故事的开头是,昨天#5000亿资产是什么水平#上了热搜,因为赌王的离去,他的家产公布激起各种白日梦想家的诞生,坐我旁边的小师妹也算了半天要是放余额宝一天得多少钱
RFM模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段。在众多的客户关系管理的分析模式中,RFM模型是被广泛提到的。该数据模型通过一个客户的近期购买行为、购买的总体频率以及花了多少钱3项指标来描述该客户的价值状况。
一个咨询公司的朋友,公司主要是给一些偏传统企业做数字化转型的战略咨询及产品落地,涉及的行业非常广泛,包括制造业、零售业、保险行业等等。前段时间找我帮忙,给看一下他们客户现在的销售管理数据产品设计的主要问题,给些优化建议。简单分享下思考的过程。
学习可视化的时候我觉得光学会怎么画图没什么意义,还是要想明白可视化是为什么需求服务的。于是我琢磨了一下之前作业的企业财务数据源。
做数据可视化分析时,会出现两个极端,一是不管什么需求,用表格干就完了。再者就是追求炫酷的可视化效果,堆叠各种“高端”的可视化图表,用户看不懂,华而不实。基于实际的分析需求以及要表达的信息内容,选择最匹配的图表形式,才能可视化得恰到好处。每种图表能够承载的数据格式以及反映的数据信息各不相同,这一次主要想分享瀑布图的用法,不管以后是做定制化的可视化页面开发,还是做自助BI图表类型的扩展,都会有所帮助。
数据可视化专家每天都在数据设计的世界里创造惊人的东西,数据可视化是在许多不同领域的重要工具。为了纪念所有艺术家和设计师在世界各地进行惊人的数据可视化,这里收集了2018年最有趣的数据可视化案例。
大数据文摘作品,转载要求见文末 原作者 | Bill Shander 编译团队 | Aileen,蒋晔,刘小楚,姚佳灵 引言 几十年来,在数据可视化实践上进行了大量研究,包括在当今学术界和商界中进行的一系列新研究。 但是对从事这些工作的从业者自身还没有什么研究: 什么人在做数据可视化? 在哪些组织和这些组织内的哪些部门有这些专业工作? 他们在做什么类型的数据可视化,以及出于什么目的? 他们的工作是否有影响力?如果是,有什么类型的影响? 为什么其中一些人比其他人有更大的影响力——也即,什么使得他们在其工作上
丨导语丨 我们都知道,数据可视化,直接对接的是数据,准确来说应该是加工好的指标数据。本文,我将结合之前的工作场景分享有关我是如何理解“指标”这个话题。 指标的定义 用一句话概括就是:用来准确描述某个业务场景的一个值。以下是各大百科的总结,供大家参考👇 指标(统计学) 指标是说明总体数量特征的概念及其数值的综合,故又称为综合指标。在实际的统计工作和统计理论研究中,往往直接将说明总体数量特征的概念称为指标。 指标(汉字) 指标的意思是衡量目标的参数;预期中打算达到的指数、规格、标准,一般用数据表示。出自郭
【导语】:今天我们来聊聊粽子,Python分析部分请看第三部分。公众号后台,回复关键字“粽子”获取完整数据。
“近年来,数字货币发展迅速却又蒙着神秘面纱。连菜市场的大妈大爷也能唠一唠的区块链、比特币、以太坊,你又了解多少呢?法定货币与数字货币存在怎么样的关系?数字货币的交易网络如何用可视化手法巧妙呈现?DT君上周请到了数据侠周宁奕,他用数据分析及可视化,带领大家了解了数字交易市场背后的那些事儿。本文为嘉宾的直播实录整理,感兴趣的朋友不要错过哦~
随着大数据概念的普及与业务数据的爆炸式增长,越来越多的企业已经不满足于Excel的常规操作。
在当今以数据驱动为主导的世界里,清晰且具有洞察力的数据可视化至关重要。然而,在创建数据可视化时很容易犯错误,这可能导致对数据的错误解读。本文将探讨一些常见的糟糕数据可视化示例,并提供如何避免这些错误的建议。
☞【实践】数据可视化技术指南(附加视频) 转自:36大数据 图为:美国立法程序 大数据是时下热议的话题,伴随着大数据,同样已经激增的数据可视化方法和呈现形式,让大家意识到数据量的庞大,并不是所有的数据
大数据是当下最火爆的话题之一。随之而来的,是数据可视化技术的持续发展,它用来展现和阐释大规模的数据。但是数据可视化技术并非千篇一律。 数据可视化是展现数据的最强大机制之一,技术上的优势也为其创造了独特
