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
大数据文摘作品，转载要求见文末 原作者 | Bill Shander 编译团队 | Aileen，蒋晔，刘小楚，姚佳灵 引言 几十年来，在数据可视化实践上进行了大量研究，包括在当今学术界和商界中进行的一系列新研究。 但是对从事这些工作的从业者自身还没有什么研究： 什么人在做数据可视化？ 在哪些组织和这些组织内的哪些部门有这些专业工作？ 他们在做什么类型的数据可视化，以及出于什么目的？ 他们的工作是否有影响力？如果是，有什么类型的影响？ 为什么其中一些人比其他人有更大的影响力——也即，什么使得他们在其工作上
学习可视化的时候我觉得光学会怎么画图没什么意义，还是要想明白可视化是为什么需求服务的。于是我琢磨了一下之前作业的企业财务数据源。
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）。
数据可视化专家每天都在数据设计的世界里创造惊人的东西，数据可视化是在许多不同领域的重要工具。为了纪念所有艺术家和设计师在世界各地进行惊人的数据可视化，这里收集了2018年最有趣的数据可视化案例。
【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。
据可靠的内部消息，由百度ECharts团队研发，一个基于web的可视化数据分享平台——“百度图说”（tushuo.baidu.com）将在8月26日中午上线，目前内测阶段仅开放了500个注册用户名额，可以通过在新浪微博上关注ECharts官方微博（http://weibo.com/echarts），并转发“百度图说”上线微薄内容获得内测邀请码（详见官方微博获取邀请码说明）。 大数据文摘抢先为大家带来“图说”背后的故事。 原本仅作为服务百度商业系统的商业级图表库ECharts以开源项目形式对外发布后得到了业界
厦门火炬高新区 2022 年“火炬瞪羚企业”名单公布，图扑软件经过层层遴选，成功入围，获评 2022 年“火炬瞪羚企业”称号。
RFM模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段。在众多的客户关系管理的分析模式中，RFM模型是被广泛提到的。该数据模型通过一个客户的近期购买行为、购买的总体频率以及花了多少钱3项指标来描述该客户的价值状况。
丨导语丨 我们都知道，数据可视化，直接对接的是数据，准确来说应该是加工好的指标数据。本文，我将结合之前的工作场景分享有关我是如何理解“指标”这个话题。 指标的定义 用一句话概括就是：用来准确描述某个业务场景的一个值。以下是各大百科的总结，供大家参考👇 指标（统计学） 指标是说明总体数量特征的概念及其数值的综合，故又称为综合指标。在实际的统计工作和统计理论研究中，往往直接将说明总体数量特征的概念称为指标。 指标（汉字） 指标的意思是衡量目标的参数；预期中打算达到的指数、规格、标准，一般用数据表示。出自郭
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。
大数据的概念在国内走了将近两年的历史，但更多的还是停留在概念层面，能够将大数据真正“落地”的企业并不多，一方面是自身没有足够的数据量，一方面是因为大数据技术方面的困境，当然，他们希望能够用大数据的概念
Redis 是一个内存数据结构存储系统，它被广泛用于缓存、队列、实时分析等多种应用场景中，目前已经成为 Key-value 数据存储系统中的佼佼者，根据 DB-Engine 网站提供的最新数据，Redis 在 Key-value stores 类别中排名第一，在整体数据库类别中排名第六，有着非常高的市场占有率。
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怎样才能称得上一名称职的数据可视化思考者？《Data at Work》的作者Jorge Camoes所总结的12点，或许能在新的一年里给大家一些新的思考和启发。
