数据地图SPSS篇 ▼▼▼ 最近在做数据地图专题，搜集了好多能够实现数据地图可视化的软件操作技巧，唯独漏掉了SPSS。 总觉得SPSS作为一个傻瓜式菜单操作的统计分析软件，应该干不了像数据地图这种高技术含量的工作，因为毕竟想做专业的数据地图，除了主流的数据可视化产品（tableau、PowerBI、Xcelius（水晶易表））无需写代码之外，大部分统计分析软件是需要自己编写代码的。 这样门槛就高了好多，我尝试过使用Excel+VBA以及Stata、R等软件来完成数据地图的填充工作，虽然最后都完美的做出来
1. 数据分析多层模型介绍 这个金字塔图像是数据分析的多层模型，从下往上一共有六层： 底下第一层称为Data Sources 元数据层。 比如说在生产线上，在生产的数据库里面，各种各样的数据，可能是银
比如说在生产线上，在生产的数据库里面，各种各样的数据，可能是银行的业务数据，也可能是电信运营商在交换机里面采集下来的数据等等，然后这些生产的数据通过ETL，是英文 Extract-Transform-Load 的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过程，通过这个过程，我们可以把需要的数据放到数据仓库里面，那这个数据仓库就是多层模型中的第二层。
统计学一直以来都是大家，特别是临床小伙伴的“痛”，除了t检验，就压根没搞清什么是H检验，M检验，更别说什么高大上的logistic，cox回归的用法了。但其实，你真的以为两组比较就是用t检验吗？太天真！
在学习Spss统计分析、EA画实体关系图、PowerDesigner画数据库模型图等时，苦于找不到一个好的实例。由于实际工作中项目使用的表结构属于公司的商业保密内容，且在和大家交流时，其结构大家也不熟悉；而使用简单创建的Teacher、Student、Class等数据模型时，建表、录数据也是一个麻烦事；使用SqlServer的示例数据库正好，大伙都熟悉，又是现成的。 很多书籍、教程都使用Northwind数据库作为模型，但我一直对它不甚了解，今天特意下载后了解了一下，现在简单的记录下笔记，以后依次进行Sps
这一篇我会把自己所掌握的所有数据地图素材资源获取途径全部分享给大家。 可能有的小伙伴儿会有疑问，现在商务智能工具发展的这么火，像PowerBI、Tableau以及一些在线的可视化平台都能够免费多场景提供数据地图的制作，是否还有必要自己找素材去亲手做。 这个问题怎么说呢，还是场景化吧，以上的商务智能工具确实降低了制作这些可视化地图的成本，但是缺点也有很多。 这些BI工具其实依赖的内置在线地图（确实不用我们自己定义），但是在线地图的风格往往意味着你没有太大的调整空间，而且地址的解析率与识别率都是有精度限制的（
据可视化是将数据以图形化、可视化的方式呈现，让数据更加直观、易于理解。目前市场上有许多数据可视化工具，本篇文章将为大家推荐30个数据可视化超级工具，并对每个工具的特点进行介绍。
“在快递、物流、移动出行等领域，大数据应用逐步深入，大幅提升车流物流的效率” 每天近5000万单快递，上千万互联网约租车订单……近年来，随着快递、物流、移动出行等领域积极拥抱互联网，收发快递、手机叫车等也正嵌入国人日常生活。日复一日的信息生成，累积起大数据应用的基石。 不少企业顺势而为，跳入蓝海，掀起朵朵浪花：通过大数据，打车平台可以更深入地了解用户习惯、更智能地匹配订单、更精准地预测堵点、更正确地指引路径；通过大数据，快递企业也能让收派和中转更高效，让运力分配与物流规划更有效。效率！效率！大数据，正以未曾
R和ggplot可视化功能非常强大，了解了一下其中的地图做法，发现R做世界地图、美国地图非常容易，但做中国地图就太麻烦了，需要自己DIY。 DIY也有多种方式，但网络上各种帖子教程的出图效果都不太理想，达不到工作用要求。下面是我的摸索过程，记录如下备忘，也请教于R老师们。 参考书目：ggplot2，R graphics cookbook，参考贴：http://site.douban.com/182577/widget/notes/10568279/note/257898418
