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。
原文网址:https://blog.profitbricks.com/39-data-visualization-tools-for-big-data/
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。
工欲善其事,必先利其器。好的工具可以大大提升你的工作效率,并获得身边人的羡慕和赞赏。今天,我们就来向小伙伴们分享一大波非常实用的工具,武装你的大脑。 ▲图表类 iCharts 简介:各种主题的开放图
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
异名新接一个需求,实现一个文字的切换,结果发现太久没写css动画,对animation属性已经很陌生,尤其是对steps()函数的理解已经丢掉了。
ECharts是一个兼容绝大部分浏览器,可流畅运行在PC和移动设备上的纯 Javascript 的图表库。ECharts 提供了折线图,柱状图,散点图,饼图,K线图,盒形图等常规图,还有可视化的地图、热力图、线图,、可视化的关系图等。多样的图表、丰富绚丽的视觉效果、流畅的交互,用来做数据统计分析是再好不过了。 1、引入echarts.js
在数据可视化领域,关系网图是一种强大的工具,可以展示实体之间的复杂关系。Pyecharts 是一个基于 Echarts 的 Python 可视化库,提供了简单而强大的接口,使得绘制关系网图变得轻松而愉快。本文将介绍 Pyecharts 绘制多种炫酷关系网图的参数说明,并通过代码实战演示如何创建令人印象深刻的关系网图。
说道路由, 我们最熟悉的路由是什么呢? 那就是路由器了。 其实路由器有两个重要的功能: 路由和传送
本文来自作者在GitChat(ID:GitChat_Club)上的精彩分享,CSDN独家合作发布。 随着DT时代的到来,传统的统计图表很难对复杂数据进行直观地展示。这几年数据可视化作为一个新研究领域也变得越来越火。成功的可视化,如果做得漂亮,虽表面简单却富含深意,可以让观测者一眼就能洞察事实并产生新的理解。可视化(visualization)和可视效果(visual)两个词是等价的,表示所有结构化的信息表现方式,包括图形、图表、示意图、地图、故事情节图以及不是很正式的结构化插图。 基本的可视化展现方式,
Rollup是一个JavaScript模块打包器,它可以将多个模块打包成一个单独的文件,以便在浏览器中使用。与其他打包工具相比,Rollup的主要优势在于它可以生成更小、更快的代码。在本文中,我们将深入了解Rollup的工作原理、使用方法、摇树优化(tree shaking)。
随着DT时代的到来,传统的统计图表很难对复杂数据进行直观地展示。这几年数据可视化作为一个新研究领域也变得越来越火。成功的可视化,如果做得漂亮,虽表面简单却富含深意,可以让观测者一眼就能洞察事实并产生新的理解。可视化(visualization)和可视效果(visual)两个词是等价的,表示所有结构化的信息表现方式,包括图形、图表、示意图、地图、故事情节图以及不是很正式的结构化插图。 基本的可视化展现方式,如条形图、折线图、饼图、雷达图可以很容易通过各种软件(如Excel)容易生成,这些方法是常见可视化问题的
来源:中国统计网 作者:daniel.xie(谢佳标) 原文链接:http://dwz.cn/5Pz3BX 本文长度为2900字,建议阅读5分钟 本文主要为大家介绍一些比较流行的数据展现方式和常用的数据可视化工具和图表。 随着DT时代的到来,传统的统计图表很难对复杂数据进行直观地展示。这几年数据可视化作为一个新研究领域也变得越来越火。成功的可视化,如果做得漂亮,虽表面简单却富含深意,可以让观测者一眼就能洞察事实并产生新的理解。可视化(visualization)和可视效果(visual)两个词是等价的,
开篇主要是介绍了一些常用的数据可视化工具和图表,让各位看官对数据可视化有一个较为全面的认识。后续篇章会深入介绍如何运用工具绘制精美图表的技术细节。 随着DT时代的到来,传统的统计图表很难对复杂数据进行直观地展示。这几年数据可视化作为一个新研究领域也变得越来越火。成功的可视化,如果做得漂亮,虽表面简单却富含深意,可以让观测者一眼就能洞察事实并产生新的理解。可视化(visualization)和可视效果(visual)两个词是等价的,表示所有结构化的信息表现方式,包括图形、图表、示意图、地图、故事情节图以及
