手上有一堆地址的信息，例如电商行业的买家收货地址信息，想使用powerbi等可视化工具将其在地图上作展示，就需要将其转换为经纬度的信息。
xresloader 是一组用于把Excel数据结构化并导出为程序可读的数据文件的导表工具集。它包含了一系列跨平台的工具、协议描述和数据读取代码。
详细的操作过程，将在后续推文中，以视频的方式给大家全面展示，借助Excel催化剂+local space viewer(免费绿色免安装，以下简称LSV)。打造出非同寻常的自定义制作效果。
一般来说，网抓的数据，很多时候也需要进行json的解释，因为网络接口的变动致使网抓程序失效也是常有的事情。
在100+的主题功能中，以下将尝试通过几个维度来作简单的梳理，希望能够对初次接触的朋友们可以更加清晰地了解Excel催化剂能够给自己的日常工作带来哪些的便利和帮助。
作为一名前端，在工作中也会遇到很多有关二进制处理的需求，如 EXCEL 表格的导出，PDF 的生成，多个文件的打包，音频的处理。
1、把财务预测移到WPS，可以实现线上增加数据，就可以计算结果，不需要安装python软件、配置环境，可以方便分析，可以出图可视化
只要是标准的POI搜索，就可以在高德地图上清晰地出现其轮廓线，此轮廓线就是我们接下来制作地图数据包的源材料。
大规模语言模型 (LLM) 拥有大量的数据来源，能针对用户提出的问题提供不同形式的回答，但其回答形式仅限于“文本”。尽管文本内容清晰，但在包含复杂逻辑或需要向外展示的场景下，文本表达存在局限性。可以想象，将“文本” 转换为“可视化” 分析模型甚至UI界面将具有更出色的效果。本文将汇总关于这种场景的探索和实现思路。
导读：本文要介绍的这些技法，会用Python读入各种格式的数据，并存入关系数据库或NoSQL数据库。
使用Python分析出国庆哪些旅游景点：好玩、便宜、人还少的地方，不然拍照都要抢着拍！
那去哪里玩人少 big 还高呢？ 咱不是程序员嘛 那就用数据分析下 看看哪些地方值得去
2019年国庆马上就要到来， 今年来点新花样吧， 玩肯定是要去玩的， 不然怎么给祖国庆生？ 那去哪里玩？人少档次还高呢？ 那就用数据分析下， 看看哪些地方值得去！ 1. 目标 使用Python分析出国庆哪些旅游景点：好玩、便宜、人还少的地方，不然拍照都要抢着拍！ 2. 获取数据 既然做数据分析肯定要先搞到数据，最开始笔者在一些官方网站查找旅游信息，毕竟官方的数据可信度高点， 但我一无所获，有点失望！ 然后寻找其他替代方案：爬取出行网站的旅游景点售票数据，这样也可以反映出旅游景点的热度！ 笔者首先想到
Unity中的数据持久化，可以使用excel、文件、yaml、xml、json等方式。
地图相关的数据采集，使用的是高德地图的API。本来一直对百度地图还是挺有好感的，但其开放的API接口的数据结构过于简单，两者对比，最终还是选择高德地图。
Tech 导读 文章主要介绍了UData系统的设计理念，描述了该系统的查询引擎基于StarRocks在联邦查询方面做了哪些增强，从而使一条ES外表的联邦聚合关联查询性能提升数倍。通过本文，读者可以了解SQL语句在MPP查询引擎上的基本执行流程，并可以基于此考虑如何对于这一过程进行优化和改造。
之所以要发表这篇博客，还源于最近的开发工作所实现的一个小的Demo, 当然这个Demo不会涉及工作中App的一些内容，下方要实现的Demo是通用的。因为项目需求的迭代，要求在银行卡绑定中添加支行所在的省市信息。在iOS中选择这种省市信息的一个比较不错的方式当时是使用UIPickerView进行显示了。当然在PickerView上的省市信息是联动显示的，我们在此因为需求定的是让用户选择省市信息，所以我们进行二级联动，当然多级联动的原理也是一样的。由于之前的老项目是使用Objective-C写的，虽然现在是Sw
xresloader 是一个功能比较全面并且跨平台的Excel导出protobuf、msgpack、xml、lua、json、javascript、UE-Csv、UE-Json等数据格式的工具。 并且整个工具链还包含了基于模板引起生成读表代码的 xres-code-generator ，方便产品/策划使用的 GUI批量执行工具 - xresconv-gui 和方便CI集成和程序使用的 命令行批量执行工具 - xresconv-cli。
