越来越多行业和职业都在使用数据、绘制数据图表，但大家在工作中是否遇到这样的问题：精心绘制的图表不能吸引读者的关注、不能让读者对核心观点有明确的解读。这些，都是因为我们还不清楚如何正确的用数据讲故事。...在《用数据讲故事》这本书中，作者总结了一套将数据合理可视化并讲故事的体系方法，本文小编的将结合自己的学习应用，为大家介绍书中核心内容。 1 你认为以下哪张图表更好？...下面我们就结合《用数据讲故事》这本书介绍的体系方法，逐步介绍下图表优化的过程。...3、更改坐标轴及数据标记点样式。 4、修改数据标签颜色及数据展示格式，去除引导线。...3 写在后面 作为一个数据分析人员，如何将自己通过分析数据得到的结论更好的呈现、更好的应用于实际业务，是一个值得在整个职业生涯中都不断去研究的课题。
推荐语 数据可视化一词缘于Python的流行，在Python中有诸如pyecharts，matplotlib等工具库可以调用，将一堆数据绘制成形象的图表，比如条形图，饼图等等，可以一眼就看出数据的变化趋势...在嵌入式开发过程中，也有大量的传感器数据需要分析，这些数据在调试过程中都是由串口发送到串口助手查看，可是，面对串口助手里一行行的数据，真的可以分析出问题吗？...串口发送的数据都是以时间点为单位的，即每个时间点发送一个数据，这样的数据，如何做到可视化？显然，波形显示是最好的方式！...本文中推荐的工具是作者一直使用的，由 VCAN 我行科技开发的一款多功能串口助手，这里只介绍其中的虚拟示波器功能用法及使用案例，该工具获取方式见文末。 虚拟示波器功能界面如下： ?...以上就是我使用该工具的一个典型案例，在嵌入式开发中还有很多的地方可以使用该工具可以帮助我们诊断一些细节问题： 在电赛中使用FDC2214测电容值时； 在项目中测量MQ-2气体传感器数据时，使用该工具可针对性的设计算法
达观数据相关推荐是达观推荐系统中的重要组成部分，其价值在于，在没有用户画像信息的情况下，也能给用户以好的推荐体验，比如资讯类，通过达观相关推荐算法找到item相关的其他item，可以提供对某一类或者针对某一事件多角度多侧面的深度阅读...本文主要先简单介绍相关推荐的一些常用算法，然后介绍一下基于item embedding的协同过滤。...（范雄雄达观数据） 达观相关推荐的常用算法 1 Content-based相关推荐 基于内容的推荐一般依赖于一套好的标签系统，通过计算item之间tag集合的相似性来衡量item之间的相似性，一套好的标签系统需要各方面的打磨...2 基于协同过滤的相关推荐 协同过滤主要分为基于领域以及基于隐语义模型。...（范雄雄 达观数据）
据可视化是将数据以图形化、可视化的方式呈现，让数据更加直观、易于理解。目前市场上有许多数据可视化工具，本篇文章将为大家推荐30个数据可视化超级工具，并对每个工具的特点进行介绍。...一、通用数据可视化工具：Datainside：Datainside是一款功能强大的数据可视化和商业智能工具，支持多种数据源，具有灵活性和易用性。...二、统计数据可视化工具：R：R 是一个免费的统计软件，具有丰富的数据可视化和统计分析功能。...Tableau 地图：Tableau 提供了多种地图可视化功能，可以制作各种定制化的地图和空间分析。Mapbox：Mapbox 是一个地图 API 平台和开发工具，可以创建各种交互式地图和应用程序。...Many Eyes：Many Eyes 是 IBM 开发的一款在线文本可视化工具，可以使用多种可视化方法来呈现数据。以上是我为大家推荐的30个数据可视化超级工具。
市面上数据可视化工具或产品很多，到底那个工具或者产品是比较好的呢？...01.数据可视化库类 Echarts 一个纯javascript的数据可视化库，百度的产品，常应用于软件产品开发或者 系统的图表模块，图表种类多，动态可视化效果，开源免费。...HighCharts 与echarts相似，同样是可视化库，国外的产品，商用需要付费，文档详尽。 AntV 蚂蚁金服出品的一套数据可视化语法，在提供可视化库同时也提供简单的数据归类分析能力。...FineReport 一款纯Java编写的、集数据展示(报表)和数据录入(表单)功能于一身的企业级web报表工具。...可连接数百个数据源、简化数据准备并提供即席分析。 03.可视化大屏类 阿里DataV 提供丰富的模板与图形，支持多数据源，拖拉式布局，支持服务化服务方式和本地部署。
