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。 Hierarchy Info-graphic 要可视化的数据可以分几类（我想的不全面，欢迎补充，共同学习） 有一系列对象，他们之间相互有关联 写成 A↔B 粗体的拉丁字母表示一系列对象，比如一系列地点 而且有时候，线条是可以去掉的，比如这个国际航班的可视化： Click a nation to see all connected nations via flights. 不同 visualization 的结合 前些时候，以为天文学家 Goodman 写过一篇关于高维天文数据可视化的论文，其中提到了 linked views 很重要，就是说我们要多种可视化方式联合起来展示数据 有一个不错的历史方面的数据可视化例子，把时间线和地图集合起来展示的，这个方案实际是一种深层次的 linked views： Conflict History of the World 一些有用的工具 1
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，讲述数据的奇美故事，学会让数据为你翩翩起舞、引吭歌唱！ 可视化之美 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。 这些数据隐藏着一个有趣而又奇怪的规律，你只能通过数据可视化看出这些规律。看这条线（指着红色区域），这是暴力视频游戏的“景象”．每年都有两个孪生峰，而且每年出现的时间是一样的。为什么？
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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）
数据可视化一直是一个很有趣的领域。许多普通人直观上难以感受的数据，如漏洞分布、实时流量分析等，通过数据可视化的手法，可以清晰地看出数据的结构特点和每一个部分之间的内在联系。 著名数据可视化库 D3.js 的部分应用 D3.js 可视化群关系，来自利用 d3.js 对大数据资料进行可视化分析 数据可视化除了常用的图表之类，与地理位置信息系统（GIS）的结合也是其中一个有趣的应用 这个演示是 Google Ideas 在 2012 年根据和平研究所 Oslo 提供的军火进出口数据描绘的交互可视化工具。 热力图是一种在二维平面上同时展示数据的位置和数量分布的图表，展示上没有散点图这般精确，也能直观地反映出数据疏密分布特点。 与 Google 地图结合的例子可以参考这个：heatmap.js Examples: Google Maps Heatmap Layer 在 HeartBleed 风波后，ZoomEye 团队意识到数据可视化在信息安全中的应用将会越来越多
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 ---- NLP 可视化 NLP 可视化有多种实现方案，包括我们熟知的词云就非常直观。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 人名识别（python实现） 简单NLP分析套路（1）----语料库积累之3种简单爬虫应对大部分网站 简单NLP分析套路（2）----分词，词频，命名实体识别与关键词抽取 简单NLP分析套路（3）---- 可视化展现初步
看看权威数据怎么说，说起来都是泪。 ? 哪怕堵车成为常态，也不要绝望。 北京哪条路最堵，哪个时间段最堵? 通过大数据对几十亿车次的运行数据的统计和计算，帝都堵车的密码被一个个刮开了。 根据大数据分析，清早的堵车，明明白白地揭露出来帝都职住不平衡的缺陷：大伙儿早上上班都往一个方向赶。所以，城市快速路中拥堵最严重的，都是南北向的大路。 根据大数据的统计，这里差不多从早上五点就开堵了，一直要持续到20点之后才能缓解。 三环路里，也是南三环最畅通。可是东三环就堵得比较爽了。堵车从早上六点到晚上八点，基本全天无休。 就算有大数据帮忙，我们也只能帮你到这里了~ 让我们带上睡袋、零食、好听的音乐，把汽油加满，然后很悠闲地去堵车吧。
小伙伴们一直在问想听冠军选手TOBY来讲解自己的作品。我们采访了TOBY，用了近 4 个小时的时间将作品的思路呈现给大家。还是觉得意犹未尽。如果你错过了，请关注...
