11月12日凌晨,2020天猫双11落下帷幕,淘宝天猫官方消息,天猫双十一成交额4982亿。媒体报道各不相同,但聚焦的都是4982亿这张照片,它就是天猫双十一向全球提供的唯一窗口--媒体中心的数据大屏。
随着双十一购物盛会落下帷幕,各大电商平台纷纷公布出自己今年的成绩。与其它同行不同的是,京东除了公布1598亿的线上下单金额,还公布了线上线下融合的战果。
有些可视化图形在几十年前就出现了,比如条形图、饼图、散点图等,人们已经习惯通过这些传统的图表阅读数据。
塔夫特所说,“图形表现数据。实际上比传统的统计分析法更加精确和有启发性。”对于广大的编辑、设计师、运营分析师、大数据研究者等等都需要从不同维度、不同层面、不同粒度的数据处理统计中,借助图表和信息图的方式为用户(只获得信息)、阅读者(消费信息)及管理者(利用信息进行管理和决策)呈现不同于表格式的分析结果。数据可视化技术综合运用计算机图形学、图像、人机交互等,将采集、清洗、转换、处理过的符合标准和规范的数据映射为可识别的图形、图像、动画甚至视频,并允许用户与数据可视化进行交互和分析。而任何形式的数据可视化都会由丰富的内容、引人注意的视觉效果、精细的制作三个要素组成,概括起来就是新颖而有趣、充实而高效、美感且悦目三个特征。
前天,小熊妹的同事发过来一张图,问:“小熊小熊,你能从这个图里看出啥问题吗?”(如下图)
而阿里经济体中的 ABC,其中的 BIG DATA,即是我们 DT https://dt.alibaba.com/ ,我们用大数据赋能商业,创造价值。
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。
当提到可视化大屏的时候,大家脑海中闪现的是屏幕巨大、很有科技感、效果非常酷炫的画面。如双十一时天猫的大屏展示就是一个典型的可视化大屏应用。
前言 今天,大数据已无所不在,并且正被越来越广泛的被应用到历史,政治,科学,经济,商业甚至渗透到我们生活的方方面面中,获取的渠道也越来越便利。通过本系列的前面几篇文章,我们已经了解了数据可视化的必要性,而目前市面上也已经具备了非常多成熟的BI绘制工具,如画面,QlikView的的和魔镜等等。虽然这些工具正在变得越来越自动化,然而,随着大数据时代的来临,信息每天都在以爆炸式的速度增长,其复杂性也越来越高;其次,随着越来越多科学可视化的需求产生,地图,3D物理结构等技术将会被更加广泛的使用。所以,当人类的认知能
数据可视化,是指用图形的方式来展现数据,从而更加清晰有效地传递信息,主要方法包括图表类型的选择和图表设计的准则。
数据驱动决策,是数据发挥其价值的基本形式。所谓的数据化管理、数字化转型第一步就是一切用数据说话。在这一过程中,数据可视化类的产品的核心目标就是以产品化的形式,降低数据使用者数据获取的成本,提升数据分析、助力决策的效率,让人人都可接触数据,人人都是数据分析师成为可能。对于数据产品经理从业者来说,数据可视化是一项必备的基础技能,也是相对更容易入行的一个方向。当你拿到一个数据可视化产品的需求时,该如何着手去做呢,这里有一套通用的逻辑,可以帮助你更快速的上手构建一个可视化产品。
在消费升级的助推下,电子零售渠道变得成熟稳定,而且还在不断增强,多渠道竞争不断变化,和传统线下渠道对比线上电商运营手段多样和方便,电商会经常采用价格策略以吸引消费者,这种灵活而频繁的价格变动对供货商的渠道管理提出了前所未有的挑战,实时监测电商的价格变动对于供货商的渠道管理和品牌建设成为重要的环节。同时电商促销活动设计和日常运营,价格是贯穿整个运营环节的关键,对于品牌方或者渠道运营方,怎么有效了解行业和竞品实时状态和历史行为,设计有效的价格体系也是日常重要工作。
最近,市场监督总局对阿里巴巴开出182.28亿“天价罚单”的消息引爆了舆论场。很多人会产生一个疑问:“182.28亿这个数字是从哪来的?”
明天就是双十一了,看了看自己手里的卡的像IE浏览器的手机,感觉可能等不到5G普及了。
数据可视化大屏可以帮助人们更加直观地了解数据,让数据更容易被人们所接受,比如双十一实时展示的成交额。
还记得双十一某宝的数据大屏吗?还记得你剁手了多少吗?他每年都在突破,而企业这历史性的时刻用可视化数据大屏是否更有意义?答案是肯定的!那么数据可视化大屏于企业来说有什么重要意义及用处呢?