目标：使用Python分析出国庆哪些旅游景点：好玩、便宜、人还少的地方，不然拍照都要抢着拍！
本文介绍了大数据可视化分析工具，列举了39种常用工具，并给出了每种工具的优缺点。这些工具涵盖了各种领域，如商业智能、数据挖掘、数据可视化等。
pandas是一个Python语言的软件包，在我们使用Python语言进行机器学习编程的时候，这是一个非常常用的基础编程库。本文是对它的一个入门教程。
CSV 代表“逗号分隔值”，CSV 文件是存储为纯文本文件的简化电子表格。Python 的csv模块使得解析 CSV 文件变得很容易。
本节教程非常简单，一个美国地图同时作为数据呈现与选择器，控制统计图呈现各州的对应时间段的税收数额指标。 案例截图如下： 数据文件如下： 简要分析下数据结构：A1为整个图表的标题，黄色部分是地图的州名
在过往Excel催化剂开发好的POI搜索中，只有POI兴趣点关键字搜索和坐标点周边半径搜索，就差了指定多边形面的搜索，因为用户没法轻松地完成面坐标的采集，所以也难以在Excel催化剂中给出其对应的功能，接口调用是很容易，但交互上没法让普通用户按需获取到这个面的轮廓线坐标。
登录：不同的用户名，不同的密码，不同的组合都需要做登录场景的测试，正常的排列组合下可能会产生多个用例
最近探索出来一个在Python中创建热力图非常高效的方法，使用folium包来创建热力图，实际效果非常赞，过程简单，代码量少。
我见过很多同事除了代码对不齐，还存在 Service 层掉 Controller，甚至是 Dao 层掉用 Controller。除此之外，Controller 还经常会存在一大堆业务逻辑。
今天跟大家分享的是数据地图系列的第七篇——使用R语言制作热力数据地图！ 也许很多小伙伴儿对于R语言还很陌生，感觉很神秘。 确实，R语言的数据地图需要使用很长的代码来写。但是就像我们学习高数和微积分一样，再复杂再庞大的公式，都会有计算软件帮你代劳，而你只需要知道怎么调整参数、控制路径，并且明白每一句代码的实现功能就可以了，无需记住每一串代码的详细内涵和写法。 而且接下来要写的诸多代码，大部分都并非自己写的，而是从网上拼凑，经过整理与汇总后的。坦白的说，绝大部分自己都写不出来，语法也很费解，只是勉强知道大概可以
原文网址：https://blog.profitbricks.com/39-data-visualization-tools-for-big-data/
数据可视化无处不在，而且比以前任何时候都重要。无论是在行政演示中为数据点创建一个可视化进程，还是用可视化概念来细分客户，数据可视化都显得尤为重要。以前的工具的基本不能处理大数据。本文将推荐39个可用于处理大数据的可视化工具（排名不分先后）。其中许多工具是开源的，能够共同使用或嵌入已经设计好的应用程序中使用，例如JavaScript，JSON，SVG，Python，HTML5，甚至有些工具不需要任何编程语言基础。其他的则是商业智能平台，能够进行复杂的数据分析并生产报告，并配有多种方式实现数据可视化。无论你是需
Power BI SVG着色地图：从全球到全国、省、市、区县、乡镇街道村、建筑空间操作技巧
导读：从常见的Excel和CSV到JSON及各种数据库，Pandas几乎支持市面上所有的主流数据存储形式。
ETL (Extract-Transform-Load 的缩写，即数据抽取、转换、装载的过程)，对于企业或行业应用来说，我们经常会遇到各种数据的处理，转换，迁移，所以了解并掌握一种ETL工具的使用，必不可少。
在气象数据分析中，地理空间要素是一个必须考虑的关键特征项，也是重要的影响因素。例如气温会随着海拔的升高而降低，地形的坡向朝向也会影响风速的分布，此外，典型的地形会形成特定的气候条件，也是数据挖掘中可以利用的区域划分标准。数据分析中，地理空间分析往往能提供有效的信息，辅助进行决策。随着航空遥感行业的发展，积累的卫星数据也成为了数据挖掘的重要数据来源。 地理空间分析有好多软件可以支持，包括Arcgis，QGIS等软件平台，本系列文章将会着重分享python在地理空间分析的应用。主要包括地理空间数据的介绍，常用的python包，对矢量数据的处理，对栅格数据的处理，以及常用的算法和示例。 地理空间数据包括几十种文件格式和数据库结构，而且还在不断更新和迭代，无法一一列举。本文将讨论一些常用的地理空间数据，对地理空间分析的对象做一个大概的了解。 地理空间数据最重要的组成部分：
