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数据可视化好书推荐

越来越多行业和职业都在使用数据、绘制数据图表，但大家在工作中是否遇到这样的问题：精心绘制的图表不能吸引读者的关注、不能让读者对核心观点有明确的解读。这些，都是因为我们还不清楚如何正确的用数据讲故事。...在《用数据讲故事》这本书中，作者总结了一套将数据合理可视化并讲故事的体系方法，本文小编的将结合自己的学习应用，为大家介绍书中核心内容。 1 你认为以下哪张图表更好？...下面我们就结合《用数据讲故事》这本书介绍的体系方法，逐步介绍下图表优化的过程。...3、更改坐标轴及数据标记点样式。 4、修改数据标签颜色及数据展示格式，去除引导线。...3 写在后面 作为一个数据分析人员，如何将自己通过分析数据得到的结论更好的呈现、更好的应用于实际业务，是一个值得在整个职业生涯中都不断去研究的课题。

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工具推荐 | 串口数据可视化

推荐语 数据可视化一词缘于Python的流行，在Python中有诸如pyecharts，matplotlib等工具库可以调用，将一堆数据绘制成形象的图表，比如条形图，饼图等等，可以一眼就看出数据的变化趋势...在嵌入式开发过程中，也有大量的传感器数据需要分析，这些数据在调试过程中都是由串口发送到串口助手查看，可是，面对串口助手里一行行的数据，真的可以分析出问题吗？...串口发送的数据都是以时间点为单位的，即每个时间点发送一个数据，这样的数据，如何做到可视化？显然，波形显示是最好的方式！...本文中推荐的工具是作者一直使用的，由 VCAN 我行科技开发的一款多功能串口助手，这里只介绍其中的虚拟示波器功能用法及使用案例，该工具获取方式见文末。 虚拟示波器功能界面如下： ?...以上就是我使用该工具的一个典型案例，在嵌入式开发中还有很多的地方可以使用该工具可以帮助我们诊断一些细节问题： 在电赛中使用FDC2214测电容值时； 在项目中测量MQ-2气体传感器数据时，使用该工具可针对性的设计算法

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《数据可视化基础》第十二章：时间序列数据可视化(二)

学习笔记，要是有兴趣的话，可以直接看原版书籍：https://serialmentor.com/dataviz/ 12.3 两个或多个响应变量的时间序列 在前面的示例中，我们只处理了单个变量是时间序列的数据...有了来自前面小节的介绍，我们可以将这样的数据可视化为两个堆叠在一起的单独折线图。此图直接显示了感兴趣的两个变量，并且很容易解释。但是，由于这两个变量被显示为单独的折线图，在它们之间进行比较可能很麻烦。...这样的可视化称为连接散点图，因为我们在技术上做了一个两个变量相对的散点图，然后连接相邻的点。物理学家和工程师通常称其为相位图，因为在他们的学科中，通常用它来表示相空间中的运动。...当绘制一个连通的散点图时，我们指出数据的方向和时间尺度是很重要的。如果没有这样的提示，图形可能会变成毫无意义的涂鸦。 ? 即使连接的散点图一次只能显示两个变量，我们也可以使用它们来可视化高维数据集。...作为这种方法的一个例子，我们将可视化一个由圣路易斯联邦储备银行提供的每月对100多个宏观经济指标观察的数据库。我们对所有指标进行主成分分析(PCA)，然后绘制一个连接的PC 2与PC 1的散点图。 ?

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达观数据推荐算法实现：协同过滤之item embedding

达观数据相关推荐是达观推荐系统中的重要组成部分，其价值在于，在没有用户画像信息的情况下，也能给用户以好的推荐体验，比如资讯类，通过达观相关推荐算法找到item相关的其他item，可以提供对某一类或者针对某一事件多角度多侧面的深度阅读...本文主要先简单介绍相关推荐的一些常用算法，然后介绍一下基于item embedding的协同过滤。...（范雄雄达观数据） 达观相关推荐的常用算法 1 Content-based相关推荐 基于内容的推荐一般依赖于一套好的标签系统，通过计算item之间tag集合的相似性来衡量item之间的相似性，一套好的标签系统需要各方面的打磨...2 基于协同过滤的相关推荐‍ 协同过滤主要分为基于领域以及基于隐语义模型。...（范雄雄 达观数据）

