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继“医疗大数据专栏”成立后,“数据可视化专栏”今日成立! 大数据时代正在奔涌而来。 面对每天产生的数以 T 计的数据,你是否做好了准备?你是否了解如何去“看”这些数据?你是否了解如何去“讲”这些数据?你是否知道如何让数据“舞蹈”和“歌唱”? 在这里,盛情邀请你与我们一起,来到这大数据的世界,观看数据的美妙绽放,讲述数据的奇故事,学会让数据为你翩翩起舞、引吭歌唱! 今天,为您奉上“数据”。 图片文字不够过瘾?流量土豪要任性?就请来享受酣畅的视频,品味“活着”的数据。淌若流量小羞涩,备有图文摘要,供欣赏。 Anyway, come on guys! 可视化 演讲者:David MacCandless 我们好像总是被超负荷的信息和过多的数据折磨。好消息是也许我们能有种办法解决这个问题,那就是更多的用我们的眼睛。

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机器学习数据

机器学习数据 0.说在前面 1.单变量分布 2.双变量分布 3.作者的话 0.说在前面 昨天看了一下机器学习的东西,发现在做特征工程时,需要用到seaborn的可视化方法。 【拟合参数分布】 拟合参数分布,distplot的fit参数,控制拟合的参数分布图形 distplot可以绘制很多分布,函数内部涵盖了大量的分布函数, 可以用来近似拟合数据.这对于熟悉统计的人来说十分有用 适合数据量大的! 参考资料:数据可视化Seaborn从零开始学习教程(三) 数据分布可视化篇 3.作者的话 最后,您如果觉得本公众号对您有帮助,欢迎您多多支持,转发,谢谢! 更多内容,请关注本公众号机器学习系列!

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    程序系列(团队、项目管理)(O‘Reilly-“”系列)

    团队 一个优秀的软件开发团队面临一个棘手的问题,在这样的团队中工作是一种什么情形呢?如何才能打造一个富有战斗力的团队?一组不能融洽相处的人也能够开发出好的软件吗? 项目管理 通过本书,你可以从一位经验丰富、从事多年软件开发和Web开发的经理那里学习如何计划、管理和领导项目。书中的那些宝贵而有用的建议,是作者十多年经验的积累,从很多复杂的概念和挑战中提炼而来。

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    数据可视化—BI

    3.1 业务方面 数据呈现 我们可以通过 BI 直观、全面的展现企业日常业务的情况;无论是从整个集团的视角出发、还是从业务线或者部门的角度出发。 下图即为一个标准的 数据呈现(屏)BI。 这就是 BI 的作用,而非仅仅的数据报表呈现。 4、BI 的应用场景 BI 应用场景广泛,以下逐一枚举。 屏就是我们在 街头、展览会上常见的超大屏幕,其上大多充满了含义不明的图表。 屏的最大特点 就是炫。据笔者观察,其上的数据大多都是“虚荣指标”——除了好看外一无是处。但换个角度,对外宣传时,需要的就是好看。 设想一下,假设超市、医院、 会议室能有一个屏。 屏的开发,有以下几点需要注意: 因为展示效果等问题,屏相比其他 BI,缺少交互性,无法进行联动、钻取等操作。 分析性更强 驾驶舱则要注意这些: 数据准确性非常高——它不像屏,错了也没有人知道。驾驶舱对接公司决策层,不允许有任何的数据误差。 美观度——领导要看的东西,你自然要花点功夫去精心调试。

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    数据可视化实践

    如果对地理空间数据、社会网络关系、多维数据进行可视化,直观地传递数据期望表达的信息是需要特定的图表类型来展示。 让我们一起来看几个经典的可视化,观测它们是如何充分利用其源数据结构的。 1. “美国大选”数据可视化 在美国大选期间,美国媒体做了不少与相关的数据报道,让我们来回顾一下,他们是如何将美国大选的数据可视化的吧! 下图为各洲“选举人票”的占比情况。 我们从数据库中收集抽取了部分用户的家族数据(Nodes)和好友沟通数据(Links)。 通过提取特定人群或特定模块之间的路径数据,并使用Sunburst事件路径图进行分析,可以定位到更深层次的问题。灵活使用Sunburst路径统计图,是我们在路径分析中的一法宝。 3.R(https://www.r-project.org/) R语言是一套开源的数据分析解决方案,几乎可以独立完成数据处理、数据可视化、数据建模及模型评估等工作,而且可以完美配合其他工具进行数据交互。

