首先说了复杂过程,其实可以考虑一些灰箱的模型,我个人是觉得这个过程是无比的复杂的,里面有着大量的变化。只是我们选取了几个我们认为重要的参数来表达这个质量,本身来讲是失真的。正是这种特性,可以让我们把它模糊化。
故事的开头是,昨天#5000亿资产是什么水平#上了热搜,因为赌王的离去,他的家产公布激起各种白日梦想家的诞生,坐我旁边的小师妹也算了半天要是放余额宝一天得多少钱
将性质和目的这两个问题的答案整合在一个经典的2×2矩阵中,就得到了四种可视化类型。
问题:数据可视化的优秀入门书籍有哪些? 问题描述:作为一个深爱着并学习着新媒体设计的学生,我非常感兴趣数据可视化相关知识。我学习绘画设计十几年,对视觉信息敏感,有基本的编程知识。很希望阅读入门级的、适合自己的数据可视化书籍,谢谢。 知乎最多赞同——微澜潮生的回答: 个人感觉国内可能还比较少,可以看下Julie Steele的《数据可视化之美》,里面有一些经典案例的介绍,可作入门;另外向怡宁翻译的《鲜活的数据》也值得一看,关键是介绍了数据可视化处理的具体过程,而且向怡宁翻译的书一向通俗易懂,他翻译的有关交互设
服务器监控工具对于IT基础架构性能、可视化和系统稳定至关重要。合适的工具能够帮助系统管理员面对服务器故障、应用缓慢、停机、内存泄露和配置依赖等挑战。
下图是CA1321一年的机票价格变化。每一行代表特定出发日期的价格变化,例如第一行代表2016年8月15日起飞的航班的机票价格的变化。一行里,左边离出发日期越近,右边离出发日期越远。第一个方块代表距离出发日期0天(当天)的机票价格,第二格代表距离出发日期1天的机票价格,以此类推,最后一个表示44天前的价格。颜色越深代表价格越高,颜色越浅价格。
对于旅游或者探亲来说,买机票的一个最基本的问题是什么时候买能买到最便宜的机票?提前一个月还是一周?知乎上各种旅游攻略上各种“业内人士”也说提前一个月买可能买到最便宜的机票,有些又说提前2个星期买能买到最便宜的机票,事实真的如此么?为了解密机票的定价策略,本文作者做了一个长达一年多的数据收集,通过分析350亿机票价格数据,告诉你机票的各种秘密。
茅台官方售价1499,实际市场价已经3000+,听闻一个瓶子便值500元,他凭什么?
中秋节,又称祭月节、月光诞、月夕、秋节、仲秋节、拜月节、月娘节、月亮节、团圆节等,是中国民间的传统节日。
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有人说AI工程师,也有人说高级咨询师,还有人说网络安全工程师.....从百度,知乎看到的答案层出不穷,但80%的答案里都出现了一个相同的职业,那就是数据分析师。
最近看了一下百度的热力图,通过百度地图,确实是一个实时大数据渲染的一个形象表达形式,正好借这个机会学习一下,刚买的机械键盘,发现有两个好处:每天不写点代码(或调试),感觉对不起这价钱啊,估计我之前买的所有键盘+鼠标花费总和都不如这个键盘贵;其次就是控制自己不再吃零食了,怕掉进键盘里心疼啊。 好了,热力图还是相对比较容易,我们主要讨论如下3+1点吧,主要是前三部分,后面只是简单分析一下百度热力图和个人的简单看法。热点图的实现参考了SuperMap的热点图和百度Echarts的热点图实现。 原理 实现 优化 百
昨天安装了MySQL数据库,也就是说我这台电脑理论上是可以作为数据库服务器的,用户可以连接这台电脑中的数据库。
译者丨Matrix链接丨https://modus.medium.com/https-medium-com-lucy-todd-how-to-master-data-visualization-7b82217a665a 如果你已有一组或两组可靠的统计,并准备分享给你的听众。写出来?画张图?用表格?为了确保你的听众理解信息,统计的呈现必须要可信和精确。 然而可视化类型的选择,既不是纯粹美学也不是完全个人化。一个不合适的方案,受众可能会觉得乏味或者费解,甚至兼而有之。更有甚之, 不精确的数据可视化会造成你和你
