参考信息来自官网，仅供学习使用：https://api.highcharts.com.cn/highcharts
不是说下大雨吗？玩儿呐？搁哪呢？大雨搁哪呢？下丢啦？哗啦到海里去啦？让五娃给吞啦？南方整的那老大，看不起副中心咋的？还能不能 雨～露～均～沾～？你说我小船儿都买好了，搁哪划，搁哪划！！给我一个完美的解释！ 北京气象局通知： 原约定于昨天和今早来的暴雨，因办进京证，耽误了点儿时间，或许今天夜间赶到。这场雨如果下大了肯定不小，如果下小了也肯定不会大，请市民再耐心等待！具体情况等下完后气象台会报给市民。气象台温馨提醒：今天如果不下雨，明天不下雨的话，这两天就没有雨了，就看后天的了。 气象台郑重劝告
Highcharts-9-双饼图制作 本文中只介绍一种和饼图相关的图形：双饼图 双饼图 效果 代码 # -*- coding: utf-8 -*- """ 说明：制作双饼图 作者：Peter """
从本篇文章开始要写一个新的可视化库的系列文章：Highcharts。对这个库来自官网的赞美：
小程序组件化开发框架 https://tencent.github.io/wepy/
有分析意义的数据一般是表结构，即分为行与列，列定义了数据含义，行则构成了数据明细。
下钻表示的是通过层级的方式来展示数据，比如我们想查看国内人口数的占比情况，我们可以先看各个省份的情况，接着我们想看具体某个省中各个地级市的占比，这就是通过下钻方式实现。
分层结构是一种维度之间自上而下的组织形式，Tableau默认包含对某些字段的分层结构，比如日期、日期与时间、地理角色，以日期为例，日期本来就包括年、月、日的层次结构。
本文中介绍的是如何利用python-highcharts绘制各种饼图来满足不同的需求，主要包含：
前不久，阳哥在「Python数据之道」分享了读者投稿的文章，较为综合的介绍了可视化库 Highcharts ，这个一个 JavaScript 下的可视化工具，同时也有 Python 版本。前文链接如下：
前不久，分享了读者投稿的文章，较为综合的介绍了可视化库 Highcharts ，这个一个 JavaScript 下的可视化工具，同时也有 Python 版本。
作者：马蕾，腾讯高级工程师 前言 我们在日常工作中，做了很多线上指标统计。统计线上指标的意义，在 AB 阶段是评估算法效果收益，在全量上线后是监控线上服务质量，及时发现并定位解决问题。做指标往往并不难，但是做完指标之后，对指标的监控，经常被大家忽视。当发现指标异常之后，对根因的定位很困难。尤其是涉及多个团队的综合指标，经常需要为了定位根因拉齐后台，客户端，产品各个方向的骨干成员，讨论若干次才能有结论。本文主要分享在指标的监控和告警分析的一些经验，如何提升告警发生后的根因分析效率。 近期部门在大力推广数字
在数字经济时代，人们需要对大量的数字进行分析，帮助用户更直观的察觉差异，做出判断，减少时间成本。当然，你可能想象不到这种数据可视化的技术可以追溯到2500年前世界上的第一张地图，但是，如今利用各种形态
参考：https://blog.csdn.net/qq_20777797/article/details/77297325 可视化什么：数据抽象 数据可视化中，可视化的元素是数据，这里所指的数据是广义上的数据，包括文本、图片、声音等超媒体数据。 可视化过程中所涉及的四种基本数据集类型分别是:
本文重点介绍的是可视化库Highcharts的相关基础知识，以及如何利用Highcharts来绘制不同场景和需求下的精美柱状图，主要内容包含：
离线数据分析平台实战——190Highcharts介绍 Highcharts介绍 Highcharts 是Highsoft提供的一个用纯JavaScript编写的一个图表库， 能够很简单便捷的在web网站或是web应用程序添加有交互性的图表，并且免费提供给个人学习、个人网站和非商业用途使用。 HighCharts支持的图表类型有曲线图、区域图、柱状图、饼状图、散状点图和综合图表等。 Highcharts特点：兼容性强、图表的主题类型多、操作性强、使用简单。 除了Highcharts以外，Highsof
旭日图（Sunburst）由多层的环形图组成，在数据结构上，内圈是外圈的父节点。因此，它既能像饼图一样表现局部和整体的占比，又能像矩形树图一样表现层级关系。
