数据分析师一般都会设计图表和数据报表。但这里并不是要求大家像设计师一样运用Photoshop等软件绘制，而是知道数据元素如何用图表更好的表达，将数据蕴含的信息展现出来。理解数据是分析师的工作，展示数据也是分析师的工作。对于非数据分析师的岗位，诸如运营、产品和市场，每天也会接触大量的数据报表，日报周报项目报。用好图表工具，让枯燥的数据变成丰富的视觉，也是一种帮助。重新认识图表好的数据可视化，应该设计
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2023-12-28 06:05:51
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本文主要介绍后四个图表。 文章目录四、饼图五、地图六、雷达图七、仪表盘ECharts常用图表总结 ECharts七大常用图表： 柱状图、折线图、散点图、饼图、地图、雷达图、仪表盘图 四、饼图饼图的数据是由name和value组成的字典所形成的数组；饼图无须配置xAxis和yAxis。特点：饼图可以很好地帮助用户快速了解不同分类的数据的占比情况。var pieData = [
{
na
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2024-01-16 22:28:59
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目录1. 阿里云DataV2. 积木报表jimureport3. 百度Sugar4. 帆软最后最经常的工作是将一些项目的数据从数据库导出，然后分门别类的列到excel表格中，领导看起来眼花缭乱。小编想，要是能以图表可视化展现出来，领导就可以看到项目近几个月的走势，也知道之后要怎么决策了。小编尝试了使用excel制作图表，由于操作复杂，小编放弃了，于是小编在网上找到了以下四种可视化工具，现在我们来看
一、填空题 1．反映发展趋势的可视化图表有___________、____________和_____________。 2．___________是指发现并纠正数据文件中可识别错误的最后一道程序，是对数据的完整性、一致性和准确性进行重新审查和校验的过程。 3．在使用 RAND 函数时，若要随机抽取 0~100 之间的数值，随机数公式应为_________
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2023-10-17 12:22:12
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仪表盘是一个BI产品的基础功能，利用数据可视化的方式，将高度复杂的数据转化为有助于解决用户业务问题的关键要素。Smartbi的每一次版本升级，自助仪表盘都是重头戏。同样，在最新版本Smartbi V10中，自助仪表盘在效率、便捷、颜值和实用方面都有了明显的提升，下面就让我们来具体了解一下吧。 一、效率：基于全新数据模型，实现快速计算能力Smartbi V10数据模型支持查询各种类型的数据
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2023-07-25 08:42:39
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在浏览器中基于地图构建应用已经是很广泛的业务需求，随着大数据在地图可视化中的出现，我们遇到了不小的挑战。用户会拿出十万甚至百万数量级的数据，正如您所想象的，在显示此数量的地理编码信息方面存在着一些技术上的难题。一个难题是确保数据以一种有意义且对最终用户可操作的方式准确地呈现；另一个是因为信息的数量使得它在浏览器上产生了巨大负载，需要花长时间才可以看到的结果。为了寻找最佳解决方案，我们测试了各种开源
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2023-07-26 12:22:55
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1.系统概述是一站式全链路数据生命周期管家，帮助用户管理数据资产并挖掘价值。平台提供多源异构的数据采集模块、实时/离线计算框架，简洁易用的开发环境和平台接口，为政府机构、企业、科研机构、第三方软件服务商等客户，提供大数据管理、开发和计算的能力。让客户最大化的发现与分析行业内部核心业务数据价值，挖掘现有业务和应用系统的潜在商机，培育完好的业务创新产业链，实现数据应用的完整闭环，帮助客户实现商业价值。
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2024-01-13 07:26:40
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第一章
可视化定义: 利用人眼的感知能力对数据进行交互的可视表达以增强认知的技术，称为可视化。数据可视化的主要作用包括数据记录和表达，数据操作和数据分析三个方面，这也是可视化技术支持计算机辅助数据认知的三个基本阶段。可视化
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2023-07-24 19:36:07
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人们常说，数据是组织的生命线。然而，解析这些数据并有效地使用仍然是一个挑战。大数据可视化假设拥有一个巨大的金矿，但不能使用。那么，作为一个金矿的拥有者有什么用呢?大数据的情况与之相似。专家认为，如果企业不能分析数据来获得有用的信息，那么收集大量的数据就没有用处。要解决这个问题，企业需要的关键武器是数据可视化工具。这些工具为企业收集数据提供了不同的见解。像微软和谷歌这样的大公司通过收集数据并应用它来
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2024-01-15 10:31:23
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概览：大数据可视化核心问题随着互联网技术的发展，尤其是移动互联技术的发展，网络空间的数据量呈现出爆炸式增长。如何从这些数据中快速获取自己想要的信息，并以一种直观、形象的方式展现出来？这就是大数据可视化要解决的核心问题。数据可视化解释数据可视化，最早可追溯到20世纪50年代，它是一门关于数据视觉表现形式的科学技术研究。数据可视化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
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2023-07-10 15:18:05
