1. D3 Stars: 46561, Forks: 12465 D3 是一个JavaScript数据可视化库用于HTML和SVG。它旨在将数据带入生活,强调Web标准,将强大的可视化技术与数据驱动的
数据可视化技术的基本思想是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。 图表库 C3 – 以 d3 为基础构建的可重用图表库 Chart.js – 带有 canvas 标签的图表 Chartist.js – 具有强大浏览器兼容能力的响应式图表 Dimple – 适用于业务分析的面向对象的 API Dygraphs – 适用于大型数据集的交互式线性图表库 Echarts – 针对
俗话说“巧妇难为无米之炊”。数据时代,没有一款好的数据可视化分析工具,光有团队怎么行? 商场如战场,数据是把枪。亚马逊运用大数据为客户推荐商品信息,阿里用大数据成立了小微金融服务集团,而谷歌更是计划用大数据接管世界……不知不觉,数据已经成为我们生活中必不可少的利器。本文收集了各个平台各种行业的数据可视化分析工具,让你不仅大饱眼福,而且还可以让你事半功倍。 Excel Excel作为一个入门级工具,是快速分析数据的理想工具,也能创建供内部使用的数据图,但是Excel在颜色、线条和样式上课选择的范围有限,这也
导读:大数据时代,得数据者得天下。巧妇难为无米炊,拥有数据却不知道如何利用,就不能体现数据的价值。而数据可视化作为处理数据的重要步骤,一直被广泛应用。冷冰冰的数据,经过可视化技术的加工,便酒曲入瓮般幻
Excel Excel作为一个入门级工具,是快速分析数据的理想工具,也能创建供内部使用的数据图,但是Excel在颜色、线条和样式上课选择的范围有限,这也意味着用Excel很难制作出能符合专业出版物和网
知识图谱(关系网络)可以用简单的形状和线条显示复杂的系统,帮助我们理解数据之间的联系。我们今天将介绍15个很好用的免费工具,可以帮助我们绘制网络图。
大数据文摘作品 作者:Peter Gleeson 编译:周佳玉、丁慧、叶一、小鱼、钱天培 今天文摘菌要教大家制作一张编程语言的关系网络图。如果不知道什么是关系网络图,可以点击下方链接先来看一下最终成果: http://programming-languages.herokuapp.com/#, 我们可以在这里看到从过去到现在的250多种编程语言之间的“设计影响”的关系,下面是该演示的截图: 接下来,就让我们一起来学做这个关系网络图吧! 在当今的超连接世界,网络在现代生活中无处不在。举个栗子,文摘菌的周末这
地铁音 http://www.mta.me/ 割绳子 http://www.cuttherope.ie/ 八卦图 Canvas Pinball http://ie.microsoft.com/testdrive/Graphics/CanvasPinball/Default.html 分享一个超酷的开源html5 canvas互动网络图形效果javascript类库 - sigma.js 图标类:仪表盘 Bubble Chart 类库: 一个可视化编程的脚本库envision.js sigm
❖ Excel:Excel作为一个入门级工具,是快速分析数据的理想工具,也能创建供内部使用的数据图,但是Excel在颜色、线条和样式上课选择的范围有限,这也意味着用Excel很难制作出能符合专业出版物和网站需要的数据图。
大数据时代,需要工具实现数据可视化,需要倚仗大数据可视化工具,这些工具中不乏有适用于Flash、HTML5、NET、Java、Flex等平台的,也不乏有适用于常规图表报表、金融图表、工控图表、甘特图、流程图、数据透视表、OLAP多维分析等图表报表开发的。
新媒体管家 大数据时代,你还在拿Excel做的图表提交给Boss看吗?有没有想过用其他更炫酷的工具让Boss眼前一亮呢?为了让大家了解如何选择适合的数据可视化产品,小编整理了50款可以用来做数据可视化
什么是数据可视化?数据可视化主要旨在借助于图形化手段,清晰有效地传达与沟通信息。为了有效地传达思想概念,美学形式与功能需要齐头并进,通过直观地传达关键的方面与特征,从而实现对于相当稀疏而又复杂的数据集
在开源世界中,某些库为数据可视化提供了许多可能性,包括图形或网络表示。其他库仅专注于网络图表示。通常,这些库比通用库提供更多的功能。您还将找到商业图形可视化库。商业图书馆的优势在于可以保证持续的技术支持和先进的性能。
俗话说的好:工欲善其事,必先利其器!一款好的工具可以让你事半功倍,尤其是在大数据时代,更需要强有力的工具通过使数据有意义的方式实现数据可视化,还有数据的可交互性;我们还需要跨学科的团队,而不是单个数据
一、Excel Excel作为一个入门级工具,是快速分析数据的理想工具,也能创建供内部使用的数据图,但是Excel在颜色、线条和样式上课选择的范围有限,这也意味着用Excel很难制作出能符合专业出版物和网站需要的数据图。 二、Google Chart API Google Chart提供了一种非常完美的方式来可视化数据,提供了大量现成的图标类型,从简单的线图表到复杂的分层树地图等。它还内置了动画和用户交互控制。 三、D3 D3(Data Driven Documents)是支持SVG渲染的另一种Jav
来源:DataCastle数据城堡(ID:DataCastle2016)、大数据分析和人工智能(ID:datakong)
导语:今天我们带来一篇来自 Adobe 工程师 Rohit Boggarapu 的文章。他在文章中介绍了一些适合网页开发者的数据可视化和绘图工具,让你不必再花大力气与枯燥的数据抗争。部分工具不要求写代码也可以使用!
