数据可视化之初级篇 零编程工具 1. Tableau Tableau 是一款企业级的大数据可视化工具。Tableau 可以让你轻松创建图形，表格和地图。 它不仅提供了PC桌面版，还提供了服务器解决
毕业之后，真的是误打误撞进入了互联网这个大环境。从第一份工作接触到Python开始，了解到它的强大之处，便主动地开始学习，最终还是走上了数据这个行业其中有一定的偶然性，但似乎也是多年前埋下的伏笔。
高维数据是一种非常常见的数据类型，其中包含了多种属性。比如：数值模式输出结果通常包含多种物理参量及多个时次，还有一些空间位置信息。尽管高维数据非常常见，但是高维数据的分析一直是个挑战。那么如何才能有效的分析高维数据呢？就此问题，本文主要介绍一些气象领域的高维数据可视化工具。
“Gene Structure View (Advanced)”这个功能可以说，也是一时兴起写出来的。开发的主要动机，还是发现师弟师妹在做的事情实在是太费时间精力。就这样，四五年过去了。直到现在，我仍然没搞懂，这个功能是怎么被大伙用起来的。我甚至没有花过时间，专门为这个功能写教程。网络上已有的教程，均是用户们自发总结，确实已经讲解得足够清晰明白。多少，我有时看到还是有点感动，毕竟这些事情也可以说是软件开发的一部分。太懒，仍然是我的问题。工作以后，能静下心来写点文字的时间，越来越少。正是假期，我已然预见明天之后便是忙碌的一个月。为此，享受这最后一天。相对系统的总结一份教程，希望能减少一部分用户使用问题，也让一些朋友能够更好的使用工具。
本文介绍了如何基于Java语言、Eclipse平台、Geopipe开发一款可视化工具，该工具支持对地图数据、路网数据、轨迹数据、POI数据的可视化。同时，介绍了如何利用Prefuse库进行可视化，并提供了相关示例代码。此外，还探讨了如何使用Json格式定义数据，并通过实例进行说明。最后，介绍了在可视化过程中如何实现交互和动态效果。
Tableau 是一款企业级的大数据可视化工具。Tableau 可以让你轻松创建图形，表格和地图。 它不仅提供了PC桌面版，还提供了服务器解决方案，可以让您在线生成可视化报告。服务器解决方案可以提供了云托管服务。Tableau的客户包括巴克莱银行，Pandora和Citrix等企业
Tableau 是一款企业级的大数据可视化工具。Tableau 可以让你轻松创建图形，表格和地图。 它不仅提供了PC桌面版，还提供了服务器解决方案，可以让您在线生成可视化报告。服务器解决方案可以提供了云托管服务。
（1）Linux： Ubuntu 16.04 （2）Python: 3.5 （3）Hadoop：3.1.3（4）Spark: 2.4.0（5）Web框架：flask 1.0.3 （6）可视化工具：Echarts （7）开发工具：Visual Studio Code
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。
因为cxk的粉丝们质疑周杰伦微博没有数据 （周杰伦没有开通微博） 于是，无数隐匿江湖多年 看不下去的周杰伦老年粉开始被迫营业
TDengine 是一种高性能的开源时序数据库，专门用于大规模数据的实时写入、存储和查询。它具有高效、稳定、可靠、灵活等特点，可在物联网、金融、工业互联网等领域应用中发挥巨大作用。TDengine 采用了自主研发的存储引擎 TAOS（Time Series Database for Autonomous and Optimized Systems），支持高并发的数据写入和查询，可以快速地处理亿级以上的数据量。此外，TDengine 提供了开放的 API 和丰富的生态工具链，可与多种数据分析、可视化工具集成，方便用户进行数据分析和挖掘。TDengine 还支持多种数据格式的存储，包括关系型、非关系型、半结构化等，可满足不同类型数据的存储和管理需求。
何谓数据科学？在wikipedia中你还找不到Data Science的词条，但它将成就你的未来。 谷歌首席经济学家Hal Varian在2009年说，下一个十年最有吸引力的工作就是统计学家。能获取并处理数据，从中得到有用信息并能图形化，并使人们得以理解，这将是非常重 要的技能。在此处他所称的“统计学家”，实际上是能够提取大数据集的信息，然后展现给非数据专家的那些人，我们也可称之为数据极客（Data Geek）或是数据科学家(Data Scientists)。 一、数据科学的构成 数据科学的
升级后的ECharts可视化类型更加丰富，操作更加便利，支持多种数据格式无需转换直接使用，特效更加绚丽。 近日，百度ECharts团队发布旗下知名开源产品EChart的最新4.0版本，并宣布品牌升级为“百度数据可视化实验室”。同时，团队还正式发布了深度学习可视化平台Visual，以及其他一系列重量级产品。 百度数据可视化实验室的产品包括基础库、各种可视化产品以及应用产品。 ECharts使用JavaScript实现的开源可视化库，可以流畅地运行在PC和移动设备上，兼容当前绝大部分浏览器，底层依赖轻量级的矢量