总第501篇 2022年 第018篇 知识图谱可视化可以更直观地查看和分析知识图谱的数据。本文主要介绍了美团平台在布局策略、视觉降噪、交互功能、可视化叙事、3D图谱可视化等方面的一些实践和探索,同时沉淀出了uni-graph图可视化解决方案,并支持了美团的很多业务场景,包括美团大脑、图数据库、智能IT运维、组件依赖分析、行业领域图谱等。希望能对从事知识图谱可视化方向的同学有所帮助或启发。 1 知识图谱可视化基本概念 1.1 知识图谱技术的简介 1.2 知识图谱可视化的简介 2 场景分析与架构设计 2.1
❖ Excel:Excel作为一个入门级工具,是快速分析数据的理想工具,也能创建供内部使用的数据图,但是Excel在颜色、线条和样式上课选择的范围有限,这也意味着用Excel很难制作出能符合专业出版物和网站需要的数据图。
一、Excel Excel作为一个入门级工具,是快速分析数据的理想工具,也能创建供内部使用的数据图,但是Excel在颜色、线条和样式上课选择的范围有限,这也意味着用Excel很难制作出能符合专业出版物和网站需要的数据图。 二、Google Chart API Google Chart提供了一种非常完美的方式来可视化数据,提供了大量现成的图标类型,从简单的线图表到复杂的分层树地图等。它还内置了动画和用户交互控制。 三、D3 D3(Data Driven Documents)是支持SVG渲染的另一种Jav
在现代web开发中,CSS框架和JavaScript (JS) 是两个常用的工具。CSS框架通过提供一系列样式和布局选项,可以帮助我们快速构建美观的网页。而JS则提供了一套功能强大的脚本语言,可以为网页添加交互和动态效果。本文将深入探讨CSS框架和JS之间的关系,并通过具体代码示例来说明它们如何相互配合。
Monorepo 和 Multirepo 是两种不同的源码管理理念,Monorepo 是把所有的相关项目都放在一个仓库中(例如:React, Angular, Babel, Jest, Umijs, ...),Multirepo 则是按模块把子项目拆分到多个仓库中(例如:Rollup, ...)。前者允许多元化发展(各项目可以有自己的构建工具、依赖管理策略、单元测试方法),后者希望集中管理,减少项目间的差异带来的沟通成本。
RAWGraphs是一个在线的开源工具和数据可视化框架,用来处理Excel表中的数据。你只需将数据导入到RAWGraphs中,设计你想要的图表,然后将其导出为SVG格式或PNG格式的图片。此外,上传至RAWGraphs的数据只会在web端在线进行处理,保证了数据的安全性。
大数据时代,需要工具实现数据可视化,需要倚仗大数据可视化工具,这些工具中不乏有适用于Flash、HTML5、NET、Java、Flex等平台的,也不乏有适用于常规图表报表、金融图表、工控图表、甘特图、流程图、数据透视表、OLAP多维分析等图表报表开发的。
在 echarts 新发布的 3.5 版本中,新增了日历坐标系,增强了坐标轴指示器。同时,echarts 统计扩展 1.0 版本发布了。日历坐标系用于在日历中绘制图表,坐标轴指示器方便用户观察数据内容,统计扩展是一个专门用来进行数据分析的工具。 统计扩展 统计扩展是一个专门用来进行数据分析的工具,目前主要包含了二维的回归、多维的聚类以及一些常用的统计功能。 扩展中的回归算法不仅包含了常用的线性回归,还包含了指数回归、对数回归、以及多项式回归。 线性回归的示例: 对数回归的示例: 秉承了可视分析的
俗话说的好:工欲善其事,必先利其器!一款好的工具可以让你事半功倍,尤其是在大数据时代,更需要强有力的工具通过使数据有意义的方式实现数据可视化,还有数据的可交互性;我们还需要跨学科的团队,而不是单个数据
新媒体管家 大数据时代,你还在拿Excel做的图表提交给Boss看吗?有没有想过用其他更炫酷的工具让Boss眼前一亮呢?为了让大家了解如何选择适合的数据可视化产品,小编整理了50款可以用来做数据可视化
一、Excel Excel作为一个入门级工具,是快速分析数据的理想工具,也能创建供内部使用的数据图,但是Excel在颜色、线条和样式上课选择的范围有限,这也意味着用Excel很难制作出能符合专业出版物和网站需要的数据图。
今天我们来继续复盘一些工作中常用的css技巧和知识,以便我们可以更加优雅的用css实现富有动感的网站.