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    数据可视化实践

    如果对地理空间数据、社会网络关系、多维数据进行可视化,直观地传递数据期望表达的信息是需要特定的图表类型来展示。 让我们一起来看几个经典的可视化,观测它们是如何充分利用其源数据结构的。 1 “美国大选”数据可视化 在美国大选期间,美国媒体做了不少与相关的数据报道,让我们来回顾一下,他们是如何将美国大选的数据可视化的吧! 下图为各洲“选举人票”的占比情况。 我们从数据库中收集抽取了部分用户的家族数据(Nodes)和好友沟通数据(Links)。 通过提取特定人群或特定模块之间的路径数据,并使用Sunburst事件路径图进行分析,可以定位到更深层次的问题。灵活使用Sunburst路径统计图,是我们在路径分析中的一法宝。点击link查看动图。 R(https://www.r-project.org/) R语言是一套开源的数据分析解决方案,几乎可以独立完成数据处理、数据可视化、数据建模及模型评估等工作,而且可以完美配合其他工具进行数据交互。

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    【犀牛鸟学问】发现数据

    2018年3月29日,由腾讯高校合作与CCF YOCSEF 深圳联合主办的 “未来数据智能”学术论坛在深圳飞亚达科技大厦举行。 全球森林火灾监测的预测模型中,主要挑战是预测类别的高度不平衡以及数据标签的不完整和低质量。 第三个例子是对全球内陆地表水动态进行建模和绘制,主要研究包括提出处理数据异构性的集成学习方法,通过集成多个分类器来区分不同的模式的正负例;使用高阶信息约束物理一致的标签,处理数据质量较差的问题;进行跨空间和时间的信息传递等 最后,Kumar教授做了总结,提出气候中的大数据为更好的理解地球气候和环境以及提高机器学习研究提供了很好的机会,需要研究“理论导向的数据科学”,也就是用新的方法来指导科学应用中的知识发现过程。 利用数据挖掘与人工智能技术协助电商精确打击黑灰产业网站。 纪守领教授一直致力于数据驱动安全、AI安全、大数据安全隐私、对抗学习等领域的研究,发表国际高水平会议论文80余篇。

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    数据科学家必须了解的六聚类算法:带你发现数据

    聚类是一种包括数据点分组的机器学习技术。给定一组数据点,我们可以用聚类算法将每个数据点分到特定的组中。 理论上,属于同一组的数据点应该有相似的属性和/或特征,而属于不同组的数据点应该有非常不同的属性和/或特征。聚类是一种无监督学习的方法,是一种在许多领域常用的统计数据分析技术。 基于这些概率,我们计算一组新的高斯分布参数使得簇内的数据点的概率最大化。我们使用数据点位置的加权和来计算这些新参数,其中权重是数据点属于该特定簇的概率。 第二,因为 GMMs 使用概率,所以每个数据点可以有很多簇。因此如果一个数据点在两个重叠的簇的中间,我们可以简单地通过说它百分 X 属于类 1,百分 Y 属于类 2 来定义它的类。 但这一类算法在典型的结构化数据中和现实网状数据都有非常好的性能。 结语 以上就是数据科学家应该知道的 6 聚类算法!我们将以展示各类算法的可视化效果结束本文! ? ?

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    JavaScript 数据结构与算法 - 十经典排序算法汇总

    JavaScript 数据结构与算法 1. 前言 算法为王。 想学好前端,先练好内功,内功不行,就算招式练的再花哨,终究成不了高手;只有内功深厚者,前端之路才会走得更远。 笔者写的 JavaScript 数据结构与算法 系列用的语言是 JavaScript ,旨在入门数据结构与算法和方便以后复习。 时间和空间复杂度的详解,请看 JavaScript 数据结构与算法 - 时间和空间复杂度。 学习排序算法,我们除了学习它的算法原理、代码实现之外,更重要的是要学会如何评价、分析一个排序算法。 系列文章 JavaScript 数据结构与算法 系列文章,暂时写了如下的 11 篇文章,后续还有想写的内容,再补充。 所写的内容只是数据结构与算法内容的冰山一角,如果你还想学更多的内容,推荐学习王争老师的 数据结构与算法

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    数据结构与算法——链表

    6学习技巧 一、理解指针或引用的含义1.含义:将某个变量(对象)赋值给指针(引用),实际上就是就是将这个变量(对象)的地址赋值给指针(引用)。 3.引入“哨兵”的情况“哨兵”节点不存储数据,无论链表是否为空,head指针都会指向它,作为链表的头结点始终存在。