“PDFMV框架是问题-数据-特征-模型-价值五个英文字母的首字母组合而成,它是以问题为导向,数据为驱动,利用特征和模型从数据中学习到知识,以创造价值的系统化过程。”
如果你已有一组或两组可靠的统计,并准备分享给你的听众。写出来?画张图?用表格?为了确保你的听众理解信息,统计的呈现必须要可信和精确。
【每周一本书】之《Microsoft Power BI 数据可视化与数据分析》
数据可视化在Python中是一个非常重要的主题,它可以帮助我们更好地理解和分析数据。无论是探索数据的特征,还是向其他人展示数据的结果,数据可视化都起到了关键作用。然而,在进行数据可视化时可能会遇到一些常见问题。本文将为您分享在Python中进行数据可视化时的常见问题与解决方案,并提供实际操作价值。
数据可视化就是借助于图形化手段,清晰有效地进行信息传达与沟通。许多人会着眼于“可视化”,认为数据可视化就是将一系列看上去很炫、很复杂的图表展示在页面上。其实不然,虽然可视化脱离不了各种图表类型,但并不意味着要以增加用户理解难度为代价去实现复杂的功能;或者为了看上去绚丽多彩而失去其最根本的意义:传达与沟通。 ---- 数据可视化产生生产力 数据可视化之所以会大受欢迎,其原因不仅在于能带给用户良好的的视觉效果,更因为它能够产生生产力,形成数据驱动闭环,主要包含以下几个阶段: 技术人员运用技术手段将需求分析、基
我们常常迷失在数据中,纷繁复杂的数据让我们无所适从。可视化作为解决这问题的有效手段,通过视觉的方式让数字易于理解。 数据可视化和信息可视化都是可视化的一种方式,数据可视化将数据库中每一个数据项作为单个图元元素表示,大量的数据集构成数据图像,同时将数据的各个属性值以多维数据的形式表示,可以从不同的维度观察数据,从而对数据进行更深入的观察和分析。信息可视化,旨在把数据资料以视觉化的方式表现出。信息可视化是一种将数据与设计结合起来的图片,有利于个人或组织简短有效地向受众传播信息的数据表现形式。 本文梳理了可视化相
如何搭建数据可视化系统,用丰富的设计语言清晰表达复杂和庞大数据,并形成鲜明的设计风格?我们把数据可视化的元素进行拆分并建立相应的规范体系。 图表设计 1. 图表基本类型 六种基本图表涵盖了大部分图表使用场景,也是做数据可视化最常用的图表类型: 柱状图 分类照片照片什么照片什么什么项目之间的比较; 饼图 构成即部分占总体的比例; 折线图 随时间变化的趋势; 条形图 分类照片照片什么照片什么什么项目之间的比较; 散点图 相关性或分布关系; 地图 区域之间的分类照片照片什么照片什么什么比较
对于 Power BI Desktop 而言,其定位是为分析师打造,并提供自助商业智能分析的强大能力。然而,只有这些,相当于只是把球从中场传给了前锋而已。
数据分析报告实质上是一种沟通与交流的形式,说简单点就是将分析结果、可行性建议以及其他价值的信息传递给管理人员。需要数据分析师对杂乱无章的数据进行包装,让阅读者能对结果做出正确的理解与判断,并可以根据其做出有针对性、操作性、战略性的决策。
EViews是由美国Quantitative Micro Software公司开发的一款计量经济学软件,主要用于经济和金融的数据处理和建模。该软件具有强大的数据分析和建模能力,可以帮助用户更加有效地进行数据分析和解释。同时,EViews还提供了多种数据格式的支持和数据导入导出功能等方便用户的使用。
先前提到了60-R可视化-8-用ggsignif做统计分析绘图 (qq.com)这个包。
Prism 是一款统计及图形绘制软件,主要用于生物医学、社会科学等领域的数据可视化和分析。本文将对该软件进行功能分析和使用技巧的详细介绍。首先,本文将介绍该软件的主要功能,包括数据导入、数据处理、图形绘制等功能。接下来,本文将讨论该软件的使用技巧,包括如何选择合适的图形类型、如何调整图形参数以及如何进行数据统计等方面。最后,本文将通过一个实际案例,说明该软件的具体使用方法。通过本文的学习,用户可以更好地利用 Prism 进行数据可视化和分析,达到理想的分析和展示效果。
