数据可视化可以让我们很直观的发现数据中隐藏的规律，察觉到变量之间的互动关系，可以帮助我们更好的给他人解释现象，做到一图胜千文的说明效果。...常见的数据可视化库有： matplotlib 是最常见的2维库，可以算作可视化的必备技能库，由于matplotlib是比较底层的库，api很多，代码学起来不太容易。...pyecharts 上面的两个库都是静态的可视化库，而pyecharts有很好的web兼容性，可以做到可视化的动态效果。...但是在数据科学中，几乎都离不开pandas数据分析库，而pandas可以做： 数据采集：如何批量采集网页表格数据？...数据读取：pd.read_csv/pd.read_excel 数据清洗（预处理）：理解pandas中的apply和map的作用和异同 可视化，兼容matplotlib语法(今天重点) 准备工作 如果你之前没有学过
作者：整理自网络 可视化技术仿佛有一种化平凡为非凡的魔力，冷冰冰的数据，经过可视化技术的加工，便酒曲入瓮般幻化成视觉的盛宴，炫酷的、缤纷的、简约的、繁复的……数据之美被展现的淋漓尽致。...一张可视化图片，我们主要关注2个点，一个是配色，一个是构图。 好的颜色搭配应该是不刺眼的，颜色间过渡自然的。 什么是颜色间过渡自然？...会运用颜色的过渡还不够，如果不懂得色彩之间的搭配和调和，使用了两种冲突的色彩，那么整张可视化图片就会显得low。 洗剪吹杀马特风 ? 城乡结合风 ?...在同一副图里运用多类型的图，表达多角度的数据，如这幅图就用了条形图、散点图、折线图和饼图。 ? 数据与现实结合，妙趣横生。 ?...大数据时代非常需要进行数据处理和可视化，可视化能让数据说话，与时俱进地掌握这些技能的人一定能获得好工作。
现在做数据分析基本上离不开数据可视化，在大量的数据中，有很大一部分数据都与地理信息相关，因此，在数据可视化中，可视化地图是非常重要的一部分。...无论是新闻报道，还是商业分析报告，都能看到运用地图来分析展示相关数据。数据可视化地图可以最直观的表达出数据之间的空间关系，因此在很多数据分析场景中被广泛应用。...现在有非常多的工具都可以制作数据可视化地图，比如大家最常用的Excel。...用Excel做数据可视化地图要用到Power Map插件，将数据导入Excel中，选中省份和人口数两个字段后，再点击上方的三维地图，就进入了地图可视化编辑界面。...BI软件作为数据分析工具，拥有强大的数据可视化功能，操作也非常简便。 亿信ABI作为亿信华辰自主研发的一款全能型数据分析产品，开发的地图应用实现了地图和数据展示的完美结合。
利用可视化探索图表 一、数据可视化与探索图 数据可视化是指用图形或表格的方式来呈现数据。图表能够清楚地呈现数据性质， 以及数据间或属性间的关系，可以轻易地让人看图释义。...用户通过探索图（Exploratory Graph）可以了解数据的特性、寻找数据的趋势、降低数据的理解门槛。...本节利用两个真实的数据集实际展示数据探索的几种手法。...数据名称：2013 American Community Survey。 先观察数据的样子与特性，以及每个栏位代表的意义、种类和范围。...数据名称：Boston House Price Dataset。 先观察数据的样子与特性，以及每个栏位代表的意义、种类和范围。