当你知道某些详细地址信息，该如何利用。本文通过调用百度地图接口，实现用户可视化展示，便于更清楚地了解用户。 注册百度地图开放平台帐号 首先先到http://developer.baidu.com/ma
大数据的核心不是“大”，也不是“数据”，而是蕴含在其中的商业价值。作为挖掘数据背后潜在价值的重要手段，商业智能和分析平台成为大数据部署中的 关键环节。然而，获取价值的难点并不在于数据分析应用的部署，而在于专业数据分析人才的缺乏。市场研究机构IDC甚至认为，数据分析人才的欠缺可能会成为 影响大数据市场发展的重要因素。 “让每个人都成为数据分析师”是大数据时代赋予的要求，数据可视化的出现恰恰从侧面缓解了专业数据分析人才的缺乏。Tableau、Qlik、 Microsoft、Sas
R语言什么鬼？可以用来做什么？和大数据又有什么关系？有没有好的课程推荐啊？学大数据一定要懂R语言么？…… 网络上太多类似的问题，如果恰好你也有类似的疑惑，那么希望阅读本文之后你不再困惑~ 〓R语言简介： R是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统。 其功能包括： 数据存储和处理系统； 数组运算工具（其向量、矩阵运算方面功能尤其强大）； 完整连贯的统计分析工具； 优秀的统计制图功能； 简便而强大的编程语言：可操纵数据的输入和输出，可实现分支、循环，用户可自定义功能。 与其说R是一种统计软件，还不如说R是一种
📷 工欲善其事，必先利其器！ 数据分析也好，统计分析也好，数据挖掘也好、商业智能也好都需要在学习的时候掌握各种分析方法、手段和技能，特别是要掌握软件分析工具！我曾经说过，我的学习方法，一般是先学软件开始，再去应用，再学会理论和原理，因为是老师，再去教给别人！没有软件的方法就不去学了，因为学了也不能做，除非你自己会编程序。 ---- 下面我来简介各种我掌握或理解的大数据时代的各种数据分析工具或软件，前提是从新闻传播学领域的视角来讲，或者是针对社会科学领域的朋友、学生来讲。 掌握：小数
大家好，最近分享了一些关于数据分析可视化相关的内容，其实在数据分析过程中，基本就是数据采集与处理，再通过描述性分析来探索数据，最后建模预测，而在数据探索部分这一环节你会通过各种图表来对数据进行描述，找到数据的趋势为后续建模做准备，这也是一份数据分析报告中较为吸引眼球的一部分，如果图表做的简陋或不明确，那么自然就没有往下读的兴趣。
文章只列出了若干产品的对比，还有很多产品为列其中，欢迎各位对可视化感兴趣的朋友荐文、讨论，请给公众留言，谢谢！ 此文摘自IT168，感谢作者王玉圆。 大数据的核心不是“大”，也不是“数据”，而是蕴含在其中的商业价值。作为挖掘数据背后潜在价值的重要手段，商业智能和分析平台成为大数据部署中的关键环节。然而，获取价值的难点并不在于数据分析应用的部署，而在于专业数据分析人才的缺乏。市场研究机构IDC甚至认为，数据分析人才的欠缺可能会成为影响大数据市场发展的重要因素。 “让每个人都成为数据分析师”是大数据时代赋予的要
我们在画图时往往需要添加一些图形标注，例如，x坐标轴的含义，y坐标轴的含义，图例等。标注中的普通的英文符号自不待说，将希腊符号添加在标注中往往是各种画图工具需要特别处理的地方。在LaTeX、Matlab中画出这些希腊符号标注，我已经尝试过，并且使用它们已经有一段日子了，关键是如何R中画出这些希腊符号。
前天讲了用PyQt5实现数据可视化，也已经基本讲完整个项目了，没有看之前文章或者今天才关注的可以看一下历史消息或者点击这里：
最近从北京搬到了上海，开始了一段新的生活，算是人生中一个比较大的事件，于是特地用 Three.js 做了下可视化。
工具／产品／解决方案是数据科学家洞察数据的利器。KDNuggets网站对此观点进行了年度调查，来分析数据科学家在用哪些类型的工具，并提供了调查的匿名原始数据。
