【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
了解我的朋友应该知道咱们是非常喜欢玩转数据可视化的，咱们公众号有关数据可视化的原创文章超过30多篇。
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。
简单说数据可视化的本质是将数据通过各种视觉通道映射成图形，可以使得用户更快、更准确的理解数据。
地图本身就是可视化的产品,并在发展过程中形成了一系列的理论与方法。这些都自然地会成为地理空间数据可视化技术的基础。地图学也因可视化方法的提出而获得新的动力。GIS也因可视化的支持而为研究者提供了促使逻辑思维与形象思维相结合的认知工具。
这里就有小伙伴私信小编问有没有偏新闻可视化配色的学习资源或者工具？正好小编这几天在收集优质可视化作品和在线工具，就给她推荐了「Datawrapper」，自己后来也详细看了，果然，真香，一些优秀的在线可视化工具有着代码短期内不能比的优点，这里小编也建议大家在选择可视化工具的时候，不要执着于代码或者工具，要灵活使用。好了，接下来小编就带大家简单介绍一下「Datawrapper」，主要分为以下两块：
大数据技术的应用正在潜移默化改变着我们的日常生活习惯和工作方式，很多看起来有点“不可思议”的事情也渐渐被我们“习以为常”。大数据可能在国内的起步较晚，但我们可能却是对大数据应用最好的了代表了。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。
【每周一本书】之《Microsoft Power BI 数据可视化与数据分析》
Navisworks仿真软件是由Autodesk公司开发的建筑和工业设施模拟软件，能够在设计和建造过程中模拟各种情况，如碰撞检测、进度分析等。它具有独特的竞争力和广泛的应用领域，在建筑、工业设施等众多领域得到广泛应用。本文将探讨Navisworks的独特竞争力和使用方法，并通过实例案例进行详细阐述。
数据分析体系可分为数据整理、数据分析、数据呈现。数据整理包含对源数据的获取、筛选、清洗、整理和统计，数据整理是对源数据的初加工，是数据分析工作的前置。数据分析是运用数据分析的工具，根据自己的目的，对数据进行深层次的挖掘和分析，找出内在的联系和变化；数据呈现是对分析的结果进行呈现，大部分是通过专业图表来展示，是数据分析报告的重要组成部分。对很多公司来说，数据整理不是难事，难就难在业务数据如何解读？如何呈现才能说明问题？从中能发现什么业务问题？有没有改善的机会？ 可见，如何将数据落地，这是
随着大数据时代的到来，数据可视化工具越来越受到关注和重视。Davinci软件作为一款国产开源的数据可视化工具，具有多种优秀的特点，可广泛应用于数据分析、数据可视化、商业决策等领域。本文主要研究Davinci软件的特点、功能、应用场景和未来发展，旨在探索其在数据可视化领域所扮演的角色，以及其未来发展的趋势和挑战，对于深入理解现代数据可视化工具的应用价值具有重要意义。
数据可视化在医疗领域中扮演着的角色。通过将医疗数据以图表、图形和可视化的方式展示，医疗专业人员可以更好地理解和分析数据的重要性，从而做出更准确的决策。
随着科学技术的发展，数字化计算已成为科学、工程和教育等领域不可或缺的部分。而Maple软件作为当今最受欢迎的数学计算软件之一，其功能强大、易于使用，被广泛应用于科学研究、工程设计和教育教学等领域。本文将介绍Maple软件的正确使用方法和注意事项，并提供实际案例进行举例说明，帮助读者更好地掌握该软件的使用技巧。
