而对于商品价格、产量、以及销路、销量等数据公开，建立产品价格分析、监测、预测平台可以为相关政府管理部门提供生产调控、决策分析的依据，成为农门种植的依据，避免盲目种植。...实现过程： 针对从价格信息网抓取来的数据利用eclipse工作平台开发出了商品信息数据分析及展现系统，实现了价格展示、价格分析、价格预测、居民消费指数分析、商品流通情况以及作物主要产地及产量的展示。...二、数据展现 展现方式：使用Echarts在网页显示。 展现内容： 1． 价格分析 ?...① 同比环比（数据来自潍坊物价信息网） 可选择查看整体CPI涨跌情况，或者影响CPI八大类中某一类CPI涨跌情况。 ? 如选择食品类，还可继续查看食品类下的具体涨跌情况 ?...② CPI比例 用饼状图的方式可直观展现八大类及其分类对整体CPI的构成影响。下方为时间轴，展现不同时间段的构成比例。 ? ? ③ 各省月度CPI（下方为时间轴，可以选择年月份查看） ?
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。...【编辑简介】 说明：有意联系译者的朋友，请给“大数据文摘”后台留言，附自我介绍及微信ID，谢谢。 ? Linda Bi：现居芝加哥，数学专业精算方向硕士，对保险和金融领域的数据分析工作很感兴趣。...有两年多的产品分析经验，主要负责数据库管理和统计分析工作，并向公司管理层提供产品性能改进建议。...希望通过大数据文摘这个平台，向大家介绍相关领域的高品质文章，同时也希望了解更多国内大数据和保险金融行业相关的信息，和保险金融行业从事数据分析工作的专业人士有更多的交流。...康欣：博士，多年从事图像及数据处理和分析、计算机视觉、模式识别、机器学习、增强现实等领域的技术研究和创新应用，现为西门子中国研究院高级研究员。愿借此平台，与大数据分析的爱好者以及专家学者交流。
SAS进阶《深入分析SAS》之数据汇总和展现 1....通过Print过程制作报表 proc print ; run; 选项： obs=修改观测序号列标签 noobs不显示观测序列号 id语句在输出中取代观测序列 var选择输出的变量 where...语句选择输出的观测 总结如下： proc print data=数据集; id 变量1; var 变量1;...univariate data=work.prdsale; by Country; var actual; run; ods html close; 总结：SAS对数据的汇总和表现两种方式
新华社台南2月7日电(记者柳新勇 何自力)台南市消防局最新数据显示，截至2月7日清晨5时15分，台南地区因地震失去生命迹象的人数已达17人，救援人员已救出352人。...最近，英国一家数据可视化公司将这些地震数据再现到地球模型上，让我们一起来目睹15年间发生在地球身上不可思议的板块运动吧（视频长度：约1分钟）。...视频内容 来源：社会科学中的数据可视化（ID: SKSJKSH）
而对于商品价格、产量、以及销路、销量等数据公开，建立产品价格分析、监测、预测平台可以为相关政府管理部门提供生产调控、决策分析的依据，成为农门种植的依据，避免盲目种植。...实现过程： 针对从价格信息网抓取来的数据利用eclipse工作平台开发出了商品信息数据分析及展现系统，实现了价格展示、价格分析、价格预测、居民消费指数分析、商品流通情况以及作物主要产地及产量的展示。...二 数据展现 展现方式：使用Echarts在网页显示。 展现内容： 1． 价格分析 ?...① 同比环比（数据来自潍坊物价信息网） 可选择查看整体CPI涨跌情况，或者影响CPI八大类中某一类CPI涨跌情况。...② CPI比例 用饼状图的方式可直观展现八大类及其分类对整体CPI的构成影响。下方为时间轴，展现不同时间段的构成比例。 ?
