请此图是完全交互式的：当鼠标移到系列上时，将显示各个值。还可以选择要放大的图形区域（双击缩小）。
如果选择了错误的图表类型，或只是默认使用最常见的图表类型，可能会使用户感到困惑，或对数据的意义产生误解。
如今，商业领域的决策越来越重视数据驱动，数据可视化已经是当今的潮流。高质量的数据可视化能帮助人们更好地解读数据的意义，发掘数据背后的价值。但是我们发现，实践中很多图表并不容易让人理解，甚至会产生误导。
如今，商业领域的决策越来越重视数据驱动，数据可视化已经是当今的潮流。高质量的数据可视化能帮助人们更好地解读数据的意义，发掘数据背后的价值。但是我们发现，实践中很多图表并不容易让人理解，甚至会产生误导。因此本文列出如下20条优化建议，希望能够帮助你实现更好的数据可视化。 01 选择正确的图表类型 如果选择了错误的图表类型，或只是默认使用最常见的图表类型，可能会使用户感到困惑，或对数据的意义产生误解。 一个数据集可以用很多种方式来表述，具体采用哪种方式要取决于用户的需求。 所以一定要从检查数据集和调研用户需求着
常听到一句话，“能用图描述的就不用表，能用表就不用文字”。这句话也直接的表明了：在认知上，大家对于图形的敏感度远比文字高。
最近小编在使用 pyecharts，深入研究了一下，pyecharts 的功能还有好多都没挖掘使用过。
今天仍然是一个经济学人的图表案例，而且从方法上来讲，略有难度，挺费工夫。 原图上这样的，风格一如既往，呈现的数据是一个季度时间序列数据列，折线图，添加了时间趋势线。 最重要的特色是实际值与趋势值之间使
从视觉效果上来说，需要画一个频率图，把相关变量排布在X轴上，而Y轴显示的则是每个值出现的频率。
如果我们想比较某个数值在不同分组之间的变化差异。或者随着时间序列的变化趋势，往往会用到折线图。折线图是在我们的科研绘图当中最为常用的图形之一。
DeeperMan | 作者 InfoQ | 来源 https://xie.infoq.cn/article/7c2951aeebab01a95b03341bf ---- 1 写在前面的话 在当今企业纷纷推动数字化运营的背景下，“No Data, No BB”成了职场人的口头禅。做一份好的数据分析报告，大到成为能否帮助企业做出正确的商业决策，小到成为能否说服老板获取业务资源的关键因素。因此做出一份高质量的数据分析报告是一个职场人必备的利器。 有人说，数据分析报告，不就是一堆的饼图、柱状图、散点图放到PPT上
前几天，我写了文章《黑科技又来了！这回是异常数据检测！| PBI实战应用》，里面用一组销量数据作为例子讲解了Power BI的异常数据检测功能：
正如在这个图形中，可以清晰的看到，某些观察值随着组别的变化而产生的变化。不过，随着基因组大数据的不断发展和应用，在很多科研绘图场景中，高维数据的处理变得越来越重要。很多时候我们接触到的数据。不仅仅是几个样本和十几个测量值而已，往往是成百上千个基因或者检测结果。如此高维的数据，如果我们想要观察他们的变化趋势，应该使用何种图形呢？
数据可视化是数据科学和分析中不可或缺的一部分，而Python中的Matplotlib和Seaborn库为用户提供了强大的工具来创建各种可视化图表。本文将介绍如何使用这两个库进行数据可视化，并提供一些实用的代码示例和解析。
Dashboard 允许您浏览跨多个项目的错误和性能数据，从而为您提供应用程序运行状况的广泛概览。Dashboard 由一个或多个小部件(widget)组成，每个小部件可视化一个或多个 Discover 查询。
前两篇分别介绍了使用Mfuzz包、TCseq包在具有时间序列特点的转录组、蛋白质组数据中分析基因或蛋白表达的时间趋势，并将具有相似表达模式的基因或蛋白划分聚类。这两种方法都是R语言程序包。但如果您不习惯用R，但仍期望实现类似的功能（时间趋势分析、聚类以及可视化作图等），本篇再继续介绍一个图形界面程序，短时间序列表达挖掘器（Short Time-series Expression Miner，STEM），它在很多文献中也常见到。
