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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1、可视化数据分析主要用了哪些图表，说明其作用和意义。①柱状图：用于做比较。 ②折线图：用于看数据变化的趋势。 ③饼状图：用于看各部分的占比。 ④散点图：用于二维数据的比较。 ⑤气泡图：用于用户三维数据的比较。 ⑥雷达图：用于四维以上数据的对比。2、说明数据挖掘与数据可视化分析的区别与联系。数据分析可以分为广义的数据分析和狭义的数据分析。 广义的数据分析就包括狭义的数据分析和数据挖掘，我们常说的数
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2023-12-18 18:38:32
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子图的使用目录一、多子图二、多子图 add_axes三、自定义子图 一、多子图 plt.subplots(row,col,constrained_layout=True)------返回的值为元组(画布,轴对象的数组) constrained_layout:对多子图设置启用约束布局import matplotlib.pypl
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2024-08-06 11:59:33
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浅谈数据可视化|0x00 摩尔定律带来新的机遇说起“数据可视化”，很多人的第一反应便聚焦在“数据”两个字上，其实“可视化”三个字的意义要更重要一些。说起“可视化”，就需要提起一组数字：“人脑处理图片的速度是处理文字的60000倍，人在看报纸时，99%的文字信息会自动被过滤掉，脑子里只残留了可怜的1%，一篇6000字的文章需要10分钟看完，而压缩成一张图片则只需要10/6000分钟的时间。”人脑处理
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2024-01-31 17:38:46
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# 数据可视化：让数据“看得见”的艺术
在当今信息爆炸的时代，数据成为了驱动决策的重要依据。然而，原始数据常常是难以理解的，而数据可视化则是将复杂的数据转化为易于理解的图形或图表的过程。本文将探讨数据可视化的重要性，并提供一个简单的示例，使用 Python 的 Matplotlib 库来生成可视化图表。此外，我们还将使用 Mermaid 语法来展示一个简化的实体关系图（ER图），以帮助读者更好地
说到数据可视化，你也许会想到Excel，百度的ECharts。它的英文单词是Enterprise Charts，商业级数据图表，是百度的开源数据可视化工具。但是学习起来不是那么容易，但是我们利用 python 的pyecharts 库，只需代码就可以画出很炫的图片。写代码写代码写代码！身为小白的我第一个就把这个PASS了。实在做不到！再说说Excel：人工操作关联分析人工在操作方面往往起到的知识一
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2023-08-11 13:18:06
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项目背景和意义目的：本课题主要目标是设计并能够实现一个基于web网页的疫情资讯和实时数据系统，整个网站项目使用了B/S架构，基于java的springboot框架下开发；通过后台设置网站信息，设置广告信息，查看和管理留言，查看会员信息，录入资讯，查看和管理资讯，管理和处理资讯评论，采集疫情数据等。意义：疫情下疫情资讯和实时数据系统是计算机技术与疫情管
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2024-04-01 15:53:54
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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
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2024-01-26 08:51:20
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介绍各种数据可视化项目和资源
原创
2023-12-16 11:41:53
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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
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2023-09-11 13:44:35
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图标在网络上用途之广，几乎每个网站上都有着各式各样的图标，在大屏中也有着多样的图标，通过这些小小的图标，可以方便实现视觉引导和功能划分，小图标也有大用处。在各个数据可视化平台中，小编就挑选以下这个平台，带大家了解这个小图标组件。 在左侧列表中就可以找到对应的组件，这里小编调整了幕布的颜色，所以这个组件在幕布中看起来不这么明显，调整下颜色就行了。点击组件右上角 ‘
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2023-09-29 10:11:37
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做一份涵盖内容多、涉及数据量大的数据可视化分析报表要多久？10分钟够吗？如果奥威BI系列的分析软件会说话，恐怕要吐槽10分钟太多，5分钟足够。不说别的，论做智能数据可视化分析报表的效率，奥威BI系列软件还真不赖。套用BI报表模板，5分钟做一张以OurwayBI为例，进入软件首页即可清楚看到左侧的两大板块“BI模板秀”“BI分享秀”，点击进去就会发现这里涵盖了来自各行各业、各式各样的BI智能数据可视
