马云曾经说过，“互联网还没搞清楚的时候，移动互联来了；移动互联还没搞清楚的时候，大数据来了。” 大数据的应用其实早已渗透到人们生活中的方方面面：亚马逊运用大数据为客户推荐商品信息，阿里用大数据成立了小微金融服务集团，而谷歌更是计划用大数据接管世界??当下，很多行业都开始增加对大数据的需求。大数据时代不仅处理着海量的数据，同时也加工、传播、分享它们。不知不觉中，数据可视
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精选
2014-12-23 14:38:50
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ECharts-数据可视化之美本文介绍ECharts视图工具，想要做漂亮页面的朋友就一定要学学这个及其方便的工具啦！（简单了解html的朋友阅读轻松点）它的引入方式很简单，只需要像普通的JavaScript库一样用script标签引入。废话不多说我就上案例吧！前端页面即可，无需后台服务器。我在java中创建了一个普通的java项目，并新建一个html页面。好的，我们已经准备好了一个主体，接下来引入
原创
2021-01-07 23:54:12
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《数据可视化之美》阅读（二）第2章 曾经的堆叠时间序列——讲述故事在信息可视化中的重要性问题+可视化场景+数据=故事创建好的信息可视化需要具备多种才能，虽然这已经被人们广为认可，但是仍然存在一项技能在更正式的场合下往往会被人们忽略——可能因为几乎每一个可视化创造者都潜意识中做到了这一点，也可能因为它是整个可视化过程如此自然而然的一个部分以至于看起来似乎不值一提。这种技能就是讲述故事的能力。讲故事的
商业世界通过数据分析收集了大量信息，因此我们必须有一种方法来绘制这些数据的图片，以便我们能够解释它们的含义。数据可视化使我们能够通过地图或图表的可视化信息清楚地理解信息的含义，这将使人们能够理解数据，并更容易识别大型数据集中的趋势、模式和异常值。 数据可视化的原则 1.平衡性 在可视化规范和领导爱好之间找到平衡点。IBCS关于报表的设立，ppt，仪表板，图表制作标准，这些视觉规范可以直接
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2023-11-14 05:53:35
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内容简介 · · · · · ·
R具有强大的统计计算功能和便捷的数据可视化系统。《R数据可视化手册》重点讲解R的绘图系统，指导读者通过绘图系统实现数据可视化。 书中提供了快速绘制高质量图形的150多种技巧，每个技巧用来解决一个特定的绘图需求。读者可以通过目录快速定位到自己遇到的问题，查阅相应的解决方案。同时，作
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2023-10-09 00:00:43
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Excel 系列目录：Excel高级图表制作①——电池图/KPI完成情况对比图Excel高级图表制作②——帕累托图Excel高级图表制作③——漏斗图/转化路径图Excel高级图表④—超级好用的Bullet图(KPI考核图）Excel高级图表⑧—波士顿矩阵分析图（四象限图）Excel高级图表⑨—条形图的高级做法Excel数据分析高级技巧①——动态图表制作Excel数据分析高级技巧②——数据透视表最近
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2024-01-26 22:19:07
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《数据可视化之美》阅读第1章 论美数据可视化的“美”的三要素：新颖、充实、高效新颖：一个可视效果要想真正做到“美”，它必然不仅仅是作为信息渠道，还必须具备某些新颖性：一种崭新的视觉观察数据，或者一种风格可以激发读者的激情从而达到新的理解高度。充实：对于任何可视化而言，不论美丽与否，其成功的关键是提供了获取信息的途径。信息传递能力是判断整体成功与否的的最重要的因素，因此它是可视化设计的主要驱动力。高
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2024-05-20 16:59:52
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你身边的数据本该如此美丽你身边的数据本该如此美丽人们在数据业务的不断增长和扩展，对数据可视化的需求也在不断增多，了解数据可视化。 1、什么是数据可视化 把相对复杂、抽象的数据通过可视的方式以人们更易理解的形式展示出来的一系列手段叫做数据可视化，数据可视化是为了更形象地表达数据内在的信息和规律，促进数据信息的传播和应用。 在当前新技术支持下，数据可视化除了“可视”，还可有可交流、可互动的特点。数据可
基于爬取的数据进行分析-生成统计词云本篇是通过生成词云来介绍相关库及相关知识，不讲解生成词云的具体操作生成词云步骤：1 分词处理--Jieba库Jieba是一个用于中文分词处理的第三方库Jieba分词的原理利用中文词库，确定汉字之间的关联概率汉字间概率大的组成词组，形成分词结果
除了分词，用户可以添加自定义词组1.1 jieba三模式函数描述示例jieba.lcut(s)精准模式：把文本精确切分，
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2024-07-26 01:08:18
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ggplot2是R语言最为强大的作图软件包，强于其自成一派的可视化理念。当熟悉了ggplot2的基本套路后，数据可视化工作将变得非常轻松而有条理。本文主要对ggplot2的可视化理念及开发套路做一个总体介绍，具体绘图方法(如折线图，柱状图，箱线图等)将在后面的文章中分别进行讲解...
