在开源世界中,某些库为数据可视化提供了许多可能性,包括图形或网络表示。其他库仅专注于网络图表示。通常,这些库比通用库提供更多的功能。您还将找到商业图形可视化库。商业图书馆的优势在于可以保证持续的技术支持和先进的性能。
知识图谱项目是一个强视觉交互性的关系图可视化分析系统,很多模块都会涉及到对节点和关系的增删改查操作,常规的列表展示类数据通过表格展示,表单新增或编辑,而图谱类项目通常需要关系图(力导向图:又叫力学图、力导向布局图,是绘图的一种算法,关系图一般采用这种布局方式)去展示,节点和关系的新增编辑也需要前端去做一些复杂的交互设计。除此之外还有节点和关系的各种布局算法,大量数据展示的性能优化,节点动态展开时的局部布局渲染,画布的可扩展性,样式的自定义等等诸多技术难点。目前国内使用最多的两个已开源的前端可视化框架:阿里的AntV、百度的Echarts对于关系图的支持都比较弱,不能完全满足项目中的需求。
在开源世界中,某些库为数据可视化提供了许多可能性,包括图形或网络表示。其他库仅专注于网络图表示。通常,这些库比通用库提供更多的功能。
总第501篇 2022年 第018篇 知识图谱可视化可以更直观地查看和分析知识图谱的数据。本文主要介绍了美团平台在布局策略、视觉降噪、交互功能、可视化叙事、3D图谱可视化等方面的一些实践和探索,同时沉淀出了uni-graph图可视化解决方案,并支持了美团的很多业务场景,包括美团大脑、图数据库、智能IT运维、组件依赖分析、行业领域图谱等。希望能对从事知识图谱可视化方向的同学有所帮助或启发。 1 知识图谱可视化基本概念 1.1 知识图谱技术的简介 1.2 知识图谱可视化的简介 2 场景分析与架构设计 2.1
一直以来,许多产品平台都在尝试通过可视化搭建的手段来降低 GUI 应用的研发门槛,提高生产效率。随着我们业务的发展,数据建设的完善,用户对于数据可视化的诉求也日益增多,而数据大屏是数据可视化的其中一种展示方式,它作为大数据展示媒介的一种,被广泛运用于各种会展、公司展厅、发布会等。
微软在Ignite2018关于PowerBI的演示中使用了一个很猛的自定义可视化,先来看看效果:
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。
从数据获得信息的最佳方式之一是,通过视觉化方式,快速抓住要点信息。另外,通过视觉化呈现数据,也揭示了令人惊奇的模式和观察结果,是不可能通过简单统计就能显而易见看到的模式和结论。
各个互联网公司通过大量的用户数据、信息进行统计分析,而这些大量繁杂的数据在经过可视化工具处理后,就能以图形化的形式展现在用户面前,清晰直观。随着各种数据的增加,这种可视化工具越来越得到开发者们的欢迎。 下面推荐30款可视化工具供大家选择和使用。 1.iCharts iCharts 提供了一个用于创建并呈现引人注目图表的托管解决方案。有许多不同种类的图表可供选择,每种类型都完全可定制,以适合网站的主题。iCharts 有交互元素,可以从Google Doc、Excel 表单和其他来源中获取
大家好,在一篇文章里 2020年让人难以置信的50款前端新工具:JavaScript插件篇(一),我分享了 11 款 JS 插件,本篇文章我将会和大家分享七款 CSS、HTML 相关的新工具。
原文网址:https://blog.profitbricks.com/39-data-visualization-tools-for-big-data/
上篇文章古柳写了下关于念念不忘三年的颜色可视化的超长文,整个流程涉及: python 爬b站 api 李子柒数据、搭配 you-get 下载视频、ffmpeg 批量视频抽帧、node.js get-image-colors 模块抽图片颜色,d3.js 颜色可视化。
本系列配套代码和用到的数据都会开源到这个仓库,欢迎大家 Star,https://github.com/DesertsX/d3-tutorial
数据可视化无处不在,而且比以前任何时候都重要。无论是在行政演示中为数据点创建一个可视化进程,还是用可视化概念来细分客户,数据可视化都显得尤为重要。以前的工具的基本不能处理大数据。本文将推荐39个可用于处理大数据的可视化工具(排名不分先后)。其中许多工具是开源的,能够共同使用或嵌入已经设计好的应用程序中使用,例如JavaScript,JSON,SVG,Python,HTML5,甚至有些工具不需要任何编程语言基础。其他的则是商业智能平台,能够进行复杂的数据分析并生产报告,并配有多种方式实现数据可视化。无论你是需
随着大数据时代的到来,数据可视化成为一种重要的工具。它将庞大复杂的数据转化成直观、易懂的图形,便于用户快速理解和分析数据。而Echarts是一种优秀的数据可视化工具,能够帮助我们实现各种各样的数据可视化。