不知道各位平常有没有过需要画地图的需求，有的时候需要在地图上标出特定位置的数据表现或者一些数值，然而怎么实现？ 这里主要介绍下在R语言中绘制地图的个人琢磨的思路。绘制地图步骤有三： 你得需要绘制地图；（约等于废话） 你得有要绘制地图的地理信息，经纬度啊，边界啊等等； 你得利用2的数据在R中画出来。 以上步骤中，目前最关键的是2，一旦2的数据有了，在R中不就是把它们连起来嘛，这个对于R来说就是调戏它，就跟全民调戏小黄鸡一样。 R语言中绘制地图的思路也是由于2的获取方式不一样而分开的。 第一种思路：有一些R包
编译|黄念 校对|丁一 引言 艺术之美根植于其所传达的信息。有时候，现实并非我们所看到或感知到的。达芬奇（Da Vinci）和毕加索（Picasso）等艺术家都通过其具有特定主题的非凡艺术品，试图让人们更加接近现实。 数据科学家并不逊色于艺术家。他们用数据可视化的方式绘画，试图展现数据内隐藏的模式或表达对数据的见解。更有趣的是，一旦接触到任何可视化的内容、数据时，人类会有更强烈的知觉、认知和交流。 在数据科学中，有多种工具可以进行可视化。在本文中，我展示了使用Python来实现的各种可视化图表
被堵成狗的种子君在国庆回来上班第一天就听说，发改委表示2018年将建成政府数据统一开放门户。听到这个消息，种子君不禁心中窃喜，脑补如下画面： 政府数据公开--拿到各省交通数据--提前预测各地交通流量--规划行驶路线--一路畅通，告别拥堵。 靠数据吃饭的种子君决定马上去扒一扒目前各省政府数据公开程度如何。需要说明的是，本次排查只针对各省级行政区，不包括国家及各省统计局信息。 经排查，种子君在中国大陆的各个省级行政区政府官网上扑街25次，只找到了北京、上海、山东、浙江、江西、湖南六个政府数据开放平台。看完六家风
即使是知识渊博的数据科学家也能提升他们的技术水平。当谈及到分析你编纂的数据时，有大量的工具可以帮助你更好的理解数据。我们与我们的数据科学指导者探讨了很久，最后总结出了一个包括5个数据科学工具的列表，同时这也是你在当今的社会形势下应该掌握的5个数据科学工具。 dedup dedup是一个Python库，使用机器学习快速的对结构化数据进行重复数据删除和实体解析。 数据科学家发现他们经常需要使用SELECT DISTINCT * FROM my_messy_dataset；不幸的是，现实世界中的数据集往往更加复杂
我是一个在教育留学行业8年的老兵，受疫情的影响留学行业受挫严重，让我也不得不积极寻找新的职业出路。虽然我本身是留学行业，但对数据分析一直有浓厚的兴趣，日常工作中也会做一些数据的复盘分析项目。加上我在留学行业对于各专业的通透了解，自2016年起，在各国新兴的专业–商业分析、数据科学都是基于大数据分析的专业，受到留学生的火爆欢迎，可见各行各业对于数据分析的人才缺口比较大，所以数据分析被我作为跨领域/转岗的首选。对于已到而立之年的我，这是一个重要的转折点，所以我要反复对比课程内容选择最好的，在7月中旬接触刚拉勾教育的小静老师后，她给我详细介绍了数据分析实战训练营训练营的情况，但我并没有在一开始就直接作出决定。除了拉勾教育之外，我还同时对比了另外几个同期要开设的数据分析训练营的课程，但对比完之后，基于以下几点，我最终付费报名了拉勾教育的数据分析实战训练营：
针对第二个缺陷，例如切片器选择青海，Synoptic Panel其实仍然显示的是全国，只是青海有数据。
本文来自读者厦门大学的李康国研究生投稿，讲述高德和 Leaflet 结合绘制地图。也欢迎其他小伙伴来分享你们的经验！
注：在迅雷公司内部做了分享《大数据成为生产力》 ，150页的PPT，内容太多，删减掉一些敏感信息，汇总主要观点浓缩成为此文，或许对大家构建企业的大数据运营体系有些参考作用。 本文将企业大数
