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再谈可视化:如何展示数据

展示之前的思考 在正式开始展示数据之前,希望你去思考几个问题。这些问题将有利于你后面的一些选择。 Who 首先要确定,这些数据展示的受众群体是谁? 深入去了解这些受众,以及他们的认知程度如何? 人为地清洗数据或只拿出佐证自己观点的正面数据,往往是站不住脚的。 Goal 你展示数据的目的是什么? 你想表达的观点是什么? 现有数据是否足够支撑你的观点? Where 是在什么场合展示这些数据? 你有可能找到更好的办法可视化这些兴趣点。如果这样做丢失了太多信息,不妨考虑将完整的表格放在附录中,用一个链接来满足受众的需要。 突出原则 使用表格时,因为本身就包含了大量数据,需要受众去阅读。 热力图是用表格的形式可视化数据的一种方法,在显示数据的地方(在数据之外)利用着色的单元格传递数据相对大小的信息。用颜色饱和度提供视觉上的暗示,帮助眼睛和大脑更快地捕捉潜在的兴趣点。 ? 因此通常避免使用面积图,只有一个当需要可视化相差极大的数值时。方形带有第二个维度(同时有长和宽,而条形图只有长或者宽),因而能比单一维度更紧凑地进行可视化。 ?

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数据开发:Hadoop数据可视化展示

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。 在Hadoop中,主要的可视化工具是zoomdata,它可以直接联系到分布式文件系统HDFS上的,拉取数据结构进行展示和呈现,也可以通过技术组件,如Impala,Hive,Spark SQL,Presto Spark基于Hadoop,也能实现一定程度上的数据可视化。Spark提供用于提交和执行作业的Web界面,在该界面上可以看到生成的执行计划,提供数据分析,提取以及发现,可视化和协作。 另外,为了数据呈现的效果更好,一些企业也会选择将Hadoop数据处理结果展示接入商业性的平台,来实现更好的可视化效果,比如Tableau,将数据输入高速的内存分析引擎实现快速查询,也是Hadoop数据展示的另一种实现手段

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    数据可视化专题】数据可视化:前端数据之美如何展示

    随着 web 技术的蓬勃发展,前端的展示、交互越来越复杂,在用户的访问、操作过程中产生了大量的数据。由此,前端的数据分析也变得尤为重要。 下面就逐步描述前端有哪些数据、如何采集前端的数据、以及如何展示数据统计的结果。 有哪些? t=err&msg=errMessage&js=jsFileName&ln=errLine 如何展示 采集到数据之后,经过一系列的数据处理、汇总等操作之后,我们需要使用生动的图表来呈现数据,让用户(产品决策者 下面列举几个常见的数据展示方式: 浏览器的占比情况: ? 用户的登陆情况: ? 用户的地理位置分布: ? 有些时候需要看多天的波动情况,例如浏览器的多天占比波动情况 ? 还有些时候你可能需要使用一些表格来展示: ? ? 总结 前端的数据有很多的分析价值,它是线上用户的真实反馈,直接体现着产品的用户体验。根据文中描述的步骤,你完全可以搭建自己的前端数据平台。

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    Python疫情数据获取与可视化展示

    使用Python获取数据,并使用pyecharts可视化,绘制国内、国际日增长人数地图,matplotlib绘制方寸图。 疫情数据的获得 通过Tencent 新闻发布的网页进行获得 对于静态网页,我们只需要把网页地址栏中的url传到get请求中就可以轻松地获取到网页的数据。 对于动态网页抓取的关键是先分析网页数据获取和跳转的逻辑,再去写代码 。 初步分析 提取各地区数据明细 # 提取各地区数据明细 areaTree = domestic['areaTree'] # 查看并分析具体数据 areaTree 提取国外地区数据明细 # 提取国外地区数据明细 foreignList = oversea['foreignList'] # 查看并分析具体数据 foreignList 就可以看到在json数据存储的结构了 3.

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    Numpy和数据展示可视化介绍

    在这篇文章中,在我们应用到机器学习模型之前,我们会看到 NumPy 的主要使用方式以及它如何展示不同类型的数据(表格,图像,文本等) import numpy as np 创建数组 我们可以通过传递一个 这在机器学习中时经常常见的,比如当一个特定的模型需要一个一个特定维度的矩阵,而你的数据集的输入数据维度不一样的时候。NumPy 的 reshape() 函数就变得有用了。 注意:需要记住的是,当你打印一个3维的 NumPy 数组时,文本的输出和这里展示的不一样。NumPy 对多维数组的打印顺序是最后一个轴是最快打印的,而第一个是最后的。 error 中的值就是模型预测的质量 数据展示 考虑到所有可能需要处理和构建模型的数据类型(电子表格,图像,音频等)。很多是很适合用一个n维数组进行表示的。 我们可以让模型处理一个小数据集,并使用这个数据集来构建一个词汇表(71,290个单词): ? 这个句子可以被划分为一系列词(token)(基于通用规则): ?

