在新的HTML5标准中,新增了一个非常重要的元素—canvas元素。使用该元素,可以在页面中直接进行各种复杂图形的制作。因此,如果使用该元素绘制统计图,比之前使用服务器端控件来生成统计图的方法更加具有优越性,因为使用了该元素之后,绘制统计图的工作是直接在客户端进行的,而不再是在服务器端所完成的了。这不仅意味着不再占用服务器端的资源,而且意味着可以直接利用客户端计算机的强大资源,绘制统计图的速度也就可以大大地得到提高了。而且,因为用来控制canvas图形绘制的脚本代码是可以被压缩的,可以被缓存的,所以也就可以
Chart.js 是一个功能强大且易于使用的图表库。 支持多种类型的图表,包括折线图、柱状图、饼图、雷达图等。 Chart.js 具有简单的 API 和丰富的配置选项, 使得在 Vue 中使用它非常方便。
最近做的项目需要用到数据分析,图表显示,之前做项目的时候用到过highcharts,不过也只是简单的会用而已,然后再网上查了查highcharts的优点:
众所周知,数据统计图是论文或学术PPT的重要组成部分,而GraphPad Prism制作统计图是很便捷的。我强烈推荐大家使用。
今天继续跟大家分享关于水晶易表动态页面切换的案例。 该案例的仪表盘在技巧上没有新的东西,仍然是利用传统的单选按钮进行页面切换,同时对三个类型的图表数据对三个单值指标数据进行 多样化的展示。 以下是原
现代社会早已进入读图时代,图像在一定上程度上取代了文字,占据了主导地位。对于数据分析来说,一张清晰的可视化图表确实比纷繁复杂的数字更清晰美观。随着科技的发展以及可视化需求的急剧增大,涌现了大批的数据可视化工具,通过对比分析市面上众多的数据可视化工具之后,我们挑选了几款给大家进行参考。
“GIS讲堂”第九课的内容为“地图统计图的实现”,下面就课程内容做一个详细的说明。
今天我参考github,总结出一个极简但却包括了几乎所有Python的绘图包。 一共22个Python绘图包: Python 绘图包 altair - 基于Vega Lite的声明性统计可视化 bokeh - 用于Python的交互式Web绘图 Chartify - Bokeh包装,使数据科学家更容易创建图表 diagram - 使用UTF-8字符的文本模式图 ggplot - 基于R的绘图系统ggplot2 glumpy - OpenGL科学可视化库 holoviews - 来自注释数据的复杂和声明性
如上图所示,一般的涉及到的地图的统计涉及到上述所展示的三个状态:1、初始化状态;2、缩放后的状态;3、点击选中显示详情状态。第一种状态下,加载统计图,一般来说,在地图上显示的统计图只是一个趋势或者示意,详细的还得去点击显示;第二种状态,随着地图的缩放,地图统计图随着地图的大小变化;第三种状态,点击选中,在信息框显示详细的统计图的信息。
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
说到驾舱舱,它通常是给驾驶员提供速度、转速、燃油油位等信息的设备。它可以帮助飞行员或赛车手快速作出决定。
今天继续跟大家分享关于水晶仪表系列选择器高级用法——页面级切换工具。 之前讲过很多关于菜单选择器的用法, 但是那些基本都是基于单个部件及统计图之间的切换,今天这里要讲的是页面级的筛选技巧。 文字不够直
BI是Business Intelligence的英文缩写,译作商业智能,又称商业智慧或商务智能,指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。
点击上方蓝色字体,关注程序员zhenguo 你好,我是 zhenguo今天这篇文章不是项目,我的第十个项目还在整理中。今天我参考github,总结出一个极简但却包括了几乎所有Python的绘图包。一共22个Python绘图包: Python 绘图包 altair - 基于Vega Lite的声明性统计可视化 bokeh - 用于Python的交互式Web绘图 Chartify - Bokeh包装,使数据科学家更容易创建图表 diagram - 使用UTF-8字符的文本模式图 ggplot - 基于R的绘图
科研是极富有审美趣味的。看CNS高分文献时,经常会被文章中精美的统计图所吸引。
最近几节我们要结束掉首页,虽然首页是我们的草稿,承担了我们学习的第一步,但是确实已经占用了过多篇幅。
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
可视化分析主要应用于数据量比较大的关联分析,从各个指标和维度展开用各种统计图和地图,辅之动态效果,使得数据分析结果更加直观有效,让复杂的工作智能化。
最近在一个项目中遇到导出为Word文件的问题,导出Word的功能很简单,但是导出Word文件中包含数据库动态查询的统计数据而生成的Echarts图片,且导出Word的时机又是在凌晨的服务器定时执行,所以不能通过客户端访问统计页面时再去生成。
这里我们先要去想,数据的来源,数据来源在哪?当然是以后的各个工具的使用次数了。那么这个使用次数我们记载到哪里呢?
