随着数据量的快速增长和对数据洞察力的需求日益增强,数据可视化成为了数据科学和分析领域中至关重要的一部分。Python作为一种功能强大、灵活且易于学习的编程语言,拥有丰富的数据可视化库和工具,使得开发者能够轻松地创建出令人印象深刻的图形。
在近20年的前端发展史中,前端经历了铁器时代(小前端),信息时代(大前端)以至现在的全能前端时代。经历了几个时代的沉淀之后,前端领域开始更加细分。
AI 科技评论消息,1 月 16 日,百度 ECharts 团队发布旗下知名开源产品 ECharts 的最新 4.0 版本,并宣布品牌升级为「百度数据可视化实验室」(http://vis.baidu.com/)。除了这两大消息外,团队还正式发布深度学习可视化平台 Visual DL,以及其他一系列重量级产品,包括 ECharts GL 1.0 正式版,ZRender 4.0 全新版本,WebGL 框架 ClayGL 等。 百度数据可视化实验室的产品矩阵如下图所示,内容涵盖基础库、各种可视化产品以及应用产品。
随着计算机技术、物联网技术和现代智能终端技术的发展,大数据时代已经到来。大到企业、政府、媒体部门,小到个人,每天都在进行”读读”。各种各样的复杂数据和信息充斥着人们的眼球。这就需要一种有效的方法从海量信息中提取有用的信息,并能立即产生一定的相关结果,供决策者做出正确的决策。
导读:通过图形化手段清晰地传达数据,促进信息的传递与沟通,是数据可视化的基础要素,也是设计美学和功能相结合的具体表现形式。Davinci便是这样一款可视应用平台。在敏捷大数据(Agile BigData)理论的背景下,围绕“数据视图”和“可视组件”两个核心概念设计,支持多种可视化功能。Davinci具体的设计理念和功能特点都有什么呢?它又将怎么成长呢?让我们一起来阅读本文吧~
数据可视化是关于数据视觉表现形式的科学技术研究,它的主要目标是将大量复杂的数据集提取为可视化图形,以便用户轻松地理解数据中的复杂关系。它经常与信息图形、统计图形和信息可视化等术语互换使用。
最近在项目上常常听到这样的话:“我想要一个酷炫的数据大屏”,“设计一定要有科技感”,“这个可视化设计没有重点”……每当听到这些需求,作为设计师一般都是欲哭无泪的。到底什么叫酷炫有科技感?客户理解的数据大屏什么样?是数据还是可视化出了问题?? 这篇文章将会结合最近在数据可视化项目上的一些经历,从设计的角度,聊一聊什么是数据可视化,为什么需要可视化设计,以及该从何处着手来设计一个数据可视化平台。 1. 什么是数据可视化设计?(WHAT) 在聊如何设计数据可视化平台前,想先聊一下我所理解的数据可视化。“数据可视化
我刚开始学习Python的时候,找了一本Python书籍,一边阅读,一遍抄写书中代码,并且对代码进行不同的“折腾”,充分地发挥自己的想象力,多问几个这段代码可以用来做什么,可以解决什么问题。
大数据时代一个显著特征就是数据可视化的崛起。作为数据最上层的展现环节,数据可视化将技术与艺术完美结合,借助图形化的手段,清晰有效地传达与沟通信息。一方面,数据赋予可视化以意义;另一方面,可视化增加数据的灵性,两者相辅相成,帮助企业从信息中提取知识、从知识中收获价值。 在大数据的推动下,数据可视化的内涵和外延都有了明显的变化,逐渐由单纯的展现演变为报表、分析和展现的综合体,并且落地到云端和移动端。主流的数据可视化既包括R、D3.js、Processing.js等开源的、可编程的工具,也
“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。”
大数据可视化的解决方案,与普遍意义理解的数据可视化不同,其面临的问题又分两个不同的层面:一是数据层;二是可视化层。
ArcGIS 是一款被广泛应用于地理信息系统(GIS)的软件,它具有独特的功能,如数据可视化和分析、空间分析和可视化、3D 地图制作等。在本文中,我们将通过实际案例,举例说明 ArcGIS 的几个独特功能,并介绍其在实际应用中的价值。
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:
说到数据可视化,大家可谓耳熟能详,设计师、数据分析师、数据科学家等,都用各种方式各种途径做着数据可视化的工作。
大数据可视化的新动态 Intetix Foundation(英明泰思基金会)由从事数据科学、非营利组织和公共政策研究的中国学者发起成立,致力于通过数据科学改善人类社会和自然环境。通过联络、动员中美最顶尖的数据科学家和社会科学家,以及分布在全球的志愿者,我们创造性地践行着我们的使命:为美好生活洞见数据价值。 1 引言 数据可视化是将数据以不同形式展现在不同系统中,其中包括属性和变量的单位信息[1]。基于可视化发现数据的方法允许用户使用不同的数据源,来创建自定义分析。先进的分析集成了许多方法,为了支持交互式
【大数据100分】冯一村:数据可视化的魅力 主讲嘉宾:冯一村 主持人:中关村大数据产业联盟 副秘书长 陈新河 承办:中关村大数据产业联盟 嘉宾介绍: 冯一村:海云科技创始人 。海云数据是一家做数据可视化的的初创公司。海云数据是“微软创投加速器”第四期入驻的企业。 以下为分享实景全文: 冯一村:大家好,很高兴在微信的平台上和大家来交流。在群里面,大家都是大数据方面的专家,而海云数据还只是一家创业公司,还请大家多多支持。我是海云数据的冯一村。 下面正式进入主题,我们知道大数据的概念已经很火爆了,也看到大家
升级后的ECharts可视化类型更加丰富,操作更加便利,支持多种数据格式无需转换直接使用,特效更加绚丽。 近日,百度ECharts团队发布旗下知名开源产品EChart的最新4.0版本,并宣布品牌升级为“百度数据可视化实验室”。同时,团队还正式发布了深度学习可视化平台Visual,以及其他一系列重量级产品。 百度数据可视化实验室的产品包括基础库、各种可视化产品以及应用产品。 ECharts使用JavaScript实现的开源可视化库,可以流畅地运行在PC和移动设备上,兼容当前绝大部分浏览器,底层依赖轻量级的矢量
编者注:互联网后时代,我们谈的最多的不是电脑,而是基于互联网产生的伟大的互联网公司,比如谷歌、微软、百度、阿里巴巴等;移动互联网后时代,我们谈的更多的不是手机,而是基于移动互联网产生的各种APP和手机游戏等。大数据时代,2012年,2013年你谈概念还可以,但从2014年起来,我们也陆续看到了一些基于大数据产生的创业公司和大数据产品。无论任何时代,产品才是王道。我们可以大胆的预计,在2015年,大家在来谈大数据,肯定不是说大数据的概念、存储硬件、解决方案等等,更多的是基于大数据开发出来的数据产品。 所以
数据可视化能准确而高效、精简而全面地传递信息和知识。可视化能将不可见的数据现象转化为可见的图形符号,将错综复杂、看起来没法解释和关联的数据,建立起联系和关联,发现规律和特征,获得更有商业价值的洞见和价值。
文章只列出了若干产品的对比,还有很多产品为列其中,欢迎各位对可视化感兴趣的朋友荐文、讨论,请给公众留言,谢谢! 此文摘自IT168,感谢作者王玉圆。 大数据的核心不是“大”,也不是“数据”,而是蕴含在其中的商业价值。作为挖掘数据背后潜在价值的重要手段,商业智能和分析平台成为大数据部署中的关键环节。然而,获取价值的难点并不在于数据分析应用的部署,而在于专业数据分析人才的缺乏。市场研究机构IDC甚至认为,数据分析人才的欠缺可能会成为影响大数据市场发展的重要因素。 “让每个人都成为数据分析师”是大数据时代赋予的要
近年来,关于低代码(LowCode)和无代码(NoCode)的讨论在前端社区内越来越火,简单的说低代码就是通过编写少量代码的方式完成应用的开发及上线,而无代码则更进一步,不需要编写代码通过配置的方式即可完成整个应用的开发。
数据可视化参考流程 科学可视化的早期可视化流水线,描述了从数据空间到可视空间的映射,包含串行处理数据的各个阶段: 原始数据->数据分析->预处理数据->过滤->关注数据->映射->几何数据->绘制->图像数据 而后Card,Mackinlay,Shneiderman等人提出了信息可视化参考流程,后继几乎所有著名的信息科石化系统和工具都支持这个模型。 数据可视化设计的层次嵌套模型 第一层(问题刻画层):概括现实生活中用户遇到的问题; 第二层(抽象层):抽象相应数据类型的操作; 第三层(编码层):设计编码和