，国内的地方和行业上也有相应的指南发出，如贵州省的《政府数据 数据分类分级指南》、金融行业的《金融数据安全 数据安全分级指南（送审稿）》和《证券期货业数据分类分级指引》等。...：整体数据分类分为三大类数据，分别为用户数据类、业务数据类和公司数据类，三个一级数据分类又可以进一步细分到二级和三级数据，基于最细化的层级，给其定义相应的数据价值级别，进而汇总形成组织整体的数据分类分级清单...、商品详情数据等；爱奇艺优酷更多的是视频类数据等；除此之外，还有包含一些通用类数据，比如市场数据、业务分析数据等。...c）公司数据分类 公司数据主要包含人事数据、财务数据、法务数据、采购数据、日志数据、代码数据、制度数据等二级数据分类，二级数据可以分为两类，一类为通用数据类，如日志、制度等；一类为定制数据类，如人事、财务等...数据使用方可以基于数据地图上的库、表、字段和敏感级别信息进行数据访问权限申请，不同的级别数据权限走不同的数据申请流程。
前几周我们公众号曾经分享过一篇《酷炫，Python实现交通数据可视化！》文章，在其中介绍了开源库TransBigData并使用该模块对出租车GPS数据进行了交通时空大数据分析！...如果你也遇到了类似的问题，可以在文末获得相关交通可视化模块（各Python版本）的whl安装包。...通过搜索引擎会发现，这个可视化项目就是取自《交通时空大数据分析、挖掘与可视化》一书作者分享过的案例。...而shp文件格式（ESRI Shapefile）其实是地理信息软件界的开放标准，也是重要的交换格式，能够在ESRI与其他公司的产品之间进行数据互操作。上次项目《酷炫，Python实现交通数据可视化！》...并按照书中的代码运行成功 最后，感谢《交通时空大数据分析、挖掘与可视化》这本书提供的优秀案例项目，让我体验了一次交通时空大数据分析是如何做的！
如果你是做大数据的，经常需要在PPT里处理一些数据图表，但是美观程度总是不如人意，那么数据图表应该怎么做才美观? 其实你不是不懂做PPT数据图表，而是选择太多，你不知要做成怎样才是你需要的。...商业PPT离不开数据，但是我们平常在PPT里看到的数据图表都非常丑，也根本没法看，那么怎样在PPT里做好数据图表呢？ 首先了解为什么要做数据图表?...在面对一些枯燥的数据处理上，为了更加直观的传统信息，我们常常喜欢把文本数据的内在关系梳理成图形的形式，达到“一图胜千言”的效果。这就要求对数据进行分类——排列——视觉设计。...既然你已经有了数据，分类和排列自然不用说，你也知道怎么做。我们重点来谈最重要的一点:视觉设计。数据图表设计的目的是帮助观众快速理解内容，了解我们传达的意图。所以我们需要更加扁平化，保持简约。...一 设计样式-图表型 常常会看到在一个p里面使用全屏的图表，比如小米发布会的数据图表。
炼丹笔记干货 作者：时晴 要精确建模，数据是重中之重，但是模型的输入是受限的，如果数据有缺陷没做清洗，那模型就不可能精准，当你得到不准确结果的时候，第一要怀疑的不是用错模型，而是用错了数据。...数据格式处理 通常情况下，数据集的格式可能是将日期存储为字符串，或将某些数字字段存储为文本值。要正确应用某些数据操作，需要确保数据存储为正确的类型。...对冗余行进行过滤 如果聚合了来自多个源的数据，那么还可能会遇到数据集部分重叠的风险。假设将过去3个月的销售数据合并，但其中两组记录了一周的销售数据。...然而，了解数据集中的数据是很重要的。如果存在重复行的正当原因，则删除重复行不会改善数据集，而是会通过删除经常发生的度量来降低数据集的质量。...数据可读和可解析 如果不想学习如何使用正则表达式，或者只想删除几个特定的单词，那么还有其他方法可以清理数据，使其更适合于模型训练。使用replace函数可以找到目标数据，并将其替换为预期的数据。