作者简介:张渐修,任职于上海同悦信息科技有限公司,从事P4可编程交换机市场工作,Wechat: Tooyumzjx。
“近年来,数字货币发展迅速却又蒙着神秘面纱。连菜市场的大妈大爷也能唠一唠的区块链、比特币、以太坊,你又了解多少呢?法定货币与数字货币存在怎么样的关系?数字货币的交易网络如何用可视化手法巧妙呈现?DT君上周请到了数据侠周宁奕,他用数据分析及可视化,带领大家了解了数字交易市场背后的那些事儿。本文为嘉宾的直播实录整理,感兴趣的朋友不要错过哦~
大数据文摘“可视化”专栏已经成立,如果您是专业人员,愿意与大家分享,请后台留言,加入我们,一起把这个平台和专栏做得更好。回复“可视化”阅读系列文章。 数据可视化,是一种用来将复杂信息数据清晰表述出来的强大有力的工具。通过可视化信息,我们的大脑可以更有效地合成和保留信息内容,增强对信息的理解。但是如果不正确数据可视化,它可能弊大于利。错误的图表可以减少数据的信息,或者更糟的是,完全背道而驰! 这就是完美的数据可视化极其依赖设计的原因。 设计师要做的,不仅仅是选择合适的图表类型,更要以一种容易理解的方式来呈现信
数据分析体系可分为数据整理、数据分析、数据呈现。数据整理包含对源数据的获取、筛选、清洗、整理和统计,数据整理是对源数据的初加工,是数据分析工作的前置。数据分析是运用数据分析的工具,根据自己的目的,对数据进行深层次的挖掘和分析,找出内在的联系和变化;数据呈现是对分析的结果进行呈现,大部分是通过专业图表来展示,是数据分析报告的重要组成部分。对很多公司来说,数据整理不是难事,难就难在业务数据如何解读?如何呈现才能说明问题?从中能发现什么业务问题?有没有改善的机会? 可见,如何将数据落地,这是
数据可视化,是一种用来将复杂信息数据清晰表述出来的强大有力的工具。 通过可视化信息,我们的大脑可以更有效地合成和保留信息内容,增强对信息的理解。但是如果不正确数据可视化,它可能弊大于利。错误的图表可以减少数据的信息,或者更糟的是,完全背道而驰! 这就是完美的数据可视化极其依赖设计的原因。 设计师要做的,不仅仅是选择合适的图表类型,更要以一种容易理解的方式来呈现信息,设计出更直观的导航系统,让观众做尽可能减少理解方面的麻烦,做到一目了然。 当然,并不是所有的设计师是数据可视化专家,这就是为什么大部分的图表看上
轨迹推断(Trajectory Inference,TI),是分析从千上万单细胞的组学数据中推断细胞发育轨迹的重要方法,也被称为伪时序分析 (pseudotime analysis),该方法根据细胞表达模式的相似性对细胞进行排序。这为应用单细胞转录组学、蛋白质组学和表观组学数据研究细胞内的动态过程,如细胞周期、细胞分化和细胞激活等,提供了新的契机。
该文总结了技术社区在数据可视化方面的一些实践和思考。通过具体案例,介绍了数据可视化的概念、设计原则、图表类型、颜色和字体等方面的实践,并探讨了数据可视化的极限处理。
在本章刚开始的时候,我们使用桥梁数据集来说明对于嵌套的分类变量可视化,使用马赛克图和树图式更合适的。但是同样的其实也是可以使用巢式扇形图来进行可视化的。
随着科学技术的发展,数字化计算已成为科学、工程和教育等领域不可或缺的部分。而Maple软件作为当今最受欢迎的数学计算软件之一,其功能强大、易于使用,被广泛应用于科学研究、工程设计和教育教学等领域。本文将介绍Maple软件的正确使用方法和注意事项,并提供实际案例进行举例说明,帮助读者更好地掌握该软件的使用技巧。
根据IDC数据,2015年全球数据量的年增长率可达到5.6泽字节(即5.6万亿兆字节),是2012年增长率的两倍。
今天这篇可以说是思维方式的总结,一共十四对我个人而言较为重要的思维方式,分享给大家。请不要嫌弃我的灵魂画作。 1.信号与噪音(信度与效度) 信度的英文为Reliability,简单就是说可信度。在看数据的时候有时会出现与日常数据相差很大的点,这时就需要注意了。效度的英文为Validity,代表测量工具或手段能够准确测出所需测量的事物的程度。这个概念代表着数据的精确程度,越精确越可靠。但是在实际的操作中一味的追求效度可能会导致成本升高,效率下降。通过信度分析可以隔离信号中的噪音,通过效度分析可以提高信号的精确
