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爬取五大平台621款手机，告诉你双十一在哪买最便宜！

去哪买呢？...作为一个机（pin）智（qiong）boy，肯定要比价啊，哪家便宜去哪家~ 我用Python爬取了某比价网站的手机数据，获取了其中五大平台（天猫，京东，拼多多，苏宁易购，国美）的手机价格数据。...去哪买最便宜？去哪买最便宜？为此我设置了一个评选标准：设置当 price = min_price 时，该平台为最省钱平台~ 因此同一手机类型可能对应多个优惠平台。...按照这个规则，我按照五大平台分别成为这621款手机的最省钱平台的次数，来进行排名。 ? 京东第一位，拼多多第二位，苏宁第三，国美第四，天猫最后一名！不知道大家对这个统计数据有没有很惊讶！...作者：朱小五，互联网公司数据分析师。热衷于Python爬虫，数据分析，可视化，个人公众号《凹凸玩数据》，有趣的不像个技术号~

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社交大佬们的数据‘大’在哪里？

你知道么，每当科技分析师煞有介事地探讨‘大数据’，10个里有9个说的都是‘社交网络’中流出的用户行为数据。...社交网络发展至今，中国专家很喜欢用‘图谱’形容不同SNS掌握的不同类别的庞大数据网络；听上去颇为高大上不说，还跟‘大数据’与生俱来的‘难以驾驭性’有点相得益彰的效果。...以往，人们总把Facebook上的数据宝库看成一个‘社交图谱’，或者说一个关系管理体系。...每个月，超过10亿个独立用户会造访Youtube，使它成为名符其实的世界第二大社交媒体。...据Pew的研究数据，Twitter美国用户中有52%把该平台当做主要的新闻获取渠道。摘自：搜狐

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买Token还是买安全？大模型API的隐形灾备陷阱

买Token还是买安全？大模型API的隐形灾备陷阱这篇文章写给正在疯狂采购大模型API Token的你——不管是AI产品经理、运维工程师，还是负责数据安全的技术决策者。...后来他们才意识到：买Token只是解决了「算力成本」，数据安全成本根本没算进去。这种教训太常见了——你为API付的钱，只覆盖了计算，没覆盖数据丢失的风险。...Token采购的「安全盲区」：数据流里藏着哪些风险？大模型API调用看似简单：你发Prompt，模型回Response。但中间的数据流，漏洞多到你数不过来。...比如，输入输出日志如果没做CDP（持续数据保护）备份，攻击者通过中间人攻击就能窃取敏感对话。更别提Prompt注入——恶意输入能绕过模型过滤，窃取训练数据。...所以，别只盯着Token价格，数据保护的投入才是真正的「安全成本」。灾备级API治理：怎么从「买Token」转到「买安全」？解决方案其实不复杂，但需要系统性思考。

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Flask 数据可视化大屏

项目介绍该项目利用 Flask框架结合echarts将MySQL数据库中的相关数据进行可视化大屏展示，其中MySQL数据采用虚拟实时更新数据效果如下：解析：前端 JavaScript通过 AJAX...调用 Flask 应用的路由获取数据库数据；Flask应用向数据库操作模块请求并处理数据，这些数据来自于 MySQL数据库。...content="IE=edge"> 可视化大屏.../static/echarts.min.js"> Flask数据可视化大屏 <div id=...} } ] }; myChart.setOption(option); } 大屏展示运行mysqlData.py

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在哪里买域名好？大概需要花费多少钱？

但是，我们需要注意的是，域名在注册成功之后，并不是可以立刻使用的，也是需要一个解析过程才可以让我们的域名正常使用的，很多人不知道在哪里做域名解析，那么，在哪里做域名解析呢？在哪里做域名解析呢？...在哪里做域名解析呢？很多地方都是可以进行域名解析的，我们一定要仔细进行解析，因为如果我们无法成功解析域名的话，那么我们的网站也是无法正常运行的，所以域名解析对我们来说是非常重要的。