开发者小伙伴是否还记得我们前段时间刚刚发的数据可视化移动端SDK？ 相信那里面炫酷的数据可视化效果一定让你印象深刻。为了给开发者们提供“多端一体”的产品体验，我们不光在移动端上努力创新，力争做到业界第一，同时也在Web端持续发力，不断升级我们的数据可视化效果。 去年我们面向Web端发布了数据可视化JS API，一经推出便受到了开发者们的热烈欢迎，开发者使用量持续攀升，我们也深刻感受到数据可视化的巨大价值。经过一年的精心打磨，今天我们终于迎来了数据可视化JS API的全新升级。 效果升级，更炫酷的视觉冲
这是《我的数据可视化方法论系列》第2篇，相比上一篇以批判性地角度呈现两个事实，我更想引出两个重要问题。
很多情况下数据可视化 是理解和表达数据的有效手段 有时甚至是唯一的手段 大数据时代需要可视化工具 D3是世界最流行的可视化函数库 D3功能很强大 学习起来也很有挑战性 博文视点携重磅好书 以简单有趣的方式带您系统学习 让您对D3有更深的理解和整体把握 本书希望以无障碍而非面面俱到的方式全面介绍 D3的基础知识要点，带你轻松读懂和领会其他代码样例——换句话说，就是非常轻松地走进 D3的生态系统。 《图说D3：数据可视化利器从入门到进阶》 发掘数据驱动型故事，掌握数据可视化利器 【美】Ritchie S. K
朋友们，你是怎么制作数据图表的？ 分析数据，得出结论；做一张图表，把它粘贴到报告中，再配上说明文字；写一个平平无奇的标题，比如“图1. 平均收入，1990—2020年”；另存为PDF格式，把它发送出去？ 你也许会用几个月甚至几年的时间来整理和分析数据并写出报告，但设计数据图表所用的时间要少得多？ 你可能会打开一个类似于Excel的软件，粘贴数据，单击下拉菜单，选择一张使用过数十次甚至上百次的图表，采用默认格式，并将其粘贴到报告中？ 又或者，你执着于制作一张酷炫、华丽、夺目的数据图表，于是Excel、Tab
随着数字技术的不断发展，数学计算和数据分析已经成为现代社会中不可或缺的工具。Matlab作为一种专业的数学软件，已经成为该领域中主要的软件之一。然而，有些用户可能会遇到使用Matlab软件时的问题，如语法错误、计算速度慢等。因此，本文将探讨如何正确地使用Matlab软件，并结合实际案例说明如何解决常见问题。
说到数据可视化，大家可谓耳熟能详，设计师、数据分析师、数据科学家等，都用各种方式各种途径做着数据可视化的工作。
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。
《可视化组织》的作者菲尔·西蒙在本文中讨论了数据可视化工具和它们改变商业对话的强大力量。大数据可能导致大的混乱，因此要从混乱中梳理清晰的数据，从而发现商业机会，就变得无比的重要。清晰可见的呈现出数据和发现数据的过程一样重要。通过可视化的工具创建热图、数据关系树图以及空间地理图，能够帮助CEO在几分钟内通过可视化的方式解释一个销售趋势。可视化能够把数据转换成对话。这一课题在菲尔·西蒙的即将出版的新书《大到无法忽视》中也被提及，《可视化组织：数据可视化，大数据，需求更优决策》（Wiley出版社，2014年）也
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 朋友们，你是怎么制作数据图表的？ 分析数据，得出结论；做一张图表，把它粘贴到报告中，再配上说明文字；写一个平平无奇的标题，比如“图1. 平均收入，1990—2020年”；另存为PDF格式，把它发送出去？ 你也许会用几个月甚至几年的时间来整理和分析数据并写出报告，但设计数据图表所用的时间要少得多？ 你可能会打开一个类似于Excel的软件，粘贴数据，单击下拉菜单，选择一张使用过数十次甚至上百次的图表，采用默认格式，并将其粘贴到报告中？ 又或者，你执着于制作一
ArcGIS软件是一款广泛用于地理信息分析、数据可视化和空间决策制定的专业工具。本文将介绍ArcGIS软件的基本功能和使用方法，并结合具体案例分析ArcGIS在地理信息分析中的应用。
