今年以来，就业市场不尽如人意的形势大家有目共睹，根据一份11月15日统计局发布的就业市场数据来看，1-10月份，全国城镇调查失业率平均值为5.6%。10月份，全国城镇调查失业率为5.5%，与上月持平。16-24岁、25-59岁劳动力调查失业率分别为17.9%、4.7%，均与上月持平，仍然处于2020年以来的高位。
作为小程序开发商，你最怕听到客户说什么？“这个真的太难了，我们不会用啊。”或是“这个操作也太复杂了吧，得耽误不少事情。”于是我们在不断简化操作，给客户提供个性化服务的道路上越走越远，越走越用心。
上篇文章古柳写了下关于念念不忘三年的颜色可视化的超长文，整个流程涉及: python 爬b站 api 李子柒数据、搭配 you-get 下载视频、ffmpeg 批量视频抽帧、node.js get-image-colors 模块抽图片颜色，d3.js 颜色可视化。
最近公司也在计划做可视化配置平台，从本文原作者（腾讯AlloyTeam@陈韩杰）的分析中得到了不少启发，故分享给大家。
Visio是一款非常流行的图形绘制软件，其强大的可视化设计功能以及易于使用的设计工具在商业领域得到了广泛应用。本研究对Visio软件进行了深入探讨，包括Visio的主要特点、设计理念和功能，以及Visio在商业领域的应用等方面的问题。最后总结了Visio在商业领域的应用前景和发展趋势。
当Tableau冠军碰上全球领先的创意设计学院——同济大学创意设计学院，会有怎样的思维碰撞？本次数据侠走进校园活动，DT君邀请到的数据侠是来自Merkle的数据分析师林雨旸，作为2017年上海Tableau大赛的冠军，他在同济大学创意设计学院带来一场关于“数据可视化应用”的精彩演讲。
社会及企业发展越迅速，对公司内部产品迭代要求也会越高，对于一些客户来说从立项到交付往往工期非常特别紧张。这种情况下，低代码平台的优势就显现出来了，凭借在线开发模式，可以轻松帮助我们完成开发。
Have you heard about data visualisations, wondered what a visualisation is, why they are so popula
一、可视化的涵义 1、可视化的由来 “可视化”一词源于英文“Visualization”，译为“形象化”、“成就展现”等。事实上，将任何抽象的事物、过程变成图形图像等形象化的表示都可以称为可视化。 用可视化的手段来呈现信息已不是一个新奇的现象。最初的“可视化”可以追溯到几千年前，如古人洞穴里的绘画，而后的地图、科学图画和数据等。这些早期的可视化探索与运用在一定程度上以平直的向前方式对计算机形象化产生了重要影响。而可视化研究是一个新兴学科，它展现了一个迄今为止高度非结构化的研究领域，其中包括从事各个其他领域的
书名：《数据之美：一本书学会可视化设计》 作者：邱南森（Nathan Yau） 出版社：中国人民大学出版社 推荐理由 《经济学人》杂志2013年年度推荐的三大可视化图书之一 《大数据时代》作者、《经济
想要可视化您的流程/工作流吗?我们将向您介绍BPMN，并让您了解如何使用我们的BPMN软件为流程和工作流设计创建BPMN。 BPMN是什么? 业务流程模型和符号(BPMN)是在业务流程建模中使用的著名
在美团商家版中，美团为商家搭建的数据指标体系，很好的指导了商家的经营发展方向以及提供经营状况概览。
当数据遇上设计师，会给品牌内容营销带来怎样的生机？7月15日的数据侠实验室第15期活动上，DT君请到了DT设计师小哥哥小姐姐们的大BOSS——第一财经商业数据中心（CBNData）视觉创意总监赵亮，他从视觉的角度为大家讲述，在这个信息趋于泛滥的时代，如何才能借可视化让品牌脱颖而出。
数据是非常强大的。当然，如果你能真正理解它想告诉你的内容，那它的强大之处就更能体现出来了。 通过观察数字和统计数据的转换以获得清晰的结论并不是一件容易的事。必须用一个合乎逻辑的、易于理解的方式来呈