随着大数据时代的到来,数据可视化工具越来越受到关注和重视。Davinci软件作为一款国产开源的数据可视化工具,具有多种优秀的特点,可广泛应用于数据分析、数据可视化、商业决策等领域。本文主要研究Davinci软件的特点、功能、应用场景和未来发展,旨在探索其在数据可视化领域所扮演的角色,以及其未来发展的趋势和挑战,对于深入理解现代数据可视化工具的应用价值具有重要意义。
Navisworks仿真软件是由Autodesk公司开发的建筑和工业设施模拟软件,能够在设计和建造过程中模拟各种情况,如碰撞检测、进度分析等。它具有独特的竞争力和广泛的应用领域,在建筑、工业设施等众多领域得到广泛应用。本文将探讨Navisworks的独特竞争力和使用方法,并通过实例案例进行详细阐述。
数据挖掘可视化系统 🌀 数据挖掘可视化系统(Data Mining Visualization System)通过数据挖掘理论、机器学习算法以及数据可视化等信息技术,并基于 Flask 框架搭建 Web 服务器,实现数据挖掘可视化。 数据挖掘:Python 后台技术:Flask 前端技术:HTML、JS、CSS、Echarts 配置完 Python 虚拟环境后,修改 .\js\DMVSystem.js 文件中的 var serverAddress 为本机地址后,运行 .\App\main.py,接着打开
数据可视化是数据分析中极为重要的部分,而数据可视化图表(如条形图,散点图,折线图,地理图等)也是非常关键的一环。Python作为数据分析中最流行的编程语言之一,有几个库可以创建精美而复杂的数据可视化,允许分析人员和统计人员通过方便地在一处提供界面和数据可视化工具而轻松地根据其规范创建可视数据模型!
机器之心整理 参与:吴欣 据百度技术经理祖明的知乎文章介绍,2018 年 1 月 16 日,百度发布开源产品 ECharts(echarts.baidu.com)的最新大版本 4.0,新版本在产品的性能、功能、易用性等各个方面进行了全面提升。此外,百度还一起发布了 ECharts GL 1.0 正式版,ZRender 4.0 全新版本,WebGL 框架 ClayGL、深度学习框架 VisualDL 等数据可视化产品。祖明还提到,随着这些产品的发布,百度正式公布全新升级的数据可视化品牌----「百度数据可视化
MATLAB 是一款被广泛应用于科学计算、数据分析和机器学习等领域的软件。它具有独特的功能,如开发和调试脚本、可视化设计和数据管理等。在本文中,我们将举例说明 MATLAB 的几个独特功能,并介绍其在实际应用中的价值。
9年前(2012年),国家住房和城乡建设部公布了首批90个国家智慧城市试点名单,拉开了我国智慧城市建设的大幕。智慧城市是一个集交通、能源、商业、安全、医疗、食品等系统于一体的综合体,运用物联网、云计算、大数据、空间信息集成等新一代信息技术,感测、分析、整合城市运行核心系统的各项关键信息,从而对各种需求做出智能响应。
Seaborn是一个基于Matplotlib的Python数据可视化库,它提供了高层次的API,可以帮助用户创建美观、具有吸引力的统计图形。作为Python数据分析领域中常用的可视化工具之一,Seaborn广泛应用于数据探索、模型评估、可视化报告等方面。本文将详细介绍Seaborn库的特点、常见功能和应用场景,并通过实例演示其在Python数据分析中的具体应用。
本文将给大家介绍一些数据可视化的基础知识。点击阅读原文来访问。 我多次被炫目的数据可视化或信息可视化震惊,在我知道这些图片背后的数据来源和创造历程后,更是为之诧异不止。它涉足制图学、图形绘制设计、计算机视觉、数据采集、统计学、图解技术、数型结合以及动画、立体渲染、用户交互等。相关领域有影像学、视知觉。空间分析、科学建模等。 这是创造性设计美学和严谨的工程科学的卓越产物。用极美丽的形式呈现可能非常沉闷繁冗的数据,其表现和创作过程完全可以称之为艺术。所以我翻译了来自SM上的3篇数据可视化和信息图形的文章,主要是