日常生活中,我们或多或少有制作PPT的需求,也许是上级要求,也许是自我展示,我们也逐渐意识到一份精美的PPT对我们的学习工作有多么重要,因此很多人自然而然萌生了学习PPT相关表现技巧以增加个人竞争力的想法。
注意我们当前做的平台是数据构造平台,既然是数据,那么首页我们要弄成什么样呢? 最好就是 各种统计图 那种吧,看着还高大上~
前天有网友提到了这样的需求:1、地图的统计图展示;2、统计图的聚类。统计图的展示非常好理解,但是什么是统计图的聚类的?所谓统计图的聚类是按照地图等级与数据等级,实现统计图的分级展示。鉴于此,趁着这个霾天,早起来给这位网友解下惑,并在此marker一下,有相同需求的筒子可以看过来^_^
Echarts相信很多小伙伴都了解过,甚至很多都已经用到过。没有了解过的小伙伴,可以先来和我一起了解一下它的作用和历史吧。ECharts,缩写来自Enterprise Charts,商业级数据图表,是由百度公司研发的(并且是开源的),它最初是为了满足公司商业体系里各种业务系统(如凤巢、广告管家等等)的报表需求,在2012年之前这些图表需求都是使用flash去实现的, 后来由于flash退出舞台,凤巢前端技术负责人的Kener-林峰在凤巢数据平台项目中尝试使用Canvas去做图表,他写了一个全新的轻量级Canvas类库ZRender,ZRender可以说是ECharts的前世。
最近几乎花费全部业余时间制作了一个 BJ for Notion 辅助看板工具,配合我做的 Bj 模版使用。本文主要就是做一个预览,具体的使用方法后面慢慢出文介绍。话不多说,直接看效果吧!
停电区域是指供电公司在某一天的某些区域的台区进行停电,台区的下属表箱均受到影响。这是一个地域性问题,所以通过在地图上进行标识这些区域,将数据可视化地展示到分析人员面前,可以很直观看到当天停电影响区域,极大地方便了后续工作的展开。
在前文中,介绍了Arcgis for js和Openlayers3中统计图的实现,在本文,书接上文,介绍在Openlayers2中,统计图的实现。
即席报告类似Word,只不过在即席报告中图表大小可任意设置,位置可自由摆放,甚至叠放在一起,且即席报告可像word一样分页显示。
本系统采用前后端分离的开发模式,前端使用Vue.js框架进行开发,后端使用Spring Boot框架,数据库采用MySQL。系统实现了家政服务的在线预约、服务评价、人员管理、订单管理等功能,为用户提供了便捷的家政服务体验。
导读: 每天跟数据打交道,或许你已经习惯了用数据说话。怎样能让人更懂你的数据?图表是展现数据的有效方式,几种最常见的图表你都会用了吗?基于图表和数据的常见分析方法你都掌握了吗?本文以热映中的《复仇者联盟3》的豆瓣评分数据为例教会你玩转图表和分析方法。
本项目是一个机器人制证的可视化系统。 其中包括制证设备的显示和监控,质检设备的显示和监控;同时也包括AGV机器人的显示和监控。 制证设备用于制作证书,质检设备用于合格检查,而AGV机器人用于运输;AGV机器人还需要监控电量和充电情况和行进位置。
“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?“
数据可视化技术的基本思想是将数据库中每一个数据项作为单个图元元素表示,大量的数据集构成数据图像, 同时将数据的各个属性值以多维数据的形式表示,可以从不同的维度观察数据,从而对数据进行更深入的观察和分析。 图表库 C3 – 以 d3 为基础构建的可重用图表库 Chart.js – 带有 canvas 标签的图表 Chartist.js – 具有强大浏览器兼容能力的响应式图表 Dimple – 适用于业务分析的面向对象的 API Dygraphs – 适用于大型数据集的交互式线性图表库 Echarts – 针对
2015年度十大Plotly图形、图表以及可视化数据 文章整理出了2015年最优秀的十个Plotly图表,这些交互式的图表使用Plotly的web app和APIs制作而成 第十位. “2001-20