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， ? ? ---- NLP 可视化 NLP 可视化有多种实现方案，包括我们熟知的词云就非常直观。 当然还有主题模型，句子依存分析，知识图谱等等展现手段 wordCloud # encoding: utf-8 ''' @author: season @contact: shiter@live.cn 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 include mat width size img height double lib void data opencv 图像 null std char src float max Topic #3: 算法 数据
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。 ? 下面是一张在地图上展现数据的展现形式 ? 下图是关于使用安卓手机的数据展现 ? 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。
Grafana的数据可视化场景，能够实现连接多数据源，所以也就可以实现通过不同的数据源来进行钻取分析。例如统计类指标数据可能通过mysql进行存储，但是原始的数据存储在ES中等。 ? Grafana数据钻取 Grafana利用其华丽的外观、丰富的数据源、多样的数据图表、自由的Dashboard组合已经捕获了大量的用户。 通过不同的数据源连接与不同的图表展现能够实现自由的数据钻取分析功能。 ? 数据钻取也就是通过某个特征或者条件进行更细层次的数据细分的呈现。用户从一个统计类的指标结果逐级挖掘到更细粒度的数据点上。 包含各种数据源。 在版本详情的列表中把所有相关的查询均添加上 $version即实现参数的传递，实现数据的下钻分析。 数据钻取的意义 数据钻取是改变了数据的维度，转换了分析的粒度。 数据钻取包含向上钻取与向下钻取。 向上钻取实现的是从细节数据到统计数据的转换，或者维度的较少。 向下钻取则正好相反，从统计类的指标数据或向导统计类的数据到细节类的数据分析展现或增加新维。
安永指出 ，整个（大）数据产业链上——从安全搜集、数据保护 、数据分析到公司的整体战略，主要有10处来自心理、策略、组织和技术层面的限制导致大数据在法国企业发展的落后状态。 3.缺乏数据分析人才 只有30%的受访企业招聘拥有专门处理或者管理数据能力的人才。其中仅6%拥有50人以上的数据处理团队。 ? 4.缺乏数据处理工具 许多大公司已经计划加强非结构化数据处理，以及提升数据可信度。59%的受访公司表示在未来18个月内将使有更多更可靠的数据。只有不到10%的公司拥有统计预测专用工具。 企业还没有形成让数据为战略决策提供支持的理念。 6.（大）数据项目管理缺乏深度与广度 在大数据项目的组织和管理上缺乏深度与广度，是用户数据进一步产生价值的一个阻碍。 确保数据安全性和数据处理完备性，对个人数据的保护和对数据使用的透明度，这些都是一个公司在数字时代声誉所面临挑战的关键。 【译者简介】 ?
grafana -v $PWD:/var/lib/grafana grafana/grafana 登录页面：http://localhost:3000/ 用户名：admin 密码：admin 2 添加数据源 登录之后，添加 InfluxDB 作为数据源，InfluxDB 操作参考 2.8 应用集成 InfluxDB。 数据源这边填入 InfluxDB 所采用的参数，由于是容器网络 URL 需要注意处理，我的示例中 http://172.17.0.1:8086 （网桥ip可访问宿主机）或者 http://172.17.0.2 温度数据展示 先把上一节报上来的温度数据展示下，Query 的操作基本就是 InfluxDB 的 sql 语句。 ? 上行信号展示 对 uplink 数据也做下处理。 ? 总体效果 ? 4 小结 Grafana 的使用比较简单，配置下数据源，很容易可以创建个仪表盘。 END
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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。 经过对这些数据的分析和总结，对数据进行了统一商品名称格式、规范市场名称、规范数据单位、去重和缺失值5方面的处理。 存储方式： 将处理好的数据，建好表结构存储到mysql数据库中。 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 ? ③ 全国商品价格 在地图上，以热力图的形式展现全国各省某种商品价格的高低。鼠标悬停显示具体价格信息。 ? 此外，可以具体到某省下的各市价格展示： ? 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） ?