折线图（line chart）或曲线图（curve chart）是由许多的点用直线连接形成的统计图表。折线图是许多领域都会用到的基础图表，常用来观察资料在一段时间之内的变化（时间序列），因此其 X 轴常为时间，这种折线图又称为趋势图。——维基百科
选择错误的图表类型或默认使用最常见的数据可视化类型可能会混淆用户或导致数据误解。相同的数据集可以以多种方式表示，具体取决于用户希望看到的内容。始终从审查您的数据集和用户访谈开始。
Destiny，某物流公司数据产品经理，目前从事数据平台搭建和可视化相关的工作。持续学习中，期望与大家多多交流数据相关的技术和实际应用，共同成长。
数据可视化是一种以图形描绘密集和复杂信息的表现形式。数据可视化的视觉效果旨在使数据容易对比，并用它来讲故事，以此来帮助用户做出决策。
在本公众号的第4篇推文里，我们向大家分享过Power BI进行时间序列预测的几种方法。其中提到，Power BI的折线图自带有预测功能。当时简单地以为PBI使用移动平均方法。最近查阅官方文档发现，Power View的预测功能用的是指数平滑法（Exponential Smoothing），同时按是否季节性做了区分。PBI跟Power View一脉相承，可以推测应该也是沿用指数平滑法。
Pandas是一款开放源码的BSD许可的Python库，为Python编程语言提供了高性能，易于使用的数据结构和数据分析工具。
在处理时间序列问题时，人们通常使用跟随算法（将前一个时间单位的观测值作为当前时间的预测值）预测的结果作为预测性能的基准。
今天为大家分享谷歌的Material Design可视化数据设计规范指南，这个规范指南基本适用所有数据图表设计，很有参考价值，建议收藏。
作者：赵空暖 http://www.36dsj.com/archives/12606 商品价格和人们生活息息相关，比如农产品价格波动不仅会对农民收入和农民生产积极性产生直接影响，更关乎百姓的日常生活和切身利益。经常看新闻看到农民辛苦了一个季度的农作物全都烂在地里，因为价格太低廉，或者没有销路。虽然说物价波动是一种正常的经济现象，但是在一定程度上物价稳，人心才稳，社会才稳。为保持经济平稳健康发展、保障群众生活，稳定物价，信息公开显得尤为重要。价格监测和预测是维持物价稳定的一个重要环节。而对于商品价格、产量、
在前面的示例中，我们只处理了单个变量是时间序列的数据。然而，有一个以上的响应变量并不罕见。这种情况在宏观经济学中很常见。例如，我们可能对过去12个月的房价变化感兴趣，因为它与失业率有关。我们可以预期，失业率低时房价会上涨，反之亦然。
商品价格和人们生活息息相关，比如农产品价格波动不仅会对农民收入和农民生产积极性产生直接影响，更关乎百姓的日常生活和切身利益。经常看新闻看到农民辛苦了一个季度的农作物全都烂在地里，因为价格太低廉，或者没有销路。虽然说物价波动是一种正常的经济现象，但是在一定程度上物价稳，人心才稳，社会才稳。为保持经济平稳健康发展、保障群众生活，稳定物价，信息公开显得尤为重要。价格监测和预测是维持物价稳定的一个重要环节。而对于商品价格、产量、以及销路、销量等数据公开，建立产品价格分析、监测、预测平台可以为相关政府管理部门提供生产
Pandas 提供了强大的数据可视化工具，可以帮助你更好地理解数据、发现模式和进行探索性数据分析。本篇博客将深入介绍 Pandas 中的数据可视化功能，并通过实例演示如何创建各种图表和图形。
众多周知，图形和图表要比文本更具表现力和说服力。图表是数据图形化的表示，通过形象的图表来展示数据，比如条形图，折线图，饼图等等。可视化图表可以帮助开发者更容易理解复杂的数据，提高生产的效率和 Web 应用和项目的可靠性。
长短期记忆递归神经网络具有学习长的观察序列的潜力。
本文介绍了用Python进行时间序列分解的不同方法，以及如何在Python中进行时间序列预测的一些基本方法和示例。
在前几篇文章中，我们介绍了数据分布型图表的几种绘制方法，如下图所示（滑动以浏览），对以往的工作做个总结。目的就是简化大家代码的书写过程，拓宽绘图方法，为科研和商业绘图提供帮助。
