分析->取消聚合度量,标记->线,角度—>路径,酒店数量,地区->标签(线末端,取消线尾标签)
数据可视化API(Web),是基于腾讯位置服务JavaScript API GL实现的专业地理空间数据可视化渲染引擎。
在这个大数据时代,各式各样纷繁复杂的海量数据让我们应接不暇。如何快速发现数据背后的规律,发掘数据隐藏的价值,是帮助我们提高业务决策效率的关键。在这个过程中,数据可视化将起到不可替代的作用。 尤其是带有空间属性的数据,和地图具有天然的匹配性。所以,让海量的位置数据通过一定的视觉形态在地图上进行直观的呈现,成为很多开发者们竞相考虑的选择。 经过长达一年的持续打磨和场景验证,我们正式面向开发者推出腾讯位置服务数据可视化API —— 基于腾讯位置服务JavaScript API GL实现的专业地理空间数
各个互联网公司通过大量的用户数据、信息进行统计分析,而这些大量繁杂的数据在经过可视化工具处理后,就能以图形化的形式展现在用户面前,清晰直观。随着各种数据的增加,这种可视化工具越来越得到开发者们的欢迎。 下面推荐30款可视化工具供大家选择和使用。 1.iCharts iCharts 提供了一个用于创建并呈现引人注目图表的托管解决方案。有许多不同种类的图表可供选择,每种类型都完全可定制,以适合网站的主题。iCharts 有交互元素,可以从Google Doc、Excel 表单和其他来源中获取
图中表记处,为重点部分。 制作步骤: ①描点: x->列,Y->行,取消聚合度量
Severino Ribecca 是一位平面设计师,也是数据可视化的爱好者,他在自己的网站上收录了 60 种可视化图表样式以及它们分别适用于什么样的场景,并且推荐了相应的制作工具。
数据可视化的爱好者Severino Ribecca,他在自己的网站上收录了 60 种可视化图表样式以及它们分别适用于什么样的场景,并且推荐了相应的制作工具。
不过有些小伙伴也会遇到不少问题,比如选择何种图表,以及如何制作,代码如何编写,这些都是问题!
近期腾讯位置服务持续感受到广大开发者和客户对于数据治理、数据可视化方面的旺盛需求,这也符合大数据能力在应用端逐渐普及的趋势。虽然“数据会说话”,但想要处理好复杂又庞大的各类数据,并能够结合地图进行合理的空间数据可视化展示,达到“一图胜千言”的效果其实并不容易。去年,我们面向Web端推出的数据可视化API深受广大开发者的好评,“多端一体”一向是我们努力的目标。
点阵图表 (Dot Matrix Chart) 以点为单位显示离散数据,每种颜色的点表示一个特定类别,并以矩阵形式组合在一起。
目前 wx.getSystemInfo 返回的信息越来越多,调用的时候返回实际开发时用不到的信息,于是将 wx.getSystemInfo 拆分为以下几个接口:
离线地图的核心其实就是拿到这些瓦片地图文件,并不是离线地图的代码怎么写,其实离线地图的网页代码和在线地图的网页代码几乎一致的,主要就是将对应的依赖的js文件从在线的地址改成本地的地址,然后可能多几个特殊的js文件用来本地交互,离线地图完全具备在线地图的大部分功能,离线地图有个好处就是可以离线使用,根本不需要联网,而且也不需要什么秘钥,你只要搞到那些瓦片地图文件就随便你怎么摩擦了。其实在线地图也是通过读取服务器上的离线地图文件加载到网页中的,你在快速的缩放和拖动地图的时候可以看到缝隙和空白,估计此刻就是在从服务器拉取瓦片地图文件来加载,而且这个服务器上的瓦片地图永远是最新的最完整的。
真依然很拉风,简书《数据可视化》专栏维护者,里面有很多优秀的文章,本文便是其中一篇。
在这个“全民读图”的时代,传统的地图样式已经很难满足人们多样化的需求。腾讯位置服务一直在让地图变“美”的路上持续探索,力求提供更好的地图视觉体验。 信息时代数据为王,将抽象的数据以直观生动的可视化效果呈现出来,可以让人们更容易发现数据背后的规律,提升业务决策的效率。如果这些数据同时带有地理位置属性,那么可视化与地图的结合就更加浑然天成了。 近年以来,腾讯位置服务在数据可视化方面持续发力,不仅对Web端的数据可视化效果进行了全新升级,还在业内首发了APP端的数据可视化图层。 最近上线的可视化图层编辑平台,为
导读:上篇Tableau可视化之多变折线图一文中,介绍了Tableau折线图的几种花样作图方法,今天本文继续就另一个基本可视化图表——条形图的制图及变形进行介绍。
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
导读:大数据时代,得数据者得天下。巧妇难为无米炊,拥有数据却不知道如何利用,就不能体现数据的价值。而数据可视化作为处理数据的重要步骤,一直被广泛应用。冷冰冰的数据,经过可视化技术的加工,便酒曲入瓮般幻
可以看出有能力,能力1,其实在Excel表中是有两个进攻能力的,但是在导入Tableau时,为了区分方便,自动转换成上图所示