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推荐 | 颜值与功能双在线的 Zookeeper 可视化工具：PrettyZoo

大佬说的是啊，如果有好用的可视化工具，我肯定用。 这不，经过调研，就有了这篇文章，颜值与功能双在线的 Zookeeper 可视化工具：PrettyZoo ！...在网上也找了几款 zookeeper 的可视化工具，就属 PrettyZoo 长得好看，并且支持数据可视化，而且也可以在工具里面使用 zk 命令进行交互，可以说是非常方便了，所以特地写篇文章推荐一波。...prettyZoo 它拥有众多个性化的功能，比如： 支持 Mac / WIndows / Linux 多平台 支持 SSH-Tunnel 连接 节点 CRUD （增删改查） 节点数据...更多介绍可以参考官网： https://github.com/vran-dev/PrettyZoo/blob/master/README_CN.md 真的是颜值超高且功能也比较丰富的 zk 可视化工具了

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数据可视化超级工具推荐,轻松解决数据可视化烦恼!

据可视化是将数据以图形化、可视化的方式呈现，让数据更加直观、易于理解。目前市场上有许多数据可视化工具，本篇文章将为大家推荐30个数据可视化超级工具，并对每个工具的特点进行介绍。...一、通用数据可视化工具：Datainside：Datainside是一款功能强大的数据可视化和商业智能工具，支持多种数据源，具有灵活性和易用性。...二、统计数据可视化工具：R：R 是一个免费的统计软件，具有丰富的数据可视化和统计分析功能。...Tableau 地图：Tableau 提供了多种地图可视化功能，可以制作各种定制化的地图和空间分析。Mapbox：Mapbox 是一个地图 API 平台和开发工具，可以创建各种交互式地图和应用程序。...Many Eyes：Many Eyes 是 IBM 开发的一款在线文本可视化工具，可以使用多种可视化方法来呈现数据。以上是我为大家推荐的30个数据可视化超级工具。

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好用的数据可视化工具推荐

市面上数据可视化工具或产品很多，到底那个工具或者产品是比较好的呢？...01.数据可视化库类 Echarts 一个纯javascript的数据可视化库，百度的产品，常应用于软件产品开发或者 系统的图表模块，图表种类多，动态可视化效果，开源免费。...HighCharts 与echarts相似，同样是可视化库，国外的产品，商用需要付费，文档详尽。 AntV 蚂蚁金服出品的一套数据可视化语法，在提供可视化库同时也提供简单的数据归类分析能力。...FineReport 一款纯Java编写的、集数据展示(报表)和数据录入(表单)功能于一身的企业级web报表工具。...可连接数百个数据源、简化数据准备并提供即席分析。 03.可视化大屏类 阿里DataV 提供丰富的模板与图形，支持多数据源，拖拉式布局，支持服务化服务方式和本地部署。

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首次揭秘双11双12背后的云数据库技术！| Q推荐

是什么样的数据库撑起了 2021 年的双 11 双 12 的稳定进行？...《数据 Cool 谈》第三期，阿里巴巴大淘宝技术部双 12 队长朱成、阿里巴巴业务平台双 11 队长徐培德、阿里巴巴数据库双 11 队长陈锦赋与 InfoQ 主编王一鹏，一同揭秘了双 11 双 12 背后的数据库技术...在双 11 双 12，这种方式的弊端会被进一步放大。数据显示，在双 11 秒杀系统中，秒杀峰值交易数据每秒超过 50 万笔，是一个非常典型的电商秒杀场景。...“那这背后对于一个新的数据库产品类型的要求，实际上整个业界大家都是在探索阶段。” 写在最后 双 11 双 12 背后的数据库技术支持远不止于此。...双 11 双 12 丰富的运营活动和千亿交易额背后，数据库层面是包括 RDS、PolarDB、Tair、ADB(ADB3.0) 以及 Lindorm 等数据库产品提供的组合技。

