简单的说：报表就是用表格、图表等格式来动态显示数据，可以用公式表示为：“报表 = 多样的格式 + 动态的数据”。 Excel报表开发一般分为两种形式： 1、为了方便操作，基于Excel的报表批量上传数据，也就是把Excel中的数据导入到系统中。 2、通过java代码生成Excel报表。 也就是把系统中的数据导出到Excel中，方便查阅。 4.2、实现用户数据的导入 4.2.1、需求 把资料中的《用户导入测试数据.xlsx》文档中的数据导入到系统中， 内容如下： 数据的导入就是读取excel中的内容，转成对象插入到数据库中 4.2.2 、 最终的目标就是读取每一行数据，把数据转成用户的对象，保存到表中 实现的步骤：1、根据上传的文件创建Workbook 2、获取到第一个sheet工作表 3、从第二行开始读取数据 4、读取每一个单元格
随着技术的发展，可视化的范围从科学计算产生的数据扩大到其他类型的数据，由此形成了数据可视化。 现代的数据可视化技术指的是运用计算机图形学和图像处理技术，将数据转换为图形或图像在屏幕上显示出来，并进行交互处理的理论、方法和技术。 基于可视数据分析技术的可视化分类方法，Daniel Keim提出一种基于可视数据分析技术的可视化分类方法，它从数据类型、可视化技术和交互变形技术的角度研究可视化分类方法（如图5）。 这种分类方法认为数据可视化包括数据类型、数据可视化技术和交互变形技术这三要素，这三个要素构成了数据可视化。 与此相对应，根据数据组织的复杂程度，把可视化进行如下层次化的分类： 数据可视化：运用计算机图形学和图像处理技术，将数据转换为图形并进行交互处理的理论、方法和技术。
个人网站、项目部署、开发环境、游戏服务器、图床、渲染训练等免费搭建教程，多款云服务器20元起。
91 iLZ 12 49 BVK 13 82 E9C 14 53 rbE 15 89 hSL 16 47 AIt 17 56 Gdk 18 38 AFX 19 86 JhU # 利用pd.cut将数据处理并填充到
pandas as pdfrom pandas import Series, DataFrame# 读入城市天气csv文件df = pd.read_csv(UsersbennyrhysDesktop数据分析可视化 -数据集homeworkcity_weather.csv)df date city temperature wind 0 03012016 BJ 8 5 1 17012016 BJ 12 2 2 31012016
类似于数据库分组的 ? GroupBy操作和数据库类似 城市天气进行GroupBy操作 对group的单个列求平均值是Series 对group求平均值返回DataFrame import numpy as np as pd from pandas import Series,DataFrame # 读入城市天气csv文件 df = pd.read_csv('/Users/bennyrhys/Desktop/数据分析可视化 -数据集/homework/city_weather.csv') df date city temperature wind 0 03/01/2016 BJ 8 5 1 17/01/2016 BJ 12
☞【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，并不是所有的数据可视化技术是相同的。 数据可视化是一种强大的机制，用来呈现数据并运用进步的技术所创造的独特方法来实现。简单的饼图时代已经走远，因为互动性和独特性的可视化技术正成为科技最前沿，人们也越来越意识到他们喜欢什么和不喜欢什么。 图表和地图是一些早期数据可视化技术的重要例证。 为什么数据可视化很重要？ 如上所述，人类已经使用数据可视化技术很长一段时间了，图像和图表已被证明是一种有效的方法来进行新信息的传达与教学。 如果你的可视化看起来费劲，那么你需要回去看看是否使用了错误的数据呈现方法或包含了太多冗杂的信息。 正确认识平台需求 最后，一个成功的数据可视化技术也关注技术方面。