关于pcl::PCLPointCloud2::Ptr和pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>两中数据结构的区别
随着数据和信息的急剧增长，对数据分析和可视化工具的需求也呈现出爆发式增长的趋势。由OriginLab公司开发的Origin软件是一款全面的数据分析和可视化工具，可以帮助用户快速轻松地处理和分析各种类型的数据。本文将对Origin软件的功能和应用进行全面的研究，提供详细的介绍和实践案例。
MestReNova是一款由Mestrelab Research公司开发的化学数据处理软件，主要用于NMR、MS等领域的数据处理和分析。该软件具有直观的操作界面、丰富的工具和可视化图表等特点，可以帮助用户更加有效地进行数据分析和解释。同时，MestReNova还提供了多种数据格式的支持和数据导入导出功能等方便用户的使用。
之前发了一条动态数据可视化的视频，有很多朋友来咨询怎么制作的，其实制作过程难度不大，上手很快，特地为大家整理了一篇制作教程，五分钟让你的数据动起来！
从数据获得信息的最佳方式之一是，通过视觉化方式，快速抓住要点信息。另外，通过视觉化呈现数据，也揭示了令人惊奇的模式和观察结果，是不可能通过简单统计就能显而易见看到的模式和结论。
做数据可视化分析时，会出现两个极端，一是不管什么需求，用表格干就完了。再者就是追求炫酷的可视化效果，堆叠各种“高端”的可视化图表，用户看不懂，华而不实。基于实际的分析需求以及要表达的信息内容，选择最匹配的图表形式，才能可视化得恰到好处。每种图表能够承载的数据格式以及反映的数据信息各不相同，这一次主要想分享瀑布图的用法，不管以后是做定制化的可视化页面开发，还是做自助BI图表类型的扩展，都会有所帮助。
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。
可视化大屏共需要8个数据接口，根据数据接口的返回值类型编写Service层的相关方法如下:
最近笔者终于把H5-Dooring的后台管理系统初步搭建完成, 有了初步的数据采集和数据分析能力, 接下来我们就复盘一下其中涉及的几个知识点,并一一阐述其在Dooring H5可视化编辑器中的解决方案. 笔者将分成3篇文章来复盘, 主要解决场景如下:
EViews是由美国Quantitative Micro Software公司开发的一款计量经济学软件，主要用于经济和金融的数据处理和建模。该软件具有强大的数据分析和建模能力，可以帮助用户更加有效地进行数据分析和解释。同时，EViews还提供了多种数据格式的支持和数据导入导出功能等方便用户的使用。
机器学习(ML)的最新技术已经在许多计算机视觉任务上取得了SOTA的结果，但仅仅是通过在2D照片上训练模型而已。
很多人推荐《R语言实战》这本书来入门R，当然，这本书非常不错，我也是通过这本书开始接触的R。这种入门的学习路径属于base R first，学习的流程基本是先了解变量的类型、数据的结构，再深入点就会学到循环与自定义函数。有些类似于先认识编程，再按照数据处理、可视化、统计分析等应用方向开始下一个学习的旅程。
Spyder是一个强大的科学环境是用Python编写编辑器，由科学家，工程师和数据分析师所设计。它具有一个综合开发工具的高级编辑、分析、调试和概要分析功能与科学包的数据探索、交互执行、深度检查和漂亮的可视化功能的独特组合。此外，Spyder还内置集成了许多流行的科学软件包，包括NumPy、SciPy、Pandas、IPython、QtConsole、Matplotlib、Sympy等等。
在科学研究过程中，数据处理和统计分析是必不可少的环节。由于数据量庞大、复杂性高等原因，传统的统计分析方法已经难以胜任。Prism软件是一款专门用于科学图形绘制和数据分析的工具，广泛应用于生物医学、化学、物理学等领域。本文将着重介绍Prism软件的特色功能和使用方法，有助于让读者了解如何更好地使用该软件从而获得更好的数据分析结果。
NetCDF(Network Common Data Form)是一种科学二进制数据格式，由UCAR负责开发和维护netCDF软件，主要用于存储多维科学数据。在地球科学领域使用较为广泛，大多数数值模式，卫星，雷达等数据格式通常为NetCDF格式。
利用在上一期【推送】中微博关键词爬虫，爬取了超过 4000 条微博数据，每条数据 18 个字段，这一期，我们来看看对这份数据的数据分析。包含常规可视化和复杂网络建模两部分，也许值得一个收藏、转发。
matplotlib是Python数据可视化库的OG。尽管它已有十多年的历史，但仍然是Python社区中使用最广泛的绘图库。它的设计与MATLAB非常相似，MATLAB是20世纪80年代开发的专有编程语言。