曾经写了一个web app,后端没有用数据库,而是文件系统,体验还不错,文件系统的索引也很快,有时候一个网站不需要什么SQL。
在大数据的时代背景下数据可视化的价值显得尤为突出,国内外出现了很多数据可视化产品,其中又以在Web上呈现数据统计图表的组件库最为多样,国外比较著名的如Highcharts,amCharts,flot,jqPlot,D3等等,国内则相对比较冷清,知名度较高仅有iChartjs,dataV。 在这种背景下,Echarts的出现无疑会引起大家的高度关注。那么,Echarts到底是什么?它的未来向何处发展? 11月29日广州日报数字新闻实验室在广州TiT创意园举办了一场“数据可视化的应用实践”沙龙,EChart
在前文中讲到了在Arcgis for js中统计图的实现,在本文,讲述在Openlayers3中结合highcharts实现统计图。
商业智能(BI)工具经过几十年的不断发展,已成为大型企业进行商业决策不可缺少的工具。在BI工具问世之前,由于制作报表的时间、人力成本较高,企业数据分析一直处于被忽视的状态。商业智能BI工具的出现极大地提高了企业数据分析的效率。
翻译:吴怡雯 校对:姚佳灵 2015刚刚过去,我们决定把2015年最出色的10张Plotly图表放在一起展示,让大家了解Plotly能做些什么。这些图表都是利用Plotly网络应用程序和API
一:柱状图改变颜色 图片.png 代码: <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <titl
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PHP 在 Web 开发领域被广泛应用的原因在于,PHP 不仅可以生成 HTML 页面,还可以创建和操作二进制形式的数据,例如图像、文件等等。其中,使用 PHP 处理图像就需要 GD 库的支持,本节我们就来介绍一下 GD 库,以及如何启用 GD 库。
KKCirStatisticalFigure-iOS 用于制作圆形统计图 https://gitee.com/kukela/KKCirStatisticalFigure-iOS
今天继续分享关于选择器的用法——使用图标配合背景完美模拟个性选择器。 今天的内容几乎没有任何新东西,所使用到的部件仍然是之前用到过的常用痛几天——条形图、柱形图、面积图、折线图结合对应的四个量表。
今天是Xcelsius系列的第一篇——初识动态仪表盘。 该案例将会讲解一个简单的电信公司月度业务分析数据模型,通过本案例你可以简单的了解水晶易表中的图表部件(柱形图、折线图)、单值部件(量表、仪表盘)
今天继续跟大家分享关于水晶易表的动态选择器高级用法——过滤器。 这个部件可以将多层帅选筛选自动化,比如我们前两篇所讲解的多重筛选案例中, 需要为每一个筛选字段单独建立一个筛选器,来完成整体的记录筛。 这里使用过滤器,可以完成批量筛选操作,它其实是一组组合框,可以批量导入多列筛选字段,从而完成批量筛选工作。 但是这样的话,虽然简便了操作(想想前两篇我们所使用函数:vlookup+match+offset,而这里不需要),但是也损失了个性化与美观性。(过滤器中的所有单个筛选器都长一个样,你需要面对的三个一抹一
上节之后,有不少小伙伴问,如果已经跟了8-12章的 首页数据统计图 的,要删除么?
数值型数据表现为数字,在整理时通常进行数据分组。分组是根据统计研究的需要,将数据按照某种标准分成不同的组别。直方图是用矩形的宽度和高度来表示频数分布的图形。用横轴表示数据分组,纵轴表示频数或频率。 例9 某地1993年抽样调查了110名18岁男大学生的身高(cm)资料。现在关注的指标是身高的分布。 SAS程序:
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