一、Excel Excel作为一个入门级工具,是快速分析数据的理想工具,也能创建供内部使用的数据图,但是Excel在颜色、线条和样式上课选择的范围有限,这也意味着用Excel很难制作出能符合专业出版物和网站需要的数据图。
工欲善其事,必先利其器,本文对55个流行的数据可视化工具开源协议,主页,文档,案例等资源的进行简单介绍,其中包括著名的D3.js,R,Gephi,Raphaël,Processing.js,Table
1 您使用过那些数据可视化工具? 工欲善其事必先利其器。本文对55个流行的数据可视化工具进行了简单的介绍,包括著名的D3.js、R、Gephi、Raphaël、Processing.js、Tablea
在 JS 程序中,为了实现漂亮的图形、图表和数据可视化,我们选择使用开源库。生活在数据爆炸的时代,我们开发的每一个应用程序几乎都使用或者借助数据来提升用户体验。为了帮助你轻松地为你最喜欢的应用程序添加漂亮的数据可视化,这里列出了 2019 年最好的 JavaScript 数据可视化库(排名不分先后)。
工欲善其事必先利其器。本文对55个流行的数据可视化工具进行了简单的介绍,包括著名的D3.js、R、Gephi、Raphaël、Processing.js、Tableau Public、Google Chart Tools、Arbor.js等软件。介绍主要围绕以下几个方面展开:类型、开源协议、主页、文档以及案例等。
在大数据时代,很多时候我们需要在网页中显示数据统计报表,从而能很直观地了解数据的走向,开发人员很多时候需要使用图表来表现一些数据。随着Web技术的发展,从传统只能依靠于flash、IE的vml,各个浏览器尚不统一的svg,到如今规范统一的canvas、svg为代表的html5技术,表现点、线、面要素的技术已经越来越规范成熟。我把前端数据可视化分为了五种: 1.图表 2.图谱 3.地图 4.关系图 5.立体图 我将按照顺序介绍62款前端可视化插件,下面就分享下其中34款图表插件: 1.amcharts url
我们常常谈论聚类,是通过距离去定义,比如K-means,距离判别等;今天我们一起谈谈EM聚类,一种基于统计分布的聚类模型,以统计分布作为设计算法的依据。其实,在大数定律的归束下,不管样本的分布类型是什么,当样本量趋于无穷大时,分布的类型将渐进于正态分布。
Tips:如果出现某个聚类中心没有分配到点的情况,一般是直接将这个中心去掉,如果规定必须要刚好
Similarity Network Fusion (SNF)是将多组学数据整合起来,优化可视化结果的一种方法。如下面将两种数据类型融合在一起的:同一组患者的mRNA表达和DNA甲基化。
Unsupervised Learning 本周我们讲学习非监督学习算法,会学习到如下概念 聚类(clustering) PCA(Principal Componets Analysis主成分分析),用于加速学习算法,有时在可视化和帮助我们理解数据的时候会有难以置信的作用。 一、内容概要 Clustering K-Means Algorithm Optimization Objective Random Initialization Choosing The Number of Clusters Dim
服务编程 Akka Toolkit:JVM中分布性、容错事件驱动应用程序的运行时间; Apache Avro:数据序列化系统; Apache Curator:Apache ZooKeeper的Java库; Apache Karaf:在任何OSGi框架之上运行的OSGi运行时间; Apache Thrift:构建二进制协议的框架; Apache Zookeeper:流程管理集中式服务; Google Chubby:一种松耦合分布式系统锁服务; Linkedin Norbert:集
今天为大家推荐一些翻译整理的大数据相关的非常棒的学习资源,希望能给大家一些帮助。 服务编程Akka Toolkit:JVM中分布性、容错事件驱动应用程序的运行时间; Apache Avro:数据序列化
I love Python, and to celebrate Packt Python week, I’ve spent some time developing an app using some of my favorite tools. The app is a graph visualization of Python and related topics, as well as showing where all our content fits in. The topics are all StackOverflow tags, related by their co-occurrence in questions on the site.
