还在为买什么鞋子发愁吗？本文数据侠分析了美国鞋品消费数据，并通过可视化技术获得了一些洞察，快来看看吧！
上海6月1日起全面恢复正常生产生活秩序，坚持“动态清零”总方针不动摇，全面实施疫情防控常态化管理。上海市内地面公交、轨道交通全网恢复基本运行，轮渡恢复17条航线运营。上海三大火车站也全部恢复运行，从上海出发的运行班次在有序增加，运力也逐步恢复。
2.5D 是通过二维的元素来呈现出三维的效果。其实在国外并没有 2.5D 这样的称呼，标准说法是 Isometric 风格，翻译过来就是等距设计，在中国称之为 2.5D。
本期我们将为大家介绍同济大学智能大数据可视化实验室全球「博士后」 招募信息。 之前，机器之心发布了多篇与招收硕士 / 博士 / 博士后相关的文章，为广大读者传递了海内外招生的教授与实验室信息，引起了不错的反响。如今，又到了博士 / 博士后招募的季节，我们整理了海内外多所实验室的招募信息。 本期的招募信息来自同济大学智能大数据可视化实验室。该实验室现遵循同济大学博士后招聘规则，依托同济大学设计创意学院，面向全球开放招聘「数字媒体艺术」或「计算机」等相关专业背景的博士后 2 - 3 人，以开展媒体艺术创意设计、
本文转载自大数据 "数据可视化"是个好帮手，可以帮助用户理解数据。但是，你真的会用它吗？看看这里，数据可视化的十大错误你占了几个？ 优秀的数据可视化依赖优异的设计，并非仅仅选择正确的图表模板那么简单。全在于以一种更加有助于理解和引导的方式去表达信息，尽可能减轻用户获取信息的成本。当然并非所有的图表制作者都精于此道。所以我们看到的图表表达中，各种让人啼笑皆非的错误都有，下面就是这些错误当容易纠正的例子： 1、饼图顺序不当 饼图是一种非常简单的可视化工具，但他们却常常过于复杂。份额应该直观排序，而且不要超过5个
优秀的数据可视化依赖优异的设计，并非仅仅选择正确的图表模板那么简单。全在于以一种更加有助于理解和引导的方式去表达信息，尽可能减轻用户获取信息的成本。当然并非所有的图表制作者都精于此道。所以我们看到的图表表达中，各种让人啼笑皆非的错误都有，下面就是这些错误当容易纠正的例子：
Redis 是一个内存数据结构存储系统，它被广泛用于缓存、队列、实时分析等多种应用场景中，目前已经成为 Key-value 数据存储系统中的佼佼者，根据 DB-Engine 网站提供的最新数据，Redis 在 Key-value stores 类别中排名第一，在整体数据库类别中排名第六，有着非常高的市场占有率。
数据可视化是一个沟通复杂信息的强大武器。通过可视化信息，我们的大脑能够更好地抓取和保存有效信息，增加信息的印象。但如果数据可视化做的较弱，反而会带来负面效果。错误的表达会损害数据的传播，完全曲解他们。 所以优秀的数据可视化依赖优异的设计，并非仅仅选择正确的图表模板那么简单。全在于以一种更加有助于理解和引导的方式去表达信息，尽可能减轻用户获 取信息 的成本。当然并非所有的图表制作者都精于此道。所以我们看到的图表表达中，各种让人啼笑皆非的错误都有，下面就是这些错误当容易纠正的例子： 1、饼图顺序不当 饼图是
厦门火炬高新区 2022 年“火炬瞪羚企业”名单公布，图扑软件经过层层遴选，成功入围，获评 2022 年“火炬瞪羚企业”称号。
数据可视化是一个沟通复杂信息的强大武器。通过可视化信息，我们的大脑能够更好地抓取和保存有效信息，增加信息的印象。但如果数据可视化做的较弱，反而会带来负面效果。错误的表达会损害数据的传播，完全曲解他们 所以优秀的数据可视化依赖优异的设计，并非仅仅选择正确的图表模板那么简单。全在于以一种更加有助于理解和引导的方式去表达信息，尽可能减轻用户获取信息的成本。当然并非所有的图表制作者都精于此道。所以我们看到的图表表达中，各种让人啼笑皆非的错误都有，下面就是这些错误当容易纠正的例子： 1、饼图顺序不当 饼图是一种非
为加快“数字政府”改革和智慧城市建设，广州创新打造“穗智管”城市运行管理平台，建成广州市智慧城市运行中心。一个“超级大脑”实现全方位赋能、全时域感知、全维度治理，有望实现超大型城市的全周期数字化治理，助力老城市焕发新活力。