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    数据结构与算法》- 栈

    栈,在这里说的是一种数据结构。 你还可能知道的栈 提到“栈”,做Java的同学还会想起Java内存模型中的“栈”,与紧密关联的还有一个名词——堆,但是这里,此栈非彼栈。 局部变量表存放了编译可知的各种基本数据类型(boolean、byte、char、short、int、float、long、double)、对象引用(reference类型,它不等同于对象本身,可能是一个只想对象起始地址的引用指针 ,也可能是指向一个对象的句柄或其他与此对象相关的位置)和returnAddress类型(指向了一条字节码指令的地址) 说人话就是,Java内存结构中的一部分,线程私有,用来存储指定的数据类型数据。 栈是什么 栈是一种数据结构,它有自己的特点 它是一种线性表,同为线性表的还有之前说到的数组和链表 它操作受限,具体表现在先进后出,后进先出,只能在一端进行数据的插入和删除 基于以上两点,大概就能勾勒出栈的模样

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    数据视觉盛宴—数据可视化实践

    如果对地理空间数据、社会网络关系、多维数据进行可视化,直观地传递数据期望表达的信息是需要特定的图表类型来展示。 让我们一起来看几个经典的可视化,观测它们是如何充分利用其源数据结构的。 1. “美国大选”数据可视化 在美国大选期间,美国媒体做了不少与相关的数据报道,让我们来回顾一下,他们是如何将美国大选的数据可视化的吧! 下图为各洲“选举人票”的占比情况。 我们从数据库中收集抽取了部分用户的家族数据(Nodes)和好友沟通数据(Links)。 通过提取特定人群或特定模块之间的路径数据,并使用Sunburst事件路径图进行分析,可以定位到更深层次的问题。灵活使用Sunburst路径统计图,是我们在路径分析中的一法宝。 3.R(https://www.r-project.org/) R语言是一套开源的数据分析解决方案,几乎可以独立完成数据处理、数据可视化、数据建模及模型评估等工作,而且可以完美配合其他工具进行数据交互。

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    Pipe

    Unix 三宝是 C,file 和 pipe。C的重要性自不必说,如果 Lisp 是编程语言之母,那么 C 就是编程语言他爹。 这个时候,不光是指令(instructions)在指尖流淌,数据(data)也在指缝里奔走。 一条简单的命令: tail -f /var/log/xxx.log | bunyan | grep -A 5 -B 10 ERROR 就让奔流的日志数据在若干个处理程序中游走(map / filter 在主流的编程语言中,对数据(或者数据处理流程)的 pipe 也越来越得到重视。 很多时候,选择了合适的容器(数据结构),问题的解决就完成了一半。

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    单细胞新药研发导论|| 数据

    ❞ 制药行业有着严格的监管和实验审批机制,一直是数据科学深入应用的领域。所有的新药上市之前,都要经过大量严格的临床前后试验以及数据分析。 在化药研发过程中,官能团随机组合的化学空间,已经大于已知的化学数据库。要对如此庞大的数据进行系统性筛选,不仅需要强大的计算能力,更需要优化的数据模型和算法。 一方面是数据的快速积累,形成大量的图谱和数据库;一方面是数据挖掘算法(AI)需要找到具体的应用场景。 互联时代的发展让我们体会到数学,海量单细胞技术和人工智能的发展会让我们看到数据。 2021年的五一节在朋友圈摄影大赛中度过了,我们的五一特辑《单细胞新药研发导论》也告一段落。 正如我们在开刊词说的,我们有着庞大的人口基数,是名副其实的用药大国,然而医药工业的起步却很晚,已经有一批生物制药企业,而具有研发实力的还很少。 ? 「这是我们的挑战,也是我们的机遇。」

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    数据可视化 -- 用数据讲故事

    导读 数据可视化是数据描述的图形表示,旨在一目了然地揭示数据中的复杂信息。可视化的典型如纽约地铁图和人脑图。 上上期,我们给大家着重介绍了20款较为优秀的数据可视化工具,想必大家已经认识到数据可视化在大数据行业的无比重要性。本期,我们将继续带领大家领略数据可视化。 众所周知,一部好的电影或者电视剧必然包括以下要素:1)好剧本(也就是一个好 故事,而且要适合在银幕上展现);2)好导演;3)好演员(并非一定是演员,而是合适的演员);4)巧妙的讲故事手法。 再举一个例子,笔者在《程序员》杂志2011年第8期读到了这篇文章:数据可视化-《纽约时报》的一天[10](此文来自 《BeautifulVisualization: Looking at Data Infographichttp://www.smashingmagazine.com/2010/06/06/designing-the-world-of-programming-infographic/ [10] 数据可视化