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。
数据可视化大屏成为了这两年很火爆的一个需求。 一方面，不少甲方都想做这么酷炫的大屏，用于公司展厅、日常经营监控，还有些特殊行业如交通、运输、工厂制造，会做更高级的3D建模等。...个人理解大屏指的是一种利用超大屏幕进行可视化展示的形式，常见的大屏有智慧城市，参观大屏等等。...通常都是特殊需求，如3D建模，所以往往需要专业做可视化的厂商来按需定制。技术上基于三维的引擎如ventuz或者unity来定制大屏效果。...再者本身提供构建可视化的“画布”，拖拽操作，对大屏的和移动设备也提供了一套高效可用的设计模式，构建可视化的成本比较低，上手也比较容易，光这一点就能节约一周的人天。...对于大屏而言，蓝图方案除了业务、数据、技术、实施方案外，更重要的是对大屏的指标、功能点、预期效果进行整理输出。 效果落地：根据蓝图在前端绘制demo，在设计器决策报表中构建一个个可视化组件。
接着网上发布了对于这场直播数据的“可视化大屏展示”，很多人都好奇这个是用什么做的，今天就带大家做一个类似于下图的可视化大屏。 ?...上图是罗永浩直播数据的可视化大屏展示，下图是本文我们要做的可视化大屏展示，先来给大家看一个视频！如出一辙，有兴趣的可以跟着我操作一遍。...4、项目需求 我们从上面的目的可以知道，本文就是要为院长做一个可视化大屏，帮助他做决策，既然是帮院长做，那么我们就要知道，作为一个院长，主要关注哪些东西，他所关注的，就是我们要做的。...③ 在帆软中，利用上述SQL语句，得到最终的绘图数据 ? ④ 插入一个折线图 ? ⑤ 点击上述的编辑后，进行数据源的绑定 ?...② 在帆软中，利用上述SQL语句，得到最终的绘图数据 ? ③ 插入一个条形图，并进行数据的绑定 ? ④ 进行标题的设置 ?
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。...此外，如果我们还可以将箱线图中的数据散点化并绘制出如下的结果。...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。
一、数据产品竞品分析的困惑 何时做分析，需求评审时却经常被开发或领导Diss，你知道竞品是怎么做的么?竞品分析究竟什么时候、以什么样的频次去做呢?...体验难深入，数据产品隐藏的业务逻辑非常多，一些同学通过商业化数据产品的试用账号体验竞品功能，但多数Demo账号只提供基础的功能，有的连数据都没有，需要自己导入数据、连接数据库才能正常使用。...例如，QuickBI基于云阿里云服务，提供上层的SaaS化的自助BI分析产品，侧重于解决可视化门户配置，帆软BI是传统的BI厂商，提供自助式数据分析的解决方案。...先找到所需要的数据集，利用自助分析页面进行维度、度量、图表类型的选择及样式配置，再将图表组合成一个专题的可视化页面。相应的产品的信息结构包括：数据管理、自助分析、看板管理、以及系统管理等。...不要罗列功能缺少洞见，知道竞品是做什么的有什么功能不是目标，重要的是优缺点判断以及你准备怎么做的结论。 在做竞品分析过程中，你最常用的分析方法是什么，分析过程曾遇到过哪些困惑，是如何解决的呢?