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现在python这门解释型语言被越来越多的人们喜欢，强大的库支持，使得编程过程变得简单。我是一个传统的C语言支持者，往后也打算慢慢的了解Python的强大。今天我就学习一下使用python实现数据可视化。 1 安装依赖库——◈ NumPy 用于简化数组和矩阵的操作◈ SciPy 用于数据科学◈ Matplotlib 用于绘图&n
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2023-08-24 09:49:10
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随着可视化产品逐渐被大家熟知，越来越多人都想自己尝试制作可视化大屏，可视化大屏相比较传统的表格PPT，能让我们更直观的感受到数据的变化和趋势，市面上制作可视化大屏的软件种类繁多，那这些可视化大屏软件有什么不同，哪个更适合新手呢，今天就来盘一盘。1、阿里云地址：数据可视化DataV_数据分析工具_双十一数据可视化_三维可视化-阿里云阿里云面向开发者和零基础用
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2023-09-07 15:29:03
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目录第十三章 图计算一、 图计算简介1.1 图结构数据1.2 图计算解决方案1.3 BSP大同步模型二、 Pregel图计算模型2.1 有向图和顶点2.2 顶点间的消息传递2.3 Pregel的计算过程三、 消息传递机制3.1 消息传递机制简介3.2 Combiner3.3 Aggregator3.4 拓扑改变3.5 输入和输出第十四章 数据可视化一、 可视化概述1.1 可视化概念1.2 可视化作
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2023-10-21 08:16:56
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O数据可视化的好处 重要的见解往往隐藏在数据之中，它们有助于推动业务发展。但问题在于，只是凭借原始数据，无法总是洞悉真相。当看到数据以可视化形式呈现时，格局、关联和其他会心时刻便浮现出来，而单纯查看数据往往无法获知。 数据可视化可生动地呈现数据，让您成为讲述数字背后见解的高手。借助生动的仪表板、交互式报表、图表、图形和其他可视化表现形式，可以快速有效地打开业务关键型见解。&
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2024-08-15 10:57:40
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数据可视化大屏现在非常热门，那么经过阅读参考一些文章数据可视化从0到1我们需要做的是这样几个步骤目录一、页面大致布局确定界面二、组件库三、拖拽器四、动态渲染器五、配置面板六、控制中心七、辅助功能一、页面大致布局确定界面参考阿里云的datav我们可以发现他的静态页面是这样的那么我们可以将页面分为左中右三个区域，左面我们成为组件去，主要是用来存放组件以及图层；右面我们称之为配置区，主要用来设置组件的外
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2023-09-29 09:09:50
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数字孪生这个概念对于许多人来说比较陌生，这里简单解释一下它的概念。所谓数字孪生就是指利用3D技术构建一个虚拟的模型，该模型用于准确地反映现实中的对象。这个现实对象会配备各种相关传感器，这些传感器产生与现实对象性能相关的数据，如能量输出、温度、天气条件等等。 然后，这些数据将转发到处理系统并应用于数字副本。如果有需要，用户也可以通过这个虚拟模型直接操控现实中的对象。那么该如何将数字孪生技术应用于实践
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2023-11-03 12:44:25
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经历了为期半年的大规模底层重构和开发迭代，G2 4.0 终于和大家见面了。作为继 2017 年 11 月 22 日 G2 3.0 正式开源发布以来 G2 的第二次大版本发布，4.0 版本仍坚守着『打造数据驱动的高交互图形语法』的初心，在图形语法的基础上，新增了交互语法，同时在产品的功能、体验、易用性和灵活性等各个方面进行了全面提升。全新的 4.0严格意义上来说，这并不是一次重构，而是一次大规模的重
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2024-01-23 10:57:46
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教育大数据可视化研究综述研究背景：智慧教育的普及，智慧学习下产生的教育数据庞大、复杂、异构、且蕴含丰富信息。为什么要利用大数据可视化：1、人类视觉认知高通量，2、帮助用户从大量数据中心挖掘教育教学中隐藏的认知规律、理解复杂教育现象。研究目的：1、提高学生学习成绩；2、改进教学活动；3、提升管理效率；4、挖掘教育规律。学生：1通过可视化复盘自己的学习行为和学习路径2、通过可视化理清学习状况达到高效规
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2023-07-07 19:21:50
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作为一个数据可视化行业的小白，在尝试用数据可视化软件制作大屏时总会有各种各样的问题，一是大多数数据可视化软件都要高价购买，试错成本太高，二是有些可视化软件操作难度太大，对新手小白太不友好，所以今天就盘点几款市面上比较火的数据可视化软件的优缺点，以及适合什么样的人去使用，希望对大家在选择时有一些帮助。1.山海鲸可视化 山海鲸可视化是一款主打数字孪生技术的软件，虽然主打数字孪生技术，但在做可
目录第一部分 实训题目与要求1 问题提出1.1实训任务11.2实训任务22功能要求2.1实训任务12.2实训任务2第二部分 设计实训题目功能1 总体设计1.1实训任务11.2实训任务22主要函数设计2.1实训任务12.2实训任务23 问题与改进第三部分 实训效果一、实训任务1二、实训任务2第四部分 实训总结1 结束语附录A 程序清单参考文献《大数据技术原理与应用》实训报告2020/2021 学年第
