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。
今天，随着数据量的不断增加，数据可视化成为将数字变成可用的信息的一个重要方式。R语言提供了一系列的已有函数和可调用的库，通过建立可视化的方式进行数据的呈现。在使用技术的方式实现可视化之前，我们可以先和AI科技评论一起看看如何选择正确的图表类型。 作者 Dikesh Jariwala是一个软件工程师，并且在Tatvic平台上编写了一些很酷很有趣的程序。他用API编写了第一版Price Discovery，AI科技评论对他所写的这篇文章做了编译，未经许可不得转载。 如何选择正确的图表类型 四种可选择的基本
首先，我们会来赏析本次大赛中由张航打造的赛博朋克国际风作品，作为本届可视化大赛的一等奖：最佳可视化展现奖，为大家带来的各种维度的震撼以及参考学习案例。
本文转载自大数据 "数据可视化"是个好帮手，可以帮助用户理解数据。但是，你真的会用它吗？看看这里，数据可视化的十大错误你占了几个？ 优秀的数据可视化依赖优异的设计，并非仅仅选择正确的图表模板那么简单。全在于以一种更加有助于理解和引导的方式去表达信息，尽可能减轻用户获取信息的成本。当然并非所有的图表制作者都精于此道。所以我们看到的图表表达中，各种让人啼笑皆非的错误都有，下面就是这些错误当容易纠正的例子： 1、饼图顺序不当 饼图是一种非常简单的可视化工具，但他们却常常过于复杂。份额应该直观排序，而且不要超过5个
数据可视化是一个沟通复杂信息的强大武器。通过可视化信息，我们的大脑能够更好地抓取和保存有效信息，增加信息的印象。但如果数据可视化做的较弱，反而会带来负面效果。错误的表达会损害数据的传播，完全曲解他们。 所以优秀的数据可视化依赖优异的设计，并非仅仅选择正确的图表模板那么简单。全在于以一种更加有助于理解和引导的方式去表达信息，尽可能减轻用户获 取信息 的成本。当然并非所有的图表制作者都精于此道。所以我们看到的图表表达中，各种让人啼笑皆非的错误都有，下面就是这些错误当容易纠正的例子： 1、饼图顺序不当 饼图是
数据可视化是一个沟通复杂信息的强大武器。通过可视化信息，我们的大脑能够更好地抓取和保存有效信息，增加信息的印象。但如果数据可视化做的较弱，反而会带来负面效果。错误的表达会损害数据的传播，完全曲解他们 所以优秀的数据可视化依赖优异的设计，并非仅仅选择正确的图表模板那么简单。全在于以一种更加有助于理解和引导的方式去表达信息，尽可能减轻用户获取信息的成本。当然并非所有的图表制作者都精于此道。所以我们看到的图表表达中，各种让人啼笑皆非的错误都有，下面就是这些错误当容易纠正的例子： 1、饼图顺序不当 饼图是一种非
优秀的数据可视化依赖优异的设计，并非仅仅选择正确的图表模板那么简单。全在于以一种更加有助于理解和引导的方式去表达信息，尽可能减轻用户获取信息的成本。当然并非所有的图表制作者都精于此道。所以我们看到的图表表达中，各种让人啼笑皆非的错误都有，下面就是这些错误当容易纠正的例子：
注：本文有点长，可以点赞?收藏后慢慢看。另外有本文未涉及的、大家觉得不错的D3.js资源教程也欢迎评论进行分享。 前言 从「年更博主冒个泡，或将开启可视化之旅 - 牛衣古柳 - 2020.08.27」
这是关于自学习AI智能体系列的第一篇文章，或者更准确地称之为 - 深度强化学习。 本系列的目的不仅仅是让你对这些主题有所了解。 相反，我想让你更深入地理解深度强化学习最流行和最有效的方法背后的理论，数学和实现。
帕累托分析（Pareto Analysis），也被称为80/20法则、关键少数法则，是一种常用的管理工具，用于识别和处理影响业务的主要因素。
【推广】：欢迎加入EasyShu交流微信群，参加我们EasyShu插件的推广，有福利哦！
导读 所有优秀的数据可视化依赖优异的设计，并非仅仅选择正确的图表模板那么简单。全在于以一种更加有助于理解和引导的方式去表达信息，尽可能减轻用户获取信息的成本。当然并非所有的图表制作者都精于此道。所以我们看到的图表表达中，各种让人啼笑皆非的错误都有，下面就是这些错误当容易纠正的例子。 1、饼图顺序不当 饼图是一种非常简单的可视化工具，但他们却常常过于复杂。份额应该直观排序，而且不要超过5个细分。有两种排序方法都可以让你的读者迅速抓取最多的重要信息。 方法一：将份额最大的那部分放在12点方向，逆时针放置第二大
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。