本文将企业大数据体系的构建分为六个层级，但并非是线性过程，每个层级之间或有基础关系，但并不是说一定要逐层构建。例如创业型公司，在缺乏数据研发实力的时候，多数会借助第三方平台进行数据上报与分析。 下面一张图，是本文的精华概括，后面一一展开与大家探讨。 ◆ ◆ ◆ 数据基础平台 基础的数据平台建设工作，包含数据平台建设，数据规范，数据仓库、产品数据规范，产品ID，用户ID，统一SDK等。 很多公司的数据无法有效利用，就是缺乏统一规范，产品数据上报任由开发按照自己的理解和习惯上报，没有标准化的SDK和上报
项目名称：制作一款窗口程序的飞行棋项目 项目需求：要求至少两人对战 开发周期：两天
在这个信息爆炸的时代，借助图形化的手段，高效和清晰的交流信息是数据可视化的目的所在，作为一种信息载体，她拥有对数据的多种表现形式，可以是美丽的且带有趣味性的，以前对于数据在图形上表现只是停留在饼图、柱状图和直方图等简单的视觉表现形式上，为了更加有效的传达数据信息，帮助用户理解引起共鸣，依附与目前多媒体的科技手段，可视化的表现形式从平面到三维，媒介形式从纸张到网络以及视频，在互动性及时效性上都不断发生着变化。 当然，之所以将数据的外衣称之为美，也并不意味这对于她的表现仅仅只是拥有华丽的视觉外观而已，而更重要
Python地图可视化库有大家熟知的pyecharts、plotly、folium，还有稍低调的bokeh、basemap、geopandas，也是地图可视化不可忽视的利器。
作者：兰军 迅雷产品总监，原腾讯、YY语音高级产品经理。“在迅雷公司内部做了分享《大数据成为生产力》 ，150页的PPT，内容太多，讲的速度有些快。删减掉一些敏感信息，汇总主要观点浓缩成为此文，或许对大家构建企业的大数据运营体系有些参考作用。” 推荐关注兰军公众号：BLUES【公众号ID：bluemidou】 本文将企业大数据体系的构建分为六个层级，但并非是线性过程，每个层级之间或有基础关系，但并不是说一定要逐层构建。例如创业型公司，在缺乏数据研发实力的时候，多数会借助第三方平台进行数据上报与分析。
今天给大家介绍一款在开源世界里集万千宠爱于一身的软件——R语言。 有多受宠呢？简单说，你能想到的地方都有它的身影。 做学术？看看R在各大语言排名系统的表现 O' reilly media在过去几年中
从今天开始要跟大家分享新的专题——数据地图！ 这一篇先讲一些准备性的操作，教大家怎么获取矢量地图素材，以及素材的编辑、加工和整理！ 也许你曾见到过一些高大上的ppt或者演示文案里，出现一些让人眼前一亮的数据地图，自己想模仿却又力不从心，只能羡慕嫉妒恨。 其实严格来说，数据地图也是图表的一种，但是由于其形状的不规则、素材的难以获取以及编辑的高技巧性，所以用起来还是有很高的门槛的！ 想要做出来数据地图的效果，其实有很多现在的数据可视化软件都可使胜任，比GIS Map、Tableau、Power BI、Stat
首先，在这里先跟大家说声对不起，技术团队最近一直在做课程开发，本着宁缺毋滥的原则，我们的微信文章一再搁置，在编辑部催了无数遍之后，终于可以把课程放出来给大家了。
国内大部分GIS项目是根据标书来的，标书一开始也是根据GIS功能制定的。造成20多年来GIS项目和平台都千篇一律，技术和体验没有质的提高，也没有在客户工作中使用方便灵活，满足和丰富客户场景要求。
原文首发：https://maoli.blog.csdn.net/article/details/104787308
声明：理工科的同志，语言组织能力差，轻喷 先吐槽一下，自从大数据流行起来过后，做开发的很多朋友都遇到了一个调侃的问题：为什么你们都那么喜欢研究地球。我只能说，没办法啊，现在的大数据需求，动不动就是我需要在地图上实时显示数据变化。 吐槽结束、装逼开始 之前公司做项目的时候，遇到了一个问题，就是要在地图上展示各个乡镇的灾害数据。然而用过echarts的朋友应该都知道，echarts提供的地图数据，最小只能到县级，县级以下的数据是没有的。刚开始拿到这个需求的时候，我是无从下手的，因为我不知道怎么自定义地图。还好公
