这里将销售部门的业绩分为一卖业绩和复购业绩进行可视化，并且有意思的是使用到了表情符合字体(emojifont拓展包)。整个可视化下面是可视化的效果：
不过广义上，可视化无处不在, 打开浏览器, 网站就是个数据可视化, 背后是数据库密密麻麻的数据表, 到了你的浏览器就是浅显易懂的页面。
这是《数据爬取及可视化系列》的第三篇文章。 前2篇文章，可以查阅： 01基于位置的用户画像初探 02技能之谷歌Chrome爬虫 ---- 最近在结合新学的爬虫在做一些可视化的东西了，今天讲讲可视化图
视觉是人和动物最重要的感觉，至少有80%以上的外界信息是经过视觉获得的。我们看论文的时候，通过图表来确定文章的大致内容往往也是一个更高效的 说到深度神经网络的可视化，最经典的莫过于的CNN密恐图了：
在企业数字化转型过程中，做好企业级架构的治理至关重要。而架构的可视化是其中关键的一环。围绕可视化的架构，干系人能够更好地理解和沟通企业中不同组织、系统和技术组件的结构和关系。以便不断对企业的系统架构进行优化。 在 ArcSummit 全球架构师峰会（上海站）2023 上，InfoQ 邀请了 Thoughtworks 首席咨询师钟敬，他以《企业级架构可视化实践》为主题展开了分享，本文为分享整理～期待对您在企业中开展架构治理工作有所启发。
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
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。
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。
【导语】：今天我们来聊聊粽子，Python分析部分请看第三部分。公众号后台，回复关键字“粽子”获取完整数据。
本篇以真实的交易证实 (term sheet) 为例，揉碎了讲解如何用 PDE FD 来定价雪球 Autocallable 产品。
项目地址：https://github.com/alexmojaki/heartrate
一个咨询公司的朋友，公司主要是给一些偏传统企业做数字化转型的战略咨询及产品落地，涉及的行业非常广泛，包括制造业、零售业、保险行业等等。前段时间找我帮忙，给看一下他们客户现在的销售管理数据产品设计的主要问题，给些优化建议。简单分享下思考的过程。
前些天在微博看到新浪财经的《中国年轻人正带领国家走向危机？》 一文，立马就被标题震惊到了，文章内容大家可自行阅读，在此不做评价。
“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~
TakinTalks社区专家团成员，2020年加入B站，先后负责主站/直播/OGV/推广搜相关的SRE工作。深度参与多活、活动保障、混沌工程、容量治理相关的建设，并主导容量管理平台、混沌平台的架构设计和落地。曾负责B站S赛、跨年晚会、拜年祭等相关活动的基础架构保障工作，目前主要负责推广搜业务的稳定性建设、PaaS治理。
说到可视化，就不得不说一下大数据，毕竟可视化是解决大数据的一种高效的手段，而如今人人都在谈论大数据，大数据 ≠ 有数据 ≠ 数据量大， 离谱的是，如今就连卖早点的觉得自己能统计每天卖出的种类，都敢说自己是搞大数据。
新媒体管家 说到可视化，就不得不说一下大数据，毕竟可视化是解决大数据的一种高效的手段，而如今人人都在谈论大数据，大数据 ≠ 有数据 ≠ 数据量大， 离谱的是，如今就连卖早点的觉得自己能统计每天卖出的种类，都敢说自己是搞大数据。 时间推移到 2009 年，“大数据” 开始才成为互联网技术行业中的热门词汇。对“大数据”进行收集和分析的设想，起初来自于世界著名的管理咨询公司麦肯锡公司；麦肯锡公司看到了各种网络平台记录的个人海量信息具备潜在的商业价值，于是投入大量人力物力进行调研，在 2011 年 6 月发布
2021 年 5 月 11 日，第七次全国人口普查主要数据公布，居住在乡村的人口为 50979 万人，占 36.11%。农村人口数量减少，中壮年外出务工，以家庭为单位的传统农业作业方式已不适合数字农业的发展。
关于AliExpress中数据的功能对于新手卖家来说比较陌生，其中的功能以及作用并不是很了解，然而店铺的流量与此息息相关，因此很多卖家十分关注数据的分析应用。究竟如何玩转数据来进行选品，请随小编看看速卖通大学讲师李杰是如何分享的。 卖家常常会有这样的苦恼，店铺常常一看没有拿得出手的产品，上了一堆产品，却没什么动静。而卖得动的东西，同行越来越多，越来与难卖；店铺营业额依靠几款产品支持，后续乏力。那么如何选品，分为以下两部分讲解： 一、选品方向和步骤 选品方向：专业店铺，新奇特，广撒网 选品步骤： 1. 明确你