数据可视化的市场应用正在快速扩张，将复杂的数据用美观且互动的方式呈现出来，已经成为了商业场景中必不可少的部分，也因此越来越多的人开始踏入了数据可视化的学习之路。但相信初入数据领域的朋友们，在起步阶段都会陷入对复杂技能的焦虑中，迟迟不能展开系统性学习。
遥感技术已成为研究和了解地球表面和大气的重要工具。ENVI软件是一款领先的软件包，为专业人员提供分析和处理遥感数据所需的必要工具。ENVI软件已被广泛应用于农业、地质、林业和城市规划等各个领域。本文将探索ENVI软件的特点和使用方法，并提供一个具体的使用案例，演示如何使用ENVI软件进行遥感数据分析。
作者：Ross Crooks | @rtcrooks 数据是非常强大的。当然，如果你能真正理解它想告诉你的内容，那它的强大之处就更能体现出来了。 通过观察数字和统计数据的转换以获得清晰的结论并不是一件
问题：数据可视化的优秀入门书籍有哪些？ 问题描述：作为一个深爱着并学习着新媒体设计的学生，我非常感兴趣数据可视化相关知识。我学习绘画设计十几年，对视觉信息敏感，有基本的编程知识。很希望阅读入门级的、适合自己的数据可视化书籍，谢谢。 知乎最多赞同——微澜潮生的回答： 个人感觉国内可能还比较少，可以看下Julie Steele的《数据可视化之美》，里面有一些经典案例的介绍，可作入门；另外向怡宁翻译的《鲜活的数据》也值得一看，关键是介绍了数据可视化处理的具体过程，而且向怡宁翻译的书一向通俗易懂，他翻译的有关交互设
Prism 是一款统计及图形绘制软件，主要用于生物医学、社会科学等领域的数据可视化和分析。本文将对该软件进行功能分析和使用技巧的详细介绍。首先，本文将介绍该软件的主要功能，包括数据导入、数据处理、图形绘制等功能。接下来，本文将讨论该软件的使用技巧，包括如何选择合适的图形类型、如何调整图形参数以及如何进行数据统计等方面。最后，本文将通过一个实际案例，说明该软件的具体使用方法。通过本文的学习，用户可以更好地利用 Prism 进行数据可视化和分析，达到理想的分析和展示效果。
用好可视化工具，往往对枯燥的数据有点石成金的效果，今天挖数给大家推荐5款数据可视化的利器，一起让数据灵动起来！ PowerBI 微软出品，与Excel无缝连接，可在Web端或者移动端使用，每个人都可
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。
我们常常迷失在数据中，纷繁复杂的数据让我们无所适从。可视化作为解决这问题的有效手段，通过视觉的方式让数字易于理解。 数据可视化和信息可视化都是可视化的一种方式，数据可视化将数据库中每一个数据项作为单个图元元素表示，大量的数据集构成数据图像，同时将数据的各个属性值以多维数据的形式表示，可以从不同的维度观察数据，从而对数据进行更深入的观察和分析。信息可视化，旨在把数据资料以视觉化的方式表现出。信息可视化是一种将数据与设计结合起来的图片，有利于个人或组织简短有效地向受众传播信息的数据表现形式。 本文梳理了可视化相
☞【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
无论在工作还是生活中，数据可视化都越来越重要。利用各类图表将复杂不直观的数据，有逻辑地展现出来，这种能力一定要掌握。
在数据可视化的研究热潮中，如何让数据生动呈现，成了一个具有挑战性的任务，随之也出现了大量的可视化软件。相对于其他商业可视化软件，Python是开源且免费的，而且具有易上手、效果好的优点。 大家普遍第一次接触到的Python数据可视化库基本上都是Matplotlib。Python还有很多数据可视化库，本文盘点了12款常用的Python数据可视化库，挑选适合自己业务的那一款吧！ 深入学习Python商业数据可视化技术，推荐阅读《Python商业数据可视化实战》。 ▼ Python有很多数据可视化库，这些数据可