最近在项目上常常听到这样的话:“我想要一个酷炫的数据大屏”,“设计一定要有科技感”,“这个可视化设计没有重点”……每当听到这些需求,作为设计师一般都是欲哭无泪的。到底什么叫酷炫有科技感?客户理解的数据大屏什么样?是数据还是可视化出了问题?? 这篇文章将会结合最近在数据可视化项目上的一些经历,从设计的角度,聊一聊什么是数据可视化,为什么需要可视化设计,以及该从何处着手来设计一个数据可视化平台。 1. 什么是数据可视化设计?(WHAT) 在聊如何设计数据可视化平台前,想先聊一下我所理解的数据可视化。“数据可视化
本文系投稿作品 作者 | 陈屹 版权归作者所有,转载请联系作者 大数据文摘欢迎各类优质稿件 请联系tougao@bigdatadigest.cn 马云曾经说过『人类正从IT时代走向DT时代』。正如他说言,今天几乎所有的互联网公司背后都有一支规模庞大的数据团队和一整套数据解决方案作决策,这个时代已经不是只有硅谷巨头才玩数据的时代,是人人都在依赖着数据生存,可以说如今社会数据价值已经被推到前所未有的高度。 我作为一名前端工程师在阿里巴巴数据团队工作多年,深入了解数据生产加工链路与产品化。我们这群前端是与界面最
“大面积、炫酷动效、丰富色彩”,大屏易在观感上给人留下震撼印象,便于营造某些独特氛围、打造仪式感。
6月2日,今日,国家网络安全宣传周已经进入第二天,诸多企业或组织都在向公众展示自身网络安全的技术和解决方案,潜移默化的提升公众的网络安全意识。而在这眼花缭乱的展示和解决方案中,各家所展示出的数据可视化技术吸引了笔者的重点关注。 近两年来,随着网络安全威胁的不断变化和升级,网络安全防护手段也在进行着大的提升,基于大数据分析的安全防护手段成为目前整个行业变革的主要方向,而这其中数据可视化则是大数据安全不可或缺的关键,隐有成为行业标配的趋势。 大数据安全的广受追捧,使得数据可视化成为今年当之无愧的热点之一,从两个
可能大家都听说过这样一句话"字不如表、表不如图",其实背后所表达出来的意思是对于复杂难懂且体量庞大的数据而言,图表的信息量要大得多,这也是数据可视化的核心价值所在。
据可视化是将数据以图形化、可视化的方式呈现,让数据更加直观、易于理解。目前市场上有许多数据可视化工具,本篇文章将为大家推荐30个数据可视化超级工具,并对每个工具的特点进行介绍。
AI 科技评论消息,1 月 16 日,百度 ECharts 团队发布旗下知名开源产品 ECharts 的最新 4.0 版本,并宣布品牌升级为「百度数据可视化实验室」(http://vis.baidu.com/)。除了这两大消息外,团队还正式发布深度学习可视化平台 Visual DL,以及其他一系列重量级产品,包括 ECharts GL 1.0 正式版,ZRender 4.0 全新版本,WebGL 框架 ClayGL 等。 百度数据可视化实验室的产品矩阵如下图所示,内容涵盖基础库、各种可视化产品以及应用产品。
在互联网探索到Seeing Theory开始,感受到了数据可视化对于知识展示的魅力,它能够把令人眼花缭乱的数据以舒服的交互以及视觉效果呈现给学习者。
NBI一站式自服务大数据可视化分析平台是一款基于.NET Core开发的自助式可视化分析大屏展示平台,可以通过平台零代码或低代码方式构建各类数据展示分析;
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
数据可视化在当下信息时代已经成为炙手可热的话题,而 B/S 化趋势,也使得许多大屏应用上在网页端出现,今天给大家分享一套不一样风格的大屏页面,与传统深蓝色不同,这次采用了暗红色设计,搭配粉色及黄色,加入了一些工业元素,让页面有别具一格的效果。而 Hightopo 独特的自适应机制,也解决了大屏需要针对分辨率设计的困扰,达到了可以一页用多屏的效果。
随着大数据时代的到来,数据可视化成为一种重要的工具。它将庞大复杂的数据转化成直观、易懂的图形,便于用户快速理解和分析数据。而Echarts是一种优秀的数据可视化工具,能够帮助我们实现各种各样的数据可视化。
