今天简单介绍一下Pandas可视化图表的一些操作,Pandas其实提供了一个绘图方法plot(),可以很方便的将Series和Dataframe类型数据直接进行数据可视化。
今天上海市卫健委通报:2022年4月20日0—24时,新增本土新冠肺炎确诊病例2634例和无症状感染者15861例。最近两天的新增数据有所下降,出院人数也开始超过每日新增阳性患者数量。但形势仍然不容乐观,尤其外溢导致区域抗疫变成了全国抗疫。
来源:DeepHub IMBA本文约3800字,建议阅读10+分钟本文是一篇关于数据可视化的完整文章,尤其是展示了地理位置可视化的一些方法。 数据可视化本身就是一种通用语言。我们这里通用语言的意思是:它能够向各行各业的人表示信息。它打破了语言和技术理解的障碍。数据是一些数字和文字的组合,但是可视化可以展示数据包含的信息。 “数据可视化有助于弥合数字和文字之间的差距”——Brie E. Anderson。 有许多无代码/少代码的数据可视化工具,如tableau、Power BI、Microsoft Excel
作者 | 吕薇,腾讯员工 来源 | 互娱增值服务部 原文标题 | 浅析数据可视化与应用思路 一 好的数据可视化图表可以救命 约翰·斯诺(John Snow)在1854年制作了伦敦霍乱地图,通过标记死亡地图,清晰的了解到霍乱的源头,总而挽救了无数的生命。 (图片来源百度) 南丁格尔玫瑰图通过简单数据对比,更明晰表达军队医院季节性死亡率,打动了军方高层,军事改良提案得到了支持,方案实施后,伤员的死亡率很快从42%降低到了2% (图片来源百度) 说回到我们现实的生活,当前和平年代,可视化也是在不断帮
数据可视化本身就是一种通用语言。我们这里通用语言的意思是:它能够向各行各业的人表示信息。它打破了语言和技术理解的障碍。数据是一些数字和文字的组合,但是可视化可以展示数据包含的信息。
Tableau是当今数据科学和商业智能专业人员使用的最流行的数据可视化工具之一。它使您能够以交互式和多彩的方式创建具有洞察力和影响力的可视化效果。
本文经授权转自: 澎湃美数课 今天,就为大家奉上制作径向柱状图的N种方法,任君挑选。在这当中,还有专门为大家炮制的超实用小功能哦可以看到实现的方法很多,他们之间各有千秋。有需要动脑筋去写代码的D3.js、Processing,也有基于软件来做的,更有直接在Excel里面生成的傻瓜式操作。 接下来会为大家稍微讲解编程和工具的操作思路,然后重点为大家介绍如何用Excel做出径向柱状图的效果。 ✦✧✧ 方法1 敲敲敲代码:D3、Processing 烟花、癌症等图,是我们之前做过的一些径向柱状图。他们主要是通
原文标题:A Step-by-Step Guide to learn Advanced Tableau – for Data Science and Business Intelligence Professionals 作者:Pavleen Kaur 翻译:李清扬 校对:卢苗苗 本文共4000字,建议阅读8分钟。 本文借助高级图表创建计算深入研究数据以提取对数据的分析,并了解R如何与Tableau相互集成和使用。 简介 “查看数据。 显示图表。 讲故事。 吸引观众。” Tableau是当今数据科学和商业智
作为数据分析的爱好者,之前我是Tableau Desktop的深度用户,由于Tableau Desktop收费,免费的Public版本又在数据连接上有限制,所以常常限制了我的使用。从去年开始,我就切换到了国产的数据分析产品Yonghong Desktop。原因有二:一是Yonghong Desktop免费,二是Yonghong Desktop的表现丝毫不逊色于Tableau。 在开始之前,大家可以先扫码下载软件试用一下,或许能对本文的内容了解得更深刻。 Yonghong Desktop官网,下载软件请用
在 ApacheCon Asia 2021 大会的“数据可视化论坛”上,特斯拉 BI 团队全栈开发工程师孟繁超(Makefile 君)发表了题为“ECharts 的乐趣:我们在特斯拉使用它的经验”的演讲。本文是这次演讲的内容总结。
作者 | 2016年大数据行业从业者调研报告主要编写人Sophie 前言 12月13号,问卷发出;截止12月31号,收到1416份回答,并制作《2016大数据行业从业者调研报告》精华版;1月1号伦敦当地时间中午,北京当地时间晚上8点20分,经过反复修改和确认,报告精华版发布于大数据文摘微信公众号。 分析过程中,我们有以下三个主要发现: 1、数据、数据分析(包括大数据分析)受到我国企业重视,多数企业拥有数据决策团队,并将增加数据项目的投入,表明大数据行业发展态势良好,具有可观市场前景。 2、我国大数据行业处