折腾了几天，终于完成了第一个web开发项目，其中乐趣多多，坑也是巨多，听我娓娓道来之前，按例给大家上网站链接： 简书推荐作者可视化 由于本人使用的腾讯学生机（小霸王），请稍作等待，不想等待的小伙伴们...搜索 项目概述 本项目结合数据的采集、预处理、存储、使用等技术，利用Python语言实现功能，展示了简书推荐作者相应的统计信息，本人的信息以及推荐作者的查询功能。...项目知识点 scrapy 利用scrapy框架进行数据的爬虫及预处理，由于侧重点是web开发，这里只是爬取了用户的个人信息，文章等信息没有做爬取。...echarts3 数据的可视化使用echarts3，百度良心之作~ Semantic UI 对于css完全小白的我来说，当然要使用框架啦，semantic里面的容器炒鸡好用，不要担心布局难看啦。...首先可视化了用户的类型和性别分布 地区分布 ? 这里简书没有用户的地址信息，但有些用户挂了微博，我通过进入微博爬取的数据。这里微博的数据要使用正则，然后加请求头。
项目概述 本项目结合数据的采集、预处理、存储、使用等技术，利用Python语言实现功能，展示了简书推荐作者相应的统计信息，本人的信息以及推荐作者的查询功能。...项目知识点 scrapy 利用scrapy框架进行数据的爬虫及预处理，由于侧重点是web开发，这里只是爬取了用户的个人信息，文章等信息没有做爬取。...echarts3 数据的可视化使用echarts3，百度良心之作~ Semantic UI 对于css完全小白的我来说，当然要使用框架啦，semantic里面的容器炒鸡好用，不要担心布局难看啦...Django web开发当然是使用python的Django框架啦。 统计 该web项目总共设计3个界面，由于界面的上下结构一样，这就要使用模板的继承。...首先可视化了用户的类型和性别分布 地区分布 ? 这里简书没有用户的地址信息，但有些用户挂了微博，我通过进入微博爬取的数据。这里微博的数据要使用正则，然后加请求头。
主要目的是要有一个框架，能够快速、吸引人、灵活、易于应用、易于重现，尤其是能够以交互的方式可视化您的数据。...在数据可视化的时候，人们总是要选择。 要么用直观的图形用户界面（GUI）（如panoply）来创建绘图，但自定义选项较少，且难以编写脚本。...因此，我开发了这个模块化的框架，它可以通过简短而全面的命令有效地创建和定制图，可以通过GUI访问（见子项目），在这里你总是有一个全面的API来访问你的数据。...不一定是最快的交互式可视化软件，但肯定是开发时间最快的软件，因为它在命令行上对用户非常友好。...我们可以实现大量新的可视化和数据分析技术，你也可以实现自己的技术。 它们会在GUI中自动实现。
数据可视化——Tableau Tableau Desktop 是基于斯坦福大学突破性技术的软件应用程序。...它帮助您生动地分析实际存在的任何结构化数据，以在几分钟内生成美观的图表、坐标图、仪表盘与报告。...利用 Tableau 简便的拖放式界面，您可以自定义视图、布局、形状、颜色等等，帮助您展现自己的数据视角。...课程目录 第1课：tableau简介 第2课：tableau操作入门 第3课：数据源的连接和处理 第4课：字段管理 第5课：工作表处理 第6课：格式的设置 第7课：图表制作-条形图、树形图、饼图 第8课...：图表制作-柱形图、趋势图 第9课：图表制作-气泡图和散点图 第10课：图表制作-直方图和标靶图 第11课：数据分析-排序筛选组集 第12课：数据分析-趋势预测与函数 第13课：数据地图 第14课：仪表盘
本文总结推荐22个免费的数据可视化和分析工具。列表如下： 数据清理(Data cleaning) 当你分析和可视化数据前，常需要“清理”工作。...下面的两个工具被用来帮助使数据处于最佳的状态。 1、DataWrangler 斯坦福大学可视化组(SUVG)设计的基于web的服务，以你刚来清理和重列数据。...虽然R主要用于统计分析或者开发统计相关的软体，但也有人用作矩阵计算。其分析速度可比美GNU Octave甚至商业软件MATLAB。...可视化应用与服务(Visualization applications and services) 这些工具提供了不同的可视化选项，针对不同的应用场景。...Google Fusion Tables的处理大数据量的强大能力，以及能够自由添加不同的空间视图的功能，也许会让Oracle，IBM, Microsoft传统数据库厂商感到担心，Google未来会强力介入数据库市场
