阅读目录 D3.js — Data-Driven Documents Google Charts ChartJS Chartist.js n3-charts Ember Charts Smoothie Charts Chartkick ZingChart Highcharts JS Fusioncharts Flot amCharts EJS Chart uvCharts 几乎所有的控制面板都会用到图表，它们能够快速有效的展示复杂的统计。此外，一个好的图也可以提高你的网站的整体设计。 这篇文章为大家展示一些
vue-chartjs 是 Vue 对于 Chart.js 的封装. 你可以很简单的创建可复用的图表组件.
你的程序有多么依赖数据？即使应用程序不完全面向业务，你也可能需要管理面板、仪表板、性能跟踪以及用户非常喜欢的类似分析功能的数据。
地址：https://github.com/matfish2/vue-tables-2
每天上班必须做的一件事情，就是打开我们全球最大的程序员交友社区GitHub，因为这上面有太多开源的宝贝了，每天都乐此不疲，深耕于此，当然也收获了很多有用的东西，写出来分享一下。
Vue Tables 2旨在为开发者提供一个功能齐全的工具集，以便用 Vue 创建漂亮而实用的数据表格。数百个商业软件应用正在使用它。此外，Vue Tables 2正在不断成长、改进，同时也在获得新的功能。
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。
Chart.js 是一个简单而灵活的 JavaScript 图表库，适用于设计师和开发者。
BlazorChartjs是一个在Blazor中使用Chart.js的库（支持Blazor WebAssembly和Blazor Server两种模式），它提供了简单易用的组件来帮助开发者快速集成数据可视化图表到他们的 Blazor 应用程序中。本文我们将一起来学习一下在Blazor中使用Chart.js快速创建图表。
我给DouWeather（后称DW）的定位是网页小组件，也是出于这个考虑，我参考了如iOS系统的小部件、新版MIUI系统小组件、鸿蒙系统小部件、win11小组件，发现都无一例外具有同一特征：扁平化，圆角，选用无衬线字体，元素风格简洁，并且四者都在或背景或图标中大量使用渐变，使小部件表现得较为灵动。其中win11小部件添加了浅阴影，可能是为了让小部件从亚克力背景中凸显出来。
如何凭借“数据增强”技术获得吴恩达首届 Data-centric AI 竞赛的最佳创新奖？
吴恩达（英文名 Andrew Ng，是人工智能和机器学习领域国际上最权威的学者之一）在今年 6 月的时候宣布首届以数据为中心的人工智能（Data-centric AI）竞赛即将开赛，参赛“作品”的提交日期截止到9月初。10月初，吴恩达在其个人社交平台Twitter上向我们宣布了此次竞赛的获奖者，随后，也在其个人微信公众号上向我们简要介绍了竞赛的参与情况。
Vue 被一个健康的插件和包的生态系统所加强，使开发变得可靠、快速和简单。由于Vue 是一个国际开发者社区所选择的框架，所以有一个不断增长的插件和包库，你可以在项目中使用。
原文地址：https://www.cnblogs.com/ztfjs/p/bigdata.html
ECharts 是一个基于 JavaScript 的开源可视化图表库，涵盖各行业图表，多达20多种图表和十几种组件，支持各种图表和组件的任意组合，满足各种需求，也是前端项目中大屏应用最多的。
•此时，B2单元格为被引用单元格，E2单元格为引用单元格，被引用单元格修改，引用单元格同样变化。
然而这些图表库无不例外的采用的JS库进行二次分装，基本实现方式雷同，我以ant-design-charts-blazor举例
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
“我想转行做数据分析，但是我只会用Excel，不会其他的工具，有其他的数据分析工具推荐么？“
首先，我们web端想要去显示一些可视化的数据，我们肯定调用别人写好的库是最好的，有哪些呢？