通过大规模客户和丰富场景的锤炼，飞天盘古及关键技术组件的不断演进，展现了产品化过程中大规模分布式存储最关心的一系列问题和相应的解决思路。...其中对数字经济底层范式和云存储技术脉络的梳理，对数据“引力效应”的描述，对数据价值的分析，以及对云存储技术未来走向的分析等内容，都会给读者带来启发和思考。...基于飞天盘古系统，阿里云已建起星光熠熠的云存储产品家族，从公共云存储到混合云存储，从数据迁移到云上丰富的数据管理服务，能够覆盖多元数据应用场景。...自此，云计算三大技术支柱终于集齐！ 发布：刘恩惠 审核：陈歆懿 如果喜欢本文欢迎 在看丨留言丨分享至朋友圈 三连 热文推荐 因果推断与机器学习，终于有本书能讲明白啦！...流量转化分析怎么做，这份报告样本告诉你！ 500分钟讲解免费更新「疯狂Java」带你拥抱Java 17 ！ 书单 | 11月新书速递！ ▼点击阅读原文，了解本书详情~
如果你现在打开微信，可能很多公众号都在推送从哪里爬取了一些语料数据如下图， 原文链接：透过评论看Runningman 比如豆瓣电影的评论，对某某最新上映的电影做了如下一些分析，看起来花花绿绿很是高端...当然还有主题模型，句子依存分析，知识图谱等等展现手段,下面我们分别就一些经典可视化手段进行介绍。...值得一提的是我们可以分别用TFIDF 或者TEXTRANK 算法提取关键词) 本人博客关键词 TF-IDF 算法 0.08393536068790623 图像 0.06798005803851344 数据...用我的所有博客跑出来的5个主题如下: Topic #0: 我们 自己 如果 时候 就是 没有 数据 问题 进行 排序 选择 需要 函数 什么 学习 x2 工作 知道 这样 时间 Topic #1: const...import seaborn as sns data = { '性别':['男','女','女','男','男'], '姓名':['小明','小红','小芳','大黑
今天分享数据分析师必备的工作能力——需求梳理。需求梳理很不起眼，甚至很多小伙伴感受不到他的存在。但它结结实实影响到大家的下班时间和绩效。 一、什么是数据需求？...顾名思义，数据需求，就是业务部门对数据分析产出的需求。有小伙会说：这还有需求呀，我们公司都是一通电话：“歪！给我个XX数据，快！”就完事了，根本不存在啥需求。 确实有这种无脑公司。...，可以在一大堆需求塞车的时候，按领导等级高低排序给数。...管得了期望时间，才好体现数据分析的业绩。...八、小结 满足了5w的，就是一个完整的数据分析需求了。梳理数据分析需求，不但能减少重复工作，更可以为数据分析师发现项目机会，提高BI使用率，体现工作业绩打下坚实的基础。至于具体如何做，下篇再分享。
大数据分析Storm:Apache Storm是一种开源的分布式实时计算系统。Storm加速了流数据处理的过程，为Hadoop批处理提供实时数据处理。...SQLStream:SQLStream为流媒体分析、可视化和机器数据持续集成提供了一个分布式流处理平台。...提供数据存储服务获取、分析和访问任何数据格式、数据管理服务以处理、监控和运行Hadoop及数据平台服务安全、存档和规模一致的可用性。...Presto:Presto框架转眼间从Facebook框架是一个Presto是Facebook开发的开源分布式SQL查询引擎，支持对任意级大小的数据源进行快速地交互分析。...Lambda架构框架主要包括： Twitter’sSummingbird：Twitter的开源Summingbird大数据分析工具，通过整合批处理与流处理来减少它们之间的转换开销。
在这一年里，有越来越多的企业和研究者将目光投向了医疗健康领域，AI在这个领域的应用也进行着飞速发展，产生了诸多令人惊喜的成果， 让我们聚焦于AI医疗的主要应用场景，为大家分析当前的发展现状： 医疗影像分析...——病灶识别与标注； 智能生物电监测；影像三维建模 对于处在早期阶段的AI医疗，由于多种因素的作用下（大量影像数据易获取、误诊情况多发等），影像分析可以说是进展最快的一个场景，医疗影像分析可有效减少医生重复性工作...医疗药物研发——药物筛选、有效成分分析、 靶点确认、药物性能预测等 药物研发，这个过程始终伴随着研发周期长、投入资金大、成功率低等难题与风险。...在动物模型里，它更是展现出了良好的疗效。...18年年底，阿里妈妈将算法框架X-Deep Learning进行开源，其中，XDL的面向高维稀疏数据场景、工业级分布式训练以及桥接多后端支持三大主要特点，引起了业界的广泛关注。
什么是企业智慧经营分析看板？ 这是融合了最佳展现创意的企业级智慧经营分析看板，集合多年经验，耗时 48 天打造完成，集成了 Power BI 的诸多技巧和方法。...只有真实的故事才能感动听众，如何将企业中的分析中提取精华并用结构化的模式来进行创作？ 如果说科班的规则需要系统化学习，那么有没有简单快速的参考呢？
越来越多的企业通过挖掘客户数据提升客户关系，了解客户需求。 今天的CRM数据分析能力已经不止局限于客户邮件、电话等数据，而是能够识别客户购买行为，了解客户情绪。...在某些情况下，数据能够揭示顾客的需求，以及接下来的购买计划。这正是CRM数据分析的卓越之处，通过把为外部数据，如社交媒体数据，购买历史，产品趋势和最新发布等，与内部数据结合起来以提升洞察力。...与外部数据集成。互联网包含大量的数据。客户信息就在互联网上。...随着大数据技术和分析技术的成熟，现在的系统可以根据现有数据预测顾客未来的需求。通过预测模型，销售人员可以更好地了解客户需求。CRM的预测模型还能够更深入地了解充分满足客户需求的产品。...大数据和云计算为销售和市场人员带来了福音。更多的数据挖掘和数据分析技术会融合进来，为企业提供洞察力。随着越来越多的系统走向云端，开放其他线上服务和数据，CRM会获得更多信息，提供更有意义的成果。