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Python数据可视化工具软件_数据大屏可视化

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

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GPT大升级！它可以在哪些场景辅助数据采集？

前段时间，OpenAI公司召开了发布会，宣布了GPT-4 的大升级，还推出ChatGPT新的语音与图像功能，让ChatGPT可以看、听和说话。...假如我们想要研究今年国内房地产行业的情况，可以直接这样询问：用ChatGPT辅助八爪鱼数据采集对于没有编程基础的职场人士/学生而言，有一款0代码的、操作简单的数据采集工具会对工作和学习带来非常大的收益，...八爪鱼专注0代码数据采集的推广与普及，能实现全网99%以上网站数据的采集。对于大部分的数据规整的网页，我们都可以用八爪鱼的模板采集和智能识别功能来搞定数据采集。...让ChatGPT清洗数据在数据清洗阶段，我们需要处理数据中的错误、缺失、重复或不一致的部分。这包括去除冗余数据，例如重复的记录或无效的数据；解决数据类型不匹配问题，将数据转换成相同的格式或类型等。...理想情况下，或许我们只需要告诉它，我们需要了解某个产品的社交媒体评论情况，它就可以自动调取公开数据，分析并直接向我们展示可视化的结果啦~

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数据治理≠买工具！90%企业踩过的3大认知误区

数据不真实、不准确、不共享，正成为企业数字化转型的 “隐形杀手”—— 某集成电路企业因数据问题增加经营风险，某商用车集团因数据膨胀面临治理压力…… 越来越多企业意识到数据治理的重要性，却在实践中陷入“买工具就能解决问题...亿信华辰基于超百家客户调研发现：90%企业在数据治理中踩过 “重技术轻流程”“为合规而治理”“业务部门旁观” 三大误区，甚至有67%企业因流程缺失导致工具闲置。...误区一：重技术轻流程 —— 买了工具却成 “摆设”许多企业认为 “数据治理 = 买套工具”，斥资引入元数据管理、数据质量等系统后，却发现工具功能 “用不起来”。...数据质量是否定义关键数据质量指标（如准确率、一致性）？是否定期输出质量报告？数据安全是否建立敏感数据分级制度？是否有脱敏规则与权限审批流程？数据资产化是否建立数据资产目录？...避开三大误区的关键，是跳出 “买工具 = 完成治理” 的思维，建立 “长效机制 + 业务协同 + 持续优化” 的治理文化。毕竟，数据治理的终极目标，不是 “管好数据”，而是 “用数据管好企业”。

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应用洞察 | 从大模型数据，看大模型的前瞻应用场景在哪里？

对比海外AI独角兽Anthropic旗下claude和国内字节旗下的豆包大模型使用数据，可以找出相关规律。...数据显示，用户对编码相关任务的特别重视：“Web 和移动应用程序开发”类别占所有对话的 10% 以上。软件开发人员使用 Claude 执行从调试代码到解释 Git 操作和概念的各种任务。...很大一部分对话（近 6%）涉及业务战略和运营（包括起草专业通信和分析业务数据等任务）。 Claude 的用法因不同国家的语言而异，反映了不同的文化背景和需求。...豆包家族模型继大语言模型之后，字节将视觉理解模型价格降低，视觉理解模型也迎来“厘时代”。更低的价格，仍有合理的毛利，对于用户来说，不仅仅实惠，而且更加好用，真正的普惠于民。...这些数据，力证豆包大模型能力之强。 B端，豆包已经与国内汽车、手机、PC终端厂商进行合作，已经覆盖了3亿设备，这些智能终端的大模型调用量半年时间增长100倍！！

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大前端技术的边界在哪里？

为挖掘行业内技术融合的最佳实践，GMTC 全球大前端技术大会（北京站）策划了「IoT 动态应用开发」「大前端技术融合与跨界」两个专题，我们希望在元宇宙（比如渲染能力）、智能汽车（语音、IM、地图、音乐、...部分精彩议题现已确认：本次大会中，还有低代码、大前端 DevOps、前端框架新体验、大前端监控、移动端性能与效率优化等专题。...同时，我们也关注大前端破圈的有效姿势，首次聚焦 B 端研发效能、TypeScript、云研发实践等，并邀请 winter 等大咖前来参与“师兄帮帮忙”晚场交流活动，与你讨论“前端如何有效增值”的话题。...06 ▊《低代码开发平台的设计与实现――基于元数据模型》谢用辉著本书能让你一举三得，一得低代码开发平台，二得元数据模型，三得软件抽象能力低代码开发平台是在不写或者只写极少量代码即可实现业务功能的软件平台...本书介绍低代码开发平台设计与开发的详细过程，以元数据模型为核心，介绍服务、数据库、主数据、界面展现、功能配置，以及元数据自身的管理，完整呈现元数据驱动的低代码开发平台的端到端的实现机制。

