目录一、数据挖掘1 为什么选择又慢又占内存的selenium？2 selenium获取知网信息流程图1）selenium和ChromeOptions参数2）构建期刊列表循环3） 循环点击并获取每年期刊所在出版期4）获取标题信息并跳转到论文详情页5）获取论文页详细信息2数据储存与清洗1）储存方法2）清洗规则 最近为了对知网论文进行数据分析，需要获取包含标题、作者和作者单位（发文机构）、关键词、参
一、什么是数据可视化科学可视化（Scientific Visualization）、 信息可视化（Information Visualization）和可视分析学（Visual Analytics）三个学科方向通常被看成可视化的三个主要分支。而将这三个分支整合在一起形成的新学科 “数据可视化”，这是可视化研究领域的新起点。 ——《数据可视化》广义的数据可视化涉及信息技术、自然科学、统计分
目录1.数据分析2.数据可视化3.数据分析与可视化常用软件1.Microsoft Excel2.R语言3.Python语言4.SAS Enterprise Miner5.SPSS6.专用可视化分析工具4.Python数据分析与可视化常用类库1.Numpy2.Scipy3.Pandas4.Matplotlib5.Seaborn6.Scikit-learn1.数据分析数据分析(Data Analysi
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2023-09-21 08:22:05
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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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很多同学学习Python是为了做数据分析及数据可视化。不过要做好可视化，准确、直观地展现数据及规律，光掌握代码层面的技术还不够。优秀的数据可视化图表不仅仅是简单地罗列、总结数据。数据可视化其真正的价值是设计出可以被读者轻松理解的数据展示，因此在设计过程中，每一个选择，最终都应落脚于读者的体验，而非图表制作者个人。所以，今天我们抛开代码，仅就可视化图表设计层面，来分享一下前人总结的30个小技巧。通过
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2024-05-18 14:08:20
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数据基础数据属性数据对象的特征（Characteristics） 或特性 （feature） 别名：特征 维度 变量 属性类别： 类别性属性：点、线、面 有序性属性 数值型属性 离散性和连续性数据特征基本统计描述 数据对象间的关系数据对象间的关系：相似度和相异度 数据间关系的度量，经常在统计和数据挖掘中使用相异度矩阵类别型数据距离计算数值型属性间的距离：明科夫斯基距离系数据不确定性
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2023-11-13 09:48:06
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数据可视化，是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。其主要目的是借助图形手段，清晰、有效地进行传达与沟通信息，其中，数据的可视化表示被定义为一种以某种形式提取的信息，包括相应信息单元的各种属性和变量。数据可视化技术包含以下几个基本概念： 1.数据空间 数据空间是由n维属性和m个元素组成的数据集所构成的多维信息空间。 2.数据开发 数据开发是
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2024-01-23 21:56:33
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文章目录一、餐饮数据分析与可视化1. 新建项目及数据源准备二、餐饮数据分析与可视化目标完成1. 条形图显示每个城市店铺数量2. 散点图显示店铺服务与环境3. 树状图显示类型店铺计数4.表格5.卡片图6.编辑交互 一、餐饮数据分析与可视化1. 新建项目及数据源准备本节课我们以餐饮数据.xlsx文件作为数据源，实现一个简单的Power BI项目打开Power BI Desktop，从登录界面或文件选
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2023-10-11 09:18:04
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# 数据挖掘与可视化
数据挖掘是一种从大量数据中提取隐含信息的技术。它结合了统计学、机器学习和数据库技术，旨在帮助我们发现数据中的模式和关联。在数据挖掘的过程中，可视化技术起到了至关重要的作用，通过图形化的方式使复杂的数据变得易于理解和分析。本文将结合Python示例代码，介绍数据挖掘与可视化的基本概念。
## 数据挖掘的基本流程
数据挖掘一般包括数据准备、数据预处理、模型建立和结果分析等
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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随着经济、科技的快速发展，人们遇到的数据信息量越来越大，这就促使了数据挖掘技术的兴起。随着数据挖掘技术的推广，一些因素逐渐成为制约数据挖掘深入的关键问题。而挖掘过程的不可见性是其中一个主要方面。 数据挖掘可视化技术可理解为处理计算或实测数据的一种方法，它以图形、图像来描述物理现象，使看不见的现象成为可见，为研究、使用人员提供前所未有的机会来理解大量数据所蕴含的丰富内容，发现通常数值信息发现不
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2023-12-20 15:25:42
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# 数据可视化与数据挖掘实现流程
## 1. 数据可视化与数据挖掘的概念
在开始教你如何实现数据可视化与数据挖掘之前，我们先来了解一下这两个概念。
### 数据可视化
数据可视化是通过图表、图形和其他可视化方式将数据转化为可视形式的过程。通过数据可视化，我们可以更加直观地理解和分析数据，发现数据中的模式和趋势，提供决策支持。
### 数据挖掘
数据挖掘是从大量数据中发现隐藏在其中、未知的、有
原创
2023-08-11 13:17:23
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数据可视化的目的其实就是直观地展现数据，例如让花费数小时甚至更久才能归纳的数据量，转化成一眼就能读懂的指标；通过加减乘除、各类公式权衡计算得到的两组数据差异，在图中颜色敏感、长短大小即能形成对比；数据可视化是一个沟通复杂信息的强大武器。通过可视化信息，我们的大脑能够更好地抓取和保存有效信息，增加信息的印象。但如果数据可视化做的较弱，反而会带来负面效果；错误的表达往往会损害数据的传播，完全曲解和误导
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2023-11-19 07:53:59
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本文适合刚学习完 Java 语言基础的人群，跟着本文可了解和使用 Tablesaw 项目。示例均在 Windows 操作系统下演示本文作者：HelloGitHub-秦人HelloGitHub 推出的《讲解开源项目》[1]系列，今天给大家带来一款基于 Java 语言的数据可视化库开源项目——TablesawTablesaw是一款 Java 的数据可视化库。它主要包括两部分：一部分是数据解析库，另一部
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2023-12-08 18:34:00
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数据为什么要可视化？一方面是因为数字太抽象，图表更直观，而且图表可以突出数据中的关注点(比如某个月的交易大幅度波动等)；另一方面，数据面向的受众大都不具备专业的数据知识，可视化的形式有助于降低读懂数据的门槛；简言之，数据可视化提高了数据沟通的效率。举个例子，假设现在年终汇报某KPI的达成情况，数据如下表所示：可视化后的效果如下：注：参考图说--目标达成展示观察可视化后的图表，很容易就能发现Q3没有
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2023-11-06 16:05:05
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大数据可视化与数据可视化的数据类型区别
在当今数据驱动的世界中，数据可视化是理解复杂数据的重要方式。从大数据可视化到数据可视化，虽然两者的目标相似，但在数据类型、操作复杂性和工具选择上却存在显著区别。本文将探讨大数据可视化与数据可视化在数据类型上的区别，并提供解决相关问题的具体过程。
### 环境准备
为了确保大数据可视化框架与数据可视化工具的有效集成，我们需要准备相应的技术栈。在此部分，我
Python数据可视化分为算法标量可视化，矢量可视化，轮廓线可视化 标量又称无向量，只有大小没有方向，运算遵循代数运算法则好比质量，密度，温度，体积，时间 矢量又称向量，它是由大小，方向共同肯定的量，运算时遵循几何运算法则
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2022-04-07 16:54:51
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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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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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