展开

关键词

数据分析实战 | 奥迪汽车销售数据可视分析(SQL+Tableau)

分析:前3名      ② tableau分析:后3名   6、可视屏布局展示 1)选择可视屏额屏幕背景     2)折线图自动重复播放     3)地区交互展示     项目需求 1)汽车销售分析报告 根据外部数据从市场需求、消费能力、企业竞争、品牌竞争几方面来分析乘用车的市场销售情况。 2)销售绩效分布 外部数据和内部数据相结合,从销售区域、车型、时间等多个维度分析本企业的业绩完成情况。 ① sql分析 # 不同区域的销售本月、上月、同期数据,以及收入本月、上月、同期数据 select areaname 区域名称, sum(case when stat_month = ② tableau分析 ? 3)不同车型销量排行前3、后3名 ① tableau分析:前3名 ? ② tableau分析:后3名 ? 可视屏布局展示 1)选择可视屏额屏幕背景 ?

1.6K00

数据分析数据可视化的七趋势

随着科技的不断进步与新设备的不断涌现,数据可视化领域目前正处在飞速地发展之中。 ProPublica的调查记者兼开发者Lena Groeger,以及金融时报的数据可视化记者Jane Pong在全球深度报道大会上分享了他们对当前数据可视化趋势的一些看法。 定制数据 Pong表示,尽管记者可以利用的开放数据越来越多,并且这对数据可视化也是有利的,但这也同时意味着每个记者都在使用相同的数据。要让自己的报道与众不同,就必须要创建自己的数据集。 这方面的一个例子是Pudding公司提出的电影对话可视化。该项目分析了2000个剧本,并按性别进行划分来创建电影剧本的视觉展示效果。 ? 响应式设计 越来越多的数据可视化设计人员需要考虑他们的作品如何在移动设备上展现。

34520
  • 广告
    关闭

    腾讯云图限时特惠0.99元起

    腾讯云图是一站式数据可视化展示平台,旨在帮助用户快速通过可视化图表展示大量数据,低门槛快速打造出专业大屏数据展示。新用户0.99元起,轻松搞定数据可视化

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    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。 ?

    3.6K92

    Python数据可视化工具软件_数据可视

    刘宇宙,现在一家创业型公司做技术总负责,做爬虫和数据处理相关工作,曾从事过卡系统研发、金融云计算服务系统研发,物联网方向大数据研发,著书一本,《Python3.5从零开始学》 如何做Python 的数据可视化 Echarts 是百度开源的一个数据可视化 JS 库。主要用于数据可视化。 一、安装 pyecharts 兼容 Python2 和 Python3。 5, 20, 36, 10, 75, 90])bar.show_config()bar.render() Tip:可以按右边的下载按钮将图片下载到本地 add() 主要方法,用于添加图表的数据和设置各种配置项 add() 添加数据及配置项。 render() 生成 .html 文件。 三、图表类型 因篇幅原因,这里只给出了每种图表类型的示例(代码 + 生成图表),目的是为了引起读者的兴趣。 “”” custom(series)”’追加自定义图表类型 ”’ series -> dict 追加图表类型的 series 数据 先用 get_series() 获取数据,再使用 custom

    6020

    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」「狄仁杰之四天王」几部剧撑着。 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。

    86830

    数据可视分析工具: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》

    13210

    Python数据可视分析(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

    63350

    可视化 | Uber 工程智能大数据可视分析案例

    前言 2015年初,UBER 开始正式组建数据可视化团队。其理念,是将UBER 后台的大量数据,通过数据可视分析工具实现情报分析。UBER 系统每天需要管理近十亿GPS数据。 团队更注重于面向这些公众数据进行视觉呈现、数据分析和框架开发,去完成可视分析可视分析:让数据可操作 ? UBER A /B测试平台的图表和置信区间的可视化功能。 可视分析主要包括抽象数据可视化。这是指可视化中的数据没有固有的空间结构。相反的,今天更提倡科学可视化的概念,即将地理信息、空间信息、3D模型等结构化和非结构化数据进行最直观的可视分析。 这时会涉及到大量数据,如:报表、仪表盘等。同时,将实时更新的网络数据进行实时分析。 UBER 可视化团队,一方面着力于更多的业务洞察和数据可视化的探索。 UBER 可视分析团队也将持续研究更清晰的展现方式。这项工作是混杂了数据、艺术、图表、数据新闻等各个领域的一个非常有意思的挑战。

