静电说:可视化不是单纯的数据展示,其真正价值是设计出可以被读者轻松理解的数据展示。设计过程中的每一个选择,最终都应落脚于读者的体验,而非设计者个人。你也许很少做图表,但是你要知道怎么做。
导读:可视化不是单纯的数据展示,其真正价值是设计出可以被读者轻松理解的数据展示。设计过程中的每一个选择,最终都应落脚于读者的体验,而非设计者个人。
Severino Ribecca 是一位平面设计师,也是数据可视化的爱好者,他在自己的网站上收录了 60 种可视化图表样式以及它们分别适用于什么样的场景,并且推荐了相应的制作工具。
导读:上篇Tableau可视化之多变折线图一文中,介绍了Tableau折线图的几种花样作图方法,今天本文继续就另一个基本可视化图表——条形图的制图及变形进行介绍。
选自towardsdatascience 作者:George Seif 机器之心编译 参与:刘晓坤、思源 数据可视化是数据科学家工作的重要部分。在项目的早期阶段,我们通常需要进行探索性数据分析来获得对数据的洞察。通过数据可视化可以让该过程变得更加清晰易懂,尤其是在处理大规模、高维度数据集时。在本文中,我们介绍了最基本的 5 种数据可视化图表,在展示了它们的优劣点后,我们还提供了绘制对应图表的 Matplotlib 代码。 Matplotlib 是一个很流行的 Python 库,可以帮助你快速方便地构建数
前言 数据的世界正在发生急剧变化,任何人都应该访问自己需要的数据,并具备获取任何数据的洞察力,而tableau正是帮我们洞察数据的好帮手。 Tableau作为BI tool leader ( 2016 Gartner BI chart), 它不仅是一款可视化软件,还具备不可忽略的强大的Data connection, collaboration, security management, multi-platform功能性: Data connection:Tableau Desktop可直接连接S
By visualizing information, we turn it into a landscape that you can explore with your eyes, a sort of information map. And when you’re lost in information, an information map is kind of useful. 通过可视化信息,我们可以绘制出一道眼睛可以看到的蓝图,一种信息地图。当你迷失在信息中时,信息地图就有作用了。 ——大卫·
Destiny,某物流公司数据产品经理,目前从事数据平台搭建和可视化相关的工作。持续学习中,期望与大家多多交流数据相关的技术和实际应用,共同成长。
Matplotlib是一个流行的Python库,可以很容易地用于创建数据可视化。然而,设置数据、参数、图形和绘图在每次执行新项目时都可能变得非常混乱和繁琐。而且由于应用不同,我们不知道选择哪一个图例,比如直方图,饼状图,曲线图等等。这里有一个很棒的思维导图,可以帮助您为工作选择正确的可视化效果:
作者 | 吕薇,腾讯员工 来源 | 互娱增值服务部 原文标题 | 浅析数据可视化与应用思路 一 好的数据可视化图表可以救命 约翰·斯诺(John Snow)在1854年制作了伦敦霍乱地图,通过标记死亡地图,清晰的了解到霍乱的源头,总而挽救了无数的生命。 (图片来源百度) 南丁格尔玫瑰图通过简单数据对比,更明晰表达军队医院季节性死亡率,打动了军方高层,军事改良提案得到了支持,方案实施后,伤员的死亡率很快从42%降低到了2% (图片来源百度) 说回到我们现实的生活,当前和平年代,可视化也是在不断帮
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。这有助于决策制定并推动改进行动。
导读:所谓一图胜千言。设计严谨,制作精美的图表能使枯燥的数据变得直观形象、重点突出,更能迅速传达信息,具有说服力。因此,数据分析的结果往往要通过图表来传达。信息传达到位甚至是达到传神的数据分析图表往往
原文标题:A Step-by-Step Guide to learn Advanced Tableau – for Data Science and Business Intelligence Professionals 作者:Pavleen Kaur 翻译:李清扬 校对:卢苗苗 本文共4000字,建议阅读8分钟。 本文借助高级图表创建计算深入研究数据以提取对数据的分析,并了解R如何与Tableau相互集成和使用。 简介 “查看数据。 显示图表。 讲故事。 吸引观众。” Tableau是当今数据科学和商业智
如何来展现的你的数据?是你有时不得不去思考的一个问题。不同的展示方法,其效果往往差异巨大。这里我将结合近期的一些阅读和实践,试图给出一些方法,希望能帮助到你。
不同的展示方法,其效果往往差异巨大。这里我将结合近期的一些阅读和实践,试图给出一些方法,希望能帮助到你。
你的程序有多么依赖数据?即使应用程序不完全面向业务,你也可能需要管理面板、仪表板、性能跟踪以及用户非常喜欢的类似分析功能的数据。
数据可视化,即通过图表形式展现数据,帮助我们快速、准确理解信息。好的可视化会“讲故事”,能向我们揭示数据背后的规律。
数据可视化是数据科学家工作的重要组成部分。在项目的早期阶段,你通常会进行探索性数据分析(EDA),以获得对数据的一些见解。创建可视化确实有助于使事情更清晰和更容易理解,特别是对于更大的、高维的数据集。在项目接近尾声时,以一种清晰、简洁和引人注目的方式展示最终结果是非常重要的,这样你的受众(通常是非技术客户)就更加容易理解。
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