数据可视化

今年最好的数据可视化作品,看了就赚了!

伦敦时间 11 月 28 日晚,2017 年“信息之美奖”揭晓。 今年,评委们重新设计了作品分类方式——根据作品的表现主题进行分类,大体上分为艺术、时政、环境、人文、科学、体育等。下面,让我们一同目睹这些美轮美奂的数据可视化作品吧,希望也会对大家有所启发。 01“金奖名单” 艺术、娱乐和流行文化类 《小概率的成功》 (THE UNLIKELY ODDS OF MAKING IT BIG) »

Google 开源高维数据可视化工具 Embedding Projector

数据的价值无法估量,但它只有在被使用时才能发挥出来。换言之,收集只是一个开始,而 Google 就是深谙此道的一家公司。通过可视化和仪表板的方式,是消化和呈现数据的一种绝佳方式。鉴于并非每个人都是数据科学家,如何讲故事就显得尤为重要。今天,Google 将一款相当漂亮的数据可视化工具转为开源项目,它就是“Embedding Projector”。 Google将之称作“高维数据”: 为提供一个更 »

【Python爬虫学习实践】基于BeautifulSoup的网站解析及数据可视化

在上一次的学习实践中,我们以Tencent职位信息网站为例,介绍了在爬虫中如何分析待解析的网站结构,同时也说明了利用Xpath和lxml解析网站的一般化流程。在本节的实践中,我们将以中国天气网为例,并基于Beautiful Soup库对其进行数据解析,最后再简单说明pyecharts数据可视化。 中国天气网网址:http://www.weather.com.cn/textFC/hb.shtml »

谈数据可视化的地位,你的可视化就真的好吗?

数据分析的目的是什么?你真的认真思索过这个问题吗?没有的请马上面壁三分钟然后再往下看。 1、认清事实 2、找出规律 3、预测未来 4、洞悉关系 这是我总结的数据分析的四大主要目的,无论是哪一个目的,最终你都是需要将分析成果让受众吸收。受众可以是别人,也可以是自己。数据分析人员的日常工作大部分是在认清事实和找出规律,而预测未来和洞悉关系占的比重很少。 工作中我们常常会遇到各种各样的数据,为了分析这些 »

数据可视化-Tableau-用数据表达观点

用数据表达观点 用 Tableau 制作图表了,该用这些图表来表达观点了。 首先介绍如何探索你的数据,以便了解所发生的情况。例如,最好需要了解变量是如何分布的,数据是否有任何问题。你还需要寻找规律并提出有趣的问题。 你还需要与他人分享你的数据。Tableau 适合创建交互式显示面板和故事,使读者能够自己研究你的数据。显示面板将多个视图变成一种观点。故事对视图和显示面板进行顺序描述。借助显示面板和故 »

第二篇:Power BI数据可视化之基于Web数据的报表制作(经典级示例)

前言         报表制作流程的第一步显然是从各个数据源导入数据,Power BI能从很多种数据源导入数据:如Excel,CSV,XML,以及各类数据库(SQL Server,Oracle,My SQL等),两大主流开源平台(Hadoop,Spark)等等。本文篇幅所限,无法一一说明,仅就网页获取数据的方式进行讲解(其他方式大同小异)。         然后本文将在Power BI后台工作区( »

pyecharts在数据可视化中的应用

pyecharts在数据可视化中的应用 下列是一些例题 1、美国1995年-2009年邮费变化折线图、阶梯图; 折线图:(对景布大小进行了设置,并添加了坐标轴名称) 阶梯图:相比折线图增加了一个属性 # 是否显示成阶梯图 is_step: bool = False, 2、2000年-2010年热狗大胃王比赛前三名成绩的堆叠柱形图、极坐标系-堆叠柱状图(南丁格尔玫瑰图) 堆叠柱形图:(要先用CSV »

数据可视化工具Top5

今天看了看blog,看看大家都在用什么数据可视化工具。R很重要的一个功能就是强大的数据可视化,所以想看看除了R,Python这种语言类工具,大家还在用什么,看了很多文章,我list出来了这5个。 1. Tableau https://www.tableau.com/zh-cn 是现在很流行的可视化工具,但是收费很贵。有14天免费的Tableau Desktop可以试用,而且在Tableau里面还 »

1年经验却拿总监薪资?看到他做的数据可视化报表,我彻底服了

马云曾说过,未来5年最重要的能源是数据。到那时,数据分析将是人人必备的能力。 某招聘网站上的岗位需求 工业互联网、新基建、数字化转型...这些概念无时无刻不在提醒着我们:数据是那么的重要。在职场上也是一样,无论你是想晋升管理层,还是想成为某个领域的专业型人才,数据分析都是你必不可少的关键能力。 对于企业来说,无论是向上汇报还是向客户汇报,步骤无非2个:处理数据+输出可视化报表。 很多人分析数据, »

数据可视化的应用都有哪些?