原文地址:learning-to-code-420-hours-later-how-to-teach-yourself-python-for-free 说明：有些网址需要FQ。 大约在1.5年前，我开始自学python编程。今天，我对于完成我的项目感到自信。 老实说,我认为对于我能够码出中级初学者级别的代码感到有点自豪。在过去的几个月持续快速提高后，我现在已经过了编程拐点--Coding Inflection Point。这意味着我已经内化了多数python编程的基本诀窍和模式，现在某些情况下实际依
“信息孤岛”从有了企业应用软件那一刻起，就被提起，但到目前依然也没有很好地解决。SaaS 时代的到来，原来的信息孤岛变成了“云孤岛”。2021年4月26日腾讯千帆正式发布“企业应用连接器”，聚合千帆IDaaS、iPaaS和aPaaS能力，帮助SaaS厂商提升交付和开发效率；帮助企业打通帐号、数据及应用之间的壁垒，方便企业将千帆生态应用和自建系统进行统一连接、管理和编排。
上海6月1日起全面恢复正常生产生活秩序，坚持“动态清零”总方针不动摇，全面实施疫情防控常态化管理。上海市内地面公交、轨道交通全网恢复基本运行，轮渡恢复17条航线运营。上海三大火车站也全部恢复运行，从上海出发的运行班次在有序增加，运力也逐步恢复。
首先，看其有无负面消息。在各大搜素引擎中搜索该公司的名字，如果出现“骗子”、“骗人”等负面性词汇时，则表明该公司对外的口碑并不好。反之，如果没有任何负面消息出现，该公司则可以列入你的选择范围内。
2.5D 是通过二维的元素来呈现出三维的效果。其实在国外并没有 2.5D 这样的称呼，标准说法是 Isometric 风格，翻译过来就是等距设计，在中国称之为 2.5D。
做数据可视化分析时，会出现两个极端，一是不管什么需求，用表格干就完了。再者就是追求炫酷的可视化效果，堆叠各种“高端”的可视化图表，用户看不懂，华而不实。基于实际的分析需求以及要表达的信息内容，选择最匹配的图表形式，才能可视化得恰到好处。每种图表能够承载的数据格式以及反映的数据信息各不相同，这一次主要想分享瀑布图的用法，不管以后是做定制化的可视化页面开发，还是做自助BI图表类型的扩展，都会有所帮助。
“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~
记得自己在去年的时候私信问了一些朋友关于DBA核心价值和最重要的能力的问题，听到了很多不同角度的思考和反馈，今天整理了下，时隔半年，也算是完成了一件心头的事情。
PPV课大数据 翻译：数据客(ID: idacker) 如需转载，请与数据客联系授权 巴西的新闻网站Visualoop，这是一家汇集来自互联网的信息图表和数据为中心的可视化网站,今年,他们继续评选出这一年最优秀的大数据可视化相关工具。 “我们很艰难的选出这20个新的平台或工具—如果你是我们每周数据新闻报道的忠实读者，你可能记得我们列表中的几个。”在这个榜单中他们忽略了新的版本和现有工具的更新，例如：CartoDB, Mapbox, Tableau, D3.js, RAW, Infogr.am 等等。 下
翻译：数据客(ID: idacker) 如需转载，请与数据客联系授权 巴西的新闻网站Visualoop，这是一家汇集来自互联网的信息图表和数据为中心的可视化网站,今年,他们继续评选出这一年最优秀的大数据可视化相关工具。 “我们很艰难的选出这20个新的平台或工具—如果你是我们每周数据新闻报道的忠实读者，你可能记得我们列表中的几个。”在这个榜单中他们忽略了新的版本和现有工具的更新，例如：CartoDB, Mapbox, Tableau, D3.js, RAW, Infogr.am 等等。 下面，就是2014
数据猿导读 从数据交易、数据集成，到文本挖掘、算法模型、人工智能，再到数据可视化，每个细分领域都涌现出了一些专业的公司，大数据产业生态布局逐渐成熟。如同数字冰雹在数据可视化领域有着十年的技术累积一样，
在11月4日召开的2021腾讯数字生态大会腾讯云智能专场上，腾讯云TI平台迎来全新升级发布，升级后的腾讯云TI平台包含三大能力平台，分别是机器学习平台TI-ONE，AI应用服务平台TI-Matrix，数据标注平台TI-DataTruth。
为加快“数字政府”改革和智慧城市建设，广州创新打造“穗智管”城市运行管理平台，建成广州市智慧城市运行中心。一个“超级大脑”实现全方位赋能、全时域感知、全维度治理，有望实现超大型城市的全周期数字化治理，助力老城市焕发新活力。