数据可视化,是数据分析师日常工作中绕不开的内容之一。在工作中,如果只是以完成业务方的需求为目的,其价值会被大大缩水。本节,想和大家聊聊小火龙对于可视化的一些思考,希望你能够有所收获。
ArcGIS 是一款被广泛应用于地理信息系统(GIS)的软件,它具有独特的功能,如数据可视化和分析、空间分析和可视化、3D 地图制作等。在本文中,我们将通过实际案例,举例说明 ArcGIS 的几个独特功能,并介绍其在实际应用中的价值。
在大数据时代,数据价值的挖掘非常重要,而挖掘出来的数据价值成果,需要展示出来,尤其是展示给相关业务人员,才能得到理解和下一步的运用,这也就是大家所说的数据可视化的问题。那么在Hadoop框架当中,Hadoop数据展示主要是怎么来实现的呢,今天我们就来分享一些Hadoop数据可视化的知识。
<数据猿导读> Uber数据可视化团队的理念是将Uber后台的大量数据,通过数据可视分析工具实现情报分析。Uber系统每天需要管理近十亿GPS数据。Uber的数据可视化其实是用很多种方式为我们讲故事。
大数据的核心不是“大”,也不是“数据”,而是蕴含在其中的商业价值。作为挖掘数据背后潜在价值的重要手段,商业智能和分析平台成为大数据部署中的 关键环节。然而,获取价值的难点并不在于数据分析应用的部署,而在于专业数据分析人才的缺乏。市场研究机构IDC甚至认为,数据分析人才的欠缺可能会成为 影响大数据市场发展的重要因素。 “让每个人都成为数据分析师”是大数据时代赋予的要求,数据可视化的出现恰恰从侧面缓解了专业数据分析人才的缺乏。Tableau、Qlik、 Microsoft、Sas
近几年,随着大数据产业的蓬勃发展,数据可视化大屏在各行各业中的应用越来越广泛,教育、医疗、政务、交通运输、能源等等,到处都能看到数据可视化大屏的身影。大面积、炫酷动效、丰富色彩是可视化大屏最为显著的特点,大屏易在观感上给人留下震撼印象,便于营造某些独特氛围、打造仪式感。大屏数据可视化目前主要有信息展示、数据分析及监控预警三大类。下面我们来看看5个经典的数据可视化大屏应用案例。
这也从侧面说明了工具的易用性、成熟度、用户体验、性能都是ok的,实话实说,一般的工具达不到用让人惊艳的标准。
本文主要讲述了如何利用云图这个数据可视化工具进行数据可视化和图表的生成,通过案例展示了云图的强大之处。文章还介绍了云图的一键式数据可视化功能,以及丰富的图表类型和配色方案,让用户可以快速生成各种类型的图表,满足不同场景的需求。同时,文章还介绍了云图的多种模板,让用户可以直接在模板上进行修改尝试,方便快捷。
UBER这款让人又爱又恨的打车软件已经潜入我们的生活,他们从来不说他们是出租车公司,他们说自己是大数据企业。那么他们是如何做大数据的呢?往下看看吧。 前言 2015年初,UBER 开始正式组建数据可视化团队。其理念,是将UBER 后台的大量数据,通过数据可视分析工具实现情报分析。UBER 系统每天需要管理近十亿GPS数据。每一分钟,这个平台都要处理数以百万计算的移动数据。如果不用这项技术去分析和理解这些信息或时间,就等于错过了更全面了解业务的机会。 自成立以来,UBER 数据可视化团队已经从只有一名创
Destiny,某物流公司数据产品经理,目前从事数据平台搭建和可视化相关的工作。持续学习中,期望与大家多多交流数据相关的技术和实际应用,共同成长。
我们团队是做数据科学咨询的(data analytics consulting),我们一般会跟客户说:“我们帮你做个“人工智能”模型(其实只是简单的预测模型),一年可以给你省xxx多少钱,增长xxx用户。”当然,我们会把这种项目包装为科技转型(technology transformation),告诉客户不升级你就要被时代抛弃了,好让他们买单。这种项目一直都很好卖,尤其是2017年前。各大咨询公司的套路都差不多,从学校拉几个毕业的硕博生,做好PPT(一般咨询公司的PPT中有一页是介绍团队),“编”几个成功案例,去了一般都能顺利把案子签下来。但说到底就是做几个简单的模型(一般就是逻辑回归、决策树和一些传统的统计模型),而这种三四个月左右的项目往往能要到100万美金(大概是4-6个咨询师的钱),显然利润是很丰厚的。那时客户非常依赖我们的专业,因为它们内部的确没有这个方向的人才。而且当新概念起来的时候,每个公司都想尝尝鲜。但从17年后大部分(包括传统行业比如连锁超市、加油站)都基本有了自己的数据团队,他们不再那么相信我们包装的很好的预测模型了。原因很简单:一是大部分咨询产品的质量不高,二是与其付钱给外人还不如自己组建团队(人力成本其实在逐渐下降)。