在制作数据报告时,为了更好的描述文案叙述内容,我们会按照文案内容制作相关的可视化图表。但往往,经常会遇到图表没有充分表述好文案内容,甚至是和内容完全不符的情况。这就是我们常常说的图文不符。
数据分析,大数据应用的一个主要场景,通过数据分析指标监控企业运营状态,及时调整运营和产品策略。大数据平台上运行的绝大多数大数据计算都是关于数据分析的,各种统计、关联分析、汇总报告,都需要大数据平台。
疫情,就像是我们心中的梦魇,让人心生恐惧而又挥之不去。 Omicron挟持了大多数人的正常生活,我们每个人都被迫生活在这“灰蒙蒙”的年代。在这个如此特殊的时期,疫情早日结束似乎已经成为了我们内心最大的期盼。 疫情期间,绝大多数行业的发展都不景气,有的人遭遇了裁员与失业,有的人选择了躺平与迷失。我选择了对自己来讲更有意义的事。 最近,我学习了贪心学院特别打造的《名企商业实战分析课程》,学习体验非常不错。借此机会,真诚为大家推荐这一门宝藏课程。 该课程是专为在校学生、0~3年职场新人量身定制的,主打名企项目实战
在新增我们的统计可视化课程的时候,发现了贝叶斯分析,且其可视化结果也是应用非常广泛,本期推文就给大家简单介绍下Python和R语言中用于贝叶斯模型分析的好用的工具。
小编也是一个Python爱好者,学了数据分析,机器学习这么多知识,不如用Python来预测一把今年的双十一的成交金额是多少。想想也很有趣,说干就干,动手写代码,整个代码大概20行,短小精悍,一起来看一下。
我们常常迷失在数据中,纷繁复杂的数据让我们无所适从。可视化作为解决这问题的有效手段,通过视觉的方式让数字易于理解。 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。 本文梳理了可视化相
上周运维圈里有一张“杭州灵隐寺智慧寺院”数据大屏的图火了,下午借此写一篇关于ECC中的可视化大屏。
俗话说的好:工欲善其事,必先利其器!一款好的工具可以让你事半功倍,尤其是在大数据时代,更需要强有力的工具通过使数据有意义的方式实现数据可视化,还有数据的可交互性;我们还需要跨学科的团队,而不是单个数据
一、Excel Excel作为一个入门级工具,是快速分析数据的理想工具,也能创建供内部使用的数据图,但是Excel在颜色、线条和样式上课选择的范围有限,这也意味着用Excel很难制作出能符合专业出版物和网站需要的数据图。
一、Excel Excel作为一个入门级工具,是快速分析数据的理想工具,也能创建供内部使用的数据图,但是Excel在颜色、线条和样式上课选择的范围有限,这也意味着用Excel很难制作出能符合专业出版物和网站需要的数据图。 二、Google Chart API Google Chart提供了一种非常完美的方式来可视化数据,提供了大量现成的图标类型,从简单的线图表到复杂的分层树地图等。它还内置了动画和用户交互控制。 三、D3 D3(Data Driven Documents)是支持SVG渲染的另一种Jav
问答时间:2021年5月7日 嘉宾简介:张果,光启元的主要创办人,全面负责公司运营战略规划、产品市场开发、定位与管理。公司致力研究发展大数据可视化交互系统的研发,交付与平台化开发。自2012年成立公司以来,张果带领团队实现RayData大数据可视化系列产品从零突破,短短几年内已完成对全国百余城市的覆盖。完成并交付项目数百个,两次获得腾讯和东华软件投资,成为腾讯最重要的战略核心合作伙伴。同知名图形引擎Unity3D共建全球图形可视化产业平台与SaaS服务全球合作,并将产品服务范围逐步拓展至加拿大、德国、
十年前,在信息化“十二五”规划中,提出建设一个令人激动的“智慧型校园”概念。这幅蓝图描绘的是无处不在的网络学习,融合创新的网络科研、透明高效的校务治理、丰富多彩的校园文化、方便周到的校园生活。
陈为,现任浙大计算机学院副院长、CAD&CG国家重点实验室教授,中国数据可视化领域的顶级学者。他领导的浙大VAG小组,多次在世界顶级可视化会议IEEE VIS发表重要论文。其编著的《数据可视化》一书,填补了中国在系统介绍数据可视化的基本理论和方法上的空白,成为可视化领域的经典参考书目。他经历了中国的数据可视化研究在过去二十多年里的曲折变化,他的故事,一定程度上也展现了中国“数据可视化”历史的缩影。
99大促已经升级为继618年终大促、双十一之后的第三大购物节,号称为“99划算节”,你都买了啥?每次大促,物流信息迟迟不更新、商品运送慢已经成为经常被买家吐槽的话题。