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2023-09-04 23:29:33
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一、行业背景随着物联网、视频监控和人工智能等技术的快速发展和应用，利用先进技术加强信息管理和服务，是现代工厂信息化发展的新趋势。目前是传统工厂向智慧工厂转型的关键阶段，各工厂急需采用融合智能化和信息化的技术，打造集智能管理、智能生产、智能服务为一体的大数据可视化管理平台。二、方案介绍SkeyeVSS视频融合平台结合AI智能分析网关，依托物联网、人工智能、大数据云计算等高新技术，提供集生产和人员管理
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2024-01-14 19:56:01
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编辑导读：数据面板能够直观反映出业务变化，并有助于决策层发出业务调整与决策。那么搭建数据看板时，需要注意哪些问题？具体步骤是什么？本文作者对一次数据看板的搭建进行了复盘，结合具体案例分享了数据看板设计过程中需要注意的一些问题，供大家一同参考和学习。 在工作中，笔者负责了数据看板的后台配置化模块。在前期产品设计时，一开始没有对数据看板的需求、设计规范等的系统性认知，希望通过这次复盘，加深对数据看板
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2023-11-14 19:41:19
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上一课时，我介绍了数据可视化分析的基本概念，通过对比的方式，讲述了数据可视化分析的概念定义和知识体系，相信你对数据可视化分析已经有了一个基本的了解。本课时，我将给大家分享数据可视化分析的方法论，内容包括：建设目标、工作方法和建设流程。希望你在学完这个课时之后，能够掌握数据可视化分析的建设目标、方法体系和操作流程，并且能够吸收和学会运用。 数据可视化分析方法论结构图 建设目标在讲解“建设目标”之前，
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2023-11-01 22:23:41
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【数据科学家学习小组】之数据可视化（第一期）第一周 学习总结本系列文章主要目的有两个：从数据可视化的角度出发，总结一下现在无论是数据可视化还是报表开发、BI开发的工具和思路从木东居士的学习小组学习到一些大厂的工作学习思路，让自己思考的更全面更成熟，完成的文档也更加全面、漂亮。整体流程确定主题比如，银行分析不同城市用户的储蓄率、储蓄金额，电商平台进行双十一的实时交易情况的大屏直播，物流公司分析包裹的
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2023-11-17 20:02:53
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众所周知，使用图表、图形和地图将数据可视化是沟通复杂数据的最有影响力的方式之一。同时数据可视化也是探索数据奥秘非常有效的方式。因此，近几年随着大数据时代的降临而兴起，数据可视化品牌也是大量涌出。那么不同的数据可视化工具究竟有何不同呢？下面我们选取国内3个品牌以数字类图表来进行比较。数字在日常生活和工作中非常常见，如时间、进度等等，那么不同的场景，所需要的数字类图表也是很多样化。亿信ABI首先进入官
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2023-11-10 16:11:30
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目录matplotlib的绘图方式1、使用pylab方式2、pyplot方式3、面向对象的方式基本图形绘制1、散点图绘制2、折线图3、条形图4、直方图5、饼状图6、箱型图7、热力图8、极坐标样式设置1、子图和多图2、网格3、图例4、坐标轴范围5、设置坐标轴刻度6、横坐标为日期7、添加坐标轴8、添加注释9、添加纯文字10、Tex数学公式11、样式美化 matplotlib的绘图方式使用pyplot
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2024-01-08 16:06:04
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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
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2023-12-21 10:53:49
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当下随着大数据热潮的到来，数据可视化作为一个新兴的领域，受到了学术界和工业界的重视。从可视分析、数据新闻到商业报表，各个领域都在越来越多的使用它。既然是数据可视化，说明数据是主体，可视化只是将数据以可视的形式表达的手段。接下来小编就与大家一起揭开可视化中数据的面纱，一探究竟。可视化什么：数据抽象既然是数据可视化，无可非议，可视化的元素肯定是数据，这里所指的数据是广义上的数据，包括文本、图片、声音等
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2023-08-10 12:00:22
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