---- 突然浏览到上图，用雷达图来衡量一个人各方面的能力——这在体育和游戏网站上非常常见。毫无疑问，我们也可以借鉴做到Power BI的对比分析里。于是就有了下图的方案。...左侧是筛选器（金额单位、时间、行业类别、公司）+公司logo，右侧是雷达图。多维度的雷达里包含了ROA、ROE、营收等常见的财务分析指标。...但我们知道，美克美家流动比率较高是因为存货份额明显较大，这部分存货的周转变现能力其实并不强。换言之即便是在资产流动性方面，美克美家也并没有实质性的优势。...由于Power BI里没有原生雷达图，需要在AppSource上搜。关键字是Radar，搜“雷达”无效。结果有三个，用法大同小异，本文用的是第二个。...部署个人网站的原因，一方面是因为不同平台（公众号、CSDN、知乎、简书等）的功能不一样，同步麻烦而且功能受限。比如公众号里不能直接放外链。个人网站的自由度更大，比如大家可以直接在文章里看pbi报告了。
雷达图的背景一圈一圈地像雷达，用多边形来展现数据的大小，我认为比较适合用于有多种不同维度的情形，是发现差距的一种好工具。...从图中可以看出，在 2020 年的年初，我在笔记方面还比较薄弱，经过努力，我做笔记的数量明显增加了。 借助雷达图，我们可以直观地看到差距，进而通过分析，更好地进行改善。...，效果不错，在财务分析和标杆管理中有着广泛的应用。...另外，在一些游戏中，也有用雷达图来展现人物的能力。 但是，雷达图也有一些自身的缺点，包括： （1）如果在一个雷达图中展现超过 2 组数据，会让图表难以阅读。...同样的数据，不同人得出的观点可能不一样，图表的选择可能也不一样，我们通常需要考虑以下几个因素： （1）分析提炼的信息； （2）所属数据的类型； （3）想要表达的观点； （4）想要强调的信息。
斜率图，可以快速展现两组数据之间各维度的变化，特别适合用于对比两个时间点的数据。 比如说，为了对比分析某产品不同功能的用户满意度，经过问卷调查和数据统计，得到下面这个调查结果： ?...和功能 B 的用户满意度变化不大，我们用浅灰色表示，以便削弱观众对这两个功能的注意力，把更多的精力用于分析用户满意度明显下降的功能点，从而让图表起到提升信息传递效率的目的。...斜率图的劣势，是看不出整体与部分的占比关系。另外，如果类别的顺序很重要，那么也不适合使用斜率图，因为类别会根据数值大小自动进行排列。...最后，留给你一道思考题：在你看到过的各种数据中，有哪些数据是适合用斜率图进行对比分析的？ 当你不知道该选择什么类型的图表时，不妨停下来想一想，你希望让观众了解什么或者做什么？...作者简介 我是林骥，从 2008 年开始从事「数据化分析」，坚持用心做原创，期待你的关注。
这可能是最简洁、最漂亮的PHP阿里图床上传程序。使用也非常简单，只要将图片拖入即可。 ?
最近，对比学习（CL）已成为一种无监督的图表示学习的非常热门的方法。大多数图CL方法首先在输入图上进行随机扩充，得到两个视图，并使两个视图的表示一致性最大化。...尽管图CL方法得到了长足的发展，但图增广方案（CL中的关键组成部分）的设计仍然很少被探索。 本文认为，数据扩充方案应保留图的内在固有结构和属性信息，这使得模型对不重要的节点和边的扰动不敏感。...但是，大多数现有方法采用统一的数据增强方案，例如统一减少边和shuffle特征，导致性能欠佳。...在本文中，作者提出了一种新的具有自适应增强的图对比表示学习方法，该方法结合了图的拓扑和语义方面的各种先验。 具体来说，在拓扑级别，本文基于节点中心性度量设计增强以突出重要的连接结构。...具体的方法参考：椒盐噪声 本文对各种真实的数据集进行了广泛的节点分类实验。实验表明，提出的方法始终优于现有的最新方法，甚至超过了一些监督学习的对应方法，这证明了采用自适应增强的对比框架的有效性。 ?