巴西的新闻网站Visualoop，这是一家汇集来自互联网的信息图表和数据为中心的可视化网站,今年,他们继续评选出这一年最优秀的大数据可视化相关工具。 “我们很艰难的选出这20个新的平台或工具—如果你是我们每周数据新闻报道的忠实读者，你可能记得我们列表中的几个。”在这个榜单中他们忽略了新的版本和现有工具的更新，例如：CartoDB, Mapbox, Tableau, D3.js, RAW, Infogr.am 等等。 下面，就是Visualoop从他们的报道中提取的20大可视化工具和资料。 工具： 1、Int
从前，在一片广阔的大草原上，有很多只母鸡，他们，吃着火锅唱着歌，吃着青草下着蛋。但是，母鸡们又不愿意像这样日复一日的吃草，下蛋。于是，一场革命性的变革即将到来…… Chapter1：股票的产生 有一天，一只有远见的花母鸡突然想到，如果我能吃到更多，更好的虫子，岂不是可以进化成母鸡中的战斗机，下更多、更好的蛋？ 可是，问题来了，这只花母鸡手里没有钱，就只能卖身。花母鸡找到了一只聪明的猴子，说，你给我钱，我之后每下两个蛋，都能分你一个。 猴子当然聪明得很，他心想：花母鸡每年能生100个蛋，一个蛋能卖1块钱，于
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察觉，但在可视化图表上却是一目了然。尽管如此，复杂数据的可视化仍然会使人很困惑。这里，看一些非常棒的复杂数据的可视化。 亿万富豪榜：世界富豪今日排名 这个
Navisworks是一款由Autodesk开发的三维协同和可视化软件，它可以帮助用户在建筑、工程和制造等领域中进行项目协调和监控。作为产品经理，我认为Navisworks具有以下四个优点：
在11月4日召开的2021腾讯数字生态大会腾讯云智能专场上，腾讯云TI平台迎来全新升级发布，升级后的腾讯云TI平台包含三大能力平台，分别是机器学习平台TI-ONE，AI应用服务平台TI-Matrix，数据标注平台TI-DataTruth。 腾讯云副总裁、腾讯优图实验室总经理吴运声表示，“作为下一个十年最核心的科技之一，AI技术正在加速渗透到千行百业，腾讯云一直在探索如何通过AI技术高效解决行业的挑战，如何运用腾讯内部持续沉淀的AI能力降低千行百业落地AI的门槛，腾讯云TI平台的推出将有效解决行业面临的诸多
在这个大数据时代，各式各样纷繁复杂的海量数据让我们应接不暇。如何快速发现数据背后的规律，发掘数据隐藏的价值，是帮助我们提高业务决策效率的关键。在这个过程中，数据可视化将起到不可替代的作用。 尤其是带有空间属性的数据，和地图具有天然的匹配性。所以，让海量的位置数据通过一定的视觉形态在地图上进行直观的呈现，成为很多开发者们竞相考虑的选择。 经过长达一年的持续打磨和场景验证，我们正式面向开发者推出腾讯位置服务数据可视化API —— 基于腾讯位置服务JavaScript API GL实现的专业地理空间数
初次了解BI（商业智能），还是在刚开始实习那年，我所在的经分项目组，有两个开发组是专门做BI的。BI很多时候会被人认为是“写SQL”的，刚开始我也抱着疑惑的心态：写个SQL怎么就成商业智能了？
在大数据的时代背景下数据可视化的价值显得尤为突出，国内外出现了很多数据可视化产品，其中又以在Web上呈现数据统计图表的组件库最为多样，国外比较著名的如Highcharts，amCharts，flot，jqPlot，D3等等，国内则相对比较冷清，知名度较高仅有iChartjs，dataV。 在这种背景下，Echarts的出现无疑会引起大家的高度关注。那么，Echarts到底是什么？它的未来向何处发展？ 11月29日广州日报数字新闻实验室在广州TiT创意园举办了一场“数据可视化的应用实践”沙龙，EChart
数据驱动决策是数据的重要价值之一，数据化管理、数字化转型要求从过去拍脑袋的定性决策向一切用数据说话的定量决策转变。在数据化管理的过程中，数据产品的价值是让数据获取和分析效率更高效，用数据产品赋能数据决
开发者小伙伴是否还记得我们前段时间刚刚发的数据可视化移动端SDK？ 相信那里面炫酷的数据可视化效果一定让你印象深刻。为了给开发者们提供“多端一体”的产品体验，我们不光在移动端上努力创新，力争做到业界第一，同时也在Web端持续发力，不断升级我们的数据可视化效果。 去年我们面向Web端发布了数据可视化JS API，一经推出便受到了开发者们的热烈欢迎，开发者使用量持续攀升，我们也深刻感受到数据可视化的巨大价值。经过一年的精心打磨，今天我们终于迎来了数据可视化JS API的全新升级。 效果升级，更炫酷的视觉冲