当我们手里有一个固定资源的集群时，需要做两件事：1. 资源管理，2. 成本效率管理；为了让进程跑在合适的机器我们需要任务调度器（深度学习任务跑在带GPU的物理机上），为了提高资源利用率（降本提效）则需要资源调度器（根据标签、算法进行调度）。
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
基于hexo-butterfly的基础上扩展自定义标签插件，标签插件开发基本内容参考hexo插件库，针对项目和日常应用引入自定义的外置标签，对部分标签内容做了相应的调整和优化
不知不觉间，2022 年的脚步已经走到了倒数第二个月。临近年末，我们对产品本身以及客户反馈的一些问题进行了持续的更新和优化，例如基线告警、数据服务平台新增 TDengine 数据源支持、行级权限根据用户属性实现动态赋权。
本文主要讲述了如何利用云图这个数据可视化工具进行数据可视化和图表的生成，通过案例展示了云图的强大之处。文章还介绍了云图的一键式数据可视化功能，以及丰富的图表类型和配色方案，让用户可以快速生成各种类型的图表，满足不同场景的需求。同时，文章还介绍了云图的多种模板，让用户可以直接在模板上进行修改尝试，方便快捷。
ClickHouse是一个快速、可扩展的开源列式数据库管理系统，它被广泛应用于大数据分析和实时查询场景。在处理海量数据时，合理地利用分区、索引、标记和压缩等技术，能够提高查询性能和降低存储成本。本文将介绍ClickHouse中这些技术是如何协同工作的。
保证标签数据质量是画像平台建设不可或缺的一个重要环节，只有保证产出高质量的标签，画像平台上的功能才有价值，这也是人群圈选准确性和画像分析结论有效性的前提和基础。如何通过工程化的方式评估一个标签的质量？表3-13展示了评价标签质量的主要检测维度。
数据可视化：Data Visualization，即视觉传达，为了清晰有效地传递信息，数据可视化通过统计图形、图表、信息图表和其他工具，例如点、线或条对数字数据进行编码，以便在视觉上传达定量信息。 数据可视化对企业的重要性 有效的可视化可以帮助用户分析和推理数据和证据，它使复杂的数据更容易理解和使用。为了有效地传达思想概念，美学形式与数据功能在可视化中齐头并进，通过直观地传达关键的数据与特征，从而实现业务深入洞察。 数据可视化是企业进行数据分析、数据挖掘、数据治理非常重要的方式。
大数据的出现使数据可视化可谓发挥到了极致。数据可视化主要是为了直观，实时地查看数据变化并做出第一反馈。正因为人们分析了大量数据，所以可视化的数据展示可以使用户很直接的了解并感受到大数据带来的震撼。
导读：用户标签是个性化推荐、计算广告、金融征信等众多大数据业务应用的基础，它是原始的用户行为数据和大数据应用之间的桥梁，本文会介绍用户标签的构建方法，也就是用户画像技术。
数据可视化就是把枯燥的数据用图形化的方式展示出来，从而能够更好地理解数据背后的含义。数据可视化有广义和狭义两种理解，狭义的理解就是将数据用图表的形式表达出来，广义的理解则涵盖了信息图形化（Infographics）。广义和狭义的定义都是用图形来表达数据背后的逻辑，图形化后的数据所传达的含义更加直观，含义更加丰富。而且数据可视化提高了对数据差异化的敏感度。
第一章 建设背景 1.1 国家政策 2017年1月 工业和信息化部正式发布了《大数据产业发展规划（2016－2020年）》，明确了“十三五”时期大数据产业的发展思路、原则和目标，将引导大数据产业持续健康发展，有力支撑制造强国和网络强国建设。 2018年9月 工信部公示“2018年大数据产业发展试点示范项目名单”，公布了包括大数据存储管理、大数据分析挖掘、大数据安全保障、产业创新大数据应用、跨行业大数据融合应用、民生服务大数据应用、大数据测试评估、大数据重点标准研制及应用、政务数据共享开放平台及公共数据共享开放平台等10个方向200个项目。 2019年11月 为进一步落实《国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》和《大数据产业发展规划（2016~2020年）》，推进实施国家大数据战略，务实推动大数据技术、产业创新发展，我国工业和信息化部将组织开展2020年大数据产业发展试点示范项目申报工作。 