导读：在数据分析方法论（干货）中介绍了数据分析的整体方法论，其中，对比分析是最基础、最常用的方法之一，本期就围绕对比分析的定义、原则、对象和方法进行介绍。...1什么是对比分析 没有对比就没有好坏 比如：数学考试满分100，小明考了90分，仅看得分好像小明考的还不错，但班级平均分为95分，将小明得分与班级平均分对比，发现小明考试成绩并不理想。...这个例子充分体现了对比分析的重要性。 定义 对比分析就是将两个及以上数据进行比较，通过其中差异揭示业务发展趋势及问题。对比分析是数据分析中最常用的方法之一，具有简单、直观、量化的特点。...4对比方法（怎么比） 对比分析可以从数值、波动、趋势三方面进行对比。 数值对比 如：小明数学成绩与小花数学成绩对比就是数值对比，包括将小明数学成绩与班级平均分对比也是数值对比。...趋势对比 趋势对比又可从时间、空间维度进行划分。如：小明历次数学考试排名是时间维度上的趋势对比，用来说明小明数学成绩变化趋势；当小明转学了，在不同学校的数学成绩排名变化对比就是空间上的对比。
现在搞AI研究写论文，其中论文里的框架图模型图很是考验你画图的能力，不费一番心思功夫，怎能画出一个入得Reviewer法眼的图，论文也不大好中，很是发愁。...好消息来了，elvis介绍了有个ML visual的利器，提供一份32页的PPT模型图素材，你在上面可以直接使用画出你要的机器学习深度学习模型图，再也不用担心画图了！...比如要画一个 基于一个Transformer的模型的图，直接在上面修改就可以了，是不是很容易上手？...ML Visuals是一个新的协作项目，通过使用更专业、更吸引人、更充分的图块来帮助机器学习社区改进科学传播。你可以在你的演讲或博客文章中自由使用视觉效果。
，预测用户的下一次交互行为。...现有的大多数顺序推荐方法仅利用单个交互序列的局部上下文信息，仅根据项目预测损失学习模型参数。因此，他们通常无法学习适当的序列表示。本文提出了一种新的推荐框架，即序列推荐的图对比学习(GCL4SR)。...具体而言，GCL4SR采用基于所有用户交互序列构建的加权项转换图(WITG)，为每个交互提供全局上下文信息，并弱化序列数据中的噪声信息。此外，GCL4SR使用WITG的子图来增强每个交互序列的表示。...提出了两个辅助学习目标，以最大限度地提高WITG上由相同交互序列引起的增强表示之间的一致性，并最大限度地减小WITG上由全局上下文增强表示与原始序列局部表示之间的差异。...在真实数据集上的大量实验表明，GCL4SR始终优于最先进的顺序推荐方法。 论文链接 https://www.ijcai.org/proceedings/2022/0333.pdf
第二章 数据模型分析 数据发展过程中产生过三种基本的数据模型，它们是层次模型、网状模型和关系模型。这三种模型是按其数据结构而命名的。前两种采用格式化的结构。...在这类结构中实体用记录型表示，而记录型抽象为图的顶点。记录型之间的联系抽象为顶点间的连接弧。整个数据结构与图相对应。其中层次模型的基本结构是树形结构；网状模型的基本结构是一个不加任何限制条件的无向图。...[1] 本章将从数据结构、数据操作、数据完整性约束、查询效率等方对常用的数据模型进行对比分析。并对一些不常见的数据模型进行简单介绍。...[5] 在计算中，图数据库是一个数据库，它使用图状结构进行语义查询，并使用节点，边和属性来表示和存储数据。系统的一个关键概念是图形（或边缘或关系），它直接关联商店中的数据项。...结束语 随着互联网、大数据及人工智能的发展，作为信息系统核心和基础的数据库技术得到越来越广泛的应用，数据模型是数据库的基础，对数据模型的对比分析能够加深我们对数据库的认识，使我们将技术服务于应用。
