导读：pyecharts是一款将python与echarts结合的强大的数据可视化工具，本文将为你阐述pyecharts的使用细则。前言我们都知道python上的一款可视化工具matplotlib,而前些阵子做一个Spark项目的时候用到了百度开源的一个可视化JS工具-Echarts，可视化类型非常多，但是得通过导入js库在Java Web项目上运行，平时用Python比较多，于是就在想有没有Py
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2023-08-30 16:57:51
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前言 echarts与dataV作为看板开发模板，以本次项目为例，逐一实现项目中的难点问题 一、ui图首先这是ui图，也就是本次项目要实现的目标二、分析ui图中有大致五个区域，其中四个区域为轮播，也就是月度计划中的进度条，日计划的表格，以及下方的柱状图和饼图左右轮播。三、实现1.dataV轮播这算是本次项目中最简单的一环，作为优秀的可视化ul组件，dataV给我们创造了很多便利，代码如下：co
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2024-03-19 10:19:17
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工序汇报就是把产品制造过程中每道工序记录汇总到一起。传统企业汇总方式都是挨个工序找负责人了解情况并签字确认，在信息化管理模式下，智邦国际ERP系统可实现随时查看工序汇报明细和工序统计分析等数据，从此摆脱繁琐传统的工作模式，使工作快速高效。 第一步：添加工序汇报 打开智邦国际ERP系统-生产-车间管理-工序汇报-工序汇报添加，进入工序汇报添加界面，自动生成工序汇报编码，关联操
Python的数据可视化本文参考书籍：《Python编程：从入门到实践》 目录Python的数据可视化生成数据绘制简单的折线图修改标签文字和线条粗细给plot()同时提供输入和输出值使用scatter()绘制散点图并设置样式使用scatter()绘制一系列点自动计算数据，绘制1000个散点删除数据点的轮廓自定义颜色使用颜色映射自动保存图表随机漫步创建RandomWalk()类选择方向绘制随机漫步图
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2023-09-25 18:48:39
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前言Python实战案例，streamlit模块，Python制作销售数据可视化看板让我们愉快地开始吧~开发工具Python版本： 3.6.4相关模块：streamlit模块；Plotly模块；Pandas模块；以及一些Python自带的模块。环境搭建安装Python并添加到环境变量，pip安装需要的相关模块即可。今天就给大家介绍一个用Python制作销售数据大屏的方法。先来看看效果数据使用的数据
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2023-11-21 20:08:30
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目录什么是数据可视化ECharts的介绍ECharts的特点ECharts的基本使用操作步骤通用配置title的相关配置通用配置tooltip的相关配置触发类型：trigger触发时机：triggerOn格式化：formatter通用配置toolbox的相关配置通用配置legend的相关配置案例源码小结折线图常见效果标记 线条控制编辑填充风格紧挨边缘缩放：脱离 0 值比例堆叠图 
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2024-07-23 10:07:23
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缺陷管理通常关注如下几个方面：1. 缺陷的处理速度2. 缺陷处理的状态3. 缺陷的分布4. 缺陷产生的原因使用Leangoo看板我们可以对缺陷进行可视化的管理，方便我们对缺陷的处理进展、负责人、当前状态、分布情况等各个方面一目了然。下面我们来了解如何使用Leangoo管理缺陷。1. 了解缺陷的进展和状态在leangoo中，我们可以为一个项目或者产品创建一个或者多个缺陷管理看板。在看板上，我们使
1. 介绍目的：实现动态数据分析可视化看板方法：使用HTML搭建网页，echarts实现可视化图表，使用Python的flask从后端传输数据通过Ajax实现动态更新框架：效果图：2. 代码所有代码较长站篇幅，这里仅放部分js与flask的代码2.1 js新老客户雷达图js代码function echarts_l2() {
// 基于准备好的dom，初始化echarts实例
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2023-11-21 15:58:16
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其实利用 Python 可视化数据并不是很麻烦，因为 Python 中有两个专用于可视化的库 matplotlib 和 seaborn 能让我们很容易的完成任务。我们用 Python 可以做出哪些可视化图形？当你给别人一个表格比如：这个表给别人看起来，既不舒服，也不好观看。最最最最最最重要的一点就是low！在学习过程中有什么不懂得可以加我的
python学习交流扣扣qun，784758214
群里
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2024-05-07 10:34:13
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效果图展示1.动态效果演示2.静态切片效果图一、确定需求方案1.确定产品上线部署的屏幕LED分辨率本案例基于16:9 屏宽比，F11全屏显示。2.部署方式 浏览器打开播放，Chrome浏览器、360浏览器等。二、整体架构设计
前端基于
Echarts开源库设计，使用WebStorm编辑器；
后端基于Python Flask实现，使用 Vscode 或 Pycharm编辑器
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2023-09-26 09:05:57
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背景最近打算学习一点数据分析的内容，下图中虽然广告成分有点多，但是技多不压身个，都说程序员应该有一点产品思维，并对数据保持敏感。 看了一些培训机构的介绍，涉及到的知识点还挺多的，有工具、思维、实操及最后的报告。果然一口吃不了个胖子，慢慢学吧。数据分析框架下面是一整套数据分析方案，分为5个步骤：明确问题、获取数据、数据清洗、分析数据最后呈现报告。[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保
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2023-09-03 12:42:58
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基于ECharts 6.0实现实时数据监控看板实时数据监控的价值与应用场景随着数字化转型加速，实时数据监控已成为企业运营与决策的核心支撑。其核心价值体现在决策效率的显著提升——通过对关键数据的动态采集与即时分析，组织能够快速捕捉异常信号、优化资源配置并降低运营风险。在制造业场景中，实时监控系统可追踪 ...
