可视化对于数据分析师来说可能不是最重要的，重要的是你分析或挖掘出来的结果是否有效。在这基础之上就需要通过可视化恰当完整的表达见解。这里又有区别了：实用性和美观性哪个更重要？要我说实用性是第一位的，能用一个元素表达最好不要用两个，能用一张图最好别用两张，尽可能用最简单的元素传达才能让你的观点最清晰。这就是数据科学领域经常会用到的“奥卡姆剃刀原理”。 &n
转载
2023-09-04 12:58:24
191阅读
文章目录数据可视化-echarts入门、常见图表案例及项目案例一、简介一、数据可视化简介二、echarts简介三、echarts特点四、ZRender介绍二、Echarts的基本使用一、安装二、ECharts的快速上手三、简单实例四、Echarts-基础配置五、名词解析基本名词图表名词三、ECharts常用图表1、图表1 柱状图1.柱状图的实现步骤2.柱状图的常见效果3.柱状图特点4.通用配置2
Echart：ECharts，一个纯 Javascript 的图表库，可以流畅的运行在 PC 和移动设备上，兼容当前绝大部分浏览器（IE8/9/10/11，Chrome，Firefox，Safari等），底层依赖轻量级的 Canvas 类库 ZRender，提供直观，生动，可交互，可高度个性化定制的数据可视化图表。ECharts 提供了常规的折线图，柱状图，散点图，饼图，K线图，用于统计的盒形图，
转载
2023-05-30 23:03:06
69阅读
最近经常和朋友聊起可视化的事情，发现不少人新手经常不会选择合适的图表，从而导致做出来的数据分析报告不尽如人意，今天就针对图表选择来分享一些技巧要让可视化图表达到给使用者最佳的信息传达效果，我们必须认真考虑各种规划和设计各种元素而图表种类繁多，如何选择正确的图表达到“一图胜千言”的效果呢？我将图表分成几个大类，分别为「比较类、占比类、趋势类、相关类、地理」，大家可根据自己的目的选择适合的图表。&nb
“数据可视化”可以帮助用户理解数据，一直是热门方向。图表是”数据可视化”的常用手段，其中又以基本图表——柱状图、折线图、饼图等等最为常用。用户非常熟悉这些图表，但如果被问到，它们的特点是什么，最适用怎样的场合(数据集)?恐怕答得上来的人就不多了。本文是电子书《Data Visualization with JavaScript》第一章的笔记，总结了六种基本图表的特点和适用场合，非常好地回答了上面的
利用可视化探索图表一、数据可视化与探索图 数据可视化是指用图形或表格的方式来呈现数据。图表能够清楚地呈现数据性质， 以及数据间或属性间的关系，可以轻易地让人看图释义。用户通过探索图（Exploratory Graph）可以了解数据的特性、寻找数据的趋势、降低数据的理解门槛。二、常见的图表实例 本章主要采用 Pandas
今天给大家分享一个非常强大的可视化图形库。Python绘制各种各样的可视化图，比如折线图、饼状图，柱形图等等。大部分人可能会使用matplotlib或者pyecharts进行绘制而我今天发现了一个非常简单且使用的Python库 PyG2Plot，相比如matplotlib和pyecharts简洁很多很多。先来科普一下，G2是蚂蚁金服开源的一个基于图形的语法，G2Plot则是在G2的基础上
可视化小白本学期一门课的作业报告，欢迎交流学习。 文章目录一、 数据分析-WHAT1. 属性数据2. 数据预处理二、 任务设计-WHY1. 展示2. 对比3. 查询4. 注释三、 可视化设计-HOW1. 视觉通道2. 布局3. 单日票房可视化4. 累计票房可视化四、 结果与发现五、 思考1. 信息取舍方面2. 编程方面3. 不足六、代码piaofang.html:data.jspiaofang.j
目录一、华夫饼图功能和演变二、Tableau制作过程：2.1 标准华夫饼图：2.2、方格变形2.3、使用plum pudding chart三、需要注意的点：1、注意取消聚合度量，否则方阵和圆阵图都出不来。2、注意方向，我在设置XS和YS的时候方向上下颠倒了，所以出来的方阵是从上往下的，如果希望效果为从下往上的，需要再调整一下坐标值。3、也可以将排列顺序做的随机一点，例如上面猎豹的图，但是这样就
信息化的时代，我们每天通过电视、报纸、广播、邮件等传播途径接受信息，信息的来源多样性、种类多样性满足了我们对日常信息感知的需求。俗话说的好“耳听为虚、眼见为实”，在信息化的今天，我们所接受到的信息，大部分都是通过视觉来感受到的，由此可见，信息可视化的重要性。什么是信息可视化？信息可视化未来又有什么发展趋势？下面我将分别进行概括。信息可视化信息可视化是对抽象数据进行直观视觉呈现的研究，抽象数据既包含
