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数据可视化|Python数据可视化:2018年电影分析

本次利用猫眼电影,实现对2018年的电影大数据进行分析。 ? / 01 / 网页分析 01 标签 ? 通过点击猫眼电影已经归类好的标签,得到网址信息。 02 索引页 ? 通过开发人员工具发现,猫眼针对评分,评分人数,累计票房的数据,施加了文字反爬。 ? 通过查看网页源码,发现只要刷新页面,三处文字编码就会改变,无法直接匹配信息。 / 05 / 数据可视化 可视化源码就不放了,太多了 公众号回复电影分析源码即可获得。 01 电影票房TOP10 ? 还剩一个多月,不知道榜单上会不会有新成员。最近「毒液」很火,蛮有希望。 这里看了下数据,发现有「我不是药神」「西虹市首富」「邪不压正」「摩天营救」「狄仁杰之四大天王」几部大剧撑着。 06 各国家电影数量TOP10 ? 公众号回复电影分析源码。即可获取全部源码。

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数据可视化分析工具:Matplotlib

绘图是数据分析工作中的重要一环,是进行探索过程的一部分。 Matplotlib是当前用于数据可视化的最流行的Python工具包之一,它是一个跨平台库,用于根据数组中的数据制作2D图,主要用于绘制一些统计图形,例如散点图、条形图、折线图、饼图、直方图、箱型图等。 1.散点图 散点图通常用在回归分析中,描述数据点在直角坐标系平面上的分布图。散点图表示因变量随自变量而变化的大致趋势,据此可以选择合适的函数对数据点进行拟合。下面是绘制散点图的例子。 3.折线图 折线图是排列在工作表的列或行中的数据可以绘制到折线图中。折线图可以显示随时间(根据常用比例设置)而变化的连续数据,因此非常适用于显示在相等时间间隔下数据的趋势。 ---- 以上内容来自《Python广告数据挖掘与分析实战》

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    Python数据可视化分析(一)

    Python数据可视化 写得比较粗浅,后面会对数据分析专题进行深入。 自动计算数据 import matplotlib.pyplot as plt x_values = list(range(1, 1001)) y_values = [x ** 2 for x in x_values for roll_num in range(10): result = die.roll() results.append(str(result)) print(results) # 分析结果 frequency = results.count(value) frequencies.append(frequency) print(frequencies) # 对结果进行可视化

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    数据分析学习笔记——数据可视化

    数据分析学习笔记系列——数据可视化 总第45篇 ▼ 写在前面: 本篇来源于书籍《数据之美—一本书学会可视化设计》的学习后整理所得。 你有什么数据 关于可视化,人们一般的理解是先设想要达到的可视化效果,然后在去寻找相应的数据。 你想从中得到什么结论(平台上的用户中哪个地区的用户较多、数据分析领域最具有权威的人物是谁、2016年的GMV环比去年是增加类还是降低类)。 3、Tableau Software Tableau Software现在比较受大家的欢迎,既可以超越Excel做一些稍微复杂的数据分析,又不用像R、Python那种编程语言进行可视化那么复杂。 透过可视化你看到了什么、有什么意义 把数据可视化以后,你需要从中发现一些数据之间的相关性以及通过数据暴露出来的问题。

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    数据分析 ——数据可视化matplotlib(一)

    在接下来的文章中主要介绍如何利用python 中的matplotlib进行数据可视化展示。 一、matplotlib基本构成 首先我们设置一个空的面板: import matplotlib.pyplot as plt # 画一个空图,面板,不传数据 plt.figure() plt.plot(

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    数据可视化】深度解析大数据可视化设计案例分析

    一个好的流程可以让我们事半功倍,可视化的设计流程主要有分析数据、匹配图形、优化图形、检查测试。 首先,在了解需求的基础上分析我们要展示哪些数据,包含元数据数据维度、查看的视角等;其次,我们利用可视化工具,根据一些已固化的图表类型快速做出各种图表;然后优化细节;最后检查测试。 2.2 分析数据 想要清楚地展现数据,就要先了解所要绘制的数据,如元数据、维度、元数据间关系、数据规模等。 分析清楚数据后,就要找个合适的箱子把这些“苹果”装进去。上一步,或许还可以靠自身的逻辑能力,采集到的现成数据分析得到,而这一步更多地需要经验和阅历。幸运的是,现在已经有很多成熟的图形可以借鉴了。 3.2 分析数据 接下来分析数据,案例中的元数据是事件,维度有时间、源IP、目的IP和应用,查看的视角主要是关联和微观。 ?