俗话说“巧妇难为无米之炊”。数据时代,没有一款好的数据可视化分析工具,光有团队怎么行? 商场如战场,数据是把枪。亚马逊运用大数据为客户推荐商品信息,阿里用大数据成立了小微金融服务集团,而谷歌更是计划用大数据接管世界……不知不觉,数据已经成为我们生活中必不可少的利器。本文收集了各个平台各种行业的数据可视化分析工具,让你不仅大饱眼福,而且还可以让你事半功倍。 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
❖ 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。
本文的可视化大屏是利用帆软report大屏模板实现,知识点大致分为【Python可视化模块plotly实现航线轨迹地图】,【帆软网页框插件】,【利用js代码定时刷新】 三部分内容构成,希望能为读者在企业实践中提供一些思路。
什么是数据可视化?数据可视化主要旨在借助于图形化手段,清晰有效地传达与沟通信息。为了有效地传达思想概念,美学形式与功能需要齐头并进,通过直观地传达关键的方面与特征,从而实现对于相当稀疏而又复杂的数据集
pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库。Echarts 是百度开源的一个数据可视化 JS 库。用 Echarts 生成的图可视化效果非常棒,pyecharts 是为了与 Python 进行对接,方便在 Python 中直接使用数据生成图。使用pyecharts可以生成独立的网页,也可以在flask、django中集成使用。
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
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。
一、数据可视化,是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。其中,这种数据的视觉表现形式被定义为,一种以某种概要形式抽提出来的信息,包括相应信息单位的各种属性和变量。它是一个处于不断演变之中的概念,其边界在不断地扩大。主要指的是技术上较为高级的技术方法,而这些技术方法允许利用图形、图像处理、计算机视觉以及用户界面,通过表达、建模以及对立体、表面、属性以及动画的显示,对数据加以可视化解释。与立体建模之类的特殊技术方法相比,数据可视化所涵盖的技术方法要广泛得多。
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
Python 的科学栈相当成熟,各种应用场景都有相关的模块,包括机器学习和数据分析。数据可视化是发现数据和展示结果的重要一环,只不过过去以来,相对于 R 这样的工具,发展还是落后一些。 幸运的是,过去几年出现了很多新的Python数据可视化库,弥补了一些这方面的差距。matplotlib 已经成为事实上的数据可视化方面最主要的库,此外还有很多其他库,例如vispy,bokeh, seaborn, pyga, folium 和 networkx,这些库有些是构建在 matplotlib 之上,还有些有其他一
来源:DataCastle数据城堡(ID:DataCastle2016)、大数据分析和人工智能(ID:datakong)
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
众多周知,图形和图表要比文本更具表现力和说服力。图表是数据图形化的表示,通过形象的图表来展示数据,比如条形图,折线图,饼图等等。可视化图表可以帮助开发者更容易理解复杂的数据,提高生产的效率和 Web 应用和项目的可靠性。
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。
在地图上添加覆盖物有两种方式,一是在canvas画布上渲染,比如JSAPI GL绘制MultiMarker/MultiPolygon等矢量图形覆盖物就是通过编写对应图形的数据解析及渲染程序,直接绘制在底图上层。这样的渲染方式下视角变换时图形也可以实现3D形变。另一种方式是通过CSS布局将其他DOM元素叠加到地图容器之上,这种方式下视角变换时DOM元素需重新计算布局,比如JSAPI v2的Marker/Polygon等覆盖物,以及JSAPI GL的InfoWindow信息窗,这些都属于DOM覆盖物。
感谢黄老师授权转载 转自:百度新闻实验室(公号ID:baidunewslab) 导读:9月12日,在由中国传媒大学国际传媒教育学院、财新数据可视化实验室、百度新闻实验室联合主办的“京华论道——2015
以下是对(前端)可视化工作的并不系统的总结,新手向,主要是想说一下前端如何组成、功能如何实现、资源如何请求,进而说到数据如何显示,并在最后列举了一些十分重要的参考资料(非常重要)。
