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数据屏,仅仅是数据展示吗?

数据屏,仅仅是数据展示吗? 大数据时代,各行各业对数据价值的重视程度与日俱增。 数据屏是数据可视化技术的重要展示形式和载体。 数据的原始形态是复杂、抽象的,通过可视化屏的方式以人们更易理解的图形展示,更形象地表达数据内在的价值,以屏为主要展示载体进行数据的可视化呈现,供企事业单位使用。 (Wyn展示汇报屏2) 数据屏仅仅是数据展示吗? 在大部分人的理解中,数据屏就是将数据展示出来而已,并没有察觉到,其实,在很多实际的业务场景中,屏不单单只是展示数据这么简单,其中含蕴含着更多的交互能力。

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vue疫情数据展示+数据导出+地图图片下载

vue疫情数据展示 页面布局 页面代码(非全部代码) 地图绘制说明 数据获取 配置代理(解决跨域) 页面数据说明 发送请求 处理数据 图形绘制 左上柱状图 左下折线图 右上饼图绘制 左下表格 地图绘制说明 地图那一块我是直接复制之前写过的代码 所以看之前那个文章就行 vue疫情图 代码都一模一样的 没有改 数据获取 数据的获取和之前的疫情图一样 文章跳转:vue疫情图 地图那一块我是直接复制之前写过的代码 为什么会有两个地址 因为中国疫情网没有历史数据所以找了腾讯的 大家也可以自己找接口 腾讯疫情网 :https://news.qq.com/zt2020/page/feiyan.htm#/? > { let data = JSON.parse(res.data.data); let dss = data.areaTree[0].children;//通过查看数据得知我们需要的数据所在地 == "undefined") console.log(e, wbout); } return wbout; }, 全部代码 太多不再展示 有需要去github下载 github

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    数据展示之数字滑动动态显示

    接到一个数据的需求,要是实时展示用户数,并且动画效果是翻转显示,折腾了半个多小时,写了一个demo出来,上代码 <html> <head> <script src=".

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    数据分析工具汇总

    Twitter流处理工具Summingbird:与Storm和Scalding相似,开发者可以使用非常接近原生的Scala或者Java在Summingbird上执行MapReduce作业。 它可以收集和处理来自不同数据源的数据,允许开发者编写可处理实时信息的应用程序,来源网站click-streams、营销和财务信息、制造工具和社交媒体,和操作日志和计量数据。 在hadoop发展过程中,为了给熟悉RDBMS但又不理解MapReduce的技术人员提供快速上手的工具,hive应运而生,是当时唯一运行在hadoop上的SQL-on-Hadoop工具。 但是,MapReduce计算过程中大量的中间磁盘落地过程消耗了大量的I/O,降低的运行效率,为了提高SQL-on-Hadoop的效率,大量的SQL-on-Hadoop工具开始产生。 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。

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    Vue大数据可视化(展示)解决方案

    一个基于 vue、datav、Echart 框架的大数据可视化(展示)模板,最近更新了详细的介绍说明,实现大数据可视化。通过 vue 组件实现数据动态刷新渲染,内部图表可自由替换。 (o ゚ v ゚)ノ 一个基于 vue、datav、Echart 框架的 ” 数据屏项目 “,通过 vue 组件实现数据动态刷新渲染,内部图表可实现自由替换。 项目需要全屏展示(按F11)。 项目部分区域使用了全局注册方式,增加了打包体积,在实际运用中请使用按需引入。

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    maSigPro包:时间序列数据处理工具(带图展示

    然而,为了确定这些状况下表达的完整的基因集,进而确定它们之间的相互关系,时间序列的数据分析就尤为重要。 这样就有几个挑战,一是要分析的数据量会很大,二是实验条件变多,三是要发掘实验动态变化本质,传统的统计学方法比如t-tests就无能为力了,需要运用新的统计学方法,四是样本间的时间间隔并不总是相等。 并且,可以调整模型参数更拟合数据,使用虚拟变量代表实验条件。 数据需要经过预处理才可以由maSigPro分析,包括背景矫正,log2 ratios计算,lowess标准化,一般的芯片数据处理方法都可以,比如RMA, MAS5等。 maSigPro包得到的时间序列数据所有差异表达基因表达模式的动态变化聚类图 ? maSigPro包得到的时间序列数据差异表达基因表达模式变化 ?

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    banner自动生成工具,ascii文字展示

    生成文字 大部分工具只支持英文的库,中文的我还没发现。 推荐使用在线库:http://www.network-science.de/ascii/ 比如这样: ?