数据是非常强大的。当然，如果你能真正理解它想告诉你的内容，那它的强大之处就更能体现出来了。 通过观察数字和统计数据的转换以获得清晰的结论并不是一件容易的事。必须用一个合乎逻辑的、易于理解的方式来呈现数
福建省数字福建建设领导小组办公室公布了《关于 2021 年度福建省数字经济领域“独角兽”、未来“独角兽”、“瞪羚”创新企业征集遴选结果的公示》， 经过严密的征集遴选程序 ，厦门图扑软件科技有限公司凭借领先的技术实力和发展潜力，入选 2021 年度福建省数字经济领域“瞪羚”创新企业。
9 月 8 日至 11 日，以“全球发展：共享数字机遇 投资绿色未来”为主题的第二十二届投洽会将在厦门国际会展中心举行。2022国际投资论坛是投洽会最具代表性的品牌活动，分论坛围绕数字经济和绿色化工分享发展机遇展开。在投洽会的项目对接中心，围绕数字经济、工业互联网、人工智能、生物医药和元宇宙等十几个产业赛道，配套举办相关项目路演和专场对接。图扑软件在 B4 号馆 B4082 展位带你开启元宇宙之旅。
上周参加了马世权老师的图表可视化挑战活动，收获很多，在此记录一下，以便掌握和回顾。 马老师创造性的总结了一套可视化原则：即 GLAD 原则
轻量对象存储 Lighthouse-COS 是腾讯云专为中小企业开发者打造的轻量级数据存储服务，适用于云端网站、小程序、课堂演示、云盘/图床等场景下的数据存储和处理任务。针对图像、音视频等对象类型数据进行可视化一键管理。相比传统的对象存储服务更加开箱即用，提供专属打包式套餐，为您提供高性价比、极简但不减料的轻量存储体验。
今天我想跟大家分享三个关于可视化故事，这些简单易懂的可视化图表大大改变了我的生活和工作状态，让我能更好的用数据表达出自己的观点。
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本文转自网络，如涉侵权请及时联系我们 数据可视化可以帮你更容易的解释趋势和统计数据。 数据是非常强大的。当然，如果你能真正理解它想告诉你的内容，那它的强大之处就更能体现出来了。 通过观察数字和统计数据的转换以获得清晰的结论并不是一件容易的事。必须用一个合乎逻辑的、易于理解的方式来呈现数据。 谈谈数据可视化。人类的大脑对视觉信息的处理优于对文本的处理——因此使用图表、图形和设计元素，数据可视化可以帮你更容易的解释趋势和统计数据。 但是，并非所有的数据可视化是平等的。（点击“为什么大多数人的图表和图形看
【新智元导读】研究人员开发出以人脑为模型的深度学习算法，来破解人类大脑。相关研究发表在最新一期Cerebral Cortex，研究人员构建了一个大脑如何解码信息的模型，根据参与者的大脑活动，该模型能够以50%的精确度预测她所看到的东西。 人工智能让我们离科幻小说里的“读脑机器”更近了一步。现在，研究人员开发出以人脑为模型的深度学习算法，来破解人类大脑。首先，他们建立了一个大脑如何解码信息的模型。三名女性花费了数小时观看几百条短视频，功能性核磁共振机器测量了视觉皮层和其他地方的活动信号。一个用于图像处理的人工
原作者 Amy Lee Walton 编译 CDA 编译团队 本文为 CDA 数据分析师原创作品，转载需授权 当设计地图时，我会想：我想让观看者如何阅读地图上的信息？我想让他们一目了然地看出地理区域的测量结果变化吗？我想要显示出特定地区的多样性吗？或者我想要标明某个区域内的高频率活动或者相对的体积/密度？ 有多种方法可以在地图中快速而集中的呈现出可视化数据。我常用的几个是： · Dot density (点密度图) ——使用点或其他符号展示特征或现象的集体情况（密度）的地图样式。例如，显示区域内的交
作者：拉金德拉·阿卡拉卡（Rajendra Akerkar）、普里蒂·斯里尼瓦斯·萨加（Priti Srinivas Sajja）