1.2 发展趋势 据IDC分析报道，中国互联网企业，到电信、金融、政府这样的传统行业，都开始采用各种大数据和分析技术，开始了自己的大数据实践之旅;应用场景也在逐渐拓展，从结构化数据的分析，发展到半结构化、非结构化数据的分析，尤其是社交媒体信息分析受到用户的更多关注。用户们开始评估以Hadoop、数据库一体机以及内存计算技术为代表的大数据相关新型技术。 当今大数据一词的重点其实已经不仅在于数据规模的定义，它更代表着信息技术发展进入了一个新的时代，代表着大数据处理所需的新的技术和方法，也代表着大数据分析和应用所带来的新发明、新服务和新的发展机遇。面向数据分析市场的新产品、新技术、新服务、新业态正在不断涌现，从个人、学院、企业到国家层面，都把数据作为一种重要的战略资产，逐渐认识到了数据的价值，不同程度地渗透到每个行业领域和部门，随着大数据行业应用需求日益增长，未来越来越多的研究和应用领域将需要使用大数据技术，大数据技术将渗透到每个涉及到大规模数据和复杂计算的应用领域。 1.3 建设必要性 将大数据运用于教学与科研是一种趋势，目前各高校都在寻找符合自身特点的大数据应用开发模式，各学校的平台根据自身学科发展的方向基于大数据平台面向政府、企业、高校、社会提供服务。通过对遍布教、学、研多层面的数据进行整合，并结合对大数据技术的有效利用，可以从根本上给教育、科研带来全方位的提升。通过大数据平台技术的应用，可以帮助学生改善学习效率，提供符合职业规划的个性化学习服务；同时也有助于教育和科研机构加快提升科研成果和提高教育质量，培养更多更优秀的创新性人才。 数据挖掘和大数据分析是多学科交叉产物，其涉及统计学、计算机网络、数据库、机器学习、人工智能以及模式识别等多种学科领域。目前，在我国高校的专业设置上与数据挖掘与大数据分析相关的学科专业包括：计算机科学与技术、信息管理与信息系统、统计学、经济、金融、贸易、生物信息、旅游以及公共卫生等。这些专业在使用大数据挖掘与分析平台时的侧重点各不相同，使用人员层次水平也不相同，对算法的使用也不相同，因此，需要建设一个便利、操作简易、算法全面、可视化的综合平台是非常有必要的。大数据挖掘与分析平台能够满足学校长期稳定、饱满的实践教学或科研等任务，适应学科专业建设和实训、科研及社会服务的需要。 第二章 建设目标 2.1 帮助师生进行科研活动 大数据挖掘与分析平台建设项目，可辅助教师与学生在科研项目方面的研究工作，从数据分析、数据挖掘和场景应用的可视化等多方面多环节，降低数据挖掘学习门槛，提升师生数据挖掘能力。 2.2 提高学生的实践能力 大数据分析目前是各大企业、政府、事业单位进行的一项工作内容，同时这种应用随着时间的推移将更加广泛。平台的建立就是为培养这样的人才所做的必要准备，将会对提高学生的社会调查研究实践能力、数据分析能力具有显著帮助，同时提高学生自身在就业中的竞争优势和就业后对社会的服务水平。 2.3 促进重点学科和品牌专业建设 大数据挖掘与分析平台建设项目，依托具有品牌专业的学科专业而建设，随着统计理论的发展，统计方法已经成为各个领域不可缺少的方法论。它的建设不仅对相关专业的未来发展有着重大的意义，同时也将大大促进学科特色优势学科的深化发展。提升学校知名度、美誉度和科研能力。 第三章 大数据挖掘与分析平台 3.1 整体介绍 3.1.1 产品概述 红亚科技大数据挖掘与分析平台是一款集数据接入、数据处理、数据挖掘、数据可视化、数据应用于一体的软件产品。它秉持“智能、互动、增值”的设计理念，面向高校用户提供自助式数据探索与分析能力，帮助用户快速发现数据意义与价值。 平台包括可视化探索、深度分析两大模块。 可视化探索模块：提供拖拽式的操作，让用户能够随时更改观察数据的维度、指标，将数据以丰富的图表方式，进行迅速、直观的表达，同时借助联动、钻取、链接等交互操作，