今年的双十一,规则发生了很大的变化,从 10 月 21 日就开始预售,11 月 1 日到 3 日启动第一波销售。面对越来越复杂的规则,许多消费者都感觉「智商不够用了」,而那些没时间研究规则的人,将付出更高的价格,形成一种「价格歧视」,这就是经典的商业策略。
目前就职于京东,主要从事京东商城运营活动搭建平台(通天塔)可视化配置层的架构设计与开发工作。熟悉前端多种开发框架,对大型软件及平台的设计和开发之道有一定的认识,在Web开发,架构优化,工程质量及可持续建设有较丰富的实战经验。目前主要致力于平台的优化及新技术的探索运用等工作。
行业惯例,每年总有一些“趋势”报告发布,比如前阵子的 2018 视觉设计趋势报告,还有最近的《 2018科技中的设计趋势报告 》。
如果你是老板,你一定希望知道你的公司经营状况,知道你的员工每天都在忙什么,是不是瞎忙?如果你是运营,你一定需要知道究竟每天流量,转化率,销售额等数据指标。如果你是电商,你每天一定需要知道我们店铺处于什么阶段,如何寻找流量、优化品类、筛选渠道。
这里讲解模拟掷色子,并实现数据可视化的操作。 数据可视化可以帮助我们更好地分析相关的统计结果,获得更为直观的统计图,帮组我们更好的处理一些事情。 可视化的终极目标是洞悉蕴含在数据中的现象和规律,这里面有多重含义:发现、决策、解释、分析、探索和学习。通过数据可视化,可以更好的分析相关的统计结果,以提高我们的工作效率。 Matplotlib 可能是 Python 2D-绘图领域使用最广泛的套件。它能让使用者很轻松地将数据图形化,并且提供多样化的输出格式 下面我们从模拟掷色子开始,然后将掷筛子的结果来进行数据可视化。 模拟掷色子: <1 我们先直接上代码: 有相关的注释,帮助各位的理解。 下面展示一些 内联代码片。
这种大屏看着高端大气上档次,然而其开发步骤却并不像想象中那么简单,基本步骤就有五步:
Python 的科学栈相当成熟,各种应用场景都有相关的模块,包括机器学习和数据分析。数据可视化是发现数据和展示结果的重要一环,只不过过去以来,相对于 R 这样的工具,发展还是落后一些。 幸运的是,过去几年出现了很多新的Python数据可视化库,弥补了一些这方面的差距。matplotlib 已经成为事实上的数据可视化方面最主要的库,此外还有很多其他库,例如vispy,bokeh, seaborn, pyga, folium 和 networkx,这些库有些是构建在 matplotlib 之上,还有些有其他一
每年双十一,对买家来说是一场买买买的剁手之旅,但对于电商公司的技术人员来说,却是一次严峻的技术期末考。如何保证系统在预估的流量洪峰来临时,既能保证用户的买买买不受影响,
前端工程师首先是个程序员,其次也是个软件工程师,他们工作在离用户最近的地方,负责人机交互和用户体验,虽然叫“前端”,但其实他们的工作边界其实已经很宽了。
数据可视化是指以饼状图等图形的方式展示数据,可以帮助用户理解数据,一直是热门方向。 图表是”数据可视化”的常用手段,其中又以基本图表—-柱状图、折线图、饼图等等—-最为常用。 数据可视化一般会具备以下几个特点:准确性、创新性 和 简洁性。 下面从最常用和实用的维度总结了如下5种数据可视化方法,让我们来一一看一下: 01 颜色可视化 通过颜色的深浅来表达指标值的强弱和大小,是数据可视化设计的常用方法。 Examples: a: 点击频次热力图 比如下面这张眼球热力图,通过颜色的差异,我们可以直观的看到用户的关
导读:实时数据平台(RTDP,Real-time Data Platform)是一个重要且常见的大数据基础设施平台。在上篇(设计篇)中,我们从现代数仓架构角度和典型数据处理角度介绍了RTDP,并探讨了RTDP的整体设计架构。本文作为下篇(技术篇),则是从技术角度入手,介绍RTDP的技术选型和相关组件,探讨适用不同应用场景的相关模式。RTDP的敏捷之路就此展开~
本文介绍了大数据可视化分析工具,列举了39种常用工具,并给出了每种工具的优缺点。这些工具涵盖了各种领域,如商业智能、数据挖掘、数据可视化等。
网购已经成为人们生活不可或缺的一部分,该项目基于某平台数据,通过相关指标对用户行为进行分析,从而探索用户相关行为模式。为了让大家能够学的会,我特意熬夜为大家录制视频,并且还写的完整的PDF文档,同时也为大家提供了项目数据、重要代码。
高速性(velocity):大数据要求处理速度快,比如淘宝双十一需要实时显示交易数据
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