在科研论文的写作中，图片的好坏会直接影响论文的质量。相信各位小伙伴跟我有同样的体会，阅读文献时先看标题和摘要，再看文章的图片，基本就能了解文献的大致内容了，这也说明了图片在科研论文中的重要性。在此，小编给大家安利一款操作简单、功能强大的作图神器—Graphpad prism，以下简称Prism。
在数学学科中，我们经常需要解决各种复杂的问题。在这个过程中，计算工具可以帮助我们节省大量的时间和精力。其中，Maple软件是一款非常强大的计算工具，可以处理各种数学问题。本文将重点介绍Maple软件的三个独特功能，并结合实际案例进行讲解。
我们要的不是数据，而是数据告诉我们的事实。大多数人面临这样一个挑战：我们认识到数据可视化的必要性，但缺乏数据可视化方面的专业技能。部分原因可以归结于，数据可视化只是数据分析过程中的一个环节，数据分析师可能将精力花在获取数据、清洗整理数据、分析数据、建立模型，但在最终的展示沟通上力不从心。
Origin是一款数据分析和绘图的软件，具备统计、峰值分析和曲线拟合等分析功能，可以绘制出二维和三维图形。这款软件是我们科研路上必不可少的，但是一开始大家在使用这个软件的时候，肯定会被满屏的英文操作吓的打退堂鼓，心里默念无数遍：太难了，我不会。其实不是这样的，只要学会一些简单的操作就可以满足我们的日常使用。
“PDFMV框架是问题-数据-特征-模型-价值五个英文字母的首字母组合而成，它是以问题为导向，数据为驱动，利用特征和模型从数据中学习到知识，以创造价值的系统化过程。”
Origin软件是一款功能强大的科学数据可视化及分析软件，由美国OriginLab Corporation开发。Origin软件可以帮助科研人员处理和展示实验数据，从而更好地理解实验结果并进行进一步的研究。然而，对于初学者来说，如何正确地使用Origin软件可能会有一些疑问。本文旨在帮助用户深入了解Origin软件的使用方法，并结合实际案例说明其在实际应用中的优势和解决方案。
数据可视化是一种将抽象的数字和数据转化为容易理解的图形和图表的技术。在面试中，有效地使用数据可视化可以帮助你更好地传达信息、支持你的观点并给面试官留下深刻的印象。
数据可视化：把相对复杂的、抽象的数据通过可视的、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。 数据可视化是数据空间到图形空间的映射，是抽象数据的具象表达。 数据可视化交互的基本原则：总览为先，缩放过滤按需查看细节。
充分利用可视化工具，可以对乏味的数据起到点金石成金的效果。现阶段我们对视觉信息的需求越来越高。视觉信息比传统文本信息更受关注，它便于阅读和加深记忆，因此也可以更快地被人们传播。
正好最近在准备课程新增内容，查阅了很多资料，发现了一个个人根绝非常棒的可视化工具包-MetPy。详细介绍如下：
R语言的资料非常多，R语言的书籍也聆郎满目啊。如何选择R语言书籍阅读呢？在此，我给大家分享一张自己做的R语言书籍导读的心智图。 这个心智图，一共包括预备知识、初级入门、高级入门、数据可视化和问题域研
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。
数据是非常强大的。当然，如果你能真正理解它想告诉你的内容，那它的强大之处就更能体现出来了。 通过观察数字和统计数据的转换以获得清晰的结论并不是一件容易的事。必须用一个合乎逻辑的、易于理解的方式来呈
数据是非常强大的。当然，如果你能真正理解它想告诉你的内容，那它的强大之处就更能体现出来了。 通过观察数字和统计数据的转换以获得清晰的结论并不是一件容易的事。必须用一个合乎逻辑的、易于理解的方式来呈现数
大数据时代，数据是非常重要的，怎样把它的重要之处展示出来成为我们需要掌握的既能，这也就是本文要讲的重点——数据可视化。
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