element：饿了么出品的Vue2的web UI工具套件 Vux：基于Vue和WeUI的组件库 mint-ui：Vue 2的移动UI元素 iview：基于 Vuejs 的开源 UI 组件库 Keen-UI：轻量级的基本UI组件合集 vue-material：通过Vue Material和Vue 2建立精美的app应用 muse-ui：三端样式一致的响应式 UI 库 vuetify：为移动而生的Vue JS 2组件框架 vonic：快速构建移动端单页应用 eme：优雅的Markdown编辑器 vue-multiselect：Vue.js选择框解决方案 vue-table：简化数据表格 VueCircleMenu：漂亮的vue圆环菜单 vue-chat：vuejs和vuex及webpack的聊天示例 radon-ui：快速开发产品的Vue组件库 vue-waterfall：Vue.js的瀑布布局组件 vue-carbon：基于 vue 开发MD风格的移动端 vue-beauty：由vue和ant design创建的优美UI组件 vue-blu：帮助你轻松创建web应用 vueAdmin：基于vuejs2和element的简单的管理员模板 vue-syntax-highlight：Sublime Text语法高亮 vue-infinite-scroll：VueJS的无限滚动指令 Vue.Draggable：实现拖放和视图模型数组同步 vue-awesome-swiper：vue.js触摸滑动组件 vue-calendar：日期选择插件 bootstrap-vue：应用于Vuejs2的Twitter的Bootstrap 4组件 vue-swipe：VueJS触摸滑块 vue-amap：基于Vue 2和高德地图的地图组件 vue-chartjs：vue中的Chartjs的封装 vue-datepicker：日历和日期选择组件 markcook：好看的markdown编辑器 vue-google-maps：带有双向数据绑定Google地图组件 vue-progressbar：vue轻量级进度条 vue-picture-input：移动友好的图片文件输入组件 vue-infinite-loading：VueJS的无限滚动插件 vue-upload-component：Vuejs文件上传组件 vue-datetime-picker：日期时间选择控件 vue-scroller：Vonic UI的功能性组件 vue2-calendar：支持lunar和日期事件的日期选择器 vue-video-player：VueJS视频及直播播放器 vue-fullcalendar：基于vue.js的全日历组件 rubik：基于Vuejs2的开源 UI 组件库 VueStar：带星星动画的vue点赞按钮 vue-mugen-scroll：无限滚动组件 mint-loadmore：VueJS的双向下拉刷新组件 vue-tables-2：显示数据的bootstrap样式网格 vue-virtual-scroller：带任意数目数据的顺畅的滚动 DataVisualization：数据可视化 vue-quill-editor：基于Quill适用于Vue2的富文本编辑器 Vueditor：所见即所得的编辑器 vue-html5-editor：html5所见即所得编辑器 vue-msgbox：vuejs的消息框 vue-slider：vue 滑动组件 vue-core-image-upload：轻量级的vue上传插件 vue-slide：vue轻量级滑动组件 vue-lazyload-img：移动优化的vue图片懒加载插件 vue-drag-and-drop-list：创建排序列表的Vue指令 vue-progressive-image：Vue的渐进图像加载插件 vuwe：基于微信WeUI所开发的专用于Vue2的组件库 vue-dropzone：用于文件上传的Vue组件 vue-charts：轻松渲染一个图表 vue-swiper：易于使用的滑块组件 vue-images：显示一组图片的lightbox组件 vue-carousel-3d：VueJS的3D轮播组件 vue-region-picker：选择中国的省份市和地区 vue-typer：模拟用户输入选择和删除文本的Vue组件 vue-impression：移动Vuejs2 UI元素 vue-datatable：使用Vuejs创建的DataTableView vue-instant：轻松创建自动提示的自定义搜索控件 vue-dragging：使元素可以拖拽 vue-sli