前些时候有分享了一个大数据技术在智慧人社上面的应用案例，最近也一直看一些人力资源方面大数据解决方案的案例，比较集中的都是围绕智慧人社的。 这篇算是补上那篇欠缺的内容吧，把智慧人社大数人力资源据解决方案的大数据平台搭建、技术架构、数据可视化等几个方面的内容给朋友分享一下。 图片2.png 三、人力资源数据可视化 人力资源数据的可视化是智慧人社大数据解决方案中的重要一个环节，大数据处理平台通过对海量数据的集中分析、处理，并且通过合适的方式展现给管理者，便于管理者进行科学分析和决策 当你去查询的时候可能会发现数据可视化的工具真多啊，其他一般的大数据处理平台是会提供数据可视化功能的，比如大快的DKhadoop就是已经封装了数据可视化模块的，在使用大快的大数据处理平台时调用相应数据可视化模块即可 （下图是一张大数据可视化的示意图） 图片3.png
智能五大技术方向 知识工程 面向垂直行业，结合专家知识、多源异构的碎片化知识和组织智能，引领从大数据分析到大知识工程进而大智慧系统的研发和落地应用。 知识图谱数据治理主要包括数据接入平台、数据处理平台、数据治理平台、公安知识图谱数据库等。 知识图谱研判工具 知识图谱研判工具主要采用明略自主知识产权的可视化知识分析平台SCOPA。 知识图谱研判工具提供丰富的可视化展示界面，以及强大的分析功能，可快速将分散的海量多样数据进行智能关联和分析挖掘，并将全量数据归一为业务人员理解熟悉的语言和图形，最大化还原数据的本质。 我司应运而出了警务大脑-智慧缉毒大数据分析平台软件，充分借助大数据、人工智能等新技术，进行深度关系挖掘，实现 “抓住一个，挖出一伙”。 最后在此基础上，借助分布式存储计算、图计算、机器学习以及警用地图等技术，对涉毒数据进行整合、关联、融合，逐步形成大数据背景下可为禁毒工作提供全面支撑的涉毒可视化分析应用。
数据可视化是指以饼状图等图形的方式展示数据，可以帮助用户理解数据，一直是热门方向。 图表是”数据可视化”的常用手段，其中又以基本图表—-柱状图、折线图、饼图等等—-最为常用。 数据可视化一般会具备以下几个特点：准确性、创新性 和 简洁性。 下面从最常用和实用的维度总结了如下5种数据可视化方法，让我们来一一看一下： 01 颜色可视化 通过颜色的深浅来表达指标值的强弱和大小，是数据可视化设计的常用方法。 02 图形可视化 在我们设计指标及数据时，使用有对应实际含义的图形来结合呈现，会使数据图表更加生动的被展现，更便于用户理解图表要表达的主题。 再辅以颜色可视化的方法，让用户清晰的看到美国哪些州更盛产好喝的啤酒。 ? 05 概念可视化 通过将抽象的指标数据转换成我们熟悉的容易感知的数据时，用户便更容易理解图形要表达的意义。
这样一个数据处理的过程，就叫做“数据可视化”，使我们能够对数据进行加工和处理。 而对于一个优秀的前端而言，我们更加关注如何实现数据可视化。 本篇文章主要为大家介绍下在前端领域，作为前端开发的我们需要掌握哪些可视化技术，来帮助我们更好地实现数据可视化展示。 尤其是3d地图、3d地球等绘制都需要用到webGL技术。 webGL是基于Canvas的绘图技术。 3、AntV AntV 是一个数据可视化项目，也是一个团队，即蚂蚁集团的数据可视化团队。 以下是一个柱状图的示例： 这里给大家贴出vega-lite的官网供大家学习：https://vega.github.io/vega-lite/ 三、结语 到这里给大家介绍了几种比较热门的可视化技术或图库