数据可视化之初级篇 零编程工具 1. Tableau Tableau 是一款企业级的大数据可视化工具。Tableau 可以让你轻松创建图形,表格和地图。 它不仅提供了PC桌面版,还提供了服务器解决
Tableau 是一款企业级的大数据可视化工具。Tableau 可以让你轻松创建图形,表格和地图。 它不仅提供了PC桌面版,还提供了服务器解决方案,可以让您在线生成可视化报告。服务器解决方案可以提供了云托管服务。Tableau的客户包括巴克莱银行,Pandora和Citrix等企业
Tableau 是一款企业级的大数据可视化工具。Tableau 可以让你轻松创建图形,表格和地图。 它不仅提供了PC桌面版,还提供了服务器解决方案,可以让您在线生成可视化报告。服务器解决方案可以提供了云托管服务。
单细胞专题 | 1.单细胞测序(10×genomics技术)的原理 单细胞专题 | 2.如何开始单细胞RNASeq数据分析 单细胞专题 | 3.单细胞转录组的上游分析-从BCL到FASTQ 单细胞专题 | 4.单细胞转录组的上游分析-从SRA到FASTQ 单细胞专题 | 5.单细胞转录组的上游分析-从FASTQ到count矩阵 单细胞专题 | 6.单细胞下游分析——不同类型的数据读入 单细胞专题 | 7.单细胞下游分析——常规分析流程案例一 单细胞专题 | 8.单细胞类型注释之SingleR包详解 单细胞专题 | 9.如何人工注释单细胞类群? 单细胞专题 | 10.细胞周期分析 单细胞专题 | 11.最新版cellphoneDB细胞通讯分析
空间转录组学 (ST) 使研究人员能够以接近单细胞的分辨率测量转录组范围内的基因表达,同时保留每次测量的空间信息。这些空间解析的转录组学加深了我们对细胞类型和状态如何受组织微环境调节的理解。
在科学研究中,从方法论上来讲,都应“先见森林,再见树木”。当前,人工智能学术研究方兴未艾,技术迅猛发展,可谓万木争荣,日新月异。对于AI从业者来说,在广袤的知识森林中,系统梳理脉络,才能更好地把握趋势。为此,我们精选国内外优秀的综述文章,开辟“综述专栏”,敬请关注。
RAWGraphs是一个在线的开源工具和数据可视化框架,用来处理Excel表中的数据。你只需将数据导入到RAWGraphs中,设计你想要的图表,然后将其导出为SVG格式或PNG格式的图片。此外,上传至RAWGraphs的数据只会在web端在线进行处理,保证了数据的安全性。
软件开发听上去高大上,但实际很简单,全部活动可以分为两类:造轮子,搭积木。这和建筑行业很相似 —— 甚至相似到软件业懒得自己编词,借用建筑业的architect这样的title为自己所用。我的理解「造轮子」就是做一些基础性的工作,如os,compiler,database,protocol(如tcp/ip),algorithm(如DH,RSA),framework(如rails)等,「搭积木」则更多是应用性的工作,利用手边的组件和工具,做出新的产品和工具。「造轮子」需要的知识和能力一般而言要高于「搭积木」(
从数据获得信息的最佳方式之一是,通过视觉化方式,快速抓住要点信息。另外,通过视觉化呈现数据,也揭示了令人惊奇的模式和观察结果,是不可能通过简单统计就能显而易见看到的模式和结论。
HAVING通过在每个组的所有行上应用一些条件来过滤组。我们将其解释为只保留具有某些条件的组的一种方式。请注意WHERE和HAVING之间的区别:我们使用WHERE来过滤行,而我们使用HAVING来过滤组。在 SQL 执行查询时,WHERE在HAVING之前。
来源:机器学习杂货店本文约3500字,建议阅读10+分钟本文为你介绍 KMeans 的一个替代方案之一,高斯混合模型。 高斯混合模型(后面本文中将使用他的缩写 GMM)听起来很复杂,其实他的工作原理和 KMeans 非常相似,你甚至可以认为它是 KMeans 的概率版本。这种概率特征使 GMM 可以应用于 KMeans 无法解决的许多复杂问题。 因为KMeans的限制很多,比如:它假设簇是球形的并且大小相同,这在大多数现实世界的场景中是无效的。并且它是硬聚类方法,这意味着每个数据点都分配给一个集群,这也是不
选自medium 机器之心编译 参与:Panda Pythonista 数据科学家 Elior Cohen 近日在 Medium 上发文解读了最常见的三大降维技术:PCA、t-SNE 和自编码器。为了帮助理解,他还为其中每种相关算法编写了代码(也发布在了 GitHub 上)。机器之心对本文进行了编译介绍。 代码地址:https://github.com/eliorc/Medium/blob/master/PCA-tSNE-AE.ipynb 在这篇文章中,我将尽我所能揭秘三种降维技术:PCA、t-SNE 和自
机器学习的很多算法理论非常枯燥乏味,但有许多有趣且有用的网站,您可以像游戏一样交互式操作,并同时学习机器学习概念、模型和应用知识。以下是 ShowMeAI 为大家整理的18个交互式机器学习网站,快快来一起体验一下吧,好玩又好学。
奇异值分解 (singular value decomposition, SVD) 就是一个“旋转-拉缩-旋转”的过程。用下图来进一步说明:
为了保证系统的正常运行,企业的运维人员会通过相应的KPI(Key Performance Indicator, 关键性能指标)对系统进行监控。当某些KPI发生异常时,能够及时发出告警,通知相关人员。
手机和数码相机拍的照片里除了我们能看到的RGB像元数据,还包含了拍摄时间、图像分辨率、感光值、GPS坐标等属性,记录在Exif(Exchangeable image file format)模块里。
最近我们被客户要求撰写关于Fama-French三因子模型的研究报告,包括一些图形和统计输出。
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