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
DAU涨啦，DAU又降啦； DAU又涨了，DAU又降啦…… 大量数据分析师的工作，就消耗在这种无聊的叨叨中。更糟糕的是：很多涨跌，只是单纯的开发埋点没做好，数据丢失等脑残问题导致的，没啥有价值发现。...数据分析师只能颤颤巍巍的答道：要！搞！高！ 今天系统讲解下，这个僵局怎么破。...问题在于： 第一：这些手段运营自己都知道，根本不需要数据分析 第二：手段真管用？...因此，针对轻度用户和新用户，可以直接推最拿得出手商品/内容，一方面直接提升DAU，另一方面测探用户需求，获取数据。...数据分析的价值，在于在盲目推广中，找到更多刚性需求，从而降低成本，用更贴近用户需求的方法保持活跃。 只不过这样做，需要商品/活跃/优惠/内容/用户等方面，大量的基础数据建设。
以下文章来源于接地气学堂 ，作者接地气的陈老师 DAU涨啦，DAU又降啦； DAU又涨了，DAU又降啦…… 大量数据分析师的工作，就消耗在这种无聊的叨叨中。...更糟糕的是：很多涨跌，只是单纯的开发埋点没做好，数据丢失等脑残问题导致的，没啥有价值发现。 当业务方来问：那我要拉升DAU，能做啥？ 数据分析师只能颤颤巍巍的答道：要！搞！高！...问题在于： 第一：这些手段运营自己都知道，根本不需要数据分析 第二：手段真管用？...因此，针对轻度用户和新用户，可以直接推最拿得出手商品/内容，一方面直接提升DAU，另一方面测探用户需求，获取数据。...数据分析的价值，在于在盲目推广中，找到更多刚性需求，从而降低成本，用更贴近用户需求的方法保持活跃。 只不过这样做，需要商品/活跃/优惠/内容/用户等方面，大量的基础数据建设。
从数字可视化到文本可视化，从折线图、条形图、饼图到文字云、地图，从数据可视化分析到可视化平台建设，数据可视化越来越成为企业核心竞争力的一个重要组成部分。...2.3 数据可视化的作用 通过数据可视化，人们可以从数据中寻找到什么呢？ 目前，数据可视化的作用可分为3个方面：模式、关系和发现异常。不管图形表现的是什么，这三者都是应该留心观察的。...数据可视化流程 数据可视化流程类似一个特殊的流水线，主要步骤之间相互作用、相互影响。数据可视化流程的基本步骤为确定分析目标、数据收集、数据清洗和规范、数据分析、可视化展示与分析。...数据分析中最简单的方法是一些基本的统计方法，如求和、中值、方差、期望等，而数据分析中复杂的方法包括了数据挖掘中的各种算法。 可视化展示与分析 可视化展示与分析是数据可视化流程中的一个重点步骤。...丰富的可视化类型 ECharts提供了常规的折线图、柱状图、散点图、饼图、K线图、用于统计的盒形图，用于地理数据可视化的地图、热力图、线图，用于关系数据可视化的关系图、矩形树图、旭日图，多维数据可视化的平行坐标
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
注意：很多做数据的同学，在这一步会很纠结。越是做数据的，越想用一个精细的模型来论证未来走势。...数据分析师作为第三方角色，可以输出更有说服力的答案。...结合数据，找到更好的套路，才是数据分析的作用方式。 想找套路，就要先研究套路。这里需要数据分析师对常用的业务套路所有了解。比如在线课程，是有常用推广方式的： ?...当然，这种层层递进的逻辑方法，也是数据分析的短板。从经验上看，数据分析师做的方案往往倾向于保守，往往缺少创意，这些都是太过理性的后遗症。而实际上商业成功往往不是理性的结果。...所以基于数据提可行性建议，可能不会被采纳，但只会越来越被重视。经济大潮来了，怎么都能成功，现在水势不明的时候，就是数据方法大放异彩了。与大家共勉。
“用数据分析，精准定位用户，精准发现用户需求，精准推荐产品”是很多很多地方都在吹的故事。...好在互联网平台能记录数据，这也就是通过数据实现精准分析的前提。 ? 因此，精准不是一个绝对值，而是一个相对概念。...2 提高投放精准度 用数据提升精准度，第一步就是投放渠道。信息得先到达用户，才有转化的可能。...类似的，设计类问题都可以用测试/分组对比来观察效果，比直接用数据预测的更好。 ? 4 提高商品精准度 第三步是提高商品的精准度。...数据分析实现精准是需要过程，需要时间，需要经验积累的。把明显的问题先处理好，不然有太多的细节可以让人沉迷，最后也看不到效果改进。 这里做数据的新手很容易犯一个问题，就是：不看场景，直接怼模型。
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