在介绍平面图之前先简单了解一下平面图的概念 什么是平面图 平面图，又称图则，是建筑物工程图的组成部分。当测区面积不大，半径小于10公里（甚至25公里）时，可以用水平面代替水准面。...平面图以比例图绘制，表现该建筑物内的客厅、房间、空间及其它硬件的分布，其中包括主力墙、出入口、窗的位置图。...现在一些网站提供在线的平面图设计工具，可以绘制各类相关的平面图， 下面小编就为大家介绍一款在线平面图绘制工具： Freedgo Design ,他可以轻松、快速、协作地创建各种专业图表。.... --- 通过一系列的绘制完成平面图设计，操作示例请看如下视频： [floor9.png] 该平面图查看效果如下： 点击查看效果图 下面简单介绍一下该平面图的功能： 这是一个住宅的平面图，绘制了主建筑的墙...[在线制图 平面图] 步骤五： 按照绘图要求，一步一步的地完成平面图的绘制。最终完成了整幅的绘制任务。
ashishpatel26/Tools-to-Design-or-Visualize-Architecture-of-Neural-Network 1. draw_convnet 一个用于画卷积神经网络的Python
作为实际场景中最常见 的信息载体,图数据蕴含着丰富信息,因此对图数据 的分析研究具有重要的价值。能否很好地感知与理 解图数据,从中挖掘有用的信息,是解决很多实际问 题的关键。...传统的图数据分析通常采用监督学习的框架,即 通过人为特征提取或端到端图深度学习模型将图数 据作为输入,经过训练后,挖掘图数据中的有效信息, 输出预测结果[3-4]。...应用在更复杂场景下的拓展;第6节总结了常用的 评价数据集和评价指标;第7节分析整理了图对比 学习现存的问题和未来可能的发展方向;最后一节 对全文进行了总结。...虽然在图像领域有工作开始 分析对比学习有效的原因[69-70],但在图数据领域的 理论分析仍然是空白的。...本文对近年来出现的图对比学习框架进行了分析总 结,将图对比学习框架总结成三个重要的部分,分别 是正负例的定义方式、编码器模型的设计以及损失 函数的设计三个部分。
MySQL中的索引可以使用多种数据结构实现,包括B+树、哈希表、红黑树等。本文将对几种常见的数据结构进行对比分析。B+树索引B+树是MySQL中最常见的索引实现结构。...b+树 / \ / \ / \(数据指针) (数据指针) | | "a" "b"特点:所有数据记录都在叶子节点支持范围查询和排序内节点组织数据...\ 黑 红 / \ / \ 红 黑 黑 红特点:键值有序,可用于排序和范围查找通过旋转保证平衡,增删性能好优点:时间复杂度为O(lgn),效率较高树的高度较低...,检索性能好缺点:相比哈希表,总体查找效率较弱实现较为复杂总结B+树全面支持各种查询,但占用空间较大哈希表查找最快,但不支持排序与范围检索红黑树在效率和功能上做折中应根据场景选择合适的数据结构实现索引,...以上内容对几种常见索引结构进行了比较和分析。请您指正如果有不准确的地方,我会进行修改完善。感谢您的意见反馈!
今日锦囊 特征锦囊：怎么用matplotlib画出漂亮的分析图表 ?...Index 数据集引入 折线图 饼图 散点图 面积图 直方图 条形图 关于用matplotlib画图，先前的锦囊里有提及到，不过那些图都是比较简陋的（《特征锦囊：常用的统计图在Python里怎么画?》）...，难登大雅之堂，作为一名优秀的分析师，还是得学会一些让图表漂亮的技巧，这样子拿出去才更加有面子哈哈。好了，今天的锦囊就是介绍一下各种常见的图表，可以怎么来画吧。 ?...数据集引入 首先引入数据集，我们还用一样的数据集吧，分别是 Salary_Ranges_by_Job_Classification以及 GlobalLandTemperaturesByCity。...饼图 接下来是画饼图，我们可以优化的点多了一些，比如说从饼块的分离程度，我们先画一个“低配版”的饼图。
今天我们开启R语言绘图的旅程，第一站我们看一下，今天要绘制的图长什么样？如下两张图： ? ? 看到这种图，有没有眼前一亮呢？这种图是通过链接对对象之间的关系进行圆形可视化。这种图的名字叫做弦图。...在circlize中，很容易以一种直接的或高度定制的方式绘制弦图。弦图从4个层次显示了关系的信息。1. 链接直接显示对象之间的关系;2....数据生成。首先，我们生成一个随机矩阵。 ? 3.画圈必备chordDiagram函数，由于circlize包中含有非常多函数，我们可视化相关性的关联关系，我们最多用的便是chordDiagram函数。...与普通的圆形图类似，第一扇区(即邻接矩阵的第一行)从圆的右中心开始，扇区按时钟顺序排列（顺时针），我们可以设着start.degree更改起始点。...第一个关于弦图的绘制先讲到这