之前在Excel图表合集那篇文章了曾提了几点Excel与其他可视化工具以及编程类软件在可视化理念方面的粗浅理解，有小伙伴儿在后台回复说还是没有听明白。 可能是我当时没有说清楚，今天这篇，我专注于Excel的作图规则，深入的研究下Excel由数据源到可视化图表之间的关系是如何对应的，倘若你已经在工作中横跨好几种可视化工具（包括Excel），那么本文可以更好地帮助你理解Excel与其他工具的区别。 倘若你还一直局限在Excel的圈子内，那也没关系，仔细体会这一篇内容，后续记得跟踪我针对其他可视化工具作图理念的
Vue 被一个健康的插件和包的生态系统所加强，使开发变得可靠、快速和简单。由于Vue 是一个国际开发者社区所选择的框架，所以有一个不断增长的插件和包库，你可以在项目中使用。本文列举了用于Vue 2和Vue 3的 15个 流行的 Vue 插件。
star:91.5k 官网：https://d3js.org/ GitHub地址：https://github.com/mbostock/d3
pandas的两大数据结构：Series和DataFrame. Series用于储存一个序列一样的一维数据；DataFrame用于多维数据。
大数据文摘作品，转载要求见文末 作者 | Hamel Husain Nick Handel 编译 | 霍静、朱璇、钱天培 在Airbnb，我们一直致力于改进数据科学的工作流程。我们的数据科学项目涉及大量的机器学习，而这个流程有许多重复的任务，其中包括了（但不局限于）以下几项内容： 探索性数据分析：对数据进行可视化是机器学习建模前的关键步骤。自动化这些任务可以节省数据科学家的大量时间，比如自动绘制全部变量对要预测的目标变量的关系图（译者注：例如散布图Scatter Plot），以及自动计算总结性的统计数字（
产品目录大家并不陌生，无论是现已经近乎绝迹的邮寄产品目录还是超市门口经常有人发送的打折商品目录，这些都是产品目录，由于日常生活中，我们都是各种产品目录的轰炸对象，也就不能看出，它的一个作用是传递产品信息。上边的例子都是信息由企业内部向外传递，但是，很多人都忽视了它的另一个方向，就是向内传递，这方面不仅仅是意识到的人不多，能在开发中真实去应用的更少，而能形成企业级信息传导能力，通过产品目录构建起“产品信息高速公路”的，就少之又少了。
分清指标和维度关系 既然是数据产品，一定离不开数据图表。而要做图表，首先得确定指标和维度。最直观的说：指标就是图表中纵坐标轴；维度就是横坐标轴。 身高，销售量，访问量，收入这些能用数字衡量的，就是指标；而性别，部门，访问来源，地区等不能用数值衡量的，就是维度。 指标和维度组成一个数据图表的基本元素。当然，最重要的一种维度就是时间，它的优先级会在其他所有维度之上，下文中会更多地讨论。一般人应该不会分不清指标和维度，去使用一下excel中的数据透视表功能，你就会对指标和维度理解得非常深刻。 有对比才有信息，有信
前言 kmeans是最简单的聚类算法之一，但是运用十分广泛。最近在工作中也经常遇到这个算法。kmeans一般在数据分析前期使用，选取适当的k，将数据分类后，然后分类研究不同聚类下数据的特点。 本文记录学习kmeans算法相关的内容，包括算法原理，收敛性，效果评估聚，最后带上R语言的例子，作为备忘。 算法原理 kmeans的计算方法如下： 1 随机选取k个中心点 2 遍历所有数据，将每个数据划分到最近的中心点中 3 计算每个聚类的平均值，并作为新的中心点 4 重复2-3，直到这k个中线点不再变化（收敛了），或
当下，海量数据结合前沿技术架构正在为保险业带来根本性的变革。本文以某知名保险机构为例，结合偶数行业实践经验，介绍保险企业如何利用湖仓一体技术推动数据战略转型升级。背景介绍在对该客户需求进行深度挖掘并横向比较行业现状后，我们发现：(1) 包括该客户在内的多数保险企业的数据分析场景较为单一，直接产生业务价值的数据挖掘不够丰富；(2) 该客户现有数据分析场景的效率、性能、用户体验都亟待提升。下文我们详细展开分析。业务场景分析客户现有的数据分析应用集中在经营分析、监管报送和风险管控等几个传统场景，其实不止该客户，目前大多数保险企业的大数据业务应用价值挖掘都还不够丰富。1.