设计目的：进行地理文件的加载、数据转换及基础处理，将地理信息数据与业务数据的融合（sp与sf数据模型），添加地理标签，应用地理坐标轴，最终完成一个地理空间可视化的小demo。
因一位EasyShu用户很热心地发问，同时提供了一个很通用性的场景，使用外部的其他地图文件，如何制作一个适合EasyShu使用的自定义地图数据包。
这一篇我会把自己所掌握的所有数据地图素材资源获取途径全部分享给大家。 可能有的小伙伴儿会有疑问，现在商务智能工具发展的这么火，像PowerBI、Tableau以及一些在线的可视化平台都能够免费多场景提供数据地图的制作，是否还有必要自己找素材去亲手做。 这个问题怎么说呢，还是场景化吧，以上的商务智能工具确实降低了制作这些可视化地图的成本，但是缺点也有很多。 这些BI工具其实依赖的内置在线地图（确实不用我们自己定义），但是在线地图的风格往往意味着你没有太大的调整空间，而且地址的解析率与识别率都是有精度限制的（
最近用python做不少整理数据的工作，其中就包含不少关于中文处理的，所以总总结一下方便以后使用
如今学习应用数据可视化的渠道有很多，你可以跟踪一些专家博客，但更重要的一点是实践/实操，你必须对目前可用的数据可视化工具有个大致了解。以下是Netmagzine列举的二十大数据可视化工具，无论你是准备
如今学习应用数据可视化的渠道有很多，你可以跟踪一些专家博客，但更重要的一点是实践/实操，你必须对目前可用的数据可视化工具有个大致了解。以下列举的二十大数据可视化工具，无论你是准备制作简单的图表还是复杂
时间复杂度是评估算法性能的一种方式，主要衡量的是算法在运行时所需要的时间或者操作的次数。在计算机科学中，我们通常用大O表示法来描述时间复杂度。
包含xy信息的Excel都可以，xy可以在一个字段里，也可以在两个字段中。另外如果包含高程信息，还可以生成三维的矢量数据。
元数据，一个简单的定义是描述数据的数据。在企业中，无论哪里有数据，都有相应的元数据。只有存在完整而准确的元数据，我们才能更好地理解数据并充分利用数据的价值。为了让大家更好地了解什么是元数据，TaskCtl小编针对元数据的类型，举例说明什么是元数据。
在数据获取的时候， 我们发现获取的数据包含时间、震级、经纬度、深度以及参考位置。而经纬度是百度地图下的，考虑到不同地图的经纬度会存在差异，而我们后续绘图采用的是高德地图，所以这里需要对经纬度进行转换。
最近重新写爬虫的课程，发现有些以前爬过的网站都消失了，到处找可爬的网站还有案例，收获不多，除了自建教学网站，想要找一些稳定，有趣且有一定实用价值的爬虫项目网站太难了。
在使用pandas包进行Excel文件处理时，有时候会遇到TypeError: read_excel() got an unexpected keyword argument ‘parse_cols'或TypeError: read_excel() got an unexpected keyword argument ‘sheetname'的错误消息。这些错误消息通常是由于pandas版本更新导致的，某些参数已被弃用或更改。 为了解决这个问题，我们需要采取以下步骤：
比如我们在拿到一个 List 集合之后，要对这个集合进行判空操作，以前我一直是这样写的：
SheetJS github官网 引入 <script lang="javascript" src="dist/slim.min.js"></script> <script lang="javascript" src="dist/xlsx.full.min.js"></script> 读 const reader = new FileReader(); reader.onload = function (e) { const data = XLSX.read(e.target.result, {
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