数据可视化是一个十分常见的技术,在数据分析、新闻媒体以及企业盘点都发挥着巨大的作用。由此可见数据可视化的应用可谓是横跨诸多学科、各行各业。但是大家是否知道数据可视化的应用都有哪些呢?下面我们就给大家简单介绍一下关于数据可视化的应用。 首先我们给大家介绍一下数据可视化在商业领域的应用,数据可视化在商业领域中的应用最常见的案例就是电商通过记录消费者个体浏览网站的兴趣爱好,结合数据挖掘、数据管理等应用技 »

Superset 0.37 发布——颜值最高的数据可视化平台

Superset 0.37,增加可视化插件,行级权限控制 使用Superset已经有一段时间,其良好的体验与丰富的图表功能节省了大量的时间。但是对于权限,自定义图表,图表下载,报警邮件一直没有很好的支持,大部分公司对于这些功能的实现还是需要大量的二次开发,费时费力。 近日Superset 0.37 正式发布,令人惊喜的是,新功能几乎都是大家期待已久的,而对于Superset的未来也更加的期待了。 »

漫长的春节假期 - 确诊数据可视化

加油!黎明就在眼前! 自从钟南山爷爷发话,就一直很听话的在家里待着,默默地躺着为国家做贡献。 闲来无事,学了学用echarts可视化数据。 接下来用echarts给大家展示一下截止1月29日的新型肺炎数据,数据来源于网上 (文末有代码)。 全国确诊 全国确诊人数还是以湖北为中心最多,往边缘人数逐渐减少,现在也只剩西藏还在岸上了。相信祖国。感恩每一位医护者。 湖北确诊 上图展示了湖北部分城 »

大数据可视化及发展趋势

大数据可视化及发展趋势 大数据可视化是什么 数据可视化要根据数据的特性,可视化要根据数据的特性,如时间信息和空间信息等,找到合适的可视化方式,例如图表(Chart)、图(Diagram)和地图(Map)等,将数据直观地展现出来,以帮助人们理解数据,同时找出包含在海量数据中的规律或者信息。数据可视化是大数据生命周期管理的最后一步,也是最重要的一步。 数据可视化起源于图形学、计算机图形学、人工智能、科 »

【Udacity】4,1,2,为什么使用数据可视化

安斯库姆四重奏 我们为何要使用数据可视化?当我们直接看到数据(而不是当做一组数据放到表格中)时,我们更容易看出数据之间的关系。下面这组数据叫做安斯库姆四重奏: I (x) I (y) II (x) II (y) III (x) III (y) IV (x) IV (y) 10.0 8.04 10.0 9.14 10.0 7.46 8.0 6.58 8.0 6.95 8.0 8.14 8.0 6 »

使用R语言把火灾数据可视化

  最近几周,有关四川凉山部分地区发生毁灭性野火的新闻在新闻中尤为突出。尽管大多数野火是人为意外引发的,但诸如风和干旱之类的天气条件会加剧火势的蔓延和强度。更好地了解历史野火趋势和原因可以为火灾管理提供信息并挽救生命和财产。在本使用R语言把火灾数据可视化练习中,我们将使用R进行探索性数据可视化我们了解了凉山的野火历史数据。在决定对新数据集进行进一步分析时,探索性数据可视化是重要的第一步。如果您愿意 »

Python数据可视化:浅谈拉勾网Python爬虫职位

本文从拉勾网上爬取Python爬虫岗位的职位信息和任职要求,并将数据保存到mysql数据库中,最后通过echarts模块实现数据可视化,直观地展示了这个职位的薪资、学历、工作经验和不同城市需求等信息。 author = 小朋友微信 = qq735833020关注作者微信公众号,了解更多详情,或获取代码 import requests from lxml import etree import ti »

做数据分析和数据可视化,推荐这三款BI软件

说到做数据分析和数据可视化的工具,很多人第一个想到的是Excel。确实,Excel凭借其强大的基础功能和容易上手的操作性,在数据分析和数据可视化领域占有绝对的统治地位,尤其是在处理少量数据时。但是想要精通Excel并不容易,操作起来非常纷繁复杂,更不用说对海量数据进行数据分析和数据可视化了。这时候就需要用到BI软件了,BI软件在操作灵活性及处理大数据的能力上远远超过Excel,通过简单的拖拽操作就 »

干货来袭!盘点国内外四款数据可视化软件,这里有你想要的吗?

随着物联网、5G等各种技术的出现与发展。每个人手中掌握的数据量呈现爆炸式增长,仅通过个人能力已无法很好的接收和整理。于是,数据可视化,作为一种简化的手段,让复杂晦涩的数据变成了看颜色、分长短的简单过程,从而大大降低了理解数据所花费的时间。目前无论是交通领域、工业领域、医疗领域还是生活领域都充斥着可视化的身影。 无独有偶,国内外都在进行数据可视化的研究与应用。但国外的数据可视化与国内的数据可视化呈现 »

《Python数据可视化之Matplotlib与Pyecharts》之Jupyter Lab

                   《Python数据可视化之Matplotlib与Pyecharts》 4.2.3  Jupyter Lab Jupyter Lab源于IPython Notebook,是使用Python(R、Julia、Node等其他语言的内核)进行代码演示、数据分析、可视化、教学的很好工具,对Python的愈加流行和在AI领域的领导地位有很大的推动作用,这是本书默认使用的代 »

数据可视化工具综述(一)

数据可视化工具综述–网络数据 01 一、Gephi 1.简介: Gephi是基于NetBeans平台和Java的开源网络分析和可视化软件。(Gephi是基于Java的,所以安装Gephi的同时,可能也需要安装Java。) 2.Gephi的优缺点: 优势: ​ |**上手快。**无需编程,交互式操作即可完成 ​ |有丰富插件。方便处理 带有地理位置以及带有时间维度的数据集。 ​ |汉化don »