前言自成一派的数据可视化理念。当熟悉了ggplot2的基本套路后，数据
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2023-06-20 15:12:20
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1. 可重复研究 和 可再生研究（Replication vs. Reproducible Research） 1.1 Replication（可重复） - 独立的研究者 / 数据 / 分析方法 / 工具得到一致的证据 · 小保方晴子 · 具身认知（embodied cognition） - 缺点： · 有些研究不可能被重复：没钱 / 没时间 / 没机会
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2023-05-24 21:46:07
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R编程允许开发者通过一组内置的函数和库来构建可视化以描绘数据。 在分享可视化的技术实现之前，首先着眼如何选择合适的图表类型。选择合适的图表类型基本呈现类型有四种： ComparisonCompositionDistributionRelationship为了确定哪一种与数据匹配，不妨先从以下几个方面考虑： 在一个图表中显示多少变量？每个变量显示多少数据点？基于时间显示值，还是在项目或组之间显示值？
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2023-06-21 18:47:07
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基于R语言的聊天记录可视化聊天记录数据的导出与读取登录QQ，TIM好像不行点击群的对话框，点击聊天记录的标识在想要导出消息的聊天群里点击导出消息记录，然后存为txt格式。打开RStudio，运行下面代码#读取群消息
root = "D:/coding/chatting_visualization/data/" #聊天记录存储路径
file = paste(root, "ISIP NOW.txt",
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2023-08-17 16:34:05
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目录第1 章 Python 编程基础 11.1 Python 基础知识 21.1.1 Python 3.7 的安装 2Jupyter Notebook
Spyder1.1.2 包的安装与使用 3 1.1.3 Python 基础操作 41.2 常用数据结构 5number string list dict tuple set1.2.1 列表 5 1.2.2 字典 6 1.2.3 元组 61.3 控制
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2024-01-17 08:47:55
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因为实验室需要把之前搭的无线传感器网络获得的数据可视化，加之之后的需求，便获得了制作可视化页面的工作。因为时间比较紧，做软件的话需要同时制作PC端和移动端，用c/c++开发周期比较长，加之除c/c++外目前只会java，因此便选用jsp的方式实现数据的可视化。实现了历史能耗参数的推送更新、机器参数、全局日志的动态更新功能。 记录下设计思路：主要采用MVC模式， 首先将项目分为三大块： |–页面层–
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2023-12-04 20:04:06
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# R语言可视化：数据科学的艺术
数据可视化是将数据转化为直观且易于理解的图形和图表的过程。在现代数据科学中，R语言作为一种强大的统计分析工具，拥有丰富的可视化功能。本文将介绍R语言的可视化基础，并通过代码示例展示如何使用R进行数据可视化的基本流程。
## 为什么选择R语言?
R语言以其简洁且强大的数据处理和可视化能力而闻名，特别适合统计分析和图形展示。R语言的优势包括：
- **丰富的图
非常酷的可视化日志分析软件 在网上看到ddos和CC攻击的视频，他们用logstalgia 这个可视化的日志分析软件呈现了，被攻击的瞬间场景，觉得很震撼,于是自己也安装了一个以作测试. 如果大家手里有被攻击的日志 可以靠这个软件把当时的情景重现，确实是一款不可多得软件.让外行人一看就觉得很美丽，所以有外国朋友用这个软件分析日志的时候称之为“数据之美”。 废
原创
2013-08-06 16:22:44
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R 作为入门级编程语言，被经常运用在数据整理、数据可视化、以及机器学习中。本篇文章将主要介绍在R中如何可视化数据 (基础+进阶)。R绘图的原理使用R绘图，我们需要在脑海中明确几个必要元素。首先，需要有一张空白的画布， 如下图所示。其次，我们需要根据数据确定X轴、Y轴，以及X轴Y轴的取值范围，因为一个平面直角坐标系在R绘图过程中是必不可少的。接下来，我们就可以选择适当的图表类型（折线图、柱状图、点状
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2023-10-10 10:11:50
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数据可视化学习<必运行> install.packages(“ggplot”)#主要画图包 install.packages(“gcookbook”)#数据包 library(ggplot2) library(gcookbook)#第一章：基础
read.csv("datafile.csv",sep="\t")#加载分隔符式文件，sep设置分隔符
#数据集中字符串自动转为因子，
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2023-09-01 18:41:43
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KNN是有监督的学习算法，其特点有：1、精度高，对异常值不敏感2、只能处理数值型属性3、计算复杂度高（如已知分类的样本数为n，那么对每个未知分类点要计算n个距离） KNN算法步骤：需对所有样本点（已知分类+未知分类）进行归一化处理。然后，对未知分类的数据集中的每个样本点依次执行以下操作：1、计算已知类别数据集中的点与当前点（未知分类）的距离。2、按照距离递增排序3、选取与当前距离最小的k
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2023-06-26 22:35:31
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