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未来已来,变革中的数据可视化--遇见大数据可视化系列文章之一

前言 今天,大数据已无所不在,并且正被越来越广泛的被应用到历史,政治,科学,经济,商业甚至渗透到我们生活的方方面面中,获取的渠道也越来越便利。通过本系列的前面几篇文章,我们已经了解了数据可视化的必要性,而目前市面上也已经具备了非常多成熟的BI绘制工具,如画面,QlikView的的和魔镜等等。虽然这些工具正在变得越来越自动化,然而,随着大数据时代的来临,信息每天都在以爆炸式的速度增长,其复杂性也越来越高;其次,随着越来越多科学可视化的需求产生,地图,3D物理结构等技术将会被更加广泛的使用。所以,当人类的认知能

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手摸手告诉 UI 妹子数据可视化 20 条优化细则【切图仔直接收藏】

小序:做数据可视化的时候,很多时候 UI 妹纸非得自己搞一套设计,可是明明前端图表库已经设定好是这样这样,她非得那样那样;所以,为难咱前端切图仔,必须得掌握点理论知识,才有可能和妹纸进一步的沟通,从而实现良性发展、共同进步。。。🐶 ---- 现如今的应用程序(设计、运营、迭代等)都高度依赖数据,由数据来驱动,我们对于 数据可视化 的需求也愈来愈高。 然而,时不时的,我们总是会遇到一些让人产生疑惑的可视化展示。所以,需要做点什么,来尽力规避这种“混乱”,能否梳理出一些简单的规则来改变这一点? 规则的魅力并不

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还在把可视化当佐证观点的画图软件?你需要这份进阶攻略

大数据文摘作品,转载要求见文末 编译 | 丁雪,姚佳灵 随着数据大环境(data climate)越来越快地发展,数据可视化的趋势永远在转变和变化。在过去五年、当下或更远的未来,我们处于什么位置?一些重要的事情正在发生…… 数据的意义 让我们从如何思考及如何处理数据开始,下面的数据演化流已经清楚地展示了这个流程: 简单地说,从原始数据开始。原始数据是指被感应器、人类或其它任何方式记录下来的数据,它们以其原始的形式(数字、符号或文字)存储下来。第二步,将数据以表、列和电子表格的形式组织起来,那样我们能够开始理

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