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    数据Python:3数据分析工具

    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。 ,让我们来看看三个大数据Python工具。 由于可以对数据执行的许多操作的复杂性,本文将重点介绍如何加载数据并获取一小部分数据样本。 对于列出的每个工具,我将提供链接以了解更多信息。 DataFrame只是数据的内存中表示,可以被视为数据库表或Excel电子表格。 现在我们的最后一个工具。 Python SciKit-Learn 任何关于大数据的讨论都会引发关于机器学习的讨论。 结论 鉴于这三个Python大数据工具,Python是大数据游戏以及R和Scala的主要参与者。 我希望你喜欢这篇文章。

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    Kylin(麒麟)如何通过BI工具展示?

    中,就已经谈到了有很多可以与 Kylin 结合使用的可视化工具,例如 ODBC:与Tableau、Excel、Power BI等工具集成。 JDBC:与Saiku、BIRT等Java工具集成 REST API:与JavaScript、Web网页集成。 ,并使用各种图表进行展示。 (5)其他图表格式 小结 本期文章为大家介绍了 2 种通过 BI 工具展示 Kylin 查询结果的方式 ,大家仅做学习了解即可。 我是大数据梦想家,专注于研究大数据基础,架构与原型实现。点个关注,我们下一期见!

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    circos tableviewer 展示表格数据

    circos中丰富多样的参数,允许我们更加的展示数据。高度定制化的同时,也意味着学习成本的提高。从原始数据的整理,到可视化参数的调整,都必须做到了如指掌,才能得心应手的使用circos。 ,本篇着重介绍tableviewer这个小工具展示的都是每行或者每列数据的组成, 对于每一行来说,都有3列,所以有3种颜色;对于每一列来说,都有4行,所以有4种颜色;每种颜色所占的区域沿着顺时针方向,从小到。 G,E; 对于所有的列而言,也是类似的,都有A,B,C,D 4行,所以有4种颜色,按照每行的和,沿顺时针方向从小到,从染色体长度可以看出来,从小到依次为B, C, D,A。 最内圈的links展示了单元格的数据,每个单元格可以看做对应的行和列相连的区域,示意图如下: ? 通过tableviewer 这个小工具,可以方便的展示表格数据,而且其中的思想也特别值得我们借鉴。

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    使用ListView控件展示数据

    (列表项)> subItems(子项)>listviewsubitem(子项) 属性名称   说明 columns   详细视图中显示的列 items   listview中的项 liview动态添加数据 listview属性设置 view:Details,设置视图为详细信息 fullrowselect:true,整行选中 Gridlines:true,显示网络线 multisekect:false,不允许多选 读取数据库中数据添加到 liview中 Add方法 AddRange()方法 获取listview数据方法 this.lvresult.selectedItems[0].Text this.lvresult.selectedItems

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    高维数据展示

    高维数据的可视化最主要目标就是数据降维 降维方法分线性降维和非线性降维两大类,其中线性降维包括主成分分析PCA,多为尺度分析MDS,非矩阵分解NMF等;非线性方法包括等距特征映射和局部线性嵌套,tSNE 主成分分析PCA 主成分分析法采用一个线性变换将数据变换到一个新的坐标系统,使得任何数据点投影到第一个坐标轴的方差最大,在第二个坐标的方差第二,以此类推。 因此,主成分分析可以减少数据的维数,并保持对方差贡献最大的特征,相当于保留低阶主成分,忽略高阶主成分。 R中实现主成分分析需要使用FactoMineR包进行分析,使用factoextra包进行可视化 下面我们先构造数据 df <- iris[c(1, 2, 3, 4)] image.png 可视化代码

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    工具】六工具帮你做好大数据分析

    数据是一个含义广泛的术语,是指数据集,如此庞大而复杂的,他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。 该项目主要由五部分组成: 高性能计算机系统(HPCS),内容包括今后几代计算机系统的研究、系统设计工具、先进的典型系统及原有系统的评价等; 先进软件技术与算法(ASTA),内容有巨大挑战问题的软件支撑、 新算法设计、软件分支与工具、计算计算及高性能计算研究中心等; 国家科研与教育网格(NREN),内容有中接站及10亿位级传输的研究与开发; 基本研究与人类资源(BRHR),内容有基础研究、培训、教育及课程教材 该项目将会创建出开源版本的谷歌Dremel Hadoop工具(谷歌使用该工具来为Hadoop数据分析工具的互联网应用提速)。而“Drill”将有助于Hadoop用户实现更快查询海量数据集的目的。 RapidMiner RapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案,在一个非常的程度上有着先进技术。它数据挖掘任务涉及范围广泛,包括各种数据艺术,能简化数据挖掘过程的设计和评价。

