# 数据分析与可视化：使用蛛网图与饼状图
在数据分析中，数据的可视化是传达信息的一项重要工具。通过可视化，复杂的数据集可以以图形的形式展示，使得分析结果更容易被理解。本文将介绍两种常用的数据可视化图表——蛛网图（也称雷达图）和饼状图，并提供代码示例，帮助读者学会如何在Python中实现这两种图表。
## 蛛网图：多维数据的可视化
蛛网图是一种适合展示多维数据的图形，通常用于对比多个变量。特别
一、商业理解1、网络数据分析的数据来源：Server保存的网络日志 2、网络数据分析的分类网站级别 • 对网站级别的数据挖掘，通常会将网站作为一个整体进行分析，主要任务包括： – 访问网站的用户识别； – 网站购买情况分析； – 网站销售金额分析； – 网站访问的错误情况分析。 • 通常情况下，只需要根据网络日志就可以进行网站级别的数据分析工作。页面级别 • 对于页面级别的数据挖掘，还要关注各个页
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2023-10-04 20:09:41
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概述写论文忙里偷闲写了一个蜘蛛网图的自定义view，支持多重属性 有图才能有真相，下面先上图 主要支持网格颜色、tag文本、覆盖区域颜色、透明度的属性改变，具体使用可以参见我的githubgithub完整下载，求互粉求start，下面主要介绍一下实现这个自定义控件的几个关键点。确定属性首先要知道这个控件需要暴露出哪些属性，创建一个attrs.xml<?xml versi
经常会在游戏中看到用蜘蛛网图表达用户在游戏中的各种表现，感觉还蛮直观蛮有趣的，刚好最近也在学习自定义View的相关知识，就自己做一个蜘蛛网图，作为笔记了。 先放一张我感觉对自己挺有帮助，从网上找的以这个自定义View流程的图片View最终效果 我们可以根据我们最终的效果来分析我们应该如何怎么完成这个View。 首先可以看到最终的View是以整个布局的中心作为坐标原点开始绘制的，所以先要确定布
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2024-02-02 06:55:27
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简介最近因为项目的需要，需要实现雷达图来展示各科目的对题率。雷达图的绘制不算复杂，只要按照一定流程来绘制就可以了，其中使用的最多的是path路径类，使用这个类便于我们绘制出多边形等效果。效果图如下：使用方式使用方式很简单，直接在布局文件里面使用这个控件，记得设置一个合适的大小就可以。当然也有开放一些public方法,可以进行数据、文本颜色等设置。 /**
* 设置数据
* @
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2024-01-08 16:49:21
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1.请描述游戏动画有哪几种，以及其原理。主要有关节动画、单一网格模型动画(关键帧动画)、骨骼动画。关节动画把角色分成若干独立部分，一个部分对应一个网格模型，部分的动画连接成一个整体的动画，角色比较灵活Quake2中使用了这种动画。单一网络模型动画由一个完整的网格模型构成，在动画序列的关键帧里记录各个顶点的原位置及其改变量，然后插值运算实现动画效果，角色动画较真实。骨骼动画，广泛应用的动画方式，集成
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2024-09-04 22:41:43
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在Excel中通过数据间的关系选择合适的图表，轻松创建折线图、柱状图、饼图使其表达的主题和内容更加简单清晰。下面我们通过Smartbi大数据分析工具介绍excel分析图表制作方法，如何制作常用的图形折线图、柱状图、饼图。excel分析图表制作操作步骤1、在excel上拖出数据集，并且【刷新数据】如下图2、刷新数据后，全选数据，在【插入】选项卡上选择【数据透视表】，如下图点击【确定】，操作数据透视表
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2020-10-14 18:28:26
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近期，从观察评论记录来看，雪球上的朋友对于投资基础课程颇感兴趣。其实，从个人角度出发建议大家还是多看一些投资基础的书籍，做到开卷有益。当然，绝大部分书籍难免晦涩，也不好懂。今天就整理一篇如何玩转杜邦分析法的文章给分享给大家，做个抛砖引玉，希望雪球越来越多有兴趣共同学习、进步的朋友加入，分享更多的干货。 当然，在玩转杜邦分析法的前提是，你必须得知道每一个财务指标的含义，这是最根本的要求。找本财务
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2024-01-30 10:37:44
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随着精益化运营的概念不断深入人心，数据分析已经成为了互联网人的必修课。相比于高深的概率统计、算法模型，简单、直观的图表工具得到了更为广泛的应用。那么图表都有哪些类型?不同类型的图表又该怎么用?来，让我们深入浅出，看图说话。初阶 -维度和指标初阶的图表简单易懂，能满足简单的数据分析需求，具体包括趋势、频数、比重、表格等类型。图表数据分析的前提就是将自己需要呈现的指标，以一定的维度拆分，在坐标系中以可
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2023-08-07 10:57:50
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在数据分析中，数据分析思维是框架式的指引，在一些通用的分析场景下可以快速使用，而且对未来构建数据分析模型也有帮助。接下来就分享常见的20种数据分析方法：一、指标思维 我们平时表达内容基本可以分为事实和观点两部分，事实不可否认，而观点则可以不认同，但是大部分人很容易将事实和观点混淆数据分析的工作中也是如此，我们做数据分析的目的是为了提升公司的决策水平，如果不能描述客观事实，那么信息在沟通过程中很容易