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    数据可视化,到底该用什么软件来展示数据

    在大数据时代,我们身边充斥着各类信息,各种数据,人们的时间被打碎,注意力被分散,更多的人喜欢看图片而非文字,喜欢看图表而非数据。我们做数据展示时常用什么软件呢?Excel?PPT?还是其他?

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    数据可视化,到底该用什么软件来展示数据

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    Python采集疫情数据,并做数据可视化展示

    明确需求 采集/确诊人数/新增人数 数据所在位置: https://voice.baidu.com/act/newpneumonia/newpneumonia/? from=osari_aladin_banner 获取数据 网页源代码 解析数据 筛选一些我想用的数据 保存数据 保存成表格 做数据可视化分析 开始代码 1. 获取数据 网页源代码 html_data = response.text # print(response.text) 3. 解析数据 最烦的事情来了,就是提取里面的数据 str_data = re.findall('<script type="application\/json" id="captain-config">\{ ([area, curConfirm, curConfirmRelative, confirmed, crued, died]) 运行代码,得到数据 疫情数据可视化 各地区确诊人数 china_map

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    Matplotlib数据可视化:图片展示与保存

    import matplotlib as mpl mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 中文字体支持 除了作图功能,matplotlib也提供本地图片展示以及保存图片的功能 1 图片展示 在使用imshow()展示图片前,需要先将图片读取出来。读取图片可以通过pillow库,也可以用matplotlib本身自带的image模块实现。 imshow()方法中提供了众多参数以供个性化得展示图片,但我更建议使用pillow等专业的图片处理库先对图片进行处理,然后交由imshow()方法进行展示,以下是使用imshow方法显示灰度图片: img

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    到底该用什么软件来展示数据?(数据可视化-PPT)

    在大数据时代,我们身边充斥着各类信息,各种数据,人们的时间被打碎,注意力被分散,更多的人喜欢看图片而非文字,喜欢看图表而非数据。我们做数据展示时常用什么软件呢?Excel?PPT?还是其他? 4、回复“可视化”查看数据可视化专题-数据可视化案例与工具 5、回复“禅师”查看当禅师遇到一位理科生,后来禅师疯了!! 知识无极限 6、回复“啤酒”查看数据挖掘关联注明案例-啤酒喝尿布 7、回复“栋察”查看大数据栋察——大数据时代的历史机遇连载 8、回复“数据咖”查看数据咖——PPV课数据爱好者俱乐部省分会会长招募 9、 回复“每日一课”查看【每日一课】手机在线视频集锦 PPV课大数据ID: ppvke123 (长按可复制) 大数据人才的摇篮! 专注大数据行业人才的培养。每日一课,大数据(EXCEL、SAS、SPSS、Hadoop、CDA)视频课程。大数据资讯,每日分享!数据咖—PPV课数据爱好者俱乐部!

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    grafana基于mysql数据源的数据可视化展示

    前言 Grafana是一个开源的,拥有丰富dashboard和图表编辑的指标分析平台,支持多种数据源。下面介绍一些基于mysql数据源的面板配置方法。 端口流量图 数据来源(zabbix监控采集) 表结构 MariaDB [zreport]> desc history_uint; +--------+---------------------+--- | | +--------+---------------------+------+-----+---------+-------+ 4 rows in set (0.001 sec) 数据样本 TABLE_R SELECT 'TABLE_R' AS __text, 'history_uint' AS __value; #95计费In端口速率(原始数据) INRATE SELECT 'INRATE (mysql数据库) order_record表 MySQL [yaoguai]> select order_status,price,create_time,format_id,order_type,

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    湖北跨平台大数据可视化工具,波若大数据平台如何实现数据轻松采集?

    1.什么是数据可视化数据可视化,是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。 数据可视化是指以图形或图表格式通过人工或以其他方式组织和显示数据,以使受众能够更清楚地查看分析结果、简化正在使用的数据中的复杂性、了解并掌握正在使用的数据制作方法。 互联网时代,大数据可视化工具帮助去企事业单位对批量数据进行一个存储管理、数据分析以及读取原始数据的趋势和模式。 由此可见,大数据可视化工具对于互联网大数据时代,企业、政府、军工、金融等等多行业及领域的重要作用,同时大数据可视化是进行各种大数据分析的重要组成部分之一。 2.大数据采集可视化工具有哪些? 大数据采集平台采用先进的Hadoop技术,对互联网数据进行一个深度的挖掘,并进行数据分析,将重复数据或者是对该企业无用的数据进行筛选出来,方便企事业单位对数据的管控也能通过大数据平台进行精准营销,给企业带来利益

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    【爬虫+可视化】Python爬取疫情数据,并做可视化展示