再上面一层是Data Exploration，这层主要做统计分析的事情，比如我们算均值、标准差、方差、排序、求最小\大值、中位数、众数等等，这些统计学比较常用的指标，另外还有些SQL查询语句，总的来说主要是做一些目标比较明确...第五层是数据展现层，把数据分析和数据挖掘得出来的结果通过数据展现层的图表、报表把他展现出来，也可以称为数据可视化。 最后把这些图表、报表交给决策者，以这个为基础做一些决策。 2....展现层：报表与图形 展现层在数据分析中是一个很重要的组成部分，在大家的心目中数据分析软件只是读数据和算数据，结果算出来就OK了。...但其实结果算出来以后对于数据分析还远没有结束，还需要把结果展现出来，有些时候可能结果的展现比计算花的时间还要多。 下图是一个比较老土的报表。...工作只占了38%，玩游戏却占了62%，平均每个月会用掉582MB的数据流量。这种图称为信息图，在数据分析这个行业里面，是数据展现工作的主要组成部分。
2、高度定制化AI智能生图可以根据用户提供的要求和数据进行图像生成，因此可以满足不同用户的定制化需求。用户可以通过简单的口令或者指令，快速地获得自己想要的图像。...3、可复制性AI智能生图可以对同一组数据进行重复生成，因此可以保证图像的稳定性和可复制性。这对于一些需要大量生产相同或者类似图像的应用场景非常有用。...发展现状目前，AI智能生图技术已经得到了广泛的应用，涉及到图像生成、图像修复、图像变换等多个方面。...例如，AI智能生图可以结合虚拟现实技术，生成高度逼真的虚拟场景和角色；AI智能生图可以结合语音技术，根据用户的语音指令生成相应的图像；AI智能生图可以结合区块链技术，保证图像的版权和数据安全。
在这篇文章中，我们将讨论三个令人敬畏的大数据Python工具，以使用生产数据提高您的大数据编程技能。...正如它的网站所述，Pandas是一个开源的Python数据分析库。 让我们启动IPython并对我们的示例数据进行一些操作。...单独使用Python非常适合修改数据并做好准备。现在有了Pandas，您也可以在Python中进行数据分析。...数据科学家通常将Python Pandas与IPython一起使用，以交互方式分析大量数据集，并从该数据中获取有意义的商业智能。查看上面的网站了解更多信息。...这是来自Apache Spark项目的大数据分析库。 PySpark为我们提供了许多用于在Python中分析大数据的功能。它带有自己的shell，您可以从命令行运行它。
今天继续更新九大数据分析方法系列。在工作中，我们经常会问： 下雨和业绩下降有多大关系？ 销售上涨和新品上市有多大关系？ 营销投入与业绩产出有多大关系？...二、什么是“相关分析” 相关分析，特指：找到两个数据指标之间的相关关系。 比如一个APP里，用户反复浏览一款商品，所以他会买吗？...直接相关不需要数据计算，通过指标梳理就能看清楚关系。 直接相关的情况下，两个指标出现同时上涨/下跌的趋势，是很好理解的。...五、相关分析的不足之处 世界上没有完美的分析方法，相关分析有两大不足之处。 不足一：相关不等于因果。 两个指标相关关系，本质上只是一条数据公式计算出来的结果，至于两个指标为啥相关？...不足二：相关分析不能解决非量化指标问题。 很多时候，我们想找的关系不能用数据量化。比如我们想知道：旗舰店是不是比社区店更能吸引消费者。
对于数据挖掘，我们可以通过文中对数据可视化的案例找到分析数据、展现数据的方法和思路。 Data visualization 是一件很有趣的事情。...通过这样的 flow，我们可以很容易很直观的分析数据。 方式二：圈形的 network 图。为什么要做出圈形呢？因为圈形可以使得连线集中在圈内部，而且可以减少数据交叉。...不过为了更直观，使用面积等方式来代表数据的大小。...层级数据，数据之间可以分成几个层级关系 就是 Hierarchy 图，不过有时候可以省掉连线。 比如这个 soft drink 的 hierarchy 图 ?...不同的 visualization 结合起来对数据进行多角度的呈现，可以使我们对数据有更深刻的理解。
今天继续跟小伙伴们分享九大数据分析方法系列——结构分析法。结构分析法是一种很简单的方法，也是数据分析是否入门的重要标志。一般没入门的人，对分析方法的掌握就到此为止了。...知道结构，能更容易解读出整体数据变化背后的原因。...甚至有人直接宣布：数据分析就是拆解……好吧，这是很错误的。 四、结构分析法的不足 结构分析法是一种：知其然，不知其所以然的方法。只适用于发现问题，不能解答问题。...单靠结构分析法就解答不了了。 从本质上看，结构分析法只是用一个或几个分类维度，对一个指标做拆解和分类对比。因此是种很初级的方法。比如矩阵分析法，就能利用两个指标做分析，又比结构分析法更进了一步。...数据界新人，喜欢数据分析、数据挖掘。
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