数据是非常强大的。当然，如果你能真正理解它想告诉你的内容，那它的强大之处就更能体现出来了。 通过观察数字和统计数据的转换以获得清晰的结论并不是一件容易的事。必须用一个合乎逻辑的、易于理解的方式来呈现数据。 谈谈数据可视化。人类的大脑对视觉信息的处理优于对文本的处理——因此使用图表、图形和设计元素，数据可视化可以帮你更容易的解释趋势和统计数据。 点击这里下载我们的免费指南，关于数据可视化更多的例子和提示。 但是，并非所有的数据可视化是平等的。（点击“为什么大多数人的图表和图形看起来像废话”了解我想表达的意思）
背景 近几年，low code、no code、pro code等越来越多的出现在我们的视野中。抱着不被卷的心态 ?，我决定来深入探索一下。 “我所在的是营销部门。每天/月都承载着大量的营销活动，本文
4 月 23 日，主题为《智汇科技，维新至善》的腾讯数据中心智维技术研讨会在深圳胜利召开，发布了腾讯智维 2.0 技术体系，深度揭秘了智维 2.0 新产品战略和技术规划。图扑软件（Hightopo）作为合作伙伴之一，受邀参加与腾讯云和腾讯数据中心的签约会议，并正式开启腾讯智维生态发展计划。
数据可视化是以图表和图形的形式呈现数据，多个可视化和信息位的组合仍然被称为信息图表。而数据可视化工具就是生成这种呈现的软件。数据可视化为用户提供了交互式探索和分析数据的直观手段，使他们能够有效地识别有趣的模式、推断相关性和因果关系，并支持意义构建活动。
数据是非常强大的。当然，如果你能真正理解它想告诉你的内容，那它的强大之处就更能体现出来了。
导读：在数据科学活动的不同阶段，有很多可用的支持工具和技术。本文介绍各种活动阶段使用的工具和技术，如数据获取、数据清洗、数据管理、建模、模拟和数据可视化。
时间序列数据是按时间顺序按固定时间间隔排列的观测值的集合。每个观察对应于一个特定的时间点，并且可以以各种频率（例如，每天、每月、每年）记录数据。此类数据在许多领域都非常重要，包括金融、经济、气候科学等，因为它有助于通过分析时间序列数据来掌握潜在模式、发现趋势和发现季节性波动。
点击蓝字 关注我们 本文介绍如何通过获取包含较少图表的可视化视觉对象，优化由于具有大量卡片图的慢速Power BI报表。 Power BI报表中，每个可视化视觉对象都必须完成许多计算才能呈现结果。显示数据的可视化视觉对象必须生成一个或多个DAX查询，执行这些查询会增加等待时间，特别是是当多个用户同时访问报表时还会增加服务器的工作量。为了提高报告的性能，最好的方式是减少在报告中可视化视觉对象的数量。 那我们如何实现呢？一起来看看下面的例子吧！ 当用户位于报告的单个页面上时，Power BI仅计算报表
各国的运动员齐聚 2020 年东京奥运会，为国家荣誉驰骋赛场，拼搏奋斗。本次奥运会的举办地在东京国立竞技场，该奥运场馆可容纳观众人数约 6 万多人次，由于疫情原因，入场人数管控在了千人内。
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。
因数字而变，因数字而兴。数字中国建设正乘着数字化变革的东风，昂首阔步迈上新征程。在全球经济复苏乏力的背景下，数字经济伴随信息革命浪潮快速发展、逆势上扬。
COVID-19对航空网络的拓扑结构和属性都有很大的影响，其影响的结果表现在网络鲁棒性、连通性和活动性的下降，以及疫情区域的航空网络状态的变化（点击文末“阅读原文”了解更多）。
作者：Ross Crooks | @rtcrooks 数据是非常强大的。当然，如果你能真正理解它想告诉你的内容，那它的强大之处就更能体现出来了。 通过观察数字和统计数据的转换以获得清晰的结论并不是一件