上一篇文章，我们使用了Python 自定义IDW插值函数进行了IDW空间插值及可视化的plotnine、Basemap的绘制方法(Python - IDW插值计算及可视化绘制)，本期推文我们将使用R-gstat进行IDW插值计算和使用ggplot2进行可视化绘制，主要涉及的知识点如下：
Origin是一款功能强大的数据分析和绘图软件，具有广泛的应用和重要的地位。它可以帮助用户实现数据的可视化、处理、分析和展示等功能，是各行各业专业人士和学术研究者使用最多的数据分析软件之一。本文将重点介绍Origin软件的特点和使用方法，并通过实例演示和应用案例探讨其价值和意义。
本文主要介绍了Origin软件的使用方法、功能和在数据分析和绘图方面的应用。通过详细的实例分析和解释，展示了Origin软件在科学研究和工业生产等领域中的优势和价值，并总结了使用Origin软件时需要注意的一些技巧和注意事项。
对每个人而言，真正的职责只有一个：找到自我。然后在心中坚守其一生，全心全意，永不停息。所有其它的路都是不完整的，是人的逃避方式，是对大众理想的懦弱回归，是随波逐流，是对内心的恐惧 ——赫尔曼·黑塞《德米安》
使用数据集时，务必确保在遵循数据可视化的最佳实践的同时正确有效地向您的受众呈现数据。您可以在可视化中使用许多不同的功能和技巧，以确保它是可理解的，简洁的和信息性的。以下是一些快速格式化选项和附加内容，可以提高图形和图表背后的整体可读性和含义。
应对于这些问题，其中的一个解决方案就是：自动化的工具，有些人喜欢称之为器。支撑这些工具的便是一系列的原则与模式，将它们融入到工具之中。另外一个解决人成长的方案就是：元元（meta-meta），这是另外一个故事。
在推出两期数据分享之后，获取数据的小伙伴们也知道，数据格式都是NetCDF(nc) 格式网格数据，虽然我在推文分享中说明使用Python、R或者GIS类软件都是可以进行 处理和可视化绘制的，但是，还是有小伙伴咨询使用编程软件Python或者R处理nc数据，正好也想分享一期关于nc网格数据的可视化绘制过程，这里我们使用R包进行nc数据的处理(Python处理较为简单，将放在空间插值系列的资料中，该部分正在加快进程中哦~~)，主要涉及的知识点如下：
上篇原创推文使用了geopandas进行了房价分布的地图推文教程，本期我们将使用绘图功能更加强大的ggplot2 以及其推展包进行地图绘制和图表美化工作，主要涉及的知识点如下：
本文主要介绍了Prism（棱镜）软件的基本功能、应用范围以及使用方法，着重介绍了该软件在科学数据分析、绘图方面的优势和价值。通过具体案例的分析和说明，阐述了如何使用该软件进行数据分析、绘图等操作，并总结了一些注意事项和技巧。
自从和地图可视化结缘，一路走了好几年，从最初的Excel催化剂版本的地图可视化，到EasyShu的全系列地图可视化。
最后，该数据被加载到数据库中。在当前的技术时代，“数据”这个词非常重要，因为大多数业务都围绕着数据、数据流、数据格式等运行。现代应用程序和工作方法需要实时数据来进行处理，为了满足这一目的，市场上有各种各样的ETL工具。
即时通讯应用（包括IM聊天应用、实时消息推送应用等）开发的前期技术选型时，关于数据传输格式的选择，在即时通讯开发者同行的眼里，是个极富争议话题。
本文主要对GEE中的ee.Image格式数据图层基本处理操作加以介绍。本文是谷歌地球引擎（Google Earth Engine，GEE）系列教学文章的第十篇，更多GEE文章请参考专栏：GEE学习与应用（https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/category_11081040.html）。
今天分享一个 Python 可视化大屏项目，GitHub 地址：https://github.com/TurboWay/big_screen，项目结构简单使用方便，直接传数据就可以实现数据可视化大屏。
面积图是一种源于折线图但是改变了其展现方式的图形。具体地，它通过一定的区域面积来表示数据大小，利用不同的颜色或者线条来区别不同组的数据。William Playfair，苏格兰工程师和政治经济学家，是图形化统计方法的创始人，是面积图的发明人，除此之外他还发明了折线图、条形图、饼图等。他发表于1786年的著作The Commercial and Political Atlas中使用了面积图：
kepler.gl是由Uber开发的进行空间数据可视化的开源工具，是Uber内部进行空间数据可视化的默认工具，通过其面向Python开放的接口包keplergl，我们可以在jupyter notebook中通过书写Python代码的方式传入多种格式的数据，在其嵌入notebook的交互窗口中使用其内建的多种丰富的空间数据可视化功能，本文就将针对在jupyter notebook中使用keplergl的基本用法进行介绍。
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
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