原文链接：http://blog.sina.com.cn/s/blog_691ac57d0102vmx8.html
近年来，深度强化学习正在兴起。世界各地的研究人员和大众媒体都没有更多关注深度学习的其他子领域。在深度学习方面取得的最大成就是由于深度强化学习。
要问当前什么BI工具最热门，肯定非PowerBI莫属，堪比BI界的Python。对于我这种用惯了Tableau来说，确实会眼红PowerBI某些特性。
所有优秀的数据可视化依赖优异的设计，并非仅仅选择正确的图表模板那么简单。全在于以一种更加有助于理解和引导的方式去表达信息，尽可能减轻用户获取信息的成本。当然并非所有的图表制作者都精于此道。所以我们看到的图表表达中，各种让人啼笑皆非的错误都有，下面就是这些错误当容易纠正的例子。
随着数据使用量的增长，越来越多的人通过数据来寻求专业问题的答案。数据可视化是一个沟通复杂信息的强大武器，通过可视化信息，我们的大脑能够更好地抓取和保存有效信息，增加信息的印象。如何利用好可视化工具？如何炼成可视化大师？在1月17日的数据侠线上实验室，DT君邀请到2017Tableau大赛上海冠军、Merkle数据分析师林雨旸，为大家传授“秘籍”。
优然家是北京向东科技有限公司旗下全新品牌，是一家专业从事智能化系统设计、研发、实施于一体的高新技术公司。
导读：Tableau是商业智能软件届的翘楚，对于制作各种可视化分析图表极为便捷。本文主要讲解用tableau制作各种多变折线图，包括凹凸图、弧线图和雷达图等。
当Tableau冠军碰上全球领先的创意设计学院——同济大学创意设计学院，会有怎样的思维碰撞？本次数据侠走进校园活动，DT君邀请到的数据侠是来自Merkle的数据分析师林雨旸，作为2017年上海Tableau大赛的冠军，他在同济大学创意设计学院带来一场关于“数据可视化应用”的精彩演讲。
还在为买什么鞋子发愁吗？本文数据侠分析了美国鞋品消费数据，并通过可视化技术获得了一些洞察，快来看看吧！
我一直是网易云课堂的重度用户，从大二开始就一直在上面学习各种技能类课程，作为互联网在线教育的知名品牌，云课堂在某种程度上弥补了我们从校园到职场过渡过程中，很多技能类知识不足的缺口。 今天这一篇是接着上一篇云课堂Excel课程板块爬虫数据进行多角度的可视化分析，上次的爬虫一共爬取了425条课程信息，一共提取了9个字段。 英文字段名称 中文含义 类型 productId 课程ID 定性 productName 课程名称 定性 lectorName
大数据文摘出品 作者：卡尔·伯格斯特龙、杰文·韦斯特 过去的一周，你心情咋样？ 除了股票基金过山车般的涨跌之外，工作例会上，你使用的数据PPT模板让展示更加美观有趣，获得老板好评。 一把游戏结束，系统自动送上战力统计，你的队友明显拖了后腿，下次不要和ta组队了。 此时手机又提醒你视屏时间过长，建议休息一下，因为科学研究表明，连续视屏超过x小时便会使视力下降y%…… 我们信任数据，认为数据总是客观情况的客观反映。可事实真的如此吗？ 2018年，复旦大学开设了一门新的通识课程，邀请学校多个专业的教授对学生每
PowerBI 每月更新，微软官方提供一个示例文件，我们基于该文件来进行介绍，与微软官方保持一致，为了便于理解，在需要时我们采用其他案例进行说明。
这是关于自学习AI智能体系列的第一篇文章，或者我们可以更准确地称之为 – 深度强化学习。本系列文章的目的不仅仅是让你对这些概念有一个直观的认识。而是想让你更深入地理解深度强化学习最流行也最有效的方法背后的理论，数学原理和实现。
在美国，大数据工程师平均年薪达17.5万美元，在中国顶尖的互联网公司里，大数据工程师的薪酬比同级别的其他职位高出30%以上。DT时代来得太突然了，国内发展势头很猛，而大数据相关的人才却非常地有限，在未来若干年内都会是供不应求的状况，因此程序员们，你们的春天到了！
至于性能和运维成本，则由所选择的后端 DB 所决定。Metabase 本身不需要进行多复杂的维护，单个 DB 故障并不会引起 Metabase 崩溃。
你好！我是Jose Portilla，Udemy的讲师，有超过25万名学生注册了各种各样的课程，包括Python的数据科学和机器学习、R编程的数据科学、Python的大数据等等。
今天分享一篇关于数据可视化设计的好文。 正文 在如今的工作中（尤其是 B 端）越来越多的会开始出现数据可视化的身影，对于一部分小伙伴来说这个概念是较为陌生的，面对这道无形之中提升的“门槛”我们常常会表现的手足无措。所以，为了让大家对于数据可视化不再那么束手无措，我希望能通过这篇文章和大家一起交流学习，解决一些属于我们共同的问题。 那么我们还是老规矩，想要了解一个事物首先需要知道的是它的定义。 数据可视化的基本信息 1. 数据可视化的定义 较为笼统的来说数据可视化是一种由图形、图像、数字等元素组成的语言用