    知识点 爬虫基本流程 json requests 爬虫当中 发送网络请求 pandas 表格处理 / 保存数据 pyecharts 可视化 开发环境 python 3.8 比较稳定版本 解释器发行版 anaconda jupyter notebook 里面写数据分析代码 专业性 pycharm 专业代码编辑器 按照年份与月份划分版本的 爬虫完整代码 导入模块 import requests # 发送网络请求模块 import json import pprint # 格式化输出模块 import pandas as pd # 数据分析当中一个非常重要的模块 分析网站 先找到今天要爬取的目标数据 https://news.qq.com/zt2020/page/feiyan.htm#/ 找到数据所在url 发送请求 url = 'https://view.inews.qq.com/g2/ df = pd.DataFrame(data_set) df.to_csv('data.csv') 数据可视化 导入模块 from pyecharts import options as opts

    1.1K30

    数据可视化grafana面板制作,展示订单统计信息

    前言 前面写过如何部署基于docker的grafana做数据可视化展示,因为常用数据库是mysql,所以数据源以mysql来制作。再使用过程中,有了新的需求。继续补充面版制作方法。

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    七个经典可视化案例,展示数据思维

    数百年来,人们一直在使用图表来解释跟数据相关的种种。为了向数据可视化的历史和图表的力量致敬,我们重新制作了史上最具代表性的7张图表。 他是一位数据可视化的专家,已经对这些以及更多的图表写过相关文章。 ◆ ◆ ◆ 1. 汉斯·罗斯林(HansRosling) 汉斯•罗斯林是Gapminder(注:一个在线互动图表数据平台)的创办人之一,他制作了气泡图来展示每个国家四个维度的变量指标:平均寿命(y轴),GDP(x轴), 你可以通过悬停鼠标来查看数据,切换图例的轨迹,或通过点击和拖拽来缩放展示比例。获取更多信息,可查看我们基于python创建图表的教程或者网页版教程,Plotly也能进行流式数据处理。 ? Anscombe四图:为什么要制作图表 Anscombe四图展示了弗朗西斯·安斯库姆(Francis Anscombe)在1973年构造的四组数据集。

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    Vue大数据可视化(大屏展示)解决方案

    一个基于 vue、datav、Echart 框架的大数据可视化(大屏展示)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 ” 数据大屏项目 “,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。 react 可视化项目点击这里查看 发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/133962.html原文链接:https://javaforall.cn

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    基于VUE + Echarts 实现可视化数据大屏展示效果

    中国(寿光)国际蔬菜科技博览会智慧农业系统 — LED拼接屏展示前端开发文档 上线后呈现效果: 一、开发需求及方案制定 1、确定现场led拼接屏的宽高比,按照1920px*1080px的分辨率 ,F11全屏后刚好占满整屏且无滚动条; 2、与产品设计确定页面相关功能: 第一屏相关功能:实时时间、当地天气、菜博会基本信息、图表数据统计(近三日人流量、寿光最近价格行情、菜博会新品种/新技术/新模式) 、展区监控、产品图展示、中间菜博会宣传视频+场馆分布介绍图切换展示、下一页; 第二屏相关功能:实时时间、当地天气、大棚基本信息、彩椒种植模型、传感器数据展示、大棚监控、设备数据展示、报警记录和农事记录数据展示 、中间大棚植物生长三维动画、返回; 第一屏与第二屏无缝切换且循环; 3、确认拼接屏展示时远程投屏的浏览器,根据页面所要实现的功能,挑选兼容性最好的浏览器,最终选定:360极速浏览器的兼容模式(IE10) 不局限于此): 编码工具:Visual Studio Code js框架:vue 接口对接:axios 1、两屏循环切换采用单页,v-show来指定显示和隐藏的模块,此处不用v-if是因为我们需要在第一屏数据获取完后就获取到第二屏的接口数据并渲染

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    Python爬取当当网书籍数据,并数据可视化展示

    requests 数据请求模块 parsel >>> pip install parsel 数据解析模块 css选择器去提取数据 爬虫代码实现步骤: 导入所需模块 发送请求, 用python代码模拟浏览器发送请求 解析数据, 提取我们想要数据内容 多页爬取 保存数据, 保存csv表格里面 1. 解析数据, 提取我们想要数据内容 selector = parsel.Selector(response.text) # 对于获取到的html字符串数据进行转换 selector 对象 # css选择器 '售价', '原价', '折扣', '电子书价格', '详情页', ]) csv_writer.writeheader() # 写入表头 运行代码,效果如下图 数据可视化 df = pd.read_csv('书籍信息.csv', encoding='utf-8', engine='python') df.head() 可视化 书籍总体价格区间 pie1 = (

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    基于vue+echarts 数据可视化大屏展示「建议收藏」

    项目模板源码在文章最后哦~ 项目效果展示 这篇介绍如何在vue中引入echarts: 1.先安装依赖 npm install echarts --save 2.1全局引入main.js中配置(不推荐使用

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