旭日图(Sunburst)由多层的环形图组成，在数据结构上，内圈是外圈的父节点。因此，它既能像饼图一样表现局部和整体的占比，又能像矩形树图一样表现层级关系。
实现上面的效果主要是通过'color': 'Highcharts.getOptions().colors[0]方法。当colors[i]中的i取相同的值，则颜色会相同。
地图可视化，在Excel上也是一片广阔天地，在李强老师的手下，有精彩的表现，后期【Excel催化剂】和【Excel知识管理】给大家再作深度优化，做成模板，放到Excel催化剂插件中，一键完成高级地图图表输出，欢迎继续关注。
商业智能（Business Intelligence）简称 BI，即通过数据挖掘与分析找到商业洞察，助力商业成功。
点个关注👆跟腾讯工程师学技术 背景 QQ直播前端团队接入腾讯云前端性能监控（RUM）后，对目前的监控能力以及上报数据进行了梳理， 并着手进行了前端性能监控的专项建设，其中监控数据大盘建设是不可或缺的一环。 可视化的监控大盘可以清晰明了的观察到各项目运行情况，宏观上能快速进行项目间的横向对比，也可以非常便捷的进行项目各数据维度的详细展示，纵向的分析各指标数据的统计。 通过对数据大盘支持能力的调研，我们采用Grafana进行了数据大盘的建设。通过搭建Grafana服务，然后添加监控上报数据，最终使得【
Cube是无界面商业智能平台。它帮助数据工程师和应用程序开发人员从现代数据存储中访问数据，将其组织为一致的定义，并将其交付给每个应用程序。Cube 旨在与所有支持 SQL 的数据源一起工作，包括像 Snowflake 或 Google BigQuery 这样的云数据仓库、像 Presto 或 Amazon Athena 这样的查询引擎，以及像 Postgres 这样的应用程序数据库。Cube 内置关系缓存引擎，为 API 请求提供亚秒级延迟和高并发。
Highcharts-5-柱状图3 本文中介绍的是3种柱状图相关设置： x轴属性倾斜设置 区间变化柱状图（温度为例） 多轴图形 highcharts保存文件 H.save_file('highchar
今天要跟大家分享的专题是水晶易表选择器的高级用法——向下钻取与动态可见性。 本案例紧接系列6——熟练统计图中的钻取功能一篇，不同的是这里通过开启标签菜单的动态可见性控制四个图表的可见性，每个图表又通过
这个题目有点小，本篇博客真正谈论的应该是服务端生成图表的简单方案，这里面有两个关键字：服务端 & 简单，我们知道基于js有很多的图表库，知名的如D3、echarts 、highcharts等等，对于做数据可视化方向的同学可能自己都做过此类chart的研发，无论从零构建还是使用已有的轮子，基本上都是基于js在做，因为大部分数据可视化产品都是to B的产品。
当你在 Excel 中输入这个问题，Excel 将立即“意会”，把“服装”分类下不同产品的销售量数据，以可视化图表的方式呈现在你眼前。
[百度百科]：数据可视化，是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。其中，这种数据的视觉表现形式被定义为，一种以某种概要形式抽提出来的信息，包括相应信息单位的各种属性和变量。 它是一个处于不断演变之中的概念，其边界在不断地扩大。主要指的是技术上较为高级的技术方法，而这些技术方法允许利用图形、图像处理、计算机视觉以及用户界面，通过表达、建模以及对立体、表面、属性以及动画的显示，对数据加以可视化解释。与立体建模之类的特殊技术方法相比，数据可视化所涵盖的技术方法要广泛得多。
Severino Ribecca 是一位平面设计师，也是数据可视化的爱好者，他在自己的网站上收录了 60 种可视化图表样式以及它们分别适用于什么样的场景，并且推荐了相应的制作工具。
数据可视化的爱好者Severino Ribecca，他在自己的网站上收录了 60 种可视化图表样式以及它们分别适用于什么样的场景，并且推荐了相应的制作工具。
在生活中"可视化"对我们来说其实并不陌生，网站上各大图表频频而出，给我们的视觉也带来很直观的感受。下面我们就"可视化"而言，讨论一下，echarts和highcharts在vue里怎么灵活使用，如何解决出现的问题和难点。
