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    到底该用什么软件展示数据?(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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    软件品质评测系统-评测结果展示

    1 ● 为什么要进行数据展示 ● 在前几次的分享中,设计了好的评测体系、具备了数据挖掘分析能力、选择高效稳定的评测执行工具后,我们会拿到第一手的评测数据。 展现出来的数据需要客观反映被评测模型(或软件系统)的各项指标,使得用户在看完结果展现后即可对被评测模型(或软件系统)的品质情况有个全面的认知。 竞品间数据对比主要关注各个产品在指定的指标下的数据差异,因此推荐使用柱状图进行展示: ? 3 ● 如何进行结果展示 ● 准确 对于评测结果的展示,最重要的就是数据准确性。 即我们最终展示给用户的评测结论以及各类图标数据,都应当与原始的评测结论、数据保持一致,同时评测结果的展示要与最终上线后预期的结果或趋势保持一致,这样的评测结论才是可信的、有指导意义的。 早期我们拿到评测的原始数据后,会进行数据提取然后用Excel或其他软件手工绘图,后来发现随着评测工作的持续开展,手动绘图效率很低,长期来看借助各种工具制作清晰好看的图表成为了必不可少的手段。

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    ELK-kibana数据展示

    学习数据采集、数据分析的时候,我们一般验证都是通过ES-head来查看的,虽然解决了验证问题,但是界面友好度还是比较差,为了解决这个问题,我们可以通过学习kibana之后,通过kibana进行数据展示。 ,实时查看的数据增长量。 实验架构 1、filebeat设置,收集日志给ES 2、索引管理-通过鼠标流展示 登陆kibana:http://192.168.98.200:5601 索引添加 ​ 1、输入索引名称:xxxx-* /guide/cn/kibana/current/createvis.html 发现工具:可以展示索引中的数据,以及按时间统计增长数量 图表管理 创建图表 选择图表样式(柱形图) 选择索引数据 仪表盘图形设置—创建仪表盘图形 仪表盘图形索引选择 图形选项设置 保存仪表盘图形 仪表盘管理 将多个图表放在一个页面展示给用户 仪表盘-创建仪表盘 添加图形 选择图形的同时,图表就会展示出来

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    prometheus+Grafana数据展示

    通过前面课程的学习我们知道了如何部署和设置prometheus,但是这个监控软件展示界面实在是有些难看,所以我们换一个展示方式Grafana,是一个开源的度量分析和可视化工具(没有监控功能),可以通过将采集的数据分析 ,查询,然后进行可视化的展示,并能实现报警。 一、部署grafana 1.1、grafana安装 软件包获得 官方网站: grafana:https://grafana.com/ 软件包安装 [root@manage01 ~]# dnf -y localinstall ,按着引导我们需要都设置一下,首先第一步就是告诉grafana,他需要展示谁的数据。 也就是说数据源是谁 从图标上可以看出,我们需要设置数据源—展示仪表盘—添加用户这些操作,我们先来完成添加数据源吧。

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    circos tableviewer 展示表格数据

    circos中丰富多样的参数,允许我们更加的展示数据。高度定制化的同时,也意味着学习成本的提高。从原始数据的整理,到可视化参数的调整,都必须做到了如指掌,才能得心应手的使用circos。 tableview提供了对表格数据的可视化功能,由以下3个脚本构成 make-table make-conf parse-table 1. make-table make-table 随机生成一个表格数据 展示的都是每行或者每列数据的组成, 对于每一行来说,都有3列,所以有3种颜色;对于每一列来说,都有4行,所以有4种颜色;每种颜色所占的区域沿着顺时针方向,从小到大。 最内圈的links展示了单元格的数据,每个单元格可以看做对应的行和列相连的区域,示意图如下: ? 通过tableviewer 这个小工具,可以方便的展示表格数据,而且其中的思想也特别值得我们借鉴。 传统的可视化手段,为了直观看出各部分的百分比,通常采用饼状图的展现形式,对于一张表格而言,需要行数加上列数张的饼图,才能完整的展示其构成,而用circos, 一张图就可以搞定了。

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    高维数据展示

    高维数据的可视化最主要目标就是数据降维 降维方法分线性降维和非线性降维两大类,其中线性降维包括主成分分析PCA,多为尺度分析MDS,非矩阵分解NMF等;非线性方法包括等距特征映射和局部线性嵌套,tSNE 主成分分析PCA 主成分分析法采用一个线性变换将数据变换到一个新的坐标系统,使得任何数据点投影到第一个坐标轴的方差最大,在第二个坐标的方差第二大,以此类推。 因此,主成分分析可以减少数据的维数,并保持对方差贡献最大的特征,相当于保留低阶主成分,忽略高阶主成分。 R中实现主成分分析需要使用FactoMineR包进行分析,使用factoextra包进行可视化 下面我们先构造数据 df <- iris[c(1, 2, 3, 4)] image.png 可视化代码