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数据可视化的七大秘密

来源：IT经理网（www.ctocio.com）导读数据可视化，特别是基于Web的数据可视化的时代已经到来了。...然而，对于数据可视化的开发者来说，依然有很多挑战要去面对。这些迎接这些挑战的方法，则是很多专业的数据可视化开发者不愿意让别人知道的秘密。...关于柱状图优先，其实揭示了数据可视化中一个最大的秘密，那就是，那些最酷的可视化往往用处反而最小。最求新奇以及美观的可视化往往带来一个问题，那就是数据的可理解问题。...而且你的可视化库里可能就有一些标准的样本数据。很不幸，真实数据不可替代。 Demo数据一般遵循正态分布而且数据量有限。是为了展示可视化用的。...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

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Sentry 监控 - Dashboards 数据可视化大屏

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大屏...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“大图(big picture)”摘要。一个例子是“每天的错误计数(count of errors per day)”。...一个示例场景是“用户在哪些国家/地区遇到最多的错误”。您可以使用鼠标滚轮缩放地图，或通过单击并拖动地图来平移地图。 Big Number（大数）大数字可视化显示单个函数的当前值。

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大屏数据可视化案例「建议收藏」

数据可视化：把相对复杂的、抽象的数据通过可视的、交互的方式进行展示，从而形象直观地表达数据蕴含的信息和规律。数据可视化是数据空间到图形空间的映射，是抽象数据的具象表达。...数据可视化交互的基本原则：总览为先，缩放过滤按需查看细节。大屏数据可视化是当前可视化领域的一项热门应用，通常可以分为信息展示类、数据分析类及监控预警类。...大屏数据可视化应用的难点并不在于图表类型的多样化，而在于如何能在简单的一页之内让用户读懂数据之间的层次与关联，这就关系到布局、色彩、图表、动效的综合运用。...制作可视化大屏，最便捷有效的方式是使用DataV、帆软等报表工具，而本示例项目则使用ECharts自行开发。...演示地址：https://yyhsong.github.io/iDataV 后记：除自行开发可视化大屏外，还可以通过第三方服务来快速实现，如阿里云DataV、腾讯云图、百度Sugar等，具体可参考

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数据可视化系列-04数据大屏基础知识

5.销售数据看板参考：深度好文：一文掌握数据大屏设计与制作 5.1 了解数据大屏基础知识 1.数据大屏简介：可视化数据大屏是以数据可视化的方式在一个或多个LED大屏幕上、液晶显示屏上显示业务的一些关键指标...2.数据大屏使用场景可视化大屏在政府、商业、金融、制造等行业的业务场景中出现较多。...大屏数据可视化设计的原则和流程数据可视化大屏设计步骤，有3步流程大屏可视化设计尺寸高级指南 1.大屏前端设计流程 1....联系：数据之间的相关性分布：指标里的数据主要集中在什么范围、表现出怎样的规律比较：数据之间存在何种差异、差异主要体现在哪些方面构成：指标里的数据都由哪几部分组成、每部分占比如何 3....大屏开发工具DataV： 1.DataV数据可视化简介 DataV数据可视化是使用可视化应用的方式来分析并展示庞杂数据的产品。

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数据可视化系列-04数据大屏基础知识

5.销售数据看板参考：深度好文：一文掌握数据大屏设计与制作 5.1 了解数据大屏基础知识 1.数据大屏简介：可视化数据大屏是以数据可视化的方式在一个或多个LED大屏幕上、液晶显示屏上显示业务的一些关键指标...2.数据大屏使用场景可视化大屏在政府、商业、金融、制造等行业的业务场景中出现较多。...大屏数据可视化设计的原则和流程数据可视化大屏设计步骤，有3步流程大屏可视化设计尺寸高级指南 1.大屏前端设计流程 1....联系：数据之间的相关性分布：指标里的数据主要集中在什么范围、表现出怎样的规律比较：数据之间存在何种差异、差异主要体现在哪些方面构成：指标里的数据都由哪几部分组成、每部分占比如何 3....大屏开发工具DataV： 1.DataV数据可视化简介 DataV数据可视化是使用可视化应用的方式来分析并展示庞杂数据的产品。