能源结构变革和转型是中国实现“双碳”目标的必经之路。大力发展以风电、光伏为主体的新能源，成为绿色电力的基础，力推以电为中心的综合能源服务，打造智慧能源管理平台。
【大数据100分】冯一村：数据可视化的魅力 主讲嘉宾：冯一村 主持人：中关村大数据产业联盟 副秘书长 陈新河 承办：中关村大数据产业联盟 嘉宾介绍： 冯一村:海云科技创始人 。海云数据是一家做数据可视化的的初创公司。海云数据是“微软创投加速器”第四期入驻的企业。 以下为分享实景全文： 冯一村：大家好，很高兴在微信的平台上和大家来交流。在群里面，大家都是大数据方面的专家，而海云数据还只是一家创业公司，还请大家多多支持。我是海云数据的冯一村。 下面正式进入主题，我们知道大数据的概念已经很火爆了，也看到大家
Navisworks是一款由Autodesk开发的三维协同和可视化软件，它可以帮助用户在建筑、工程和制造等领域中进行项目协调和监控。作为产品经理，我认为Navisworks具有以下四个优点：
在内部系统（比如 CRM、ERP、数据看板等）需要定制化开发的情况下，大多数团队会使用基于 Web 框架从头开始开发，如 React、Vue，然而这些框架上手存在一定困难，打包、部署、库的选择等方面对代码新手来说也可能具有挑战性，更不用说还得从头开始设计访问控制 (RBAC) 和数据的管理。本篇文章将主要讨论 Superblocks，这是一款最新的低代码开发工具，它正在迅速改变内部系统开发的格局。
【每周一本书】之《Microsoft Power BI 数据可视化与数据分析》
“信息孤岛”从有了企业应用软件那一刻起，就被提起，但到目前依然也没有很好地解决。SaaS 时代的到来，原来的信息孤岛变成了“云孤岛”。2021年4月26日腾讯千帆正式发布“企业应用连接器”，聚合千帆IDaaS、iPaaS和aPaaS能力，帮助SaaS厂商提升交付和开发效率；帮助企业打通帐号、数据及应用之间的壁垒，方便企业将千帆生态应用和自建系统进行统一连接、管理和编排。
RAWGraphs是一个在线的开源工具和数据可视化框架，用来处理Excel表中的数据。你只需将数据导入到RAWGraphs中，设计你想要的图表，然后将其导出为SVG格式或PNG格式的图片。此外，上传至RAWGraphs的数据只会在web端在线进行处理，保证了数据的安全性。
我们现在将深入研究Matplotlib包，以便在Python中进行可视化。 Matplotlib是一个基于NumPy阵列的多平台数据可视化库，旨在与更广泛的SciPy协同工作。它由John Hunter在2002年构思，最初是作为IPython的补丁，用于通过来自IPython命令行的gnuplot实现交互式MATLAB风格的绘图。 IPython的创始人Fernando Perez当时正完成他的博士学位，而约翰知道他几个月没时间补丁了。约翰认为这是他自己开始的一个提示，Matplotlib软件包诞生了，2003年发布了0.1版本。当它被作为太空望远镜科学研究所选择的绘图包时，它得到了早期的提升。哈勃望远镜背后的科学家在财务上支持Matplotlib的开发并大大扩展了其功能。
随着经济的发展和人民生活水平的提高，人们对于提升医疗服务水平有着越来越高的要求，医疗机构管理者也希望通过信息化手段提高管理效率。医院逐渐向智能化的方向转型，在新兴技术的助推下，智慧医院、互联网+医疗、移动医疗、远程医疗、大数据与智能可穿戴设备在医疗行业开始崭露头角。高度分散的设备环境、不断演变的平台架构以及海量的数据分析都将通过科技技术向数字化医疗转型。
小序：做数据可视化的时候，很多时候 UI 妹纸非得自己搞一套设计，可是明明前端图表库已经设定好是这样这样，她非得那样那样；所以，为难咱前端切图仔，必须得掌握点理论知识，才有可能和妹纸进一步的沟通，从而实现良性发展、共同进步。。。🐶 ---- 现如今的应用程序（设计、运营、迭代等）都高度依赖数据，由数据来驱动，我们对于 数据可视化 的需求也愈来愈高。 然而，时不时的，我们总是会遇到一些让人产生疑惑的可视化展示。所以，需要做点什么，来尽力规避这种“混乱”，能否梳理出一些简单的规则来改变这一点？ 规则的魅力并不