为加快“数字政府”改革和智慧城市建设,广州创新打造“穗智管”城市运行管理平台,建成广州市智慧城市运行中心。一个“超级大脑”实现全方位赋能、全时域感知、全维度治理,有望实现超大型城市的全周期数字化治理,助力老城市焕发新活力。
根据国际数据公司(IDC)的估算,到2015年,全球的数据增长率将会是2012年的两倍,年数据量将达到5.6泽字节(1ZB = 1024的3次方 TB)。那将会有非常庞大的数据需要消化,尤其是那些打印文本或索然无味的长达50页的PDF文档。大脑处理视觉的速度比处理文字快60000倍,这使人更容易理解数据的意义。模式、趋势和相关性在文字叙述性的数据中不容易被察觉,但在可视化图表上却是一目了然。尽管如此,复杂数据的可视化仍然会使人很困惑。这里,看一些非常棒的复杂数据的可视化。 亿万富豪榜:世界富豪今日排名 这个
使用低代码开发平台类似于使用IDE,因为它包含了一套可以供开发人员直接使用的功能,和一套供开发人员使用的工具。然而,它实际上能提供的远远超过一个传统的IDE。简单来说,低代码开发就是将已有代码的可视化模块拖放到工作流中以创建应用程序的过程。由于它可以完全取代传统的手工编码应用程序的开发方法,技术娴熟的开发人员可以更智能、更高效地工作,而不会被重复的编码束缚住。相反,他们可以将精力集中于创建应用程序的10%部分,并使其具有与众不同的功能。与“低代码”开发相对的另一种方式是编写数千行复杂的代码和语句,然后对其进行调试。而使用“低代码”开发并且使用可视化地方式来构建应用程序,你可以将开发速度提高10倍,并且最大化技术娴熟的开发人员的价值。
看着酷炫的可视化,有人会疑惑,是否有实实在在的用处。其实在商业、生产和运营场景中有大量类似的使用,如集团展览中心——用作政府和客户参观使用;城市交通管控中心——交通警务运营监控;证券交易大厅——实时股票交易情况;老板的办公室——BOSS驾驶舱。其中使用尤为较多的是动态数据地图,以及实时的数据大屏。
本文介绍了大数据可视化分析工具,列举了39种常用工具,并给出了每种工具的优缺点。这些工具涵盖了各种领域,如商业智能、数据挖掘、数据可视化等。
【大数据100分】冯一村:数据可视化的魅力 主讲嘉宾:冯一村 主持人:中关村大数据产业联盟 副秘书长 陈新河 承办:中关村大数据产业联盟 嘉宾介绍: 冯一村:海云科技创始人 。海云数据是一家做数据可视化的的初创公司。海云数据是“微软创投加速器”第四期入驻的企业。 以下为分享实景全文: 冯一村:大家好,很高兴在微信的平台上和大家来交流。在群里面,大家都是大数据方面的专家,而海云数据还只是一家创业公司,还请大家多多支持。我是海云数据的冯一村。 下面正式进入主题,我们知道大数据的概念已经很火爆了,也看到大家
对于数据分析工具,我们通过会有一个疑问,在众多的数据分析工具中,到底有什么区别,哪一个更好,我又应该学习哪一个呢?
前言 数据可视化,是指将相对晦涩的的数据通过可视的、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。 早期的数据可视化作为咨询机构、金融企业的专业工具,其应用领域较为单一,应用形态较为保守。步入大数据时代,各行各业对数据的重视程度与日俱增,随之而来的是对数据进行一站式整合、挖掘、分析、可视化的需求日益迫切,数据可视化呈现出愈加旺盛的生命力,表现之一就是视觉元素越来越多样,从朴素的柱状图/饼状图/折线图,扩展到地图、气泡图、树图、仪表盘等各式图形。表现之二是可用的开发工具越来越丰富,从专业的
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