数据可视化技术主要有两大功能： 将分析结果更加清晰地展现出来。 将数据有效组织起来，利于提出新的猜想，或引导某一项目下一步的走向。 1.直方图 直方图看似简单，实际上功能却很强大。 如果数据类别过多的话，无论是条形图还是饼状图，可视化的效果都不会太好。在这种情况下，可以考虑只对前几项最大值进行可视化处理。 ? 3. 散点图与折线图 或许最简单的图莫过于散点图，因为它将数据展现在一个二维的笛卡尔坐标系中。 散点图尤其适用于研究两个变量之间的关系，它能将这种相互关系更加直观地展现出来，以便我们进行研究。 如果想要更加直观地研究某一数据随时间的变化趋势，时间序列图就是绝佳选择。因此，时间序列图在分析财务数据和传感器数据上应用得尤为普遍。 5.关系图 如果你的目的是提出一个全面的猜想，那么关系图就非常合适，因为它能直观地展现出数据之间的关系。
数据可视化技术主要有两大功能： 将分析结果更加清晰地展现出来。 将数据有效组织起来，利于提出新的猜想，或引导某一项目下一步的走向。 7.地图 如果你的数据里包含经度和纬度的信息，或者其它通过地理位置来组织数据的方法，比如邮政编码、区域代码、县级数据或者机场数据等，那么在这个时候，绘制地图将会非常有助于对数据的可视化处理。 ? 然而，不论是直方图还是饼状图，都对于这些文字类的数据显得力不从心，而更适合分析数字数据的频率。因此在这种情况下，可以求助于词云。 因为通过使用旋转和缩放的功能，用户能够更加全面而深刻地分析数据。 10.高维图 在分析高维数据时，需要同时对四项、五项，甚至更多的相关数据进行可视化处理。 因此，为了达到这个目的，可以利用上文所讲过的任何一个可视化技术，先构建一个二维或三维模型。 目前应用最为普遍的降维方法是主成分分析法。
二十、数据可视化 作者：Chris Albon 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 MatPlotLib 中的双向条形图 %matplotlib inline import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 创建数据帧 raw_data = {'first_name': ['Jason' mid_score post_score 0 Jason 4 25 5 1 Molly 24 94 43 2 Tina 31 57 23 3 Jake 2 62 23 4 Amy 3 70 51 # 输入数据 y_pos] plt.yticks(y_pos, bar_labels, fontsize=10) # 在 y_pos 的位置上创建水平条形 plt.barh(y_pos, # 使用数据 0.4, # 颜色为绿色 color='#263F13') # 在 y_pos 的位置上创建水平条形 plt.barh(y_pos, # 使用数据
01 数据分布图简介 中医上讲看病四诊法为：望闻问切。 而数据分析师分析数据的过程也有点相似，我们需要望：看看数据长什么样;闻：仔细分析数据是否合理;问：针对前两步工作搜集到的问题与业务方交流;切：结合业务方反馈的结果和项目需求进行数据分析。 "望"的方法可以认为就是制作数据可视化图表的过程，而数据分布图无疑是非常能反映数据特征(用户症状)的。R语言提供了多种图表对数据分布进行描述，本文接下来将逐一讲解。 箱线图是一种常用数据分布图，下图表示了这种图中各元素的意义： ? 绘制方法是在基函数中将变量分组绑定到横轴，变量本身绑定到纵轴。此外，为了美观也可以将分组绑定到fill变量并设置调色板。 这个函数会给出一个基于数据的二维核密度估计，然后我们可基于这个估计值来判断各样本点的"等高"性。接下来首先给出各数据点及等高线的绘制方法，R语言实现代码如下： ? 运行结果： ?