利用可视化探索图表一、数据可视化与探索图数据可视化是指用图形或表格的方式来呈现数据。图表能够清楚地呈现数据性质， 以及数据间或属性间的关系，可以轻易地让人看图释义。用户通过探索图（Exploratory Graph）可以了解数据的特性、寻找数据的趋势、降低数据的理解门槛。二、常见的图表实例本章主要采用 Pandas 的方式来画图，而不是使用 Matplotlib 模块。其实 Pa
今天我来给你讲讲Python的可视化技术。如果你想要用Python进行数据分析，就需要在项目初期开始进行探索性的数据分析，这样方便你对数据有一定的了解。其中最直观的就是采用数据可视化技术，这样，数据不仅一目了然，而且更容易被解读。同样在数据分析得到结果之后，我们还需要用到可视化技术，把最终的结果呈现出来。可视化视图都有哪些？按照数据之间的关系，我们可以把可视化视图划分为4类，它们分别是比较、联系、
数据可视化是让用户直观了解数据潜藏的重要信息，有助于帮助用户理解分析数据。那么数据可视化应该怎么做才能达到一个好的效果，制作数据可视化是一个设计的过程，我们可以通过尺寸可视化、颜色可视化、图形可视化、空间可视化以及概念可视化来让用户了解并分析数据。 如何做数据可视化分析? 1、明确目的和思路 首先明白数据分析的目的，梳理分析思路，并搭建整体分析框架，把分析目的分解，化为若干的点，清晰明了
转载
2023-09-11 13:44:35
609阅读
数据可视化就是将构建模型后得出的分析结果通过图表的方式直观地展示出来，使他人更容易、更快速得到并理解数据分析结果。数据可视化工具有很多，如TABLEAU、POWER BI、PYTHON、EXCEL等等。大家根据自己的操作习惯选择即可。可视化工具提供了五花八门的图标类型，我们应如何选择它来表达分析结果呢？可视化专家Andrew Abela建议从联系、比较、分布和构成四种关系类型，选择对应的图标，他提
今天突破了导轨和转台的调试程序，学习会Python娱乐一下matplotlib库和MATLAB的数据可视化功能几乎是相同，只是因为人工智能的火爆以及使用方便深受大家喜爱。1.1figure图像绘制单一函数的图像import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltx = np.linspace(0, 1, 30)y = 3*x + 1p...
原创
2022-11-22 14:23:02
2021阅读
近些年来，随着数据成为企业的重要战略资源，数据分析的重要性在企业中不断提高。大多数企业都放弃了曾经的粗放式管理，开始将数据应用到实际的决策发展过程中，用科学、理性来管理企业。但在实际应用过程中，有一个问题阻碍了数据分析的发展。数据分析具有广泛性，可以对企业的业务、产品、服务、管理、生产等不同环节进行分析，所服务的用户群体也涉及业务人员、技术人员、管理人员等不同群体。在庞大的用户群体中，不是每个人都
转载
2023-09-09 01:21:51
0阅读
1.关键字定义 1.1数据 数据对应的英文单词是 Data ，从信息获取的角度看，数据是对目标观察和记录的结果，是现实世界中的时间、地点、事件、其他对象或概念的描述。不同学者对数据的作用也给出不同的定义，大致分为以下3类： 数据即事实：数据是未经组织和处理的离散的观察。数据即信号：从获取的角度理解，数据是基于感知的信号刺激或信号输入，包括视觉、听觉、嗅觉、味觉和触觉。数据即符号：无论数据是否有意义
原创
2021-04-17 15:42:13
4100阅读
1.关键字定义1.1数据数据对应的英文单词是 Data ，从信息获取的角度看，数据是对目标观察和记录的结果，是现实世界中的时间、地点、事件、其他对象或概念的描述。不同学者对数据的作用也给出不同的定义，大致分为以下3类：数据即事实：数据是未经组织和处理的离散的观察。数据即信号：从获取的角度理解，数据是基于感知的信号刺激或信号输入，包括视觉、听觉、嗅觉、味觉和触觉。数据即符号：无论数据是否有意义，
原创
2022-03-29 16:26:46
2228阅读
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良好且强大的解决方案。然而，使用这些方法的最佳方式局限于一些特定的数据类型，而且其标准型和普遍性意味着它们基本无法达到新颖性。如果对地理空间数据、社会网络关系、多维数据进行可视化，直观地传递数据期望表达的信息是需要特定的图表类型来展示。 让我们一起来看几个经典的可视化，观测