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Django开发之简书推荐作者可视化

折腾了几天，终于完成了第一个web开发项目，其中乐趣多多，坑也是巨多，听我娓娓道来之前，按例给大家上网站链接： 简书推荐作者可视化 由于本人使用的腾讯学生机（小霸王），请稍作等待，不想等待的小伙伴们...搜索 项目概述 本项目结合数据的采集、预处理、存储、使用等技术，利用Python语言实现功能，展示了简书推荐作者相应的统计信息，本人的信息以及推荐作者的查询功能。...项目知识点 scrapy 利用scrapy框架进行数据的爬虫及预处理，由于侧重点是web开发，这里只是爬取了用户的个人信息，文章等信息没有做爬取。...echarts3 数据的可视化使用echarts3，百度良心之作~ Semantic UI 对于css完全小白的我来说，当然要使用框架啦，semantic里面的容器炒鸡好用，不要担心布局难看啦。...首先可视化了用户的类型和性别分布 地区分布 ? 这里简书没有用户的地址信息，但有些用户挂了微博，我通过进入微博爬取的数据。这里微博的数据要使用正则，然后加请求头。

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Django开发之简书推荐作者可视化

项目概述 本项目结合数据的采集、预处理、存储、使用等技术，利用Python语言实现功能，展示了简书推荐作者相应的统计信息，本人的信息以及推荐作者的查询功能。...项目知识点 scrapy 利用scrapy框架进行数据的爬虫及预处理，由于侧重点是web开发，这里只是爬取了用户的个人信息，文章等信息没有做爬取。...echarts3 数据的可视化使用echarts3，百度良心之作~ Semantic UI 对于css完全小白的我来说，当然要使用框架啦，semantic里面的容器炒鸡好用，不要担心布局难看啦...Django web开发当然是使用python的Django框架啦。 统计 该web项目总共设计3个界面，由于界面的上下结构一样，这就要使用模板的继承。...首先可视化了用户的类型和性别分布 地区分布 ? 这里简书没有用户的地址信息，但有些用户挂了微博，我通过进入微博爬取的数据。这里微博的数据要使用正则，然后加请求头。

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优秀开源推荐 | 数据可视化利器psyplot

主要目的是要有一个框架，能够快速、吸引人、灵活、易于应用、易于重现，尤其是能够以交互的方式可视化您的数据。...在数据可视化的时候，人们总是要选择。 要么用直观的图形用户界面（GUI）（如panoply）来创建绘图，但自定义选项较少，且难以编写脚本。...因此，我开发了这个模块化的框架，它可以通过简短而全面的命令有效地创建和定制图，可以通过GUI访问（见子项目），在这里你总是有一个全面的API来访问你的数据。...不一定是最快的交互式可视化软件，但肯定是开发时间最快的软件，因为它在命令行上对用户非常友好。...我们可以实现大量新的可视化和数据分析技术，你也可以实现自己的技术。 它们会在GUI中自动实现。

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【课程推荐】数据可视化神器-tableau入门

数据可视化——Tableau Tableau Desktop 是基于斯坦福大学突破性技术的软件应用程序。...它帮助您生动地分析实际存在的任何结构化数据，以在几分钟内生成美观的图表、坐标图、仪表盘与报告。...利用 Tableau 简便的拖放式界面，您可以自定义视图、布局、形状、颜色等等，帮助您展现自己的数据视角。...课程目录 第1课：tableau简介 第2课：tableau操作入门 第3课：数据源的连接和处理 第4课：字段管理 第5课：工作表处理 第6课：格式的设置 第7课：图表制作-条形图、树形图、饼图 第8课...：图表制作-柱形图、趋势图 第9课：图表制作-气泡图和散点图 第10课：图表制作-直方图和标靶图 第11课：数据分析-排序筛选组集 第12课：数据分析-趋势预测与函数 第13课：数据地图 第14课：仪表盘

1.4K30

数据可视化(15)-Seaborn系列 | 双变量关系图jointplot()