「可视化搭建系统」——从设计到架构,探索前端的领域和意义 这篇文章主要分析了现阶段可视化搭建的几种表现形式和实现原理,并重点介绍了基于富文本的可视化搭建思路,让人耳目一新。
温馨提醒:本文有点长,5000+字数,可耐心阅读或收藏有空再看。写作花了很多时间,欢迎转发、点赞、留言,多多捧场,古柳也有动力持续创作。对文章任何内容有疑问欢迎可视化群里交流。PS:堀未央奈,毕业快乐!文章剩最后一节没写时,突然看到谁都没料到的乃木坂46成员宣布毕业,被击沉懵了,再也写不下去,很久缓过来后才写完,有了这么个插曲,记录一笔。
本文是《数据可视化实战:使用D3设计交互式图表》[1]的简要版读书笔记,通过约4000字概览如何用D3做可视化、实践从数据到图形的过程。D3是一个根据数据操纵文档的JavaScript库[2],其全称Data-Driven Documents强调了这一点。D3的功能不止于做可视化,Documents代表可以在浏览器中展现的一切,包括HTML、SVG,根据数据操纵DOM(Document Object Model)可实现非常多的效果,但通常大家通常用D3来将数据映射为可视图形。
1 您使用过那些数据可视化工具? 工欲善其事必先利其器。本文对55个流行的数据可视化工具进行了简单的介绍,包括著名的D3.js、R、Gephi、Raphaël、Processing.js、Tablea
Tableau 是一款企业级的大数据可视化工具。Tableau 可以让你轻松创建图形,表格和地图。 它不仅提供了PC桌面版,还提供了服务器解决方案,可以让您在线生成可视化报告。服务器解决方案可以提供了云托管服务。
工欲善其事必先利其器。本文对55个流行的数据可视化工具进行了简单的介绍,包括著名的D3.js、R、Gephi、Raphaël、Processing.js、Tableau Public、Google Chart Tools、Arbor.js等软件。介绍主要围绕以下几个方面展开:类型、开源协议、主页、文档以及案例等。
工欲善其事,必先利其器,本文对55个流行的数据可视化工具开源协议,主页,文档,案例等资源的进行简单介绍,其中包括著名的D3.js,R,Gephi,Raphaël,Processing.js,Table
图表即代码是将图表以领域特定语言作为载体,围绕于不同的使用场景,转译生成二次产物 —— 如概念图、架构图、软件架构等。 对于造图形库这个库,我的想法由来已久。然而,直到最近,积压的需求越来越多的时候: 随着,我们在 ArchGuard 中的架构工作台的进一步深入,需要构建一个架构设计线上化的功能。对于 ArchGuard 平台而言,设计线上化并意味着在线设计架构。在初期,我们想提供的是:架构图的线上化呈现,也就是可以通过代码化架构图的方式,诸如于 Mermaid 就可以提供这样的功能。 与此同时,在半年前,
人脑以这样的方式工作,即视觉信息比文本信息更好地被识别和感知。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。
数据可视化之初级篇 零编程工具 1. Tableau Tableau 是一款企业级的大数据可视化工具。Tableau 可以让你轻松创建图形,表格和地图。 它不仅提供了PC桌面版,还提供了服务器解决
类似开发WinForm的方式,使用C#开发Android和IOS的移动应用?听起来感觉不可思议,但是实际上确实很强大。
常规的数据可视化方式我们可以选择直接读取数据库,通过绘图软件/库进行绘制,最终构成自建的前端显示效果,比如使用 Apache ECharts (incubating) 等工具。
对知识系统(eg.博客)而言,良好的组织结构是极为重要的,尤其是当内容增多,关联复杂后显得尤为重要。传统的“分类(Categories)+标签(Tags)”的二级模式虽足以应付大部分用户的需求,但本质上其还是需要用户对已有分类和标签有良好的组织,这对很多用户来说是根本做不到,因为我们往往缺的就是这种“纵览全局”的能力。
你有我有全都有: 拥有头部AI能力和资源的服务商在相对成熟场景的单点技术能力日趋同质化
这里的图数据特指布局后的图数据,主要包括顶点信息(ID和坐标等)以及边信息,先前已经写过如何使用Gephi来进行数据的可视化,具体文章见:
工欲善其事,必先利其器。好的工具可以大大提升你的工作效率,并获得身边人的羡慕和赞赏。今天,我们就来向小伙伴们分享一大波非常实用的工具,武装你的大脑。 ▲图表类 iCharts 简介:各种主题的开放图
月影(十年踪迹),360前端技术委员会委员。奇舞团技术总监,JavaScript程序猿,目前重点关注前端框架和新技术应用。本文来自月影在“2018携程技术峰会”上的分享。