人们常说,数据是新世界的货币,而 Web 则是新世界交易的外汇局。作为消费者,我们正在在数据中漫游;处处都是数据,从食品标签,到世界卫生组织组织的报告。其结果是,信息设计师在从数据流中呈现数据时愈发凸现窘境。 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。 2015年可视化比赛 The Kantar Information is Beautiful Awards金奖 《数据为镜,二战之
点聚合在地图相关应用中比较常用,比如在地图上查询结果通常以标记点的形式展现,但是如果标记点较多,不仅会大大增加客户端的渲染时间,让客户端变得很卡,而且会让人产生密集恐惧症,密密麻麻的一大堆点挤在一起。为了解决这一问题,我们需要一种手段能在用户有限的可视区域范围内,利用最小的区域展示出最全面的信息,而又不产生重叠覆盖,这个东西专业名词就叫点聚合,百度地图内置了方法可以设置点聚合BMapLib.MarkerClusterer,注意这个方法在BMapLib中而不是在BMAP中,所以要使用点聚合的话需要引入这个MarkerClusterer_min.js类文件,不然是没用的,这个很容易忽视,因为绝大部分类和方法都是在BMap中都有。
excerpt: 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,本文介绍如何在 Hexo 博客中使用 ECharts 插件。
数据分析统计类刚需图表,满足学术群体的作图需求,亦是普通商业用户的统计学知识累积后的数据分析晋级之选。
获取边界点一般和行政区划搭配起来使用,比如用户输入一个省市的名称,然后自动定位到该省市,然后对该轮廓获取所有边界点集合输出到js文件,最后供离线使用,获取边界点还有一个功能就是获取当前区域内的左下角右上角等经纬度坐标,这个主要是供离线地图下载使用的,百度地图很好的提供了bdary.get(cityname, function(rs)的函数来获取行政区划的边界点集合,其中rs.boundaries就是所有的边界点集合,估计他是服务器上存储好的每个区域的集合,查询到了立即返回,可能早期也是人工的一点点圈起来连线好存到到数据库的,按照此方式其实可以搞一个程序自动将全国的所有省市边界点集合数据全部扒下来,给离线地图使用,测试了下貌似只支持到县城级别,不支持具体到乡镇。
技术栈:vue+vue-router+webpack+axios+echarts+ueditor+element UI+map+node-sass; 功能模块:数据可视化,地图,普通表格的增删,可编辑表格,合并表格,左侧菜单可展收; 适配:使用百分比布局,适配pc所有机型; 目的:项目开发可以快速复用的项目模板;
地址和经纬度互相转换的功能也经常用到,比如上次的路线方案查询的功能,之前官网是提供了直接输入出发地点和目的地的中文汉字,就可以查询到最优的路线,后面只支持输入出发地点和目的地的经纬度坐标了,这个就有点绕了,让用户输入什么经纬度坐标,那是个什么鬼?没有几个用户搞得懂的,所以就需要先将用户输入的出发地点和目的地的中文汉字先查询到对应的经纬度坐标,然后再传入路线查询的JS函数中查询结果即可,为什么突然关闭了这个地址经纬度自动转换的功能呢?我去后台看了下,原来这项功能变成收费模块了。
网上其实有很多各种各样的离线地图下载器,大部分都是要收费的,免费的要么是限制了下载的瓦片数量或者级别,要么是下载的瓦片图打上了水印,看起来很难看,由于经常需要用到离线地图,摆脱这个限制,特意花了点时间重新研究了瓦片地图的原理,做了个离线地图下载器,其实瓦片地图下载没有那么复杂,其实就是从开放的几个服务器地址组建要请求的瓦片地图的地址,发送请求以后会自动将图片返回给你,你只需要拿到图片数据保存成图片即可。
在大数据时代,很多时候我们需要在网页中显示数据统计报表,从而能很直观地了解数据的走向,开发人员很多时候需要使用图表来表现一些数据。随着Web技术的发展,从传统只能依靠于flash、IE的vml,各个浏览器尚不统一的svg,到如今规范统一的canvas、svg为代表的html5技术,表现点、线、面要素的技术已经越来越规范成熟。我把前端数据可视化分为了五种: 1.图表 2.图谱 3.地图 4.关系图 5.立体图 我将按照顺序介绍62款前端可视化插件,下面就分享下其中34款图表插件: 1.amcharts url
在地图应用的相关项目中,在地图上标识一些设备点,并对点进行交互这个功能用的最多的,于是需要一套机制可以动态的添加、删除、清空、重置,重置的意思是将地图中的所有点的经纬度重新设置,其实就是先清空然后挨个重新添加所有点的信息,JS的异步交互功能非常强大,直接执行对应的JS函数就可以,没有必要刷新网页,最开始很多年前做的时候还不会JS,那时候想的最糟糕的办法就是写死在代码中,这样每次变动需要重新加载网页,后面发现那真是糟糕的办法,既然有异步刷新的办法为何不用呢,自从学会了JS异步刷新方法以后,索性将各种方法都改成了JS函数,传入对应的参数即可,参数尽可能的考虑到已知的各种各样的情况,方便用户自己添加。
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