双变量关系图 在默认情况下双变量关系图是散点图与直方图组合的联合直方图，可以通过设置kind来改变联合直方图。...None, joint_kws=None, marginal_kws=None, annot_kws=None, **kwargs) 参数解读 [表1] x,y,hue:数据字段变量名...(如上表，date,name,age,sex为数据字段变量名) data: DataFrame kind：{"scatter"| "reg"| "resid"| "kde"| "hex"} 作用：指定要绘制的类型...sns.set(style="white", color_codes=True) # np.random.seed(num),指定了num则表示生成的随机数是可预测的 np.random.seed(0) # 构建数据...linewidth=1) plt.show() [kb15hr2uf1.png] 案例地址 案例代码已上传：Github https://github.com/Vambooo/SeabornCN 整理制作：数据分析与可视化学研社

5.3K00

【数据可视化专题】22个免费的数据可视化和分析工具推荐

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。...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。...Google Fusion Tables的处理大数据量的强大能力，以及能够自由添加不同的空间视图的功能，也许会让Oracle，IBM, Microsoft传统数据库厂商感到担心，Google未来会强力介入数据库市场

2.7K50

推荐一款Python数据可视化神器

前言 在日常工作中，为了更直观的发现数据中隐藏的规律，察觉到变量之间的互动关系，人们常常借助可视化帮助我们更好的给他人解释现象，做到一图胜千文的说明效果。...在Python中，常见的数据可视化库有: matplotlib 是最常见的2维库，可以算作可视化的必备技能库，由于matplotlib是比较底层的库，api很多，代码学起来不太容易。...上述两个库都是静态的可视化库，大多数做过前端Web开发的同学都用到过Echarts.js库，它是一款前端可视化的JS库、功能非常之强大。在使用之前，需要导入js库到项目中。...常规的Echarts 是由百度开源的一个数据可视化 JS 库，主要用于数据可视化。简单来说，Pyecharts是一款将python与echarts结合的强大的数据可视化工具。...新书推荐 今日留言主题 说说最近遇到的编程问题或新学的一个小技能？

1.2K10

【推荐阅读】如何看穿数据可视化的谎言？

以前我们看到一个做得很烂的图表，或者穿帮的数据可视化作品时，往往是将它们嘲笑一番也就算了。...但有些时候，尤其是刚过去的这一年，我们好像更难分辨一个可视化作品是单纯的糟糕产物，还是出于偏见而刻意制造的虚假信息。...左边的y轴数据从10开始，纯粹的瞎话。右边的数据从0开始，很好。 长度是柱状图视觉呈现的关键，所以当某些人通过截断数轴而故意把长度缩短时，整个图表的差别就变得更明显了。...有些可视化作品会过分简化一个复杂的模型，而非展示出原数据中完整的变量范围。这样做很容易会把一个连续的变量转化为从属于某一类别的变量。 广泛的分级在某些情况下很有用，但复杂性往往才是事物的意义所在。...当你看到一个明明没必要还强行用三维的图表，请质疑它的数据、图表、作者及图表衍生出的任何事物。 划重点： 如果一个可视化作品出现了以上任何问题，并不代表它一定在撒谎。

1.1K70

推荐一款Python数据可视化神器

前言 在日常工作中，为了更直观的发现数据中隐藏的规律，察觉到变量之间的互动关系，人们常常借助可视化帮助我们更好的给他人解释现象，做到一图胜千文的说明效果。...在Python中，常见的数据可视化库有: matplotlib 是最常见的2维库，可以算作可视化的必备技能库，由于matplotlib是比较底层的库，api很多，代码学起来不太容易。...上述两个库都是静态的可视化库，大多数做过前端Web开发的同学都用到过Echarts.js库，它是一款前端可视化的JS库、功能非常之强大。在使用之前，需要导入js库到项目中。...常规的Echarts 是由百度开源的一个数据可视化 JS 库，主要用于数据可视化。简单来说，Pyecharts是一款将python与echarts结合的强大的数据可视化工具。...Pyecharts官方示例实战 现在我们来开始正式使用pycharts，这里我们先直接使用官方的数据，感受一下可视化展示效果。

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