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    【Python数据分析可视化图表分析拉钩网招聘数据

    前言 上次我们爬了拉钩网的数据,现在我们来分析下,看看哪些公司的招聘信息具体需求都是哪些,让我们用可视化图表展示 导入所需模块 import numpy as np import pandas as pd SimHei'] from pyecharts.globals import ThemeType 有疑问的同学,或者想要Python相关资料的可以加群:1039649593 找管理员领取资料和一对一解答 清洗数据 导入数据 df = pd.read_csv('data.csv', encoding='UTF-8') df.head() 查看整体性描述 df.info() df.describe() 提取出最低薪资 df['m_min'] = df['薪资'].str.extract('(\d+)K')#提取出最高薪资 df['m_max'] = df['m_max'].apply('float64')#转换数据类型 df['m_min'] = df['m_min'].apply('float64') df['平均薪资'] = (df['m_max']+df['m_min'])/2 df.head() 可视化

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    数据可视化】读图时代可视化及其技术分析

    随着技术的发展,可视化的范围从科学计算产生的数据扩大到其他类型的数据,由此形成了数据可视化。 基于可视数据分析技术的可视化分类方法,Daniel Keim提出一种基于可视数据分析技术的可视化分类方法,它从数据类型、可视化技术和交互变形技术的角度研究可视化分类方法(如图5)。 这种分类方法认为数据可视化包括数据类型、数据可视化技术和交互变形技术这三要素,这三个要素构成了数据可视化。 概念可视化:指对概念本身及概念之间的层次或归属关系的形象化表达,是一种详细说明定性概念、观念、规划和分析的方法,通过规则导向完成绘制。使用户能更好地理解概念的内涵和外延。 概念可视化(Concept Visualization):这是一种详细说明概念、规划和分析的方法,通过规则导向来绘制具体过程。

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    可视化分析开源社区数据利器

    为此,开源社区会从各种来源提取数据,并使用可视化工具分析这些数据,从而作出有助于项目的明智决定。 Mozilla项目与Bitergia和Analysis&Tal合作,为Mozilla的贡献者社区构建了一个交互式可视化的网络工具,用于分析Mozilla贡献者群所在的地区。 通过可视化不同的指标,他们能够发现Mozilla不仅有一个社区,而且有许多社区涉及不同领域的贡献、动机、参与程度等。 基于此,他们生成了一个报告,用数据和图表直观的展现出这些不同的社区是如何相互联系的。 许多项目,如Kubernetes和TARS,使用LFX Insights工具来分析他们的社区。 为此,可以从各种来源提取数据并对这些数据进行可视化的工具将有助于项目做出明智的决定。

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    Python数据可视化:浅谈数据分析

    本次通过对BOSS直聘,拉勾网数据分析数据分析,了解数据分析岗的行业情况,也以此来了解从事数据分析所需要的技能。 / 01 / 网页分析 ? people_result, "company_type": response.doc('.info-company > p > a').text(), } 获取BOSS直聘数据分析数据如下 company_status, company_people, job_tips, job_welfare) if __name__ == '__main__': get_message() 获取拉勾网数据分析数据如下 这里的数据库都是自己在外面创建的,之前也用了好多回,就不贴代码细说了。 / 03 / 数据可视化 01 城市分布图 ? ? 岗位的分布情况,这里可以看出岗位大多都分布在东部地区,中部也有一些。 数据分析岗主要集中在互联网行业,「金融」「地产」「教育」「医疗」「游戏」也有所涉及。 大部分岗位需求都集中第三产业上。 08 工作技能图 ? 这个算是本次的重点,这些技能将会是日后学习的重点。

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    数据分析可视化】多级index

    reshape(4,4), index=,],columns=,])df2 BJ SH 4 6 4 6 a 1 0 1 2 3 2 4 5 6 7 b 1 8 9 10 11 2 12 13 14 15 # 取数据默认是