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    系统

    系统 世界是普遍联系、永恒发展的,这是我很欣赏的一名大学马原老师奉为圭臬的话,也是给我很大触动的金玉良言。 系统思考的3特征 承认系统是美的,这是我们研究系统的动力。假如一个系统整体是良好的,那么每个部分都是好的。 系统具有适应力(Resilience)的特征。 适应力指的是系统在多变的环境下保持自身存在和运作的能力,与相对的是脆弱性或刚性。或者用KK的话说,适应力就是反脆弱性。 系统思考的6障碍 别被表象迷惑 不要太关注事件本身,而是得关注系统的长期行为趋势,和触发这些行为的条件,这有助于帮助我们梳理出系统结构。而系统结构是行为的根源。 正如土地理论(Land ethic)所说“当某件事情倾向于保护生物群落的一致性,稳定性和自然,它就是对的,否则就是错的”。鼓励自组织、无序、变异和多样性才是我们应该做的。

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    Kotlin

    Kotlin 作为后起秀,站在巨人们的肩膀上是她得天独厚的优势,而这个巨人也包括—《Effective Java》(EJ),得益于这个巨人,Kotlin 到处散发着高效的味道,这篇文章让我们一起来领略下 ,这些语法糖可谓好吃、好看又好玩,但是,仅痴迷于语法糖只会对语言的理解游离于表面,了解其实现原理,是我们阅读优秀源码、设计整洁代码和理解编程语言的必经之路,本文我们通过 DSL 来感受 Kotlin 通用编程语言 vs DSL 通用编程语言(如 Java、Kotlin、Android等),往往提供了全面的库来帮助开发者开发完整的应用程序,而 DSL 只专注于某个领域,比如 SQL 仅支持数据库的相关处理 lambda 是构建整洁代码的一利器。 1. lambda 表达式 下图是 lambda 表达式,他总是用一对大括号包装起来,可以作为值传递给下节要提到的高阶函数。 ? image 2. Kotlin DSL 体现了代码的整洁之道,体现了天马行空的想象力,在 DSL 的点缀下,Kotlin 显示出整洁的,自由的。 Kotlin 有趣的外表之下,是一个更有趣的灵魂。

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    python

    python魅 1、 版本之谜 随便安装一个linux的操作系统,就有python的身影。。。眼中是你,到处都是你。。。 这篇文章,不能彰显python,因为她的好处,她的魅力,尽在使用之中。。。语言难以描述这种心动的感觉。。。我可能给python丢脸了。。。 什么都可以丢,唯独内心的选择不能丢。。。

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    数学

    注意,这里的不变并不意味着没有副作用 —— 比如删除数据库里的一条主键为 k 的记录,无论调用多少次,其副作用都是 k 这条记录不存在。 一般而言,我们可以引入某种同步机制让所有人看到顺序一致的消息 —— 比如数据库系统会使用 leader election 选出主节点,由主节点来确定顺序;而区块链中会使用算力或者投票权通过某种共识算法选择出某一时刻的主节点 然而,我们也可以在数据结构和对数据结构的处理上,同时引入幂等,交换律和结合律。这样,从数学的角度,我们可以计算出 A 和 B 的最终状态都会收敛在 x * y * z 上。 我们先不看怎么设计数据结构和算法,如果我们达到这个效果,那么就意味着网络中的所有节点可以各自独立地推导出一致的状态,不需要任何的同步,那么,网络本身运行的效率将会非常高效,且能够不付出太多代价的前提下满足 如果你觉得有意思,以后我们可以讲讲实现这个理想的数据结构 CRDT(Conflict-free Replicated Data Types)。 欢迎回到数学的世界!

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    设计

    到处都在谈论 UI 的美感,仿佛 “” 在软件工程中的定义就要落到界面上面。实际美的存在是广义的,包括架构设计,包括代码建设,包括接口定义,不妨在更多的场合引入对美的评审。 有人说 “简单就是”,兴许有人不同意,但是太过复杂一定是丑陋的。 代码层面的亦然。 } } finally { releaseUpdateState(updateState, key); } } 这样的代码片段虽然没有那么混乱,但是远谈不上, 不管是设计、编码还是接口定义,追求清晰、简洁,追求其中,似乎正是给追求卓越的程序员以精益求精导向的方式。

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