1 数据生成 这里我们同样使用上期的数据集，如下： ? 2 画出关系边界框 什么是边界框？我们看下面一张图就明白了。 ? 便出现下图： ?...图如下：，另外title函数为加标题。 ? 5 有向关系矩阵，添加箭头 当我们的关系网络为有向矩阵是，我们需要添加箭头。 先上代码： ? 图长什么样呢？ 就会生成如下的结果 ?...我们首先定义了一个arr.col的数据框： ?...这个数据框每一行，代表一种指向关系，比如第一行代表S1和E5之间用黑色箭头链接，但是具体的谁指向谁，则是由direction参数来确定，当direction为1时，代表，由行指向列，即从S到E，当direction...好了，今天关于弦图的绘制先讲到这，祝大家在R绘图的道路上越走越远~
本期主要讨论一些数据分析的三个常用方法： ❖ 数据趋势分析 ❖ 数据对比分析 ❖ 数据细分分析 1 数据趋势分析 趋势分析一般而言，适用于产品核心指标的长期跟踪，比如，点击率，GMV，活跃用户数等。...做出简单的数据趋势图，并不算是趋势分析，趋势分析更多的是需要明确数据的变化，以及对变化原因进行分析。 趋势分析，最好的产出是比值。在趋势分析的时候需要明确几个概念：环比，同比，定基比。...对比分析，就是给孤立的数据一个合理的参考系，否则孤立的数据毫无意义。 一般而言，对比的数据是数据的基本面，比如行业的情况，全站的情况等。...细分分析是一个非常重要的手段，多问一些为什么，才是得到结论的关键，而一步一步拆分，就是在不断问为什么的过程。 4 小结 趋势，对比，细分，基本包含了数据分析最基础的部分。...无论是数据核实，还是数据分析，都需要不断地找趋势，做对比，做细分，才能得到最终有效的结论。
去年DEFCON GROUP 010技术沙龙上的一篇嘉宾演讲，分享给大家。视频如下： ? 嘉宾演讲PPT如下： ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
如何免费下载中文版的SPSS数据分析软件？绿色精简中文版安装包 SPSS是一种常用的统计分析软件，主要用于数据管理、数据分析和数据挖掘。它可以帮助用户进行数据清洗、数据整理、数据分析和数据预测等工作。...具体来说，SPSS可以进行数据描述统计分析、推论统计分析、因子分析、聚类分析、判别分析、回归分析等多种数据分析和建模操作。...通过这些方法可以帮助用户更深入地了解数据，并提出有效的解释和结论。通过统计分析，还可以获得准确的数据结果，并明确地了解研究对象的主要特点和趋势。...因此，统计分析是社会调查中不可或缺的环节之一，也是帮助决策者做出明智决策的重要工具。 数据分析在社会调查中具有非常重要的作用。...随着SPSS软件的广泛应用，我们有理由相信，社会调查将会更加科学和高效。 以上也说明了SPSS软件是一款专业且具有多重优势和特点的数据分析和统计工具，在社会调查领域中发挥着重要作用。
1、数据对比 • 同比：今年和去年进行对比 • 环比：这个月上个月进行对比 • 数量变化=这期数据 – 上期数据 • 倍数变化=本期数据/同期数据 • 增长率=（本期数据 – 上期数据）/上期数据...对于同比，环比的数据对比在人力资源的数据分析中，一般在人员流动，人员离职还有人效数据分析中出现的比较多。...特别是在人员流动的数据分析中，因为人员流动的数据分析主要是通过对历史数据的分析，来预判明年人员入离职的时间，从而提前为招聘培训做好准备，所以在流动模块就需要来进行数据的对比。...在人效的数据分析中也会引入对比的概念，主要是因为人效分析是会和财务数据相关联，而财务数据是需要进行历史数据的对比的，所有人效的数据关键指标是需要进行对比。 ?...在人员结构的数据分析中 工龄，年龄等都是要在一定的数据区间来汇总人员频率的数据，在薪酬的数据分析中，我们根据薪酬的数据区间来汇总正在每个薪酬区间的人数。
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