说起空间查询，一般上用的Arcgis server服务做空间查询，如何利用前端用js实现响应式空间查询呢。
1 数据可视化有什么作用？ 2 案例分析 ，感受数据可视化可以做什么？ 随着科技的不断进步与新设备的不断涌现，数据可视化领域目前正处在飞速地发展之中。 ProPublica的调查记者兼开发者Lena Groeger，以及金融时报的数据可视化记者Jane Pong在2017年全球深度报道大会上分享了他们对当前数据可视化趋势的一些看法。 1. 玩转地图 Groeger表示，目前的可视化技术水平已经远远超出了Google Maps，而且每天都会出现很多实验性的技术。 “现在你可以用地图来讲故事。例如，蒂姆·华莱士
导语：随着科技的不断进步与新设备的不断涌现，数据可视化领域目前正处在飞速地发展之中。ProPublica的调查记者兼开发者Lena Groeger，以及金融时报的数据可视化记者Jane Pong在20
注：本文的主要内容是在迅雷公司内部做了分享《大数据成为生产力》 ，150页的PPT，内容太多，讲的速度有些快。删减掉一些敏感信息，汇总主要观点浓缩成为此文，或许对大家构建企业的大数据运营体系有些参考作用。
哈哈，打个广告，昨天获得知识星球的开通邀请，于是我弄了一个圈子：主要是分享数据化营销的案例、工具、方法、思维模型、可行性分析，用数据改善产品、分析客户、研究市场、监测效果，想加入的朋友可以和我联系。 写这篇文章，源于和一位朋友聊起数据应用化的问题，特别是对餐饮、茶叶、鞋服这些传统行业，数据到底能够带来什么样的改变和帮助，之后也会在这方面思考得多一点。这篇文章还是想说明数据和生活的密切关系。 接触了数据地图后，发现这个功能很强大，可以提供购房选址和商铺选址，可以和百度热图和微信热图结合，查看区域的实时人流，
频数分布直方图能清楚地显示各组频数分布情况，同时直观展示各组之间频数的差别，是数据分析过程中常用的一种图。
如果说沟通能力是运营的核心能力之一，那么提升沟通的效率就是重中之重，很多靠语言表达没办法理顺的逻辑只需要一张流程图就可以解决。Process on作为一款免费的在线流程图网站，提供的体验很舒适（比语雀自带的流程图要好用很多）。相比于Xmind这些工具，它的优势在于云同步，而且对图的支持最全。
Groeger表示，目前的可视化技术水平已经远远超出了Google Maps，而且每天都会出现很多实验性的技术。 “现在你可以用地图来讲故事。例如，蒂姆·华莱士制作的这张地图就根据每个洲的投票情况来展示美国的领土情况。”
最近有很多人在问我关于R语言学习入门的问题。 有在公众号文章留言的，有后台回复的，有加qq或者微信直接交流的、有知乎私信或者文章留言的，还有微信群里直接@我的。 说实话，这个话题，如果由一个在数据科学领域叱咤多年、项目经验丰富，代码写的很溜的老司机来回答，结果会更有信服力。 而我并不适合来回答这个问题，理由如下： 首先我的学习周期很短，正式开始于2016年的9月份，算起来仅有10个月左右，有点速成的意味； 其次我在学习R语言之前并没有任何的编程基础（如果不算大学修过的SQL和自己只会一点儿皮毛的VBA的话）
世界分区，是UE5给大世界项目提供的一套新的解决方案。相比于UE4的WorldComposition有了非常多的改进。官网也有很具体的介绍：
随着科技的不断进步与新设备的不断涌现，数据可视化领域目前正处在飞速地发展之中。ProPublica的调查记者兼开发者Lena Groeger，以及金融时报的数据可视化记者Jane Pong在全球深度报道大会上分享了他们对当前数据可视化趋势的一些看法。
近日，在笔者的微信群里，白垩老师问如何用 Python 画武汉肺炎疫情地图。白垩老师是研究海洋生态与地球生物的学者，国家重点实验室成员，于不惑之年学习 Python，实为我等学习楷模。
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