前言 数据可视化，是指将相对晦涩的的数据通过可视的、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。 早期的数据可视化作为咨询机构、金融企业的专业工具，其应用领域较为单一，应用形态较为保守。步入大数据时代，各行各业对数据的重视程度与日俱增，随之而来的是对数据进行一站式整合、挖掘、分析、可视化的需求日益迫切，数据可视化呈现出愈加旺盛的生命力，表现之一就是视觉元素越来越多样，从朴素的柱状图/饼状图/折线图，扩展到地图、气泡图、树图、仪表盘等各式图形。表现之二是可用的开发工具越来越丰富，从专业的
深度强化学习（或者增强学习）是一个很难掌握的一个领域。在众多各式各样缩写名词和学习模型中，我们始终还是很难找到最好的解决强化学习问题的方法。强化学习理论并不是最近才出现的。实际上，一部分强化学习理论可以追溯到 1950 年代中期（http://t.cn/RQIvvDn ）。如果你是强化学习的纯新手，我建议你先看看我前面的文章《介绍强化学习和 OpenAI Gym》（http://t.cn/RK97gKa ）来学习强化学习的基础知识。 深度强化学习需要更新大量梯度。有些深度学习的工具 ，比如 TensorFl
文中有数据派THU福利哦 早间新闻说上个月的消费指数上升了n个点； 手机上跳出实时的股票涨跌，顺便可以看一下上市公司的年报以判断股票前景； 工作例会上，你使用的数据PPT模板让展示更加美观有趣，获得老板好评； 你心情不错想听听音乐，音乐APP跳出你的上周听歌时长统计，再听n首便可升级； 一把游戏结束，系统自动送上战力统计，你的队友明显拖了后腿，下次不要和ta组队了； 此时手机又提醒你视屏时间过长，建议休息一下，因为科学研究表明，连续视屏超过x小时便会使视力下降y%……
近年来，世界各地的研究员和媒体对深度学习极其关注。而深度学习方面成就最为突出的就是深度强化学习——从谷歌Alpha Go击败世界顶级棋手，到DeepMind的AI智能体自学走路、跑步以及躲避障碍物，如下图所示：
数据分析报告是对整个数据分析过程的一个总结与呈现。通过报告，把数据分析的起因、过程、结果及建议完整的呈现出来，供决策者参考。 一份好的数据分析报告，首先要有好的分析框架，并且图文并茂，层次清晰，能够让阅读者一目了然；其次需要有明确的结论；最后需要有建议或解决方案。
在这一章我们将使用基础的Python库pandas，numpy，matplotlib来完成一个数据分析的小项目，推荐使用Anaconda环境下的jupter-notebook来进行练习。
前言 数据的世界正在发生急剧变化，任何人都应该访问自己需要的数据，并具备获取任何数据的洞察力，而tableau正是帮我们洞察数据的好帮手。 Tableau作为BI tool leader ( 2016 Gartner BI chart), 它不仅是一款可视化软件，还具备不可忽略的强大的Data connection, collaboration, security management, multi-platform功能性： Data connection：Tableau Desktop可直接连接S
文章中第一作者小站内所有课程给打折扣，打折力度（10-IF）%。 比如发1.5分，那么就打85折。10分以上的文章致谢所有课程免费。 特别说明，如果是并列第一的要除以并列的人数。比如2个并列，每人那么就打（10-IF）%/2。特别提示，只奖励第一或者并列第一作者，通讯不奖励。因为通讯得到的奖励太多了。这里是个真正做实验的人的福利。暂行办法就是这些。大家加油哦~~~ *影响因子（IF）以文章发表当年为准
今天要跟大家分享的是产品介绍的一般思路！ 产品介绍可能是我们日常做演示文稿需求最频繁的任务之一。 它见诸于课堂演示、新品发布会、业绩报告会以及融资路演的大屏幕上，可是我们日常见到的最多的仍然是仅仅数
为了方便异地无法现场参会的小伙伴，TWeb大会推出了直播套票以及单独会场直播票（包含回放），足不出户，即可参会。现TWeb大会针对直播套票进行为期7天的限时优惠折扣，此外IMWeb公众号粉丝在限时优惠30元基础上，额外再优惠10元，请领取优惠券后，扫描下图二维码购买～ IMWeb粉丝额外优惠10元 请扫描二维码领取优惠券后再购买 直播套票限时优惠30元 单独会场购买入口（单独单会场购买无法享受限时优惠折扣） | 主会场直播购票地址 | | Node & 大前端 会场直播购票地址 | | 低代