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实时数据可视化与数据大屏深度分析

随着大数据时代的到来，实时数据可视化和数据大屏成为了企业决策和运营管理的重要工具。...本文将对当前主流的实时数据可视化和数据大屏产品进行深度分析，包括数据大屏设计、3D场景渲染、实时数据接入、多屏互动、可视化模板、数据动画和自定义组件等方面。...数据大屏设计数据大屏设计是数据可视化的核心环节，它直接影响到数据的呈现效果和用户体验。根据Gartner的报告，一个好的数据大屏设计应该包含清晰的信息层次、合理的布局和色彩搭配^1。...可视化模板可视化模板是提高数据大屏开发效率的重要工具。根据Gartner的报告，使用可视化模板可以缩短数据大屏开发周期50%以上^9。...总结通过上述深度分析，我们可以看到实时数据可视化和数据大屏产品在数据大屏设计、3D场景渲染、实时数据接入、多屏互动、可视化模板、数据动画和自定义组件等方面各有特点和优势。

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数据分析：谁会买iphone x?

用人话来说，就是谁准备、即将、计划、可能会买iphone X。...言归正传，在发了几篇数据分析的文章后，就有朋友跟我说有没有简单的数据分析方法，毕竟不会python、火车头、tableau、水晶易表之类专业的数据采集和可视化工具。...嗯，今天就以探究iphone X购买人群为例子，分享数据简单的数据分析。先来看看最新的iphone x产品特点，总体来说，和iphone 8相比有不少的改进。...但是要关注的是，这款产品要等到10月27日预售，11月3日才正式发售，现在网络几乎没有相关销售数据，因此本文的数据来源于网络公开数据的整合。...另外，从数据趋势来看，13日及之后的热词量均有很大幅度增长，本次发布会无疑是成功的。

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淘宝双11大数据分析（数据可视化）

文章目录前言本篇环境结果展示项目结构前言这一篇是最终篇，也是展示数据分析之后的结果的一篇。...其他文章：淘宝双11大数据分析（环境篇）淘宝双11大数据分析（数据准备篇）淘宝双11大数据分析（Hive 分析篇-上）淘宝双11大数据分析（Hive 分析篇-下）淘宝双11大数据分析（Spark...再整合 Echarts 可视化！参考文章： idea搭建SSM项目（基于maven）结果展示项目结构这是一个简单的 SSM 架构的项目。代码我就不粘贴出来了。

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【干货】数据可视化的七大秘密

【导读】数据可视化，特别是基于Web的数据可视化的时代已经到来了。...然而，对于数据可视化的开发者来说，依然有很多挑战要去面对。这些迎接这些挑战的方法，则是很多专业的数据可视化开发者不愿意让别人知道的秘密。...关于柱状图优先，其实揭示了数据可视化中一个最大的秘密，那就是，那些最酷的可视化往往用处反而最小。最求新奇以及美观的可视化往往带来一个问题，那就是数据的可理解问题。...而且你的可视化库里可能就有一些标准的样本数据。很不幸，真实数据不可替代。 Demo数据一般遵循正态分布而且数据量有限。是为了展示可视化用的。...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

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BI仪表板数据可视化大屏

这次客户使用的是.Net项目，直接做BI大屏过于复杂，所以想直接集成使用BI数据可视化分析大屏。所以，这次我们就从——Wyn出发，为大家介绍如何在 .Net环境中集成BI仪表板数据可视化大屏。...说到这里有些同学对BI仪表板数据可视化大屏并没有概念，我们这里先为大家介绍一下。...BI仪表板数据可视化大屏无论你现在正在进行什么项目，多少都会遇到甲方提出，需要一个炫酷好看的数据看板，进行数据可视化展示及自助式数据分析。这个看板，就是BI仪表板数据可视化大屏。...在这里我们简单根据大屏实现效果和功能进行分层：第一层：简单可视化手段的堆叠，如使用Echarts.js 或其他图表库，将静态的数据以可视化的样式展示出来，形成一个静态的自适应的数据可视化"报表"；第二层...：实现数据的实时更新，与真实的业务数据关联，将业务数据使用可视化图表进行实时展现，而非静态的数据；第三层：实现数据的自助式分析，包含了数据建模、数据加工处理、可视化展示及自助式数据分析的操作，是真正意义上的商业智能数据分析

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