今天在看资料的时候看到国外的一张关于数据图表关系的汇总图，相对于我们以前讲的数据图表之间的关系，他的分类和描述就更加的细，今天我们和大家来聊一聊这张图，如果你能梳理清楚这些图表的关系，并且能掌握数据图表的制作技能，你也可以成为数据图表专家。我们先来看下面这张图（感谢图表翻译者）
前言 图表可形象展示统计数据的特征（如分类、趋势等），以“可视化”方式直观传达信息，帮助用户抓住重点。在管理端后台系统中，往往使用图表来呈现监控数据，便于运维人员快速获取数据特征，理解业务状况。但是，如果对图表或图表基础元素的使用理解有偏差，那所设计的图表将会对用户产生误导。 本文基于控制台图表设计所整理的材料基础上，浅析图表选择、基础元素、使用场景等注意细则，以在业务中更好了解和运用图表。文章结构如下： 图表价值 恰当使用图表呈现数据 图表使用场景 图表基础元素 图表状态 其他注意点 总结 图表价值 通常
前言 后台产品常常使用图表为用户直观呈现用户访问、机器性能等数据，辅助用户对数据进行分析，判断业务运行状况。在图表中必然少不了通过颜色来更加直观、有效地传递信息。但图表实际应用中，却存在颜色任意或者无意义地使用，造成噪音干扰。 那么，在图表中添加颜色时，如何正确地运用颜色来传递信息，帮助用户更好理解数据？本文将从以下几点进行陈述： 颜色传递特定信息 信息可视化原理 图表颜色应用 图表颜色使用建议 总结 颜色传递特定信息 在了解图表颜色该如何正确使用之前，先思考一个问题：在看图表中的颜色时，我们究竟能从中获取
前言 图表可形象展示统计数据的特征（如分类、趋势等），以“可视化”方式直观传达信息，帮助用户抓住重点。在管理端后台系统中，往往使用图表来呈现监控数据，便于运维人员快速获取数据特征，理解业务状况。但是，如果对图表或图表基础元素的使用理解有偏差，那所设计的图表将会对用户产生误导。 本文基于控制台图表设计所整理的材料基础上，浅析图表选择、基础元素、使用场景等注意细则，以在业务中更好了解和运用图表。文章结构如下： 图表价值 恰当使用图表呈现数据 图表使用场景 图表基础元素 图表状态 其他注意点 总结 图表价值 通
视觉编码是一种：将数据信息（属性 + 值）映射成可视化元素（可视化符号 + 视觉通道）的技术
By visualizing information, we turn it into a landscape that you can explore with your eyes, a sort of information map. And when you’re lost in information, an information map is kind of useful. 通过可视化信息，我们可以绘制出一道眼睛可以看到的蓝图，一种信息地图。当你迷失在信息中时，信息地图就有作用了。 ——大卫·
如果问：六西格玛方法最需要的是什么？那就是数据。数据驱动着我们做出的决策、我们如何解释我们的运营以及组织内哪些领域需要改进。然而，并非所有数据都是平等创建的。更重要的是，数据集和点之间的解密可能非常麻烦。为了解决这个问题，您可以使用多种工具来正确分析数据。其中一个有用的工具是方差分析（ANOVA）。本文，我们将介绍方差分析，它是什么，如何使用它，以及它与六西格玛的关系。
深度学习很难。 虽然通用逼近定理表明足够复杂的神经网络原则上可以逼近“任何东西”，但不能保证我们可以找到好的模型。
把相对复杂、抽象的数据通过可视的方式以人们更易理解的形式展示出来的一系列手段叫做数据可视化，数据可视化是为了更形象地表达数据内在的信息和规律，促进数据信息的传播和应用。
在某些时候，你也许曾问过自己，人工神经网络的参数的来源是什么？权重的目的是什么？如果不用偏差（bias）会怎样？
许多数据可视化工作者都提到一件事，就是开发可视化作品变得更简单了，但是效果难以评估。本文翻译自toptal的博文，让我们来看看优秀的可视化实践是如何实现的吧。
没有3D建模的基础，对于制作3D场景要了解的知识也不明白，如何搭建3D可视化场景？咋整?什么都不会的我们该如何以最简单的方式搭建3D场景来完成我们的目标呢?当然，最简单的就是让别人帮我们做(Thing
4.3 监控器 1 聚合报告 聚合报告在分析测试结果时通常是很有用的，且由于该报告仅统计测试结果，执行测试时将占用更少的内存与CPU资源。在测试资源允许的情况下，可保留这个监听器执行测试，但根据JMeter的官方建议，还是推荐使用CLI模式保存测试结果后再使用聚合报告进行查看分析以降低对性能的影响。 通过右键在弹出菜单中选择“添加->监控器->聚合报告”，如图29所示。
在开发团队里面一般产品的文档能力会比较强，很多开发的文档能力都非常弱，在我看来文档能力是一个程序员核心竞争力之一，文档能力强才能实现能力的快速发展。为什么语文在中小学课程里面比重那么大，因为语言能力是一个人发展的基础，同理，文档能力就是开发过程当中的语言能力。
图表设计是数据可视化的一个分支领域，是对数据进行二次加工，用统计图表的方式进行呈现。数据是事实或观察的结果，是对客观事物的逻辑归纳，通常一个具体的数字比一个模糊的说法更加具有可信度和说服力。但单纯的数字本身并不能提供足够的影响力，假设一个淘宝女装卖家3月份的成交金额是50万，这个数据本身并不能说明什么问题，但是当你加上4月份60万，5月份的成交金额70万等多个月的数据，通过折线图的方式呈现，可以判断出成交金额是上升趋势，再结合去年同时段的销售曲线进行对比和其他维度信息的补充（图1-1），可能推断出是因为换季所带来得销量增长，店铺可以考虑加大夏季款的上新。所以我们说图表是解读数字的一种强有力的手段。
你想充分了解人类的感知世界吗？你对可视化是如何定义的呢？它是一门科学还是一门语言，那就请跟我们的作者一同走进这个世界，用短短的30分钟，看看39项关于人类感知的研究.