今天给大家介绍一个简单的时间序列的计算APP，这个APP是俄勒冈大学开发的，可以获取众多指数和单波段影像的指数长达近40年的分析。
数据可视化是数据展示的常见方式，所谓一图抵千言，好的图表能高效传递信息，让观众一目了然，差的图表往往会不知所云。
小编邀请您，先思考： 1 您熟悉那些数据可视化分析方法？如何用Excel实现？ 小A是奇葩公司销售运营管理部门一名老员工，他每周最重要的工作是从公司各系统中收取不同数据为老板制作业务分析报表，小A对工
前面介绍了 Grafana 入门与部署、仪表盘 DashBoard 、Dashboard 变量、Panel 面板和Time series（时间序列）、添加动态参数、可视化面板 Heatmap 与 Gauge 相关的知识点，今天我将详细的为大家介绍 Grafana 可视化面板 Graph 与 SingleStat 相关知识，希望大家能够从中收获多多！如有帮助，请点在看、转发朋友圈支持一波！！！
小A是奇葩公司销售运营管理部门一名老员工，他每周最重要的工作是从公司各系统中收取不同数据为老板制作业务分析报表，小A对工作认真负责，在他提交的报表中从未发生过数据错误的情况。以下是小A提交报表的一部分
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。
今天跟大家分享的是ggplot图表中的一类重要元素——线条。 不要觉得专门为线条写一章推送有点小题大做，其实线条对于图表而言，功不可没，即便是不起眼的网格、轴线、或者线条的粗线、线型、磅数等都将决定着你的图表品质。 R语言中ggplot函数系统中涉及到线条的地方有很多，最常见的场景就是我们做geom_line()（折线图）、geom_path（）(路径图),以及图表的绘图区（panel）、图表区、网格系统（grid）中所涉及到的线条。 今天以一个折线图为例，简要说明ggplot函数中关于线条的主要参数及其效
在日常生活中，可视化技术常常是优先选择的方法。尽管在大多数技术学科（包括数据挖掘）中通常强调算法或数学方法，但是可视化技术也能在数据分析方面起到关键性作用。
证券及其它风险资产的投资首先需要解决的是两个核心问题：即预期收益与风险。 那么如何测定组合投资的风险与收益和如何平衡这两项指标进行资产分配是市场投资者迫切需要解决的问题。正是在这样的背景下，在50年代和60年代初，马科维茨理论应运而生。
本系列文章主要针对Python语言【pyecharts】库生成折线图功能进行深入探究与二次开发而撰写的，专栏文章的作用是帮助大家在工作中【快速】、【高效】、【美观】、【大气】的展示各种适合【折线图】的数据，且只针对折线图，我相信折线图才是最美的图表，在折线图中你能找到真正的数学之美，当前只针对生成网页类型可以截图使用，也可以通过录制操作过程生成小视频的方式使用，后期我会想办法针对视频自动演示进行研究，可能前几十篇或甚至是上百篇文章都是对折线图的具体探究与深度学习，后面的文章我会写一些功能类的GUI工具，用于生成各类折线图，有望在2024年的年会PPT汇报上给予大家【唯美】的帮助。
相比于浩如烟海的数据表格，大部分人还是更喜欢视觉资料，这一点已不足为奇。也是出于这个原因，人们通常才会在学术论文的前几页加上一张图表，并且清楚地标记上各种注释。
本文主要对GEE中的依据栅格图像绘制直方图与时间序列图并调整图像可视化参数操作加以介绍。本文是谷歌地球引擎（Google Earth Engine，GEE）系列教学文章的第八篇，更多GEE文章请参考专栏：GEE学习与应用（https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/category_11081040.html）。
数据可视化是一种将密集复杂数据信息以视觉图形的形式呈现。设计出来的视觉效果简化了数据，让用户分析研究比较数据变得容易以及可以更好地向领导或者团队讲述“故事”——可以帮助用户更好地做出决策。
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