前言在数据时代，销售数据分析的重要性已无需赘言。只有对销售数据的准确分析我们才有可能找准数据变动(增长或下滑)的原因。然后解决问题、发现新的增长点才会成为可能！今天就给大家介绍一个用Python制作销售数据大屏的方法。主要使用Python的Streamlit库、Plotly库、Pandas库进行搭建。其中Pandas处理数据，Plotly制作可视化图表，Streamlit搭建可视化页面。对于以上三
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2024-02-23 10:42:58
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月小水长 一个编码者、思考者 在一篇论文中，最吸引审稿人目光的莫过于枯燥的文字间精美的图表
在一
份项
目
路演
pp
t 中，酷炫的
财务报表
往
往是
打动
投
资人的最后一剂强心剂
作为数据分析最后也是最直接的一环，数据可视化的重要性不言而喻
数据可视化大致可分为两类，一类是 excel
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2024-03-01 10:47:13
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一、项目介绍1.1 项目需求基于第一部分业务背景，为满足业务自主分析提高运营决策时效，现使用Python、数据仓库实现数据自动更新式可视化面板。1.2 项目操作流程二、数据处理2.1 代码处理分析2.1.1 聚合生成dw_order_by_day表从mysql数据库中获取ods_sales_orders订单明细表并按日期分组聚合，得到每日销量和每日销售额。读取日期维度表，与上表合并，得到dw_or
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2023-08-08 20:28:38
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效果图展示 动态效果演示 2.静态切片效果图 一、确定需求方案1.确定产品上线部署的屏幕LED分辨率本案例基于16:9 屏宽比，F11全屏显示。2.部署方式 浏览器打开播放，Chrome浏览器、360浏览器等。二、整体架构设计 前端基于 Echarts开源库设计，使用WebStorm编辑器； 后端基于Python Flask实现，使用 Vs
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2024-05-11 10:59:45
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文丨Chris Moffitt编译丨姜瑞琪触脉咨询数据分析师用过python的人都会面临一个问题，尤其是初学者：我应该选哪个来实现数据可视化？面对众多的选项，要弄清楚什么时候使用哪个的问题没那么容易。这就是今天分享这篇文章的初衷，通过列举一些使用频率较高的工具，以及使用它们创建简单的条形图的方法，帮助各位进行简单的梳理。以下就是将要用来创建绘制数据的示例：·Pandas
·Seaborn
·Ggp
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2023-10-17 08:09:52
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1 看板是什么 看板的概念，这里引用 David Anderson一段话。David Anderson是 Taiichi Ohno (大野耐一)Kanban之父，Kanban引进IT行业的先锋引领者。 KanBan is an approach to change management that employs a Kanban system onto an existing
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2024-05-21 06:51:47
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# Python 生产看板的实现指南
在当今的数据驱动时代，实时监控和可视化生产数据变得尤为重要。Python 是实现这一目标的强大工具。在这篇文章中，我们将指导你从零开始实现一个基本的 Python 生产看板。我们将分步骤进行，并提供代码示例和详细注释。
## 流程概述
为了帮助你更好地理解整个过程，我们将步骤列出在以下表格中：
| 步骤 | 描述
在当前数据驱动的时代，构建“PYTHON数据看板”成为了不可忽视的需求。数据看板能够直观地展示各类数据指标，帮助决策者快速理解关键数据。本文将详细阐述如何从环境准备到扩展应用的全过程，帮助你构建一个高效的数据看板。
## 环境准备
构建数据看板前，我们需要确认系统环境的软硬件要求。确保设备能够跑得动整个项目，同时安装相应的依赖库。
- **软硬件要求：**
- **操作系统：** Wi