前言 在日常工作中，为了更直观的发现数据中隐藏的规律，察觉到变量之间的互动关系，人们常常借助可视化帮助我们更好的给他人解释现象，做到一图胜千文的说明效果。...在Python中，常见的数据可视化库有: matplotlib 是最常见的2维库，可以算作可视化的必备技能库，由于matplotlib是比较底层的库，api很多，代码学起来不太容易。...上述两个库都是静态的可视化库，大多数做过前端Web开发的同学都用到过Echarts.js库，它是一款前端可视化的JS库、功能非常之强大。在使用之前，需要导入js库到项目中。...常规的Echarts 是由百度开源的一个数据可视化 JS 库，主要用于数据可视化。简单来说，Pyecharts是一款将python与echarts结合的强大的数据可视化工具。...新书推荐 今日留言主题 说说最近遇到的编程问题或新学的一个小技能？
以前我们看到一个做得很烂的图表，或者穿帮的数据可视化作品时，往往是将它们嘲笑一番也就算了。...但有些时候，尤其是刚过去的这一年，我们好像更难分辨一个可视化作品是单纯的糟糕产物，还是出于偏见而刻意制造的虚假信息。...左边的y轴数据从10开始，纯粹的瞎话。右边的数据从0开始，很好。 长度是柱状图视觉呈现的关键，所以当某些人通过截断数轴而故意把长度缩短时，整个图表的差别就变得更明显了。...有些可视化作品会过分简化一个复杂的模型，而非展示出原数据中完整的变量范围。这样做很容易会把一个连续的变量转化为从属于某一类别的变量。 广泛的分级在某些情况下很有用，但复杂性往往才是事物的意义所在。...当你看到一个明明没必要还强行用三维的图表，请质疑它的数据、图表、作者及图表衍生出的任何事物。 划重点： 如果一个可视化作品出现了以上任何问题，并不代表它一定在撒谎。
前言 在日常工作中，为了更直观的发现数据中隐藏的规律，察觉到变量之间的互动关系，人们常常借助可视化帮助我们更好的给他人解释现象，做到一图胜千文的说明效果。...在Python中，常见的数据可视化库有: matplotlib 是最常见的2维库，可以算作可视化的必备技能库，由于matplotlib是比较底层的库，api很多，代码学起来不太容易。...上述两个库都是静态的可视化库，大多数做过前端Web开发的同学都用到过Echarts.js库，它是一款前端可视化的JS库、功能非常之强大。在使用之前，需要导入js库到项目中。...常规的Echarts 是由百度开源的一个数据可视化 JS 库，主要用于数据可视化。简单来说，Pyecharts是一款将python与echarts结合的强大的数据可视化工具。...Pyecharts官方示例实战 现在我们来开始正式使用pycharts，这里我们先直接使用官方的数据，感受一下可视化展示效果。
GUI工具在进行数据处理和可视化方面相较于脚本语言的明显优势就是能够交互式的快速进行数据处理和可视化。...前面介绍了Panoply(工具推荐 | 一键可视化，支持多数据格式)，可以用来对NetCDF进行可视化，气象领域比较常见的数据格式还有Grib1/2，这种数据格式在数值预报领域尤其常见，比如很多数值预报模式的初始场数据均为...zyGrib是类似Panoply的一款图形化工具，专门用来对Grib格式数据进行处理和可视化。界面如下图所示： 红框区为绘图显示区域单个坐标点的气象要素值。...在绘图区域鼠标右键还可以发现彩蛋，可以给出一些单点时间序列图以及skew-T图，还可以导出数据，并且标记感兴趣的点。...但是使用GUI的目的就是实现快速可视化，如果需要得到更好的图形的话，还是要使用更专业的工具。这也符合一键可视化的本意。
随着各种数据的增加，这种可视化工具越来越得到开发者们的欢迎。 下面推荐30款可视化工具供大家选择和使用。...13.Cube Cube是一个开源的系统，用来可视化时间系列数据。它是基于MongoDB、NodeJS和D3.js开发。用户可以使用它为内部仪表板构建实时可视化的仪表板指标。...22.Axiis Axiis是一个开源的数据可视化框架。Axiis让开发人员通过简洁直观的标记，清晰明白地定义数据可视化方式。...23.Protvis Protovis是一个使用JavaScript Canvas元素实现的可视化组件。开发者可以利用简单的标记如线条和圆点+数据来绘制自定义图表。 ?...30.Visulize Free Visulize Free是一款免费的可视化分析工具，基于先进的商业指示板和可视化软件开发。 ?