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:
一般Web前端开发要学什么?如何掌握Web前端技术?越来越多的行业巨头不断向Web前端示好,除苹果、微软、黑莓之外,谷歌的Youtube已部分使用Web前端。Chrome浏览器宣布全面支持Web前端;Facebook则不遗余力地为Web前端进行着病毒式传播。Web前端代表了移动互联网发展的趋势,总有一天它将成为主流技术。Web前端作为一个前端的编程语言,前景十分可观。
Tableau 是一款企业级的大数据可视化工具。Tableau 可以让你轻松创建图形,表格和地图。 它不仅提供了PC桌面版,还提供了服务器解决方案,可以让您在线生成可视化报告。服务器解决方案可以提供了云托管服务。Tableau的客户包括巴克莱银行,Pandora和Citrix等企业
导读:通过图形化手段清晰地传达数据,促进信息的传递与沟通,是数据可视化的基础要素,也是设计美学和功能相结合的具体表现形式。Davinci便是这样一款可视应用平台。在敏捷大数据(Agile BigData)理论的背景下,围绕“数据视图”和“可视组件”两个核心概念设计,支持多种可视化功能。Davinci具体的设计理念和功能特点都有什么呢?它又将怎么成长呢?让我们一起来阅读本文吧~
上一篇文章「安利一些不错的D3.js资源 - 牛衣古柳 2021.06.29」的反响还不错,记得有新群友说是主管推给她文章才加过来的,也是很神奇。
可视化分析主要应用于数据量比较大的关联分析,从各个指标和维度展开用各种统计图和地图,辅之动态效果,使得数据分析结果更加直观有效,让复杂的工作智能化。
点击蓝字 关注我们 // 从DataTalk的名字就可以看出,用数据(data)去对话(talk)。数据驱动决策的理念已经在不断地深入人心,目前商业领域由数据驱动的程度与日俱增。小型和大型企业都利用数据来做出与销售、招聘、目标以及他们拥有数据的所有领域相关的决策。尽管大多数企业都能访问某种类型的数据,但在没有数据分析或统计学背景知识的情况下,尝试理解这些数据非常困难。 即便你确实了解数据,但以易于理解的方式展示数据并将其传达给其他相关人员可能是一项巨大的挑战。DataTalk 消除了数据分析和可视
R语言作为一门统计计算和数据可视化为核心特色的工具性语言,其在可视化领域或者说数据呈现方面有着非常成熟和系统的解决方案。
在数据科学领域,数据可视化无疑是当今的首要词汇。无论想分析哪些数据,进行数据可视化似乎都是必要的步骤。但是很多人没有特定的数据可视化概念,也不知道如何实现它。所以,今天将带您了解数据可视化的定义,概念,实现过程和工具。
前两天发了一篇《用Python制作可视化大屏,特简单!》,留言区非常火爆,发现大家都对可视化部分非常感兴趣。
前面还有好些坑要填,不过最近古柳啃了个较复杂的、Vue 实现的可视化作品的源码,虽然还有很多内容没看,但最核心部分涉及的各组件都有跟着实现了下,如何work的也过了遍,心里有数多了,于是就想趁热简单分享下、小结下。目前实现的效果如下。 链接:www.codex-atlanticus.it/#/
确实,深有感触,作为一个开发过300多张报表的工程师(俗称表哥),这两年发现业务提的需求,关于可视化得越来越多,一些驾驶舱、数据大屏的需求更为尤其。
Tcharts即Tvision-T1,是基于Canvas的自研可视化组件。 致力于提供高性能,易定制的企业级可视化解决方案。目前支持“统计图表”,“地图”和“图可视化“组件。本文主要介绍“图可视化”组件部分。目前已应用到“性能观测APM“,“腾讯云CDN“, “腾讯云安全中心“等多个产品中,提供差异化的图可视化解决方案。
在 JS 程序中,为了实现漂亮的图形、图表和数据可视化,我们选择使用开源库。生活在数据爆炸的时代,我们开发的每一个应用程序几乎都使用或者借助数据来提升用户体验。为了帮助你轻松地为你最喜欢的应用程序添加漂亮的数据可视化,这里列出了 2019 年最好的 JavaScript 数据可视化库(排名不分先后)。
我们都知道python上的一款可视化工具matplotlib,而前些阵子做一个Spark项目的时候用到了百度开源的一个可视化JS工具-Echarts,可视化类型非常多,但是得通过导入js库在Java Web项目上运行。
数据可视化是将数据转化为图形、图表和可视元素的过程,旨在帮助人们更好地理解数据、发现模式并得出洞察。在信息时代,数据可视化已经成为解决复杂问题、支持决策制定和传达信息的不可或缺的工具。本文将深入探讨数据可视化的重要性、不同类型的可视化方法、最佳实践以及如何有效地利用数据可视化来解锁数据的潜力。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云