导读：前几篇文章分别对应用Tableau制作折线图、条形图、可视化地图进行了介绍，本文介绍另一大可视化图表利器——饼图。尤其是最后给出了玫瑰图制作方法。
在很多项目中都会有在前端展现数据图表的需求，而在开发过程中，开发者往往会使用一些JavaScript库，从而更有效地达到想要的目标。最近，TechSlide上的一篇文章总结了50种用于展现图表的JavaScript库，并对每种库做了简要的说明。这对于想要选择合适JavaScript库的开发者很有参考意义。
在大数据时代，离不开数据的处理和分析，这次来介绍一下数据可视化，在之后的文章中使用的工具都是Apache ECharts，它是一个基于 JavaScript 的开源可视化图表库。
这种图表使用同心圆网格来绘制条形图。每个圆圈表示一个数值刻度，而径向分隔线则用作区分不同类别或间隔（如果是直方图）。
今天跟大家分享的是水晶易表系列6——统计图的钻取功能。 统计图通过启用钻取功能之后，可以通过鼠标单击该图表的单一序列，使图表序列成为动态选择器，鼠标单击之后会将对应序列数据传递到一个定义好的单元格位置，而利用该单元格区域位置数据所创建的图表就可以接收到动态数据源，进而完成动态交互。 这种交互方式在前几篇的案例中均有讲解，第一篇中的标签式菜单通过通过设定数据源以及数据插入位置，某种程度上具有钻取功能（只是标签式菜单本事就是作为选择器，并不展示任何数据信息）。 同样是在案例1中通过设置柱形图/折线图的向下钻取功
Highcharts 是一个用纯 JavaScript 编写的一个图表库， 能够很简单便捷的在 Web 网站或是 Web 应用程序添加有交互性的图表，并且免费提供给个人学习、个人网站和非商业用途使用。
报表用的是【FineReport】，之前没用过，被临时授命解决问题，所以大概了解了一下。里面应该是集成了excel插件，报表样式如下：
维度是维度建模的基础和灵魂。在维度建模中，将度量称为“事实”，将环境描述称为“维度”，维度是用于分析事实所需要的多样环境。
Highcharts-3-绘制柱状图 本文介绍的是如何利用python-highcharts绘制柱状图 水平/垂直柱状图 蝴蝶柱状图 堆叠柱状图 带有负值柱状图 水平/垂直柱状图 图形 首先我们直接看
先来看看速度优化对比(这里用了 Django的 DebugToolbar库来查看状态)
维度表是维度建模的灵魂所在，在维度表设计中碰到的问题（比如维度变化、维度层次、维度一致性、维度整合和拆分等）都会直接关系到维度建模的好坏，因此良好的维表设计就显得至关重要，今天就让我们就一起来探究下关于维表设计的相关概念和一些技术。
摘要 Highcharts图表控件是目前使用最为广泛的图表控件。本文将从零开始逐步为你介绍Highcharts图表控件。通过本文，你将学会如何配置Highcharts以及动态生成Highchart图表。 ---- 目录 前言（Preface） 安装（Installation） 如何设置参数（How to set up the options） 预处理参数（Preprocess the options） 活动图（Live charts） ---- 一、前言（Preface） Highcharts是一个非常
前言 后台产品常常使用图表为用户直观呈现用户访问、机器性能等数据，辅助用户对数据进行分析，判断业务运行状况。在图表中必然少不了通过颜色来更加直观、有效地传递信息。但图表实际应用中，却存在颜色任意或者无意义地使用，造成噪音干扰。 那么，在图表中添加颜色时，如何正确地运用颜色来传递信息，帮助用户更好理解数据？本文将从以下几点进行陈述： 颜色传递特定信息 信息可视化原理 图表颜色应用 图表颜色使用建议 总结 颜色传递特定信息 在了解图表颜色该如何正确使用之前，先思考一个问题：在看图表中的颜色时，我们究竟能从中获取
更换标签显示以及分类显示,使用 highcharts 的 wordcloud 来实现一个更好看的标签云,并增加点击事件,实现原来的点击效果.官方案例.英文文档
您推荐哪种数据可视化工具？嗯，这是一个棘手的问题，因为有太多的数据可视化工具。以下图为例：
人群画像分析是对已经创建完成的人群进行画像分析，目的是从不同角度更深入地认识人群用户并挖掘其人群特点。
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