随着技术的发展，更多的人不满足于使用基础的图表来展示数据，如何让数据更直观、更炫酷的展示成为了大家的追求。 ，包含数据的计算、传输和实时渲染； 3）数据业务方较多，接口稳定性和维护性问题； 4）可视化还原度； ▍2.技术攻坚 1）自研地图框架map3； 2）将数据计算移到后端，对数据进行压缩，同时在大量数据的传输方面采用 该数据可视化大屏采用的是webgl等技术，在浏览器端对渲染的效果进行展示。webgl是一个较为冷门的话题，遇到的很多问题很难直接找到通用的解决方案，更多的是团队人员的一些思考，所以可能并不是最完美的。 总体以较为沉浸式的感官体验进行展示，通过轨迹、订单位置和订单热力等对滴滴的业务进行了实时的可视化展示。 ▍1.技术选择 要构建图片中的城市，首先想到的肯定是借助强大的开源社区。 所以综合以上三点的考虑，我们决定在现有技术的基础上，研发一套地图框架map3。这套库在渲染上选择了threejs，API设计上参考了mapbox，非常适合大屏可视化场景。
还记得双十一某宝的数据大屏吗？还记得你剁手了多少吗？他每年都在突破，而企业这历史性的时刻用可视化数据大屏是否更有意义？答案是肯定的！ 那么数据可视化大屏于企业来说有什么重要意义及用处呢？ 用户可以基于Tarsier强大的可视化组件手动触发或后台自动触发执行动作，满足个性化需求，更精细化的提升运维效率。 坦率讲数据可视化大屏并非适用于所有企业，因行业而言，有的企业对数据可视化大屏有很迫切的需求。 当然things作为物联网可视化pass平台，欢迎大家自己来制作，如果企业有技术人员，最少前端开发经验，懂js，了解webgl、 Javascript，那就没问题的，thingjs平台支持数据对接，项目部署等
数据可视化，是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。其中，这种数据的视觉表现形式被定义为，一种以某种概要形式抽提出来的信息，包括相应信息单位的各种属性和变量。 有需求就有技术，后者说存在即合理，当下对于不同的人群，大家用的数据可视化技术可谓千差万别，我从个人用户角度切入，帮助大家分分类。 ? 这个开源图形控件官网有更多例子 说完了个人和企业用户如何看懂数据可视化，回头看看我们所处的环境，到处都在说“大数据”，那么它与“数据可视化”有什么关系么？ 从网上搜几张图看看，个人总结一下，前面所有的可视化介绍都是基于统计数据的，但“大数据可视化”是基于细节数据的。 ? ? ? 那么，这些基于细节的大数据可视化图，是怎么制作出来的呢？ Gephi是进行社交图谱数据可视化分析的工具，不但能处理大规模数据集并生成漂亮的可视化图形，还能对数据进行清洗和分类，看其官方还是挺酷的。 ?
【国内外技术研究现状】 基于多层特征的空间信息网络可视化 Luca Rossi 等人最早讨论了多层网络的可视化策略，他们认为虽然有部分学者逐渐集中到多层网络的研究分析上来，但目前还没有针对这一内容提出专业的可视化方法 笔者在前期的研究中，重点从网络布局、属性可视化和用户交互三个角度综述了动态网络可视化的典型技术和方法。 当前，普遍有一种观点认为数据可视化是科学计算可视化、信息可视化和可视分析的统称。 数据可视化技术已经覆盖到人们生活、工作、学习和生活的方方面面，特别是互联网的广泛普及、移动终端的广泛使用，人们在享受科技发展红利的同时，也基于可视化技术真正地实现了“一图胜千言”。 网络可视化能够通过形式化的方式将网络数据进行展示，并实现进一步的可视分析，面对空间信息网络的多维特征，可视化技术为分析其特征提供了一种新的思路和方法。
大图可视化一直是大数据可视化领域的一个关键技术，当前有各种办法，但是今年出来了一个LargeVis的技术，因此对这个技术进行复现和学习一下。 / Largevis可视化算法 虽然t-SNE算法和它的改进算法都得到广泛应用，但存在两个不足：一是处理大规模高维数据时，t-SNE的效率显著降低(包括改进后的算法)；二是t-SNE中的参数对不同数据集较为敏感 ，我们辛辛苦苦的在一个数据集上调好了参数，得到了一个不错的可视化效果，却发现不能在另一个数据集上适用，还得花费大量时间寻找合适的参数。 可用于可视化大规模高维度数据。现在也支持可视化高维度特征向量和网络。 由于实验数据的不同，可视化形式各不相同，不过作者的配图还是非常好的，可以看到各个网络节点相对聚类中心能够明显看到。 ?
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。 欢迎关注，海数据在线 添加微信”xiaohaima360“，邀你进学习交流群 有机会获得技术大咖的指导 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。
腾讯云图 （TCV）是一站式数据可视化展示平台，旨在帮助用户快速通过可视化图表展示海量数据，10 分钟零门槛打造出专业大屏数据展示。精心预设多种行业模板，极致展示数据魅力。采用拖拽式自由布局，无需编码，全图形化编辑，快速可视化制作……
扫码关注腾讯云开发者
领取腾讯云代金券
云服务器
网站备案
对象存储
云直播
实时音视频