风险管控仅以目前多数保险企业都非常关注的风控环节为例，该客户仍以风险部门固定报表分析为主，而通过风险数据建模，应用在投保前风险排查、承保中风险管控及理赔时风险识别和反欺诈等全业务链条还非常有限。在投保环节，可以利用数据搭建风险评估模型，筛查高风险客户，对大概率产生负价值的客户采用拒保或者提高保费的方式以减少损失。以互联网场景下的意外险和健康险为例，由于投保手续较为简单，很多产品免体检，只需要填写投保人基本信息即可，这些业务中，很容易出现投保人隐瞒病情、造假家庭收入的情况，逆向选择甚至欺诈的可能性非常大。因此在投保场景下可以利用数据进行多维分析，及时发现高风险投保客户，避免欺诈行为的发生。在承保运营环节，相比较传统风控，大数据风控让保险机构对保险用户的动态跟踪反馈，定期对承保中用户信息进行维护，更新用户风险指数。此外，在加强用户信息安全管理和隐私方面，保险公司借助大数据和人工智能（如设备指纹、IP 画像、机器行为识别等工具）加以防范，在回访环节，根据用户情况及其手机在网状态选择拨打方式及话术，更有利于提高回访效率，提升客户体验。在理赔环节，大数据风控先通过构建模型的方式筛查出疑似欺诈的高风险案件，然后再人工重点审核和调查，减少现场查勘误差，提高查勘效率。除了风险管控，通过数据赋能业务还可以落地在其他几个重点保险场景中，包括产品创新、风险定价、精准获客。接下来我们展开说明下数据赋能这些场景的形式和实现逻辑。
随着数据收集和使用持续呈指数级增长，对这些数据进行可视化的需求变得越来越重要。开发人员寻求将数百万个数据库记录整合到美丽的图表和仪表板中，人类可以快速直观地解释这些记录。
笔者认为数据中台不应该是一个单纯的系统或者是一个软件工具，而应该是一套架构、一套数据流转模式。
在 echarts 新发布的 3.5 版本中，新增了日历坐标系，增强了坐标轴指示器。同时，echarts 统计扩展 1.0 版本发布了。日历坐标系用于在日历中绘制图表，坐标轴指示器方便用户观察数据内容，统计扩展是一个专门用来进行数据分析的工具。 统计扩展 统计扩展是一个专门用来进行数据分析的工具，目前主要包含了二维的回归、多维的聚类以及一些常用的统计功能。 扩展中的回归算法不仅包含了常用的线性回归，还包含了指数回归、对数回归、以及多项式回归。 线性回归的示例： 对数回归的示例： 秉承了可视分析的
导语 | 本文推选自腾讯云开发者社区-【技思广益 · 腾讯技术人原创集】专栏。该专栏是腾讯云开发者社区为腾讯技术人与广泛开发者打造的分享交流窗口。栏目邀约腾讯技术人分享原创的技术积淀，与广泛开发者互启迪共成长。本文作者是腾讯技术人杨硕。 本文主要手动分解步骤对多个类型的资源打标签，希望本文能对此方面感兴趣的开发者们提供一些经验和帮助。 需求：创建cvm的同时，cvm及其对应的云盘、公网IP（非eip）、弹性网卡都绑定相同tag。 实现步骤： 调用RunInstances接口创建cvm时在TagSpecif
【大数据国家档案】 国名：韩国 数据开放计划：开放部分国家数据、“首尔开放数据广场” 大数据国家战略：未知，但提出“将信息技术作为韩国经济增长的一个新支柱” 发布时间：未知 主导机构：科学、通信和未来规划部 核心内容：提出“建设一个大数据中心，帮助科技行业赶上世界顶尖科技公司，任何人均可通过该中心对大数据进行提炼和分析” 涉及部门：科学、通信和未来规划部、国家信息社会局（NIA）等 韩国宽带的建设以及应用发展在全球都具备领先优势，尤其是韩国宽带、游戏产业和硬件终端创新，一直都是值得称道的。但
在这篇文章中，我向大家介绍前5名最好的开源JavaScript图表库。每个站点的仪表板都是不完整的，因为他们缺少图表，所以为我们的站点找到正确的图表库是非常重要的。以下库可以帮助你在站点创建可自定义和美观的图表。 D3.js - 数据驱动的文档 📷 D3.js是一个开源的JavaScript库，用于根据用户数据处理文档。这是一个强大的工具，通过HTML，SVG和CSS的帮助，赋予数据生命。 D3允许开发人员将任意数据绑定到DOM，然后将数据驱动的转换应用到DOM。例如：考虑一个数组数组，您可以使用它来生成一
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