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    如何设计淘宝天猫这种成功而有价值的大数据可视化

    塔夫特所说,“图形表现数据。实际上比传统的统计分析法更加精确和有启发性。”对于广大的编辑、设计师、运营分析师、大数据研究者等等都需要从不同维度、不同层面、不同粒度的数据处理统计中,借助图表和信息图的方式为用户(只获得信息)、阅读者(消费信息)及管理者(利用信息进行管理和决策)呈现不同于表格式的分析结果。数据可视化技术综合运用计算机图形学、图像、人机交互等,将采集、清洗、转换、处理过的符合标准和规范的数据映射为可识别的图形、图像、动画甚至视频,并允许用户与数据可视化进行交互和分析。而任何形式的数据可视化都会由丰富的内容、引人注意的视觉效果、精细的制作三个要素组成,概括起来就是新颖而有趣、充实而高效、美感且悦目三个特征。

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    web前端开发入门,学习路径以及具体的学习内容

    在本阶段,我们需要掌握 HTML 与 CSS 基础,当然,也包含 H5 和 C3 的新特性。这 个部分内容非常简单,而且非常容易掌握。相信你也更愿意学习这个部分,毕竟他可以让你 最直观的感受到前端的魅力。为了锻炼大家写代码,可以根据你喜欢的站点去实现效果。 这一阶段是非常重要的基础阶段,所谓基础就是可能这个阶段我们的学习的内容,可以 让我们开发出来绚丽网站站点,但是功能丰富却暂时做不到。 为了完成更绚丽的站点,我 们需要掌握常见特效的实现,利用 css3 和 h5 的新特性实现动画,布局,雪碧图,滑动门, tab 切换等特效。并且掌握基础的站点优化内容。例如 sprite 等。虽然我们还不能完成更 多交互内容,但是我们会学习到很多的知识模型和理论,而这些知识模型和理论是我们后期 工作和学习的基石。扎实的基础有了,我们才能走的更稳更快。 注:本阶段不涉及到编程,主要是熟悉 HTML5 各种标签用法、CSS3 各种属性的用法。

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    美国大选倒计时:R 语言和蒙特卡洛算法预测希拉里赢面高达89%

    【新智元导读】美国总统大选近在眼前,上周新智元刊登相关文章《从未失手的 AI 预测:川普将赢得选举,入主白宫》引起很多争论。这次我们选择了一篇用 R 语言和蒙特卡洛算法等数据预测分析方法,对美国大选做预测的文章,同时附上 Gighub 代码。 总统大选不到一周,自己来预测一下竞选结果还是很有挺有趣的。虽然关于选举,有的是博客和网站的预测,但确切告诉你他们究竟用了什么模型,或者告诉你怎么做这个预测的却寥寥无几。但是,我接下来就会这么做! 在本文中,我将以州为单位拆分竞选数据,向你展示如何使用投票结果模拟和预测

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