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    AngularJS的数据绑定功能展示

    在AJAX型的单页应用普及之前,类似Rails、PHP和JSP之类的平台都可以帮助我们创建用户界面(UI),它们会把HTML字符串和数据混合起来,然后再发送给用户并显示。 在jQuery中,我们会把HTML模板字符串和数据混合起来,然后把获得的结果插入DOM中我们所期望的位置,插入的方式是把结果设置给一个占位符元素的innerHtml属性。 以上机制都工作得相当不错,但是当你想要把最新的数据插入到UI中,或者根据用户输入来修改数据的时候,你就需要做很多极其繁琐的工作来保证数据的状态是正确的,并且UI和JavaScript属性要同时正确。 这种编程风格叫做数据绑定。因为它可以和MVC很好地结合起来,所以我们把它引入到了Angular中。这样一来,当你编写视图和模型的时候,可以节省代码量。 在UI中,把数据从一个值修改成另一个值的大部分工作会自动进行。 为了在实战中看到这一点,我们来修改第一个例子,让它变成动态的。

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    数据格式-层级关系展示

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    ComponentOne.NET仪表板布局控件 — 实现可视化数据展示

    数据切片器和智能过滤器(DataFilter and Slicer) C1DataFilter控件结合了切片器和智能过滤器UI,使用户可以根据自定义标准过滤数据。 此外,还可以绑定到任何数据源中获取控件或数据类型,并应用多个条件进行过滤。 OLAP ComponentOne​支持使用OLAP绑定到SSAS多维数据集,而无需使用Web API。 葡萄城公司成立于 1980 年,是全球领先的集开发工具、商业智能解决方案、管理系统设计工具于一身的软件和服务提供商。 西安葡萄城是其在中国的分支机构,面向全球市场提供软件研发服务,并为中国企业的信息化提供国际先进的开发工具、软件和研发咨询服务。

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    自制动图展示连续数据

    下面是他的parameter: transition_*()定义了数据应该如何展开以及它与时间的关系。 view_*()定义位置比例应如何沿动画更改。 shadow_*()定义如何在给定的时间点呈现来自其他时间点的数据。 enter_*()/ exit_*()定义新数据应如何显示以及旧数据在动画过程中应如何消失。 Yet Another Example 首先查看一下数据格式吧,Gapminder是关于预期寿命,人均国内生产总值和国家人口的数据摘录。 library(gapminder) head(gapminder)#我们看一下数据格式 ? 哈哈哈,现在我们以肿瘤数据为例进行演示一下: 我编了一组测试数据,其中将肿瘤分为I,II,III型,IV型为control,然后分别显示了再不同样本中不同肿瘤分型下的部分基因的表达情况。

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    ​用python进行超全的疫情展示

    以下文章来源于萝卜大杂烩 ,作者周萝卜 大家好,我是朱小五 最近朋友萝卜用python做个了数据屏,非常有趣,把这篇文章分享给大家哈。 ? ,主体还是采用 echarts 来展示图表。 我这里已经下载好了完整的前端页面,下面的工作就是整理后端数据,供前端展示即可。 首先需要一个 web 服务器,我选择用 Flask 来搭建,先来看下项目的目录结构 ? ,到前端展示的全过程。 当然,如果还需要让其他的小伙伴儿们都能看的这个页面,我们就需要把服务部署到云服务器上,我已经部署成功,大家可以访问如下地址来查看,由于是一个展示的项目,所以在手机上访问可能体验不是很好。

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    数据处理必备的十工具

    下面是用于信息化管理的大数据工具列表: 1.ApacheHive Hive是一个建立在hadoop上的开源数据仓库基础设施,通过Hive可以很容易的进行数据的ETL,对数据进行结构化处理,并对Hadoop Pentaho的工具可以连接到NoSQL数据库,例如MongoDB和Cassandra。 PeterWayner指出,PentahoData(一个更有趣的图形编程界面工具)有很多内置模块,你可以把它们拖放到一个图片上,然后将它们连接起来。 在配置一个Hadoop工作时,Karmasphere工具将引导您完成每个步骤并显示部分结果。 9.TalendOpenStudio Talend’s工具用于协助进行数据质量、数据集成和数据管理等方面工作。

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