在大数据时代，数据价值的挖掘非常重要，而挖掘出来的数据价值成果，需要展示出来，尤其是展示给相关业务人员，才能得到理解和下一步的运用，这也就是大家所说的数据可视化的问题。...那么在Hadoop框架当中，Hadoop数据展示主要是怎么来实现的呢，今天我们就来分享一些Hadoop数据可视化的知识。...Hadoop已经通过自身的发展来证明，它在大数据处理当中具有相当的潜力，随着越来越多的企业开始投入大数据，Hadoop在大数据平台开发上也就获得更多的支持，因为从目前来看，不管是运用现有的Hadoop组件来解决大数据问题...，还是在Hadoop框架上进行二次开发，Hadoop确实在大数据平台框架上成为企业的主流选择。...Spark基于Hadoop，也能实现一定程度上的数据可视化。Spark提供用于提交和执行作业的Web界面，在该界面上可以看到生成的执行计划，提供数据分析，提取以及发现，可视化和协作。
当我们将U和M相乘时，他们实际上会给我们一个完整的矩阵，我们可以使用那个完成的矩阵来推荐电影。让我们回顾一下我们将如何构建这个推荐系统。 首先，我们创建了我们在数据集中所有用户评论的矩阵。...换句话说，这些向量是隐藏的信息，我们通过查看评论数据和反向推导。 ---- 混合IBCF协同过滤推荐算法推荐引擎的探索 01 02 03 04 2....编写推荐系统 我们来编写推荐系统的主要代码。打开Chapter 5/factor_review_matrix.py。...现在我们知道所有这些评分，我们可以按照评分顺序向用户推荐电影。让我们看看用户1号，看看我们推荐给他们的电影。...---- 本文摘选 《 python机器学习：推荐系统实现（以矩阵分解来协同过滤） 》 。 ----
最近我们被客户要求撰写关于推荐系统的研究报告，包括一些图形和统计输出。 用户和产品的潜在特征编写推荐系统矩阵分解工作原理使用潜在表征来找到类似的产品 1....当我们将U和M相乘时，他们实际上会给我们一个完整的矩阵，我们可以使用那个完成的矩阵来推荐电影。让我们回顾一下我们将如何构建这个推荐系统。 首先，我们创建了我们在数据集中所有用户评论的矩阵。...换句话说，这些向量是隐藏的信息，我们通过查看评论数据和反向推导。 01 02 03 04 2. 编写推荐系统 我们来编写推荐系统的主要代码。...现在我们知道所有这些评分，我们可以按照评分顺序向用户推荐电影。让我们看看用户1号，看看我们推荐给他们的电影。...当第一次用户从搜索引擎访问您的网站时，您对用户尚不足以提供个性化推荐，直到用户输入一些产品评论时，我们的推荐系统还不能推荐他们。在这种情况下，我们可以向用户展示与他们已经在查看的产品类似的产品。
2 分布 直方图和密度图提供了最直观的分布可视化效果，但都需要选择可视化参数，并且可能会产生误导。累积密度和q-q图始终如实地表示数据，但更难以解释。 ?...如果要可视化多个分类变量的数据数据的时候，那么马赛克图(mosaic plot)、矩阵树状图 (treemaps)以及并行曲线图是很有用的可视化途径。具体的使用条件我们会在后面的几章进行讲解。 ?...另一方面，当我们要可视化两个以上的变量时，我们可以选择以相关图而不是基础原始数据的形式绘制相关系数。 ? 当x轴表示时间或严格增加的变量（例如治疗剂量）时，我们通常绘制线图。...这种可视化称为制图(cartograms)。 ? 6 不确定性 误差棒用来表示某一类数据的可能的范围，我们可以在水平和垂直的方面来显示误差棒。 ?...文章推荐 《数据可视化基础》第三章：图形颜色如何选择 《数据可视化基础》第二章：坐标轴 《数据可视化基础》第一章：把数据放到图表上
本基于数据分析+推荐算法+数据可视化的特征新闻推荐系统，系统主要采用java，echarts，springboot，mysql，mybatis，新闻推荐算法，数据分析存储技术，实现基于互联网新闻实现针对用户阅读推荐...，系统提供新闻网站前台，系统运行后端管理系统，以及采用大数据分析可视化针对系统内部新闻及用户历史阅读实现分析展示等功能。...系统前台网站主要包含：用户登录注册，新闻推荐，用户浏览，新闻分类，个人中心，新闻详情等模块系统后台管理主要包含：用户管理，新闻管理，浏览管理，新闻聚类，新闻数据分析可视化等。...原文地址程序设计本基于数据分析+推荐算法+数据可视化的特征新闻推荐系统，主要内容涉及：主要功能模块：用户登录注册，新闻推荐，用户浏览，用户历史，新闻分类，数据可视化，新闻数据聚类计算，关系图谱分析，新闻详情等模块...：协同过滤推荐算法，数据分析计算等代码实现实现基于特征的新闻推荐算法需要以下步骤：数据预处理：对收集到的新闻数据和用户行为数据进行清洗、去重、特征提取等预处理操作，将数据转换为适合机器学习的格式。
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