这主要是Power Query可视化操作“所见即所得”的优势带来的“缺陷”，即Power Query需要针对每一个查询步骤都直接生成相应的可视化结果数据给你“看”！
2020 年 12 月 17 日，回形针工作室上新了一款新产品——「一个人工智能的诞生」互动教学视频[2]，因为从高中开始就接触了 MOOC，对在线教育这块儿一直很感兴趣，所以第一时间就跟进体验了了一下他们的体验课——「识别数字」[3]。
作者 CDA 数据分析师 数据科学家被认为是21世纪最性感也是最具发展前景的职业，目前有75%左右的数据科学家使用R语言，有35%左右的数据科学家将R语言作为首选统计分析工具。今天，带大家了解一下这门富有魅力的数据科学语言。 一、R 语言环境 R 是一款为数据分析而设计的语言，其功能集数据操作、数学计算和数据可视化为一体，其特点在于: 1.有效得进行数据处理与存储 2.对数组，矩阵运算处理的支持 3.包含大量专门用于数据分析、统计分析和数据挖掘的实现方法 4.强大的数据可视化能力 二、R 与数据分析 经过
点击标题下「大数据文摘」可快捷关注 作者：刘小娇 盖洛普咨询高级统计分析师 (Washington D.C., Headquarter)、《阿里商业评论》特约撰稿人、大数据文摘翻译团队成员 标题图由作者本人，多才多艺刘喵喵（就是刘小娇啦）同学手绘 联系作者： 微信号: liumiaomiaoGTR 邮 件: xjliu_bd@126.com 互联网的飞速发展使营销理念从传统的“媒体导向”向“用户导向”过渡。如今，营销不再是单纯往知名度高、浏览量大的媒体投放广告， 而是通过把握潜在用户的特征、规律和属
读书会是一种在于拓展视野、宏观思维、知识交流、提升生活的活动。PPV课R语言读书会以“学习、分享、进步”为宗旨，通过成员协作完成R语言专业书籍的精读和分享，达到学习和研究R语言的目的。读书会由辅导老师或者读书会成员推荐书籍，经过讨论确定要读的书，每个月读一本书且要精读，大家一起分享。 第七章 基本统计 本章概要 1 描述统计 2 频次和相依表 3 相关系数和协方差 4 t-检验 5 非参数统计 本章所介绍内容概括如下。 一旦数据合理组织后，首先，基于数据可视化探索数据，接下来，我们要探索某个变量的分布
导言：数据科学风靡了几年，已经完成了从普及到应用的商业落地，越来越多的公司都已经同意数据驱动战略的重要性，但雇几个数据科学家和有一个数据团队，并不等同于公司就能坐享数据科学的果实。
不知不觉，Visual Studio 2019 已经出到 16.8 和 16.9 Preview 了。虽然每次更新都林林总总地一大堆新功能和改进，但关于 XAML 的内容总是，always，每次都只有一点点。其实 Xamarin 相关的内容有在使劲地更新，不过和我做的 WPF/UWP 关系又不大。总算是积少成多，随着 Visual Studio 持续更新，现在 XAML 编辑器的使用体验已经比去年有了很大的改善。这篇文章就来总结下 Visual Studio 2019 发布后 XAML 工具的各个主要改变。
腾讯云 BI 提供从多种数据源接入、建模、可视化分析的一站式全流程 BI 能力，可以帮助开发者快速制作并分析数据报告，助力个人提升职场技能，辅助企业经营者快速获
美团外卖推荐团队在推荐算法的长期落地实践中，针对外卖业务情境化特点对排序模型进行深入探索与优化。本文介绍了面向情境化建模的“情境细分+统一模型”建模思路，通过用户行为序列建模以及专家网络两个模块的优化，实现不同场景间对信息独有性的刻画和信息共性的相互传递，进而提升全部流量效率。
今天给大家介绍Zhenpeng Zhou , Steven Kearnes等人在Nature/Scientific Reports上发表的文章“Optimization of Molecules via Deep Reinforcement Learning”。这篇文章主要是提出了一个Molecule Deep Q-Networks (MolDQN)框架，通过结合化学领域知识和先进的强化学习技术来进行分子优化。作者采用直接对分子修改的方式，来保证100%的化学有效性；而且在任何数据集上都不进行预训练，以避免可能的偏差；最后通过与其他几种最近发表的分子优化算法对比，得出基于MolDQN框架的分子优化可以获得更好的性能。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