    1K90

    数据分析数据预处理、分析建模、可视

    数据可视化 7.1 常见数据可视化图表 7.2 常用数据可视化工具 思维导图 1. 1.4 开发流程 数据分析开发流程一般分为下面5个阶段,主要包含:数据采集、数据处理、数据建模、数据分析数据可视化。 ; 数据可视化: 将数据分析结果进行可视化展示,使其更加方便业务人员或决策者理解。 奇异值分解(SVD): SVD的降维可解释性较低,且计算量比PCA,一般用在稀疏矩阵上降维,例如图片压缩,推荐系统。 聚类: 将某一类具有相似性的特征聚到单个变量,从而大大降低维度。 数据可视化 7.1 常见数据可视化图表 常见数据可视化图表有:柱状图、折线图、饼图、散点图、雷达图、箱型图、气泡图、词频图、桑基图、热力图、关系图、漏斗图等。

    5710

    数据分析学习笔记——数据可视

    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。 为了更好的进行可视化,我们将数据分为分类数据、时序数据、空间数据、多元变量数据类。 1、分类数据 分类数据是指针反映事物类别的数据。 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。

    60190

    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(

    39920

    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。 ?

    84980

    数据可视化的七秘密

    如果你过度依赖Demo数据, 当你用真实数据时, 你就会发现你的数据可视化设计并不能真正满足你的数据分析或者数据表现的需求。 秘密六 数据可视化不是分析 数据可视化可以产生一些分析结果, 不过需要指出的是,可视化是一个辅助分析的工具, 而不是数据分析的替代, 它也不是统计的替代: 你的图形可能揭示了一些数据差异或者数据的相关性 要对你的数据真正了解, 需要分析的技能, 以及专业的知识。 不要指望可视化能够给你这些。 因此, 在进行可视化项目的时候, 要调整客户或者你的CEO的期望值。 工具及处理方式 1)除非你就是数据分析师, 你对数据可视化得出的结论不要轻易下判断。如果需要进行结论, 最好找一个统计师或者专业人士一起验证后再给结论。 3)StephenFew的 书“Now You See It”里面介绍了利用可视化进行商业分析的方式, 包括对开发者如何设计可供分析使用的可视化工具的一些建议,读者可以参考。

    25420

    Sentry 监控 - Dashboards 数据可视

    Sentry Web 性能监控 - Trends Sentry Web 前端监控 - 最佳实践(官方教程) Sentry 后端监控 - 最佳实践(官方教程) Sentry 监控 - Discover 大数据查询分析引擎 Results(表格) World Map(世界地图) Big Number(大数) Dashboard 允许您浏览跨多个项目的错误和性能数据,从而为您提供应用程序运行状况的广泛概览。 如果您想编辑默认 dashboard 或构建多个 dashboard,每个 dashboard 都有自己的一组独特的 widget,您可能需要考虑我们的自定义 Dashboard 功能,它使您能够创建更强大的数据屏 添加叠加层将添加另一组数据进行比较。例如,要反映 P50、P75 和 P90,您需要三个叠加层。如果单位(unit)冲突,图表将始终以第一行为基础。 条形图(Bar charts )将按天对结果进行分组,使其适合每日汇总或作为“图(big picture)”摘要。一个例子是“每天的错误计数(count of errors per day)”。

    29810

    【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

    14820

    数据可视化】读图时代可视化及其技术分析

    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。 2、可视化周期表的意义 构建领域、宽范围的可视化方法的整合不能被看作是化学元素周期表中的简单套用和改编。

    771101

    可视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。

    19610

    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。 这里可以看出大部分重点都围绕着「五险一金」「福利多」「团队氛围好」「晋升空间」「行业大牛领头」上。 要是哪家公司都具备了,那简直就是要上天。

    30130

    NBA球员投篮数据可视分析

    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

    1.1K40

    相关产品

    • 大数据可视交互系统

      大数据可视交互系统

      腾讯云大数据实时可视交互系统 [RayData],基于数据实时渲染技术,利用各种技术从大规模数据通过本系统,实现云数据实时图形可视化、场景化以及实时交互,让使用者更加方便地进行数据的个性化管理与使用。

    相关资讯

    热门标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      扫码关注腾讯云开发者

      领取腾讯云代金券