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2023-09-14 16:29:21
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爬虫的应用领域 在理想的状态下，所有ICP（Internet Content Provider）都应该为自己的网站提供API接口来共享它们允许其他程序获取的数据，在这种情况下爬虫就不是必需品，国内比较有名的电商平台（如淘宝、京东等）、社交平台（如腾讯微博等）等网站都提供了自己的Open API，但是这类Open API通常会对可以抓取的数据以及抓取数据的频率进行限制。对于大多
常用数据分析模型，主要包括：对比分析、漏斗分析、留存分析、A/B测试、用户行为路径分析、用户分群、用户画像分析等。1、对比分析对比分析 主要是指将两个相互联系的指标数据进行比较，从数量上展示和说明研究对象的规模大小，水平高低，速度快慢等相对数值， 通过相同维度下的指标对比，可以发现，找出业务在不同阶段的问题。常见的对比方法包括：时间对比，空间对比，标准对比。时间对比： 包含同比、环比、定基比，时间
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2023-09-15 22:07:10
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无论是专业的数据分析师还是销售、人力等基本的业务岗位，在汇报时总是免不了要用到各种各样的数据分析，为了让数据展现更加直观，基本上利用数据图表将数据可视化，然后再配合文字的解读，让报告看起来更直观。常规的做法就是Excel+ppt，数据先用excel进行数据分析和可视化，然后再将图表复制或者截图粘贴到ppt中，初级玩家做出来大概就是下面这样： 如果想要逼格更高一些，那就要同时掌握Exce
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2023-11-15 14:39:03
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说明：实际项目中的统计分析模块不仅需要数据以表格的方式显示，还需要用图形化的方式进一步渲染，以提升数据的可观性，以下是使用echarts来进行绘制统计分析图表的案例： 文章目录一。第一个静态echarts示例二。动态echarts示例（从后台获取数据） 一。第一个静态echarts示例1.echarts的使用教程在官方网站上有详细说明：echarts官网如下图所示：2.这里做一个简单的介绍：首先你
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2023-09-29 10:35:14
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在上一篇文章中我们给大家介绍了数据分析报告的要求，现在我们在这篇文章中给大家介绍一下定量图表的制作以及绘制方法，大家在进行数据分析工作的时候一定要注意这些细节，这样才能够做好数据分析报告。下面我们就来给大家解答一下这个内容。首先我们给大家介绍一下基本的图表，基础图表有柱形图、折线图、条形图、饼图。当然，很多数据分析报告都用组合图表，比如说柱形折线组合图。那么矩阵图怎么制作呢？一
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2024-01-15 08:53:38
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[18-03-24] Matlab 数据分析1° 数据插值一般地，从各种试验得来的数据总是有一定的数量，而利用插值技术能够从有限的数据中获取系统整体的状态，因此，数据插值在各行各业，特别是信号处理领域内有着广泛的应用。常用数据插值函数函数中较常用的就是进行基本插值的 interp 系列函数，其中 interp1 和 interp1q 函数比较起来，后者在处理 X 为单调递增的向量，Y 为列向量或者
1、写在前面SQL作为数据分析师必备技能之一，无论是初级分析师还是高级分析师，SQL已经是各大公司招聘条件里的必选项，为什么SQL对于数据分析师来说如此重要呢？在回答这个问题之前，我们先搞懂以下几个问题。 第一个问题，SQL是啥？ SQL是Structured Query Language的缩写，意思是结构化查询语言，是一种在数据库管理系统（RelationalDatabase Managemen
随着时代的发展，我们在工作中经常会碰到数据，特别是做运营，天天都需要与数据打交道，然而这些密密麻麻的数据，可读性较差并且毫无重点，为了更加方便的展现数据，发现数据价值，这时候会采用一些数据可视化图表。好的数据可视化图表是会讲故事的，它向我们揭示了数据背后的规律。而且数据可视化更加直观有意义，更容易被人们理解和接受。但是很多人在了解到具体的数据可视化之后，在制作数据可视化大屏过程当中都会有一个共同的
Excel数据分析从入门到精通（十四）动态图表和甘特图1.动态图表①画板准备②绘制复选框③图形绘制2.甘特图①准备符合要求的数据②美化框线③绘制堆积条形图④甘特图图形转换绘制⑤使用误差线展示任务进度⑥绘制当前时间线⑦格式调整对齐数据表 1.动态图表含义：绘制出的图表可以根据需要选择性地显示内容，如图，销售额、利润、订单量、客单价都可以选择进行展示①画板准备共有3个表，内容如下1-销售数据表 为原
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2023-08-10 11:16:19
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微软数据挖掘算法:Microsoft 目录篇介绍： Microsoft 决策树算法是分类和回归算法，用于对离散和连续属性进行预测性建模。对于离散属性，该算法根据数据集中输入列之间的关系进行预测。 它使用这些列的值（也称之为状态）预测指定为可预测的列的状态。 具体地说，该算法标识与可预测列相关的输入列。 例如，在预测哪些客户可能购买自行车的方案中，假如在十名年轻客户中有九名购买了自行车，
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2024-01-25 16:45:57
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