陈为，现任浙大计算机学院副院长、CAD&CG国家重点实验室教授，中国数据可视化领域的顶级学者。他领导的浙大VAG小组，多次在世界顶级可视化会议IEEE VIS发表重要论文。其编著的《数据可视化》一书，填补了中国在系统介绍数据可视化的基本理论和方法上的空白，成为可视化领域的经典参考书目。他经历了中国的数据可视化研究在过去二十多年里的曲折变化，他的故事，一定程度上也展现了中国“数据可视化”历史的缩影。
专访DataHunter程凯征：押注可视化市场，消除企业内部的“数据孤岛”
英国设计专家大卫·麦坎德利斯（David McCandless） 曾说过：“我们接受的信息中80%来自视觉。借助图形化的手段能够以简单、优雅的方式来查看可能太复杂或太大、太小、抽象或分散而无法掌握的信息。”
其实就是难者不会，会者不难 ，毕竟每个人要成为一个能做这些举手之劳分析的工程师，就需要至少一年的努力学习，为大家的学习和付出买单是理所当然的。
之前发了一条动态数据可视化的视频，有很多朋友来咨询怎么制作的，其实制作过程难度不大，上手很快，特地为大家整理了一篇制作教程，五分钟让你的数据动起来！
工业互联网APP(以下简称工业APP)是基于工业互联网，承载工业知识和经验，满足特定需求的工业应用软件，是工业技术软件化的重要成果。实施工业APP培育工程，有利于发挥软件赋能、赋值、赋智作用，推进两化深度融合;有利于将制造业企业内部原本分散、隐性的工业技术挖掘出来、传播开来、传承下去，破解国内工匠不足难题;有利于汇聚海量开发者、提升用户粘性，打造资源富集、多方参与、合作共赢、协同演进的工业互联网平台应用生态;有利于更大程度激发“双创”活力，培育产业发展新动能，带动形成新的增长极。为推进实施工业APP培育工程，制定本实施方案。
过去的一年里 Kaggle 取得了巨大的发展，除了加入 Google，Kaggle 还从一个主要关注机器学习的竞赛社区，扩展成为一个更广泛的数据科学和机器学习平台。Kaggle 的 CEO Anthony Goldbloom 在其官网上发布了一篇年度官方盘点博客，详细说明了 Kaggle 过去一年取得的成就以及未来的规划，AI 研习社做了编译整理：Kaggle 官方年度盘点：2018，将迎来四点新突破。 除了发布年度盘点文章，近期，Kaggle 上线了一套免费课程，帮助开发者了解数据科学知识，开启新的职业生
Node-RED是一种编程工具，通过在浏览器中拖拽的方式将硬件设备、API和在线服务连接在一起，构成数据流，使用户可以快速的创建出自己的Web应用。
随着音乐行业的不断发展和热爱音乐的人不断增加，为了适应当今社会人们追求质量和高标准的生活，从大量的歌曲中找到个人喜好的小部分歌曲成了当务之急，然而普通的系统已经无法处理这种相当大的数据，然而基于大数据的音乐推荐系统作为可以解决这个重要难题的主要解决办法，其方法的好用程度已经成为了人类高标准生活的重要的一部分。随着计算机技术和互联网的高速发展，大量的数据随之产生，如何从大量的、冗余度、低质量的数据中找到符合要求的高质量数据成为了重中之重，所以构建一个能够将大量低质量、复杂、冗余的数据转换成高质量数据的音乐推荐系统有非常重要的意义。
AI 的发展脚步会加快，这一年将是 AI 技术重生和数据科学得以重新定义的一年。对于雄心勃勃的数据科学家来说，他们如何在与数据科学相关的工作市场中脱颖而出？会有足够多的数据科学相关工作吗？还是说有可能出现萎缩？接下来，让我们来分析一下数据科学的趋势，并一探如何在未来的大数据和机器学习 /AI 领域获得一份不错的工作。”
本文通过数据可视化的方式，展示了成都市空气质量的相关数据，包括PM2.5值、AQI指数等。作者通过分析这些数据，揭示了成都市空气质量的变化趋势，并提出了改善空气质量的建议。
可视化震撼视觉的背后，是设计师与程序员思想的结晶，也是数据和信息多样化的视觉传达。那么，这一张张炫酷图表是如何实现价值创造呢？本期数据侠实验室，由各路大神为你开车，一起探索数据可视化设计之美背后的商业价值与未来。
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