520书粉节，爱你就要宠着你！ 我爱你，你爱书，所以…… 博文视点联合当当又特别送出一批优惠码 可以在当当自营5折的基础上叠加使用哦 爱读书的你们又双叒叕可以下手啦 满200减30（全品种可用，除特例品）： WWBMKV 满300减60（仅限科技品类使用）： PUGEYG 怎么BUY？ 优惠码：WWBMKV（或PUGEYG） 使用渠道：当当小程序或当当APP 使用时间： 2021.5.21~5.23（满
爬取淘宝数据，本次采用的方法是：Selenium控制Chrome浏览器自动化操作[1]。其实我们还可以利用Ajax接口来构造链接，但是非常繁琐（包含加密秘钥等），直接使用Selenium来模拟浏览器会省去很多事情；
端午节快要到了，甜咸粽子之争也快要拉开帷幕。 小五准备用Python爬取淘宝上的粽子数据并进行分析，看看有什么发现。 爬虫 爬取淘宝数据，本次采用的方法是：Selenium控制Chrome浏览器自动化操作[1]。其实我们还可以利用Ajax接口来构造链接，但是非常繁琐（包含加密秘钥等），直接使用Selenium来模拟浏览器会省去很多事情； 之前的文章我们也用过相同的方法，比如：爬电脑、爬电脑、爬完电脑买不起 最常见的问题是chromedriver驱动与谷歌浏览器的版本不匹配，很容易就可以解决。接下来，我
大家听得最多的莫过于Tableau、微软的Power BI，还有国产的FineBI。
现阶段、抖音、快手、哗哩哗哩、微信公众号已经成为不少年轻人必备的“生活神器”。在21世纪的今天，你又是如何获取外界的信息资源的？相信很多小伙伴应该属于下面这一种类型的：
数字农业从以往简单的对天和作物表面规律的总结，跨越到遥感、地理信息、自动化技术等高新技术与生态学、植物生理学、土壤学等基础学科有机结合，从而达到合理利用农业资源，降低生产成本，改善生态环境，提高农作物产量和质量的目的。兰陵县实施数字农业建设，为农业农村现代化、乡村振兴战略添加了“助推剂”，实现“节药”“节水”“省工”“降本”“增收”多重效益。据测算，每亩耕种成本减少1800元以上。
腾讯云交通云总经理-冯宇彦，在云+未来峰会上做了主题为《基于大数据与人工智能的智慧交通云》的分享，以下内容整理自演讲。
日常生活中，我们或多或少有制作PPT的需求，也许是上级要求，也许是自我展示，我们也逐渐意识到一份精美的PPT对我们的学习工作有多么重要，因此很多人自然而然萌生了学习PPT相关表现技巧以增加个人竞争力的想法。
原文：https://maoli.blog.csdn.net/article/details/104461970
这个要慌，问题有点大！ 严格来说我只是Tableau众多粉丝中的一员，而且是一个不怎么会Excel的。三年前一次偶然的机会在领导推荐下接触了Tableau，开始一段没资料没指导的摸索式学习。希望本文给您在学习的过程中带来帮助，欢迎留言互相讨论交流。（本文最后有彩蛋哟） 也许你有大量的数据，你想从这些数据中间发现，挖掘，并展现一些数据背后的知识或者洞察；但是你不懂数据建模，编程，或者数据清洗，甚至是SQL的优化等。你需要一个易用的数据可视化工具实现通过拖拽就能完成数据的可视化，并且可以给出最合适的展示图形。
当前大数据价值变现概念很热，但很多人会觉得是炒作，很多有数据的企业也迟迟未动。究其原因，大家对这个东西还是不熟悉，觉得商业模式不成熟，加上充斥着大量关于大数据隐私安全的争论，就更犹豫不决了。那么如
点击标题下「大数据文摘」可快捷关注 吴甘沙：英特尔中国研究院院长 围墙里的大数据注定成为死数据。大数据需要开放式创新，从数据的开放、共享和交易，到价值提取能力的开放，再到基础处理和分析平台的开放，让数据如同血液在数据社会的躯体中长流，滋润数据经济，让更多的长尾企业和数据思维创新者产生多姿多彩的化学作用，才能创造大数据的黄金时代。 我的大数据研究轨迹 我做了4-5年的移动架构和Java虚拟机，4-5年的众核架构和并行编程系统，最近4-5年也在追时髦，先是投入物联网，最近几年一直在做大数据。我们团队的大数据研究
爬取淘宝数据，本次采用的方法是：Selenium控制Chrome浏览器自动化操作[1]。其实我们还可以利用Ajax接口来构造链接，但是非常繁琐（包含加密秘钥等），直接使用Selenium来模拟浏览器会省去很多事情。