选自 arXiv 作者:Junxiong Wang、Jing Nathan Yan等 机器之心编译 编辑:袁铭怿 本文提出了双向门控 SSM(BiGS)模型,结合基于状态空间模型(SSM)的 Routing 层和基于乘法门的模型架构,在不使用注意力的情况下能够复制 BERT 预训练结果,并可扩展到 4096 个 token 的长程预训练,不需要近似。 Transformer 作为 NLP 预训练模型架构,能够有效的在大型未标记的数据上进行学习,研究已经证明,Transformer 是自 BERT 以来 NL
我最常用的数据可视化工具有两个,tableau和matplotlib,基本可以解决所有可视化场景。
大家听得最多的莫过于Tableau、微软的Power BI,还有国产的FineBI。
图表,可以使数据更为鲜活,进而更为直观地表达出信息含义。本文针对近20年的主要城市的GDP,做简单的分析。使用了数据可视化中常见的一种方式-图形堆叠。通过图形叠加,很容易表现出数据元素之间的关系,简洁明了。文中的数据取自国家统计局官方披露数据,可视化展现使用Tableau软件。
前一篇跟大家详述了关于Excel在作图理念上的诸多细节,今天让我们把聚焦于多分类维度的数据呈现问题。 当然今天这篇我会把视角从Excel切换到Tableau,没错就是Tableau。可能很多小伙伴儿已经了解过这款商务智能工具,这是一款目前市面上最成熟、最人性化的桌面端可视化工具(没有之一,至于PowerBI,我之后会写专门的体验贴来说明)。 ---- 相信很多小伙伴儿(特别是已经在职场已经混迹很多年的)对Excel中的数据透视表非常熟悉,没错Tableau就是一款升级版的数据透视表。 它不仅仅可以将原始的一
开头先说一件重要的事情,最近联合几个小伙伴(有在校研究生博士以及工作的),共同建立了一个秋招互助交流群,希望在算法岗越来越积累的时期,帮助大家共同进步,多多交流成长,一起拿到理想的offer
Tableau是桌面系统中的商业智能工具软件,可以基于不同的数据源生成漂亮的图表。Cloudera与Tableau是互相认证的合作伙伴,在Tableau的数据源配置界面可以直接找到“Cloudera Hadoop”,从而让你很方便的进行安装配置。
Power BI VS Tableau 是个老生常谈的话题。相关文章在csdn、知乎、谷歌上有不少。但一来这两家的产品更新迭代很快,二来网上很多文章都是大方向上抽象概念的对比,没有细化到操作层面。个人估计,很多文章都是把初始一两篇对比文章的几个观点换个表达再写一遍,因此都是大同小异,且不痛不痒,让读者看完还是不知有啥区别。接下来我将以Power BI老手的视角,从多个方面去进行对比。本篇主要讲解可视化层面。为此,我特地用Tableau复刻了一遍Stack Overflow 2019调查问卷的Power BI报告。详见下图:
今天分享R语言中的柱形图,所有图表语法都基于ggplot2包中的ggplot函数完成 。 其实R语言本身就带有各种作图函数,比如plot、bar、pie等,而且语法非常简单明了,为什么还要用ggplot2这种语法独立性很强、自成体系的作图包来作图呢? 一个例子就能感受到: plot(mpg$cty,mpg$hwy)#R语言内置散点图函数(无需加载任何辅助工具包) ggplot(mpg,aes(cty, hwy)) + geom_point(colour="steelblue")+labs(x = "City
数据可视化正在帮助全球公司识别模式,预测结果并提高业务回报。可视化是数据分析的一个重要方面。简而言之,数据可视化以可视格式传达表格或空间数据的结果。图像有能力吸引注意力并清晰地传达想法。这有助于决策制定并推动改进行动。
导读:地图可视化是一种非常直观的数据分析结果展现形式,python有很多可视化库可以实现,pyecharts就是很多python爱好者喜爱的实现地图可视化方法之一。不可否认,pyecharts绘制的地图实现方便、图形美观而且支持交互,但在面对不同需求时,其实我们还有很多其他手段实现地图可视化。
由于工作里常常要做图表,Excel没法满足复杂场景,所以Echarts和Tableau成为了我最得力的两个助手。
你想充分了解人类的感知世界吗?你对可视化是如何定义的呢?它是一门科学还是一门语言,那就请跟我们的作者一同走进这个世界,用短短的30分钟,看看39项关于人类感知的研究.