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    NBA球员投篮数据可视化分析

    下面去获取球员的投篮数据。 / 02 / 投篮数据 投篮数据来源于NBA官方网站——NBA Stats。 ? 在这个网页下打开开发者工具,找到下面这个请求。 ? 便能获取到球员的投篮数据,本次只获取球员的投篮点及是否得分的数据。 这里以「库里」为例,爬取代码如下。 其中可以通过设置球员ID以及赛季时间来获取不同的数据。 球员ID和赛季时间可以通过官网中的球员信息网页了解到。 / 03 / 数据可视化 现在球场有了,投篮数据也有了,就可以来画图了。 import pandas as pd # 读取数据 df = pd.read_csv('curry.csv', header=None, names=['width', 'height', 'type import seaborn as sns import matplotlib as mpl # 读取数据 df = pd.read_csv('curry.csv', header=None, names

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    数据可视化】大牛深度解析大数据可视化、可视分析案例

    一个好的流程可以让我们事半功倍,可视化的设计流程主要有分析数据、匹配图形、优化图形、检查测试。 首先,在了解需求的基础上分析我们要展示哪些数据,包含元数据数据维度、查看的视角等相关信息; 其次,我们利用可视化工具,根据一些已固化的图表类型快速做出各种图表;然后再进行优化细节; 最后检查测试。 我们可以概括为三个关键词:漏洞量、漏洞变化、漏洞级别,这三个关键词就是我们进行数据可视化设计的核心点,整体的图形结构将围绕这三个核心点来展开布局。 2.2 数据分析 ? 分析清楚数据后,就要找个合适的箱子把这些“苹果”装进去。 上一步,或许还可以靠自身的逻辑能力,采集到的现成数据分析得到。 而这一步更多地需要经验和阅历。幸运的是,现在已经有很多成熟的图形可以借鉴了。 3.2 分析数据 接下来分析数据,案例中的元数据是事件,维度有时间、源IP、目的IP和应用,查看的视角主要是关联和微观。 ?

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    数据分析可视化数据分箱技术Binning

    91 iLZ 12 49 BVK 13 82 E9C 14 53 rbE 15 89 hSL 16 47 AIt 17 56 Gdk 18 38 AFX 19 86 JhU # 利用pd.cut将数据处理并填充到

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    数据分析可视化】透视表

    前提要对数据信息之间的关系要了解import numpy as npimport pandas as pdfrom pandas import Series, DataFrame# 读入excel文件 df = pd.read_excel(UsersbennyrhysDesktop数据分析可视化-数据集homeworksales-funnel.xlsx)df Account Name Rep Manager

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    数据安全分析可视化

    可视化分析复杂数据时必不可少,自然在大数据安全分析中同样发挥了至关重要的作用。 但我们同时需要看到业内对可视化的最大期待是在安全分析上,希望通过可视化方式,让大数据更好的被使用,为用户产生价值,尤其是在急需APT或者定向攻击检测方案的今天。 一:以业务为中心 这里的业务无疑指的是我们在安全分析过程中,希望用可视化解决怎样的问题,以及需要怎样的可视化方式。可视化不只是采用漂亮的图形讲数据展示出来,它更需要解决实际问题。 其次要研究确定相关的数据数据间的关系 这是可视化设计中的难点,近乎于灵感、经验和跨领域知识(可视化、安全知识、结构分析等)的综合能力,在掌握了基本技能后,主要的差异就是从这里表现出来的。 1、回复“数据分析师”查看数据分析师系列文章 2、回复“案例”查看大数据案例系列文章 3、回复“征信”查看相关征信的系列文章 4、回复“可视化”查看可视化专题系列文章 5、回复“SPPS”查看SPSS系列文章

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    数据分析 ——— pandas可视化(六)

    这篇文章我们进行pandas可视化化的操作, 在这里我只是简单画几个图,表面pandas也是可以用来画图的,后期会在更新matlab等数据可视化的python库的。 一、折线图 # pandas 可视化 import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.random.randn(10,4),index 以上就是利用pandas来进行可视化的一些函数,感觉图很丑, 不是很推荐使用的哈~_~

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    数据分析可视化】seaborn介绍

    header, got 216 from PyObject return f(*args, **kwds) iris = pd.read_csv('/Users/bennyrhys/Desktop/数据分析可视化 -数据集/homework/iris.csv') iris.head() SepalLength SepalWidth PetalLength PetalWidth Name 0 5.1 3.5 1.4

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    数据分析可视化数据聚合技术Aggregation

    pandas as pdfrom pandas import Series, DataFrame# 读入城市天气csv文件df = pd.read_csv(UsersbennyrhysDesktop数据分析可视化 -数据集homeworkcity_weather.csv)df date city temperature wind 0 03012016 BJ 8 5 1 17012016 BJ 12 2 2 31012016

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