小编邀请您,先思考: 1 如何选择正确的图标视觉化数据?有哪些经验教训? 数据可视化,是一种用来将复杂信息数据清晰表述出来的强大有力的工具。通过可视化信息,我们的大脑可以更有效地合成和保留信息内容,增强对信息的理解。但是如果不正确数据可视化,它可能弊大于利。错误的图表可以减少数据的信息,甚至完全背道而驰。 这就是完美的数据可视化极其依赖设计的原因。 设计师要做的,不仅仅是选择合适的图表类型,更要以一种容易理解的方式来呈现信息,设计出更直观的导航系统,让观众尽可能减少理解方面的麻烦,做到一目了然。 当然
作者 | 吕薇,腾讯员工 来源 | 互娱增值服务部 原文标题 | 浅析数据可视化与应用思路 一 好的数据可视化图表可以救命 约翰·斯诺(John Snow)在1854年制作了伦敦霍乱地图,通过标记死亡地图,清晰的了解到霍乱的源头,总而挽救了无数的生命。 (图片来源百度) 南丁格尔玫瑰图通过简单数据对比,更明晰表达军队医院季节性死亡率,打动了军方高层,军事改良提案得到了支持,方案实施后,伤员的死亡率很快从42%降低到了2% (图片来源百度) 说回到我们现实的生活,当前和平年代,可视化也是在不断帮
☞【实践】数据可视化技术指南(附加视频) 转自:36大数据 图为:美国立法程序 大数据是时下热议的话题,伴随着大数据,同样已经激增的数据可视化方法和呈现形式,让大家意识到数据量的庞大,并不是所有的数据
导读 数据可视化是数据描述的图形表示,旨在一目了然地揭示数据中的复杂信息。可视化的典型如纽约地铁图和人脑图。成功的可视化的美丽之处既在于其艺术设计,也在于其通过对细节的优雅展示,能够有效地产生对数据的洞察和新的理解。上上期,我们给大家着重介绍了20款较为优秀的数据可视化工具,想必大家已经认识到数据可视化在大数据行业的无比重要性。本期,我们将继续带领大家领略数据可视化之美。 EMC中国研究院 王天青 学习任何一门技术或者知识,笔者喜欢先学习理论,然后在实践中联系理论。就如人类在哲学上的三个终极问题:你是谁?你
大家好,在之前的文章中我们已经解决了新手朋友们在初学Python的路上的两个常见问题:IDE怎么选、报错怎么办,今天本文再聊一下另一个常见话题:要不要买课、听什么课、看什么书。
通过可视化信息,我们的大脑可以更有效地合成和保留信息内容,增强对信息的理解。但是如果不正确数据可视化,它可能弊大于利。错误的图表可以减少数据的信息,或者更糟的是,完全背道而驰!
今天小编发现一个宝藏数据网站,可以让我们告别代码绘制出精美的数据可视化作品(一些不想写代码的小伙伴们有福了哈)。PlotDB-你的资料数据化服务平台。是一个由宝岛台湾的数据公司制作而成,官网:https://plotdb.com/。下面我们就介绍下这个宝藏在线数据可视化制作网站。
感谢黄老师授权转载 转自:百度新闻实验室(公号ID:baidunewslab) 导读:9月12日,在由中国传媒大学国际传媒教育学院、财新数据可视化实验室、百度新闻实验室联合主办的“京华论道——2015
总第501篇 2022年 第018篇 知识图谱可视化可以更直观地查看和分析知识图谱的数据。本文主要介绍了美团平台在布局策略、视觉降噪、交互功能、可视化叙事、3D图谱可视化等方面的一些实践和探索,同时沉淀出了uni-graph图可视化解决方案,并支持了美团的很多业务场景,包括美团大脑、图数据库、智能IT运维、组件依赖分析、行业领域图谱等。希望能对从事知识图谱可视化方向的同学有所帮助或启发。 1 知识图谱可视化基本概念 1.1 知识图谱技术的简介 1.2 知识图谱可视化的简介 2 场景分析与架构设计 2.1
数据可视化是一种将抽象的数字和数据转化为容易理解的图形和图表的技术。在面试中,有效地使用数据可视化可以帮助你更好地传达信息、支持你的观点并给面试官留下深刻的印象。
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