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    AngularJS的数据绑定功能展示

    在AJAX型的单页应用普及之前,类似Rails、PHP和JSP之类的平台都可以帮助我们创建用户界面(UI),它们会把HTML字符串和数据混合起来,然后再发送给用户并显示。 在jQuery中,我们会把HTML模板字符串和数据混合起来,然后把获得的结果插入DOM中我们所期望的位置,插入的方式是把结果设置给一个占位符元素的innerHtml属性。 以上机制都工作得相当不错,但是当你想要把最新的数据插入到UI中,或者根据用户输入来修改数据的时候,你就需要做很多极其繁琐的工作来保证数据的状态是正确的,并且UI和JavaScript属性要同时正确。 这种编程风格叫做数据绑定。因为它可以和MVC很好地结合起来,所以我们把它引入到了Angular中。这样一来,当你编写视图和模型的时候,可以节省代码量。 在UI中,把数据从一个值修改成另一个值的大部分工作会自动进行。 为了在实战中看到这一点,我们来修改第一个例子,让它变成动态的。

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    十款常用的数据展示(可视化)软件介绍,操作便捷,功能强大

    数据展示(可视化)软件一:Tableau 除了精美的图片外,Tableau数据可视化工具还易于使用,海量数据的处理速度是考虑工具优劣的标准。 Tableau凭借其高度的灵活性和动态性位居榜首。 数据展示(可视化)软件二:Highcharts Highcharts是一个用纯JavaScript编写的图表库。 数据展示(可视化)软件六:Dipity Dipity是创建时间轴相关界面的理想选择。 数据展示(可视化)软件九:Leaflet Leaflet是另一个支持HTML5和CSS3的地图工具,可以轻松使用OpenStreetMap的数据,并将这些完全集成交互式可视化数据数据展示(可视化)软件十:WolframAlpha Wolfram Alpha是由Wolfram Research推出的在线自动问答系统。

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    自制动图展示连续数据

    下面是他的parameter: transition_*()定义了数据应该如何展开以及它与时间的关系。 view_*()定义位置比例应如何沿动画更改。 shadow_*()定义如何在给定的时间点呈现来自其他时间点的数据。 enter_*()/ exit_*()定义新数据应如何显示以及旧数据在动画过程中应如何消失。 Yet Another Example 首先查看一下数据格式吧,Gapminder是关于预期寿命,人均国内生产总值和国家人口的数据摘录。 library(gapminder) head(gapminder)#我们看一下数据格式 ? 哈哈哈,现在我们以肿瘤数据为例进行演示一下: 我编了一组测试数据,其中将肿瘤分为I,II,III型,IV型为control,然后分别显示了再不同样本中不同肿瘤分型下的部分基因的表达情况。

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    六、商品类别数据展示

    商品类别数据接口 (1)商品分类有两个接口: 一种是全部分类:一级二级三级   一种是某一类的分类以及商品详细信息:  开始写商品分类的接口 (2)序列化 给分类添加三级分类的serializer mixins.ListModelMixin, mixins.RetrieveModelMixin, viewsets.GenericViewSet): ''' list: 商品分类列表数据 url配置 # 配置Category的url router.register(r'categorys', CategoryViewSet, base_name="categorys") 6.2.vue展示商品分类数据  在一级分类中设置为True 6.3.vue展示商品列表页数据  商品列表页会判断我们是serach还是getGoods getListData() { if(this.pageType params: params }) } (5)搜索   #搜索 search_fields = ('name', 'goods_brief', 'goods_desc') 现在就可以从后台获取商品的数据

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    你真的懂如何展示数据吗?

    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数据展示手段:文本篇 文本,是用来展示数据最简单的方式,也是最容易令人忽略的方式。人们总是有种倾向,希望采用某种炫酷的方式来说明数据;但其实最简单直接的方式效果最为显著。 数据展示手段:表格篇 当需要展示更多的数据时,表格或图形一般来说是好的选择。但需要注意的是,表格形式具有其特殊性,其与我们口头表达系统交互方式类似,这意味着我们是会阅读表格。 这并不是说永远不要使用数据标记,而是要有目的地使用,尤其不要因为它们默认包含在你的绘图软件里而使用。 清理坐标轴标签 坐标轴的标签,常见的原点标注,一般都是不需要的。

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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数据展示手段:文本篇 文本,是用来展示数据最简单的方式,也是最容易令人忽略的方式。人们总是有种倾向,希望采用某种炫酷的方式来说明数据;但其实最简单直接的方式效果最为显著。 数据展示手段:表格篇 当需要展示更多的数据时,表格或图形一般来说是好的选择。但需要注意的是,表格形式具有其特殊性,其与我们口头表达系统交互方式类似,这意味着我们是会阅读表格。 这并不是说永远不要使用数据标记,而是要有目的地使用,尤其不要因为它们默认包含在你的绘图软件里而使用。 清理坐标轴标签 坐标轴的标签,常见的原点标注,一般都是不需要的。

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    Spring Cloud Sleuth Zipkin 展示追踪数据

    上篇文章我们介绍了Spring Cloud Sleuth 链路追踪, 可以在输出的log中增加唯一请求的标识以及spanid, 然后可以采用ELK来对数据做集中管理,但是无法提供直观的调用链的展示,本章将介绍使用 ZipKin来对数据进行展示。 首先我们需要创建一个ZipKin的项目,集成ZipKin的ui用于数据展示和收集, pom.xml配置如下: <dependency> <groupId>io.zipkin.java</groupId server.port=9411 到此为止ZipKin的服务就创建好了, 启动后访问 http://localhost:9411/zipkin/ 就可以看到管理页面了 下面就是需要集成需要监控的服务,然后把数据发送到 配置zipKin Server的地址 spring.zipkin.base-url=http://127.0.0.1:9411 每个服务都是这样配置,然后访问服务接口,就能在ZipKin的web端看到数据

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