在接下来的一系列视频中，我将向大家介绍异常检测(Anomaly detection） 问题。这是机器学习算法的一个常见应用。这种算法的一个有趣之处在于：它虽然主要用于非监督学习问题，但从某些角度看，它又类似于一些监督学习问题。什么是异常检测呢？为了解释这个概念，让我举一个例子吧： 假想你是一个飞机引擎制造商，当你生产的飞机引擎从生产线上流出时，你需要进行QA（质量控制测试），而作为这个测试的一部分，你测量了飞机引擎的一些特征变量，比如引擎运转时产生的热量，或者引擎的振动等等。这样一来，你就有了一个数据集，你将这些数据绘制成图表，如下图。
【新智元导读】 此前介绍的神经网络动物园让大家大饱眼福，看到了各种各样的神经网络模型。今天带来更为基础的介绍：组成神经网络模型的基本单元和层是怎么样的？通过信息图表，作者介绍了最基础的单元、长短期记
可视化是一种强大的工具，用于以直观和可理解的方式传达复杂的数据模式和关系。它们在数据分析中发挥着至关重要的作用，提供了通常难以从原始数据或传统数字表示中辨别出来的见解。
JMeter负载测试是使用名为Apache JMeter的负载测试工具完成的测试过程，Apache JMeter是基于Java的开源桌面应用程序。用于负载测试的 JMeter 是决定被测 Web 应用程序是否能够满足高负载要求的重要工具。它还有助于分析重负载下的整体服务器。
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来源：DeepHub IMBA本文约2200字，建议阅读5分钟统计学是涉及数据的收集，组织，分析，解释和呈现的学科。 统计的类型 1) 描述性统计 描述性统计是以数字和图表的形式来理解、分析和总结数据。对不同类型的数据(数值的和分类的)使用不同的图形和图表来分析数据，如条形图、饼图、散点图、直方图等。所有的解释和可视化都是描述性统计的一部分。重要的是要记住，描述性统计可以在样本和总体数据上执行，但并不会使用总体数据。 2) 推论统计 从总体数据中提取一些数据样本，然后从这些数据样本中，推断一些东西(结论)。
描述性统计是以数字和图表的形式来理解、分析和总结数据。对不同类型的数据(数值的和分类的)使用不同的图形和图表来分析数据，如条形图、饼图、散点图、直方图等。所有的解释和可视化都是描述性统计的一部分。重要的是要记住，描述性统计可以在样本和总体数据上执行，但并不会使用总体数据。
该文章介绍了如何使用深度学习将文本分类为三个类别。首先，作者介绍了神经网络的基础知识和架构，然后提供了实现文本分类的代码示例。文章使用了MNIST数据集进行训练和测试，并使用不同的超参数进行优化。最后，作者评估了模型的性能，并提供了示例输出。"
本译文自Déborah Mesquita在https://medium.freecodecamp.org发表的Big Picture Machine Learning: Classifying Text with Neural Networks and TensorFlow ，文中版权、图像代码等数据均归作者所有。为了本土化，翻译内容略作修改。 开发人员常说，如果你想开始机器学习，你应该先学习算法是如何工作的。但是我的经验表明并不是这样子。 我说你应该首先能够看到大局：应用程序是如何工作的。一旦你了解了这一
静电说：可视化不是单纯的数据展示，其真正价值是设计出可以被读者轻松理解的数据展示。设计过程中的每一个选择，最终都应落脚于读者的体验，而非设计者个人。你也许很少做图表，但是你要知道怎么做。
数据可视化，是数据分析师日常工作中绕不开的内容之一。在工作中，如果只是以完成业务方的需求为目的，其价值会被大大缩水。本节，想和大家聊聊小火龙对于可视化的一些思考，希望你能够有所收获。
数据可视化技术的基本思想是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。 图表库 C3 – 以 d3 为基础构建的可重用图表库 Chart.js – 带有 canvas 标签的图表 Chartist.js – 具有强大浏览器兼容能力的响应式图表 Dimple – 适用于业务分析的面向对象的 API Dygraphs – 适用于大型数据集的交互式线性图表库 Echarts – 针对
Matplotlib是Python里可视化的基础包，可以很方便地绘制二维，三维的图表，作图风格接近MATLAB，所以称为matplotlib。使用简单的语句就能绘制漂亮的图形。本篇我们来学习matplotlib图表的组成元素。常用的一些绘图组件和概念已经展示在了文章开始的图中。使用简单的API就可以将该图绘制出来。结合图形，我们先解释一些概念和基础API，最后使用完整的代码绘制这幅图。后台回复“绘图”获取本文完整代码。
