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