由全球视觉计算行业领袖NVIDIA® （英伟达™）和中科院联合举办的首届“大数据分析论坛（BDA 2015）”于10月26日成功举办，从“大数据分析领域前沿”、“大数据分析的商业应用”以及“大数据分析的科学应用 本次活动为国内结合GPU高性能计算的大加速数据应用市场正式揭开序幕，掀起另一波大数据与智能计算风潮。 本次活动汇聚国内顶级高校及研究院所大数据分析领域的知名学者、研究人员，针对大数据分析领域在中国的研究成果和发展状况做了深入交流，并围绕各种利用GPU在大数据分析领域进行创新研究做了充分交流。 此次大数据分析论坛的举办，表明结合智能计算的大数据分析正成为全行业的热点，特别是将深度学习技术应用于大数据分析，加上完整的GPU软硬件解决方案，最终将在科研、商业等领域创造出巨大的价值。 NVIDIA也将进一步加深与中科院的合作，挖掘更多大数据分析的科研和商业应用的前沿话题，将此论坛打造成国际性大数据分析的学术会议。
R语言在常规数据分析的场景下，如数据读入，预处理，整理，以及单机可视化方面表现出的优势，无论从用户体验，还是代码流畅度，令另两种语言略逊一筹。 本文将从统计学中最基本的密度曲线的绘制，来串讲一下题目中所涉及的R语言可视化中三个强大的可视化包的用法，以及之间的联系。 以此为基础，进阶高段，可以自然过渡到Python，Julia等语言的可视化实践活动中。 首先引入本次实践使用的数据集SENIC，该数据集描述了在不同的美国医院测量的结果。 展示的用的是DT，专门用于显示表格数据，如下图所示： 3 创建离群值函数 目的在于返回一些离群值，用在后续的可视化内容中。 终于，可以引出第一个可视化包ggplot2了，这个包在统计学界名气很大，功能也极为成熟，是R语言可视化中不可回避的内容。
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 <data=数据集>; 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<选项>; id 变量1<变量2...>; var 变量1<变量2...>; 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
今天我们来聊一波有趣的数据可视化。 首先，我们先讲一下我们今天要用到的数据。 我们打开前6行可以看到以下部分： X head(X) 其中country就是统计的国家啦，year则是统计获得的年份，这份数据采集了1952年到2007年的数据，每五年进行一次统计，pop则是人口的数目 那么，我们应该如何在图上找到我国呢，嗯，不如把人口数据也填进来。 下面是包含人口数据的气泡图，气泡的大小都和样本中人口的数目成正比。 然后我们继续观察年份与寿命的关系，通常我们可以猜测，随时间推移，人的寿命是可以续一波的（例如改变了中国的他），所以我们尝试在图中将这种趋势展现。 p.p.s如果觉得数据说明中或者代码上有什么问题，欢迎交流。
数据可视化 点进官网看了看实例,真的超级有意思,很难想象这些居然都是JS写出来的 ①刚刚去官网下载了JS文件,引入到项目中了 ②现在准备容器: ③实例化对象: ④⑤: 这样就搞定了! 现在我又做了一个饼图的,非常简单,就复制粘贴,但是修改数据什么的还要学习 containLabel: 当刻度溢出时,grid区域是否包含坐标轴的刻度标签,如果是true,则显示,否则当left和right
ECharts实现数据可视化入门教程（超详细） ECharts介绍 ECharts入门教程 第一步：下载并引入scharts.js文件 第二步：编写代码 目录结构 编写index.html代码 主要配置（常用的） 案例讲解 补充 示例链接 立即执行函数 让图表跟随屏幕自适应 ECharts介绍 官网链接：Apache ECharts ECharts是一个使用 JavaScript 实现的开源可视化库 可以流畅的运行在 PC 和移动设备上，兼容当前绝大部分浏览器（IE8/9/10/11，Chrome，Firefox，Safari等），底层依赖矢量图形库 ZRender，提供直观，交互丰富，可高度个性化定制的数据可视化图表 每个系列通过 type 决定自己的图表类型 – 通俗的理解：图标数据，指定什么类型的图标，可以多个图表重叠。 window.addEventListener("resize", function() { // 让我们的图表调用 resize这个方法 myChart.resize(); }); 以上就是ECharts实现数据可视化入门教程
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