转载|视觉设计 编辑|Ivy 信息可视化包括了信息图形、知识、科学、数据等的可视化表现形式，以及视觉可视化设计方面的进步与发展。地图、表格、图形，甚至包括文本在内，都是信息的表现形式，无论它是动态的或
由于电力供需紧张，广东整合省内发电资源，加强一次能源燃料监测预警。浙江通过数字化、智能化电网技术，在 1.2 万家用电企业内部形成了一个 1000 万千瓦“虚拟电厂”，可以随时智能调控负荷，发动企业主动参与削峰填谷。
文：cherries 转自：百度UED 信息可视化包括了信息图形、知识、科学、数据等的可视化表现形式，以及视觉可视化设计方面的进步与发展。地图、表格、图形，甚至包括文本在内，都是信息的表现形式，无论
欢迎使用Origin软件，这是一款非常强大的科学数据分析和绘图软件，被广泛应用于各种学科领域的数据分析和可视化。
文 | Keith Collins 翻译 | 周炜乐 数据图也有陷阱？即使数据准确、完整，其展现方式如果不易于读者理解，或是产生误导，也就丧失了它配合故事叙述的意义。美国媒体Quartz的记者Keit
在数据采集的时候，如果不能获取到总体的数据，那就要采集到可以代表总体的样本，抽样就显得尤其重要，如果样本不具有代表性，那么得出的结论一定是有失偏颇的。
本文讨论了线性回归的基础知识及其在Python编程语言中的实现。线性回归是一种统计方法，用于建模具有给定自变量集的因变量之间的关系。注意：在本文中，为简单起见，我们将因变量作为响应和自变量引用作为特征。为了提供线性回归的基本理解，我们从最基本的线性回归版本开始，即简单线性回归。
导读：可视化不是单纯的数据展示，其真正价值是设计出可以被读者轻松理解的数据展示。设计过程中的每一个选择，最终都应落脚于读者的体验，而非设计者个人。
声明：本文仅代表原作者观点，仅用于数据分析工具学习和使用，不代表任何公司。文章涉及数据分析工具相关文字、图片等，版权均属数据分析工具所属公司。
数据可视化，是目前非常热门的方向，所谓“文不如表，表不如图”，“一图胜千言”，在工作中，数据可视化变得越来越重要。
概念 最小二乘法多项式曲线拟合，根据给定的m个点,并不要求这条曲线精确地经过这些点，而是曲线y=f(x)的近似曲线y= φ(x)。 原理 [原理部分由个人根据互联网上的资料进行总结，希望对大家能有用]
下面这四组数据是由统计学家Francis Anscombe在1973年精心构建的。大家直观地看这四组数据，能否看出什么规律呢？
编译 Harris 本文转自机房360，转载需授权 数据正在成为现代企业的一个更重要的工具，几乎可以作为一种货币，它可以从衡量营销活动的有效性到评估员工绩效等方面促进一切。但许多企业家认为数据本身
图表即代码是将图表以领域特定语言作为载体，围绕于不同的使用场景，转译生成二次产物 —— 如概念图、架构图、软件架构等。 对于造图形库这个库，我的想法由来已久。然而，直到最近，积压的需求越来越多的时候： 随着，我们在 ArchGuard 中的架构工作台的进一步深入，需要构建一个架构设计线上化的功能。对于 ArchGuard 平台而言，设计线上化并意味着在线设计架构。在初期，我们想提供的是：架构图的线上化呈现，也就是可以通过代码化架构图的方式，诸如于 Mermaid 就可以提供这样的功能。 与此同时，在半年前，
python中最基本的作图库就是matplotlib，是一个最基础的Python可视化库，一般都是从matplotlib上手Python数据可视化，然后开始做纵向与横向拓展。
http://www.cnblogs.com/fydeblog/p/7368472.html
k-medoids是另一种聚类算法，可用于在数据集中查找分组。k-medoids聚类与k-means聚类非常相似，除了一些区别。k-medoids聚类算法的优化功能与k-means略有不同。在本节中，我们将研究k-medoids聚类。
数据分析与挖掘是对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程，整个分析过程会有以下几个步骤： 1. 确定目标 首先，要明确目标是什么？比如一个消费品公司有千万级别的会员，那如何对会员的有一个清晰的认识。哪些是活跃的会员？哪些已经流失？会员的消费周期是什么样子？不同的会员偏好的产品特征是什么？流失的会员有没有什么办法唤醒回头再次？ 通过问问题，确定分析目标，明确大目标，拆解成各个小目标。 以上面的例子，其实是想做关于做会员画像，实现精准营销，这个是大目标。活跃会
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