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vue-router是Vue.js官方的路由插件,它和vue.js是深度集成的,适合用于构建单页面应用。 我们可以访问其官方网站对其进行学习:https://router.vuejs.org/zh/
作为一名全栈开发者,我经常喜欢用各类流程图、思维导图软件来梳理与总结当前的技术堆栈。善用图表的好处,在于能帮我快速地进行跳跃式阅读思考与知识整理。
我们知道,现在的应用程序已经发展到可以拆分为多个 JavaScript包了,为了获得更好的用户体验,这些 bundle 包通常需要预获取,即 prefetch! 但是现在的prefetch 效果有多糟糕我想你也知道。
最近动态图表可以说火爆全网,我们当然可以通过很多第三方工具来实现该功能,既方便又美观。可是作为折腾不止的我们来说,有没有办法自己手动实现一个简易版的呢,答案当然是肯定的,今天我们就先来看一看如何基于 highcharts 完成上面的需求。
《微信小程序七日谈》系列文章: 本系列的文章并非初学教程,而是笔者在具体开发过程中遇到的问题以及部分解决方案。 上篇文章第一天:人生若只如初见简单记录了笔者初步上手开发微信小程序遇到的一些问题,其中提到了wxss的部分细节问题。这篇文章以笔者在开发小程序响应式UI当中遇到的一些问题为例,简单记录一下使用wxss为响应式开发带来的一些模式和思维上的改变。 rem的重定义 前端工程师对rem非常熟悉,rem是以html元素的font-size为基准的尺寸计量单位。rem方便了开发者对响应式UI的尺寸进行统筹管
1 背景介绍现如今大多数的 Node.js 应用都会采用大量的第三方库来帮助实现其功能,据调查显示,一个典型的 Node.js 应用 90% 的代码都来自第三方库。而这些第三方库的来源是当下最大的软件库 NPM ,其拥有超过 100 万个 JavaScript 包,但不幸的是在这些包直接存在着严重的依赖关系,高达 40% 的 npm 包依赖的代码至少包含一个
https://juejin.cn/post/6844904031513477128
Heatmap热图通过众多数据点信息,汇聚成直观可视化颜色效果,热图已广泛被应用于气象预报、医疗成像、机房温度监控等行业,甚至应用于竞技体育领域的数据分析。 已有众多文章分享了生成Heatmap热图原
上周实在是太忙了,一个星期的时间我看了三本书,敲了三四千行代码,通了一个宵,翘了一篇更新,写了一份简历,但是现在还没有回复......虽然希望渺茫但还是要微笑面对这惨淡的人生,所以今天继续开始我的文章更新。
最早小程序在微信平台上成名,手握 10 亿月活用户的微信,很快成为小程序创业者的掘金之地。巨头的嗅觉敏锐,支付宝、百度随即跟进,今日头条也开始内测小程序,几大平台纷纷出手,让小程序赛道更加拥挤,小程序生态多元化的背后,是巨头新一轮跑马圈地。
以下列举的,都是 JS 前端开发中最为常见的问题。知悉这些问题,不懂编程也能冒充前端大牛了。
桑基图作为相对复杂的图表种类,平时很少用到,不仅仅是因为它的引用场景相对狭窄,另一方面则是制作难度相对较大,门槛较高。 不过针对第一个问题,如果你能很好地理解自己所涉及到的业务数据结构及想要表达和呈现的维度信息,那么关键时刻使用桑基图确实会让你的报告锦上添花。 桑基图用于表达流量分布于结构对比,最初的发明者使用它来呈现能量的流动与分布。 百度百科给了桑基图相对完善的解释: 桑基图(Sankey diagram),即桑基能量分流图,也叫桑基能量平衡图。它是一种特定类型的流程图,图中延伸的分支的宽度对应数据流量
在开源世界中,某些库为数据可视化提供了许多可能性,包括图形或网络表示。其他库仅专注于网络图表示。通常,这些库比通用库提供更多的功能。您还将找到商业图形可视化库。商业图书馆的优势在于可以保证持续的技术支持和先进的性能。
ECharts 是一个使用 JavaScript 实现的开源可视化库,涵盖各行业图表,满足各种需求。
但是以上两个思路均有问题。如果设置border,如何使其边框动画?如果周边设置4个div,那么不仅是需要js操控,并且无形之中增加了许多复杂度,与编程思想背道而驰。 那么我们还有别的办法来处理使边框动起来吗?首先,动画是一定要有的。其次,如果不能用border,那么用background怎么样呢? justdoit.
CDN已经成为互联网重要的基建之一,越来越多的网络服务离不开CDN,它的稳定性也直接影响到业务的可用性。CDN的容灾一直由美团的SRE团队在负责,在端侧鲜有方案和实践。
来源:DataCastle数据城堡(ID:DataCastle2016)、大数据分析和人工智能(ID:datakong)
反爬方与爬虫方相互博弈,不断制造爬取难度,或一定程度上阻止了爬虫行为。爬虫方也在不断更新技术,来对抗种种反爬限制。
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