需求分析是软件工程中的一个关键过程，也是一个复杂的过程。需求的管理与各个应用的特征密切相关，同时还涉及非功能性需求及其与功能性需求的错综复杂的关系。需求需要方方面面的人员参与，业务部门是需求的发出者，需求分析人员是需求的接受者，开发人员是需求的执行者，只有三方人员对需求的理解达成一致才能开发出成功的软件产品。但这三种人员由于背景知识不同、擅长的领域不同，通常不能完整、正确地了解对方领域的知识，再加上沟通的不充分，最终导致需求理解存在偏差。 举个简单的交易前检查的例子： V1.0：必须是登录的用户才可以进行交
场景一：年中，用仪表盘、表格等图表元素给同事做了一份数据报告，将这份报告提供给相关干系人看时，发现存在一些问题：
数据可视化是将信息转换为可视化上下文（例如地图或图形）的实践，以使人脑更容易理解数据并从中获取见解。数据可视化的主要目标是更容易识别大型数据集中的模式、趋势和异常值。该术语通常与其他术语互换使用，包括信息图形、信息可视化和统计图形。
大数据时代下，科学大数据已经成为科技创新和社会经济发展的新动力。生物信息学经过近30年的发展，从最初的基因组数据的收集和存储，到利用数学建模和人工智能思想，挖掘数据背后的生物学意义、对样本数据进行合理分类、建立合理的二级和三级数据库，再到利用比较基因组学的方法，通过短读序列拼接、基因预测和功能注释，已有一定的能力用于处理庞大复杂的基因组数据。2019年，科技部、财政部对原有国家平台开展优化调整工作，通过部门推荐和专家咨询，经研究共形成20个国家科学数据中心，其中包括国家基因组科学数据中心、国家微生物科学数据中心、国家人口健康科学数据中心等。我国是生物数据生产大国，生命大数据是人口健康和国家安全的重要战略资源。然而我国生物数据面临因存储零散，缺乏系统监管而丢失和流失的问题，亟需建设我国自己的生命大数据保存和管理体系。
基于流程图的场景：节点不会太多，加上节点都是静态图，没有太多动态渲染，那svg可能更适合，而且svg具备高保本，但是如果在大规模数据或图元的情况下请谨慎选择，毕竟性能会差些
来源：enterprise.import.io 翻译：王翕然，贾雯静 校对：康欣 欢迎个人转发朋友圈；其他机构或自媒体转载，务必后台留言，申请授权 根据国际数据公司（IDC）的估算，到2015年，全球的数据增长率将会是2012年的两倍，年数据量将达到5.6泽字节（1ZB = 1024的3次方 TB）。那将会有非常庞大的数据需要消化，尤其是那些打印文本或索然无味的长达50页的PDF文档。大脑处理视觉的速度比处理文字快60000倍，这使人更容易理解数据的意义。模式、趋势和相关性在文字叙述性的数据中不容易被
随着疫情的影响以及新兴技术的不断发展，展会的发展形式也逐渐从线下转向线上。通过“云”上启动、云端互动、双线共频的形式开展。通过应用大数据、人工智能、沉浸式交互等多重技术手段，构建数据共享、信息互通、精准匹配的高精度“云展厅”，突破时空壁垒限制。
使用具有专用软件的物理设备（如终端、传感器和扫描仪等）也可用于管理物理设备和系统之间的接口。随后，这些数据可以通过典型的编程语言（如Java、Visual Basic、C++、MatLab和Lisp）来进行部分管理。也可使用开源和专用的数据采集软件，如MIDAS（最大集成数据采集系统）。
最近，我参加了在芝加哥举办的IEEE 2015可视化大会，并草草记录了一些有关机器学习的内容。对于那些不了解该会议的人来说，你有必要了解下，这是从业者、学者和研究人员最大的一次年度聚会，它们的研究方向是如何将数据进行可视化并且对我们可用。会议论文主要来自IEEE VIS的三个核心子会议：可视分析科学与技术（Visual Analytics Science and Technology，VAST)、信息可视化（Information Visualization,InfoVis) 、科学可视化（Scientif
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