Node-RED是一种编程工具，通过在浏览器中拖拽的方式将硬件设备、API和在线服务连接在一起，构成数据流，使用户可以快速的创建出自己的Web应用。
前言 数据可视化，是指将相对晦涩的的数据通过可视的、交互的方式进行展示，从而形象、直观地表达数据蕴含的信息和规律。 早期的数据可视化作为咨询机构、金融企业的专业工具，其应用领域较为单一，应用形态较为保守。步入大数据时代，各行各业对数据的重视程度与日俱增，随之而来的是对数据进行一站式整合、挖掘、分析、可视化的需求日益迫切，数据可视化呈现出愈加旺盛的生命力，表现之一就是视觉元素越来越多样，从朴素的柱状图/饼状图/折线图，扩展到地图、气泡图、树图、仪表盘等各式图形。表现之二是可用的开发工具越来越丰富，从专业的
随着音乐行业的不断发展和热爱音乐的人不断增加，为了适应当今社会人们追求质量和高标准的生活，从大量的歌曲中找到个人喜好的小部分歌曲成了当务之急，然而普通的系统已经无法处理这种相当大的数据，然而基于大数据的音乐推荐系统作为可以解决这个重要难题的主要解决办法，其方法的好用程度已经成为了人类高标准生活的重要的一部分。随着计算机技术和互联网的高速发展，大量的数据随之产生，如何从大量的、冗余度、低质量的数据中找到符合要求的高质量数据成为了重中之重，所以构建一个能够将大量低质量、复杂、冗余的数据转换成高质量数据的音乐推荐系统有非常重要的意义。
在大数据时代，数据信息成为了各行各业发展规划的一项重要依据。在工业领域，生产数据可视化的应用亦是将庞大的数据通过可视化分析，再由大屏将数据信息清晰明了地呈现出来。
怎样才能称得上一名称职的数据可视化思考者？《Data at Work》的作者Jorge Camoes所总结的12点，或许能在新的一年里给大家一些新的思考和启发。
数据可视化是数据展示的常见方式，所谓一图抵千言，好的图表能高效传递信息，让观众一目了然，差的图表往往会不知所云。
大家好，猫头虎博主来啦！今天，我们要聊聊Go语言和Google云平台的完美配合。自2011年Go运行时被引入到App Engine以来，Go在Google云平台上的支持不断增强。特别是google-api-go-client的推出，为Go语言与Google云服务之间的连接搭建了桥梁。现在，让我们一起深入探索Go在云计算领域的应用！
目前上海疫情严重，牵动全国各地人心。一方有难，八方支援，据悉已派出解放军和全国多省区市援沪医疗队与采样检测队来沪增援，支持上海开展疫情处置和医疗救治工作。这些最美的逆行者们，每一位都是英雄，也是新时代最可爱的人！
在BI或数据大屏等数据分析工具中，经常需要从多个业务系统中提取原始数据，然后对数据进行清洗、处理，以获取高质量、有效且干净的数据以供后续的BI进行数据统计和分析使用，从高质量的实现企业数据的价值变现。
在11月4日召开的2021腾讯数字生态大会腾讯云智能专场上，腾讯云TI平台迎来全新升级发布，升级后的腾讯云TI平台包含三大能力平台，分别是机器学习平台TI-ONE，AI应用服务平台TI-Matrix，数据标注平台TI-DataTruth。
英国设计专家大卫·麦坎德利斯（David McCandless） 曾说过：“我们接受的信息中80%来自视觉。借助图形化的手段能够以简单、优雅的方式来查看可能太复杂或太大、太小、抽象或分散而无法掌握的信息。”
故事的开头是，昨天#5000亿资产是什么水平#上了热搜，因为赌王的离去，他的家产公布激起各种白日梦想家的诞生，坐我旁边的小师妹也算了半天要是放余额宝一天得多少钱
之前看其他大佬的项目，只在意他们通过可视化的数据集，对数据特征挖掘的思路，但没有在意他们做可视化的工具。轮到自己做的时候就发现，wtf！matplotlib可以更难用一点嘛？别人酷炫狂拽，坐标轴上还有直方图的可视化究竟是怎么弄的？