充分了解限价订单薄（LOB）的运行动态是获得交易优势的一种可行的方式。LOB是未完成订单的记录，是大多数现代交易所的核心。在这样一个熙熙攘攘的市场，买家和卖家不断调整他们的出价和报价，以应对市场的涨落。
但是一个量化交易可以通过回测系统建立信心然后让其一如既往的运行，以达到让钱生钱的目的，并且是自动的。
数据可视化报表是数据产品经理的一个工作方向，当你入职一个新公司，接手一个数据决策分析平台时，需要规划产品的迭代方向。或者，当有人拿着一个可视化报表，寻求你的专业建议。亦或者，你为了卖项目，需要针对客户现有的报表提出一针见血、契合客户痛点的中肯改善要点，那么该从哪些方面入手呢，结合前期文章讲到的数据可视化的宏观原则，这里列举一些数据可视化报表产品常见的问题，可以作为一个检验依据，来给一个报表产品做一次全面的“体检”。
随着自热食品越来越备受消费者的追捧，各种自热小火锅、自热米饭也成了妥妥的网红食品。我们今天就来聊一聊自热食品。
先列举几个案例： （1）请估计一下2020年八月份在北京卖出有多少双鞋子？ 显然，这是一个很开放的问题，并不像在学校里的题目都有标准答案，是需要经过自己的思考、定义和分析的。
放弃美国高校博导身份，选择在硅谷创业，只因有颗“不安分”的心
数据分析之前我们需要清楚的知道自己想要分析什么东西，也就是先搞清楚我们的目标。在公司可能是公司财报、用户增量变化、产品受欢迎程度、一些报表等等。
我们在上一篇的时候已经将淘宝数据爬取下来了，但是并没有做数据分析。所以今天这篇文章就是教大家如何去分析数据，得出一些有用的结论！
炎炎夏日，长裤已难以满足广大男生的需求，为了在搬砖和摆摊的过程中增添一丝舒适感，他们开始寻找一种神奇的存在——大裤衩。J哥在种菜的这些日子里也日益感受到大裤衩的重要性，于是，默默打开了淘宝并搜索了大裤衩，但翻了半天也不知道买啥。
我们团队是做数据科学咨询的（data analytics consulting），我们一般会跟客户说：“我们帮你做个“人工智能”模型（其实只是简单的预测模型），一年可以给你省xxx多少钱，增长xxx用户。”当然，我们会把这种项目包装为科技转型（technology transformation），告诉客户不升级你就要被时代抛弃了，好让他们买单。这种项目一直都很好卖，尤其是2017年前。各大咨询公司的套路都差不多，从学校拉几个毕业的硕博生，做好PPT（一般咨询公司的PPT中有一页是介绍团队），“编”几个成功案例，去了一般都能顺利把案子签下来。但说到底就是做几个简单的模型（一般就是逻辑回归、决策树和一些传统的统计模型），而这种三四个月左右的项目往往能要到100万美金（大概是4-6个咨询师的钱），显然利润是很丰厚的。那时客户非常依赖我们的专业，因为它们内部的确没有这个方向的人才。而且当新概念起来的时候，每个公司都想尝尝鲜。但从17年后大部分（包括传统行业比如连锁超市、加油站）都基本有了自己的数据团队，他们不再那么相信我们包装的很好的预测模型了。原因很简单：一是大部分咨询产品的质量不高，二是与其付钱给外人还不如自己组建团队（人力成本其实在逐渐下降）。
虽然我们身处数字化时代，可作为营销者，稍稍审视一下，我们也不得不承认，数据分析仍是一个朝阳产业。 如果你像大多数机构一样，这意味着尽管你要收集比以前更多的数据，但你也会面临着藏于数据中的挑战，如何激活那些数据以及如何从中获得重大的影响或价值。 我之前写过一篇文章，关于成功的数据分析的三个层次 （three layers of data and analyticssuccess）接下来我就直入主题，谈一些十分切实可行的处理数据的方法，相信很多从业者都能受益匪浅。 这是非常简单的三步法则： 1）运用数据分析过去
本文系投稿作品 作者 | 杜圣东 大数据文摘欢迎各类优质稿件 请联系tougao@bigdatadigest.cn Palantir源起 B2B大数据 企业级Google ▼ Palantir（中文名帕兰提尔，源于《指环王》中可穿越时空、洞悉世间一切的水晶球Palantír）被誉为硅谷最神秘的大数据独角兽企业，短短几年内跻身百亿俱乐部，成为全球估值排名第四的初创公司。它的主要客户只在美剧和好莱坞里出现，如美国联邦调查局（FBI）、美国中央情报局（CIA）、美国国家安全局（NSA）、美国军队和
首先声明下这篇文字不是卖课的，也不是无脑吹Python，咱只讲事实，认认真真讨论下Python是不是数据分析领域最好的语言。
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