引用著名瑞典统计学家 Hans Rosling 的一句话:想法来源于数字、信息,再到理解。
预训练语言模型的缩写大多是芝麻街的人物。这显然是起名艺术大师们的有意为之。他们甚至都可以抛弃用首字母缩写的原则去硬凑出芝麻街人名
在之前写实习僧爬虫可视化案例之时,曾经用过一个很类似气泡图的图表——气泡云图(superbubble)。 它的图表信息呈现与文字云非常相似,都是在控制一组元素的大小,文字云的大小是文字,气泡云图的大小是形状(气泡)。 虽然看起来,它与普通气泡图比起来非常相似,但是实质上数据信息含量已经大相径庭,气泡图实际上使用了三个指标变量,而气泡云图仅适用了两个(而且仅有大小变量是数值型的)。 实际上以上对比是为了启发大家一种认识图表的思路: 通常情况下,我们被各种课程或者书籍指导着,认识到的可视化无一例外的是从数据如何
Tableau作为可视化数据分析软件中的佼佼者,将数据运算与美观的图表完美地嫁接在一起。它的程序很容易上手,各公司可以用它将大量数据拖放到数字“画布”上,转眼间就能创建好各种图表。创建与共享绝妙的数据可视化内容,Tableau 为您呈上唾手可得的可视化分析能力。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。另外他还适用于多种数据文件与数据库,数据可扩展性强,不限制您所处理的数据大小。
这是腾讯旗下的产品,里面有多种图标,选择适合的图标定制数据,做完后可以发手机上看。操作快捷方便,最重要是免费。
今天跟大家分享数据地图系列的第14篇(最后一篇)——tableau数据地图。 前一篇曾提到说,tableau是全球知名的数据可视化领域独占鳌头的可视化产品,在各种商业及政府工作报告中,都在广泛使用。 不过今天小魔方还是仅围绕着数据地图来介绍在tableau中的实现方式,不对这款产品的其他方面功能做过多介绍,若今后有合适机会,可能会出相关教程。 tableau面向市场发布的正式版是付费版本,不过据说可以破解,但是小魔方尝试好久,从未成功过。 所以只能下载了个简洁版的(Tableau Bublic)的免费版本
对于数据分析工具,我们通过会有一个疑问,在众多的数据分析工具中,到底有什么区别,哪一个更好,我又应该学习哪一个呢?
正确分析使用数据可能会挖到宝藏。那么,作为个人或公司,如何选择分析和可视化数据的工具?
要问当前什么BI工具最热门,肯定非PowerBI莫属,堪比BI界的Python。对于我这种用惯了Tableau来说,确实会眼红PowerBI某些特性。
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。Tableau 是桌面系统中最简单的商业智能工具软件,分为Tableau Desktop 和Tableau Server。目前版本是Tableau 8.3。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
译者:吕东昊 审校:陈明艳 本文长度为3743字,预估阅读时间10分钟。 摘要:本文从数据连接器、数据处理、可视化等多个维度解析Tableau和 Google Data Studio二者区别。 P
美国拥有悠久历史的知名计算机杂志,对Tableau这个知名的自助BI工具做了较为客观的评价。如下文。 自助型商业智能(BI)工具Tableau Desktop(每位用户的一年使用权限费用999美元)是目前自助型BI领域最成熟的玩家,这使得Tableau Desktop几乎成为了商业智能科学和数据可视化的代名词。然而,这份成熟也导致了一个庞大的,经常给人造成困扰的产品线,这个产品线经常被认为是一个桌面级应用而非一个完全基于网站的SaaS服务。尽管如此,Tableau Desktop是我所检视过的自助型BI工具
在数字经济时代,人们需要对大量的数字进行分析,帮助用户更直观的察觉差异,做出判断,减少时间成本。当然,你可能想象不到这种数据可视化的技术可以追溯到2500年前世界上的第一张地图,但是,如今利用各种形态
Metabase是一款面向全体公司用户,可以提出问题并从数据中学习的简单,开源的数据查询和可视化分析工具。任何人都可以使用它来构建图表,仪表板和电子邮件。
前言 数据的世界正在发生急剧变化,任何人都应该访问自己需要的数据,并具备获取任何数据的洞察力,而tableau正是帮我们洞察数据的好帮手。 Tableau作为BI tool leader ( 2016 Gartner BI chart), 它不仅是一款可视化软件,还具备不可忽略的强大的Data connection, collaboration, security management, multi-platform功能性: Data connection:Tableau Desktop可直接连接S
本文将通过分享多种方法,包括成功的与失败的尝试,来讲解如何在Tableau中创建蝌蚪图等带有空心圆的图表。
可视化之于数据分析流程中的重要意义不言而喻,它往往是体现数据分析报告的决定性一环,图表做的好、涨薪少不了。本文针对在完成数据分析过程中,介绍个人习惯运用的那些数据可视化工具。
大数据及移动互联网时代,每一个使用移动终端的人无时无刻不在生产数据,而作为互联网服务提供的产品来说,也在持续不断的积累数据。数据如同人工智能一样,往往能表现出更为客观、理性的一面,数据可以让人更加直观、清晰的认识世界,数据也可以指导人更加理智的做出决策。
不想编程!不会编程!但还是想尝试一下数据处理和机器学习怎么办?现在这都不是问题,今天我将分享十个优秀的机器学习工具,不用编程一样可以训练你的机器学习模型。
导读:前几篇文章分别对应用Tableau制作折线图、条形图、可视化地图进行了介绍,本文介绍另一大可视化图表利器——饼图。尤其是最后给出了玫瑰图制作方法。
导读:前几篇Tableau文章中,分别介绍了折线图、条形图、地图和饼图的几种用法,今天本文简单介绍其他几种常用的可视化图表类型。
当Tableau冠军碰上全球领先的创意设计学院——同济大学创意设计学院,会有怎样的思维碰撞?本次数据侠走进校园活动,DT君邀请到的数据侠是来自Merkle的数据分析师林雨旸,作为2017年上海Tableau大赛的冠军,他在同济大学创意设计学院带来一场关于“数据可视化应用”的精彩演讲。
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