本项目使用了两个csv的数据文件，一个是中国高校（大学）的数据，一个是中国高校专业设置的数据
据可靠的内部消息，由百度ECharts团队研发，一个基于web的可视化数据分享平台——“百度图说”（tushuo.baidu.com）将在8月26日中午上线，目前内测阶段仅开放了500个注册用户名额，可以通过在新浪微博上关注ECharts官方微博（http://weibo.com/echarts），并转发“百度图说”上线微薄内容获得内测邀请码（详见官方微博获取邀请码说明）。 大数据文摘抢先为大家带来“图说”背后的故事。 原本仅作为服务百度商业系统的商业级图表库ECharts以开源项目形式对外发布后得到了业界
在11月4日召开的2021腾讯数字生态大会腾讯云智能专场上，腾讯云TI平台迎来全新升级发布，升级后的腾讯云TI平台包含三大能力平台，分别是机器学习平台TI-ONE，AI应用服务平台TI-Matrix，数据标注平台TI-DataTruth。 腾讯云副总裁、腾讯优图实验室总经理吴运声表示，“作为下一个十年最核心的科技之一，AI技术正在加速渗透到千行百业，腾讯云一直在探索如何通过AI技术高效解决行业的挑战，如何运用腾讯内部持续沉淀的AI能力降低千行百业落地AI的门槛，腾讯云TI平台的推出将有效解决行业面临的诸多
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。
如果选择了错误的图表类型，或只是默认使用最常见的图表类型，可能会使用户感到困惑，或对数据的意义产生误解。
如今，商业领域的决策越来越重视数据驱动，数据可视化已经是当今的潮流。高质量的数据可视化能帮助人们更好地解读数据的意义，发掘数据背后的价值。但是我们发现，实践中很多图表并不容易让人理解，甚至会产生误导。
如今，商业领域的决策越来越重视数据驱动，数据可视化已经是当今的潮流。高质量的数据可视化能帮助人们更好地解读数据的意义，发掘数据背后的价值。但是我们发现，实践中很多图表并不容易让人理解，甚至会产生误导。因此本文列出如下20条优化建议，希望能够帮助你实现更好的数据可视化。 01 选择正确的图表类型 如果选择了错误的图表类型，或只是默认使用最常见的图表类型，可能会使用户感到困惑，或对数据的意义产生误解。 一个数据集可以用很多种方式来表述，具体采用哪种方式要取决于用户的需求。 所以一定要从检查数据集和调研用户需求着
12 月 3 日、4日，2022 Apache IoTDB 物联网生态大会在线上圆满落幕。大会上发布 Apache IoTDB 的分布式 1.0 版本，并分享 Apache IoTDB 实现的数据管理技术与物联网场景实践案例，深入探讨了 Apache IoTDB 与物联网企业如何共建活跃生态，企业如何与开源社区紧密配合，实现共赢。
用户可以在可视化编辑应用的基础上，通过代码开发并部署应用的方式享受更加完整的一站式开发体验。
可视化震撼视觉的背后，是设计师与程序员思想的结晶，也是数据和信息多样化的视觉传达。那么，这一张张炫酷图表是如何实现价值创造呢？本期数据侠实验室，由各路大神为你开车，一起探索数据可视化设计之美背后的商业价值与未来。
选择错误的图表类型或默认使用最常见的数据可视化类型可能会混淆用户或导致数据误解。相同的数据集可以以多种方式表示，具体取决于用户希望看到的内容。始终从审查您的数据集和用户访谈开始。
Wyn Enterprise是葡萄城自主研发的嵌入式商业智能软件，具有强大的OEM和API集成能力，可以与OA、ERP、钉钉、企业微信等各类应用软件深度集成。通过深度的嵌入式分析能力全面满足企业数据整合、报表设计、数据可视化、自助式BI分析、数据填报等数据分析需求，让数据分析无处不在。
你好！我是Jose Portilla，Udemy的讲师，有超过25万名学生注册了各种各样的课程，包括Python的数据科学和机器学习、R编程的数据科学、Python的大数据等等。
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