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。
每每提到数据可视化,大家脑中可能会浮现很各种图表、西装革履的分析师、科幻大片中酷炫的仪表。
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。
经常在网络上看到这样的问题:“从零开始学习数据可视化,需要怎么开始?”《Data at Work》一书的作者Jorge Camoes在一次演讲中,提出了“数据可视化思考者”这一概念,并分享了他的12个想法。我们从中选取了最具价值的8个,进行了编译。
随着大数据概念的普及与业务数据的爆炸式增长,越来越多的企业已经不满足于Excel的常规操作。
通常情况下,具有物理、数学、科学、工程、会计或计算机科学等学科背景的人,需要的时间相对更少。具体所需的时间取决于你的专业背景以及个人能够投入多少的精力和时间。
Python深受数据科学家和数据工程师的喜爱。 本文总结2017年数据科学的Top12的Python库。 核心库 1 numpy 它是最基础库,是众多Python库的依赖库。 它提供了多维数组和矩阵
数据可视化:Data Visualization,即视觉传达,为了清晰有效地传递信息,数据可视化通过统计图形、图表、信息图表和其他工具,例如点、线或条对数字数据进行编码,以便在视觉上传达定量信息。 数据可视化对企业的重要性 有效的可视化可以帮助用户分析和推理数据和证据,它使复杂的数据更容易理解和使用。为了有效地传达思想概念,美学形式与数据功能在可视化中齐头并进,通过直观地传达关键的数据与特征,从而实现业务深入洞察。 数据可视化是企业进行数据分析、数据挖掘、数据治理非常重要的方式。
本人自由职业,运营AI开源项目https://github.com/CloudOrc/SolidUI。
Python深受数据科学家和数据工程师的喜爱。 📷 本文总结2017年数据科学的Top12的Python库。 核心库1 numpy 它是最基础库,是众多Python库的依赖库。 它提供了多维数组和矩阵的丰富运算。 2 scipy 它包含线性代数、优化、统计学和数值运算等操作。 3 pandas 它是Python做数据处理的优秀工具。 它可以快速而简单地实现数据操作、数据集成和数据可视化的功能。 它提供两种数据结构:序列和数据框。 数据可视化4 matplotlib 它是Python的数据可视化基础库。 它可
和去年类似,今年同样涌现出诸多发表在互联网上的新冠肺炎主题可视化作品,但今年我所关注的重点不再局限于那些展示疫情现状的“气泡图”,更多内容多元的可视化作品脱颖而出:
作者 CDA 数据分析师 前言 2017年7月29日,由CDA数据分析师主办,以“跨界互联 数据未来”为主题的CDAS 2017第四届中国数据分析师行业峰会在北京中国大饭店隆重举行。 7月29日当天,除了引人眼球的主会场以外,当天同步开放11个分论坛,我们将逐一推送每个分论坛的盛况,以及演讲嘉宾速记稿整理,给每一个CDA成员奉上干货。 CDAS 2017中国数据分析师行业峰会下午的数据可视化与商业BI分论坛中,来自IBM、永洪科技、ThoughtWorks等六位专家与教授,分享了数据可视化与商业B
new THING.widget.Button('顶视图', function() {
对一些因变量进行dummy variable转换。对大数值变量如引擎容量,已行驶的公里数进行log transformation。
说起“数据可视化”,很多人的第一反应便聚焦在“数据”两个字上,其实“可视化”三个字的意义要更重要一些。说起“可视化”,就需要提起一组数字:“人脑处理图片的速度是处理文字的60000倍,人在看报纸时,99%的文字信息会自动被过滤掉,脑子里只残留了可怜的1%,一篇6000字的文章需要10分钟看完,而压缩成一张图片则只需要10/6000分钟的时间。”
还记得大学学设计的时候学院里流传了一句话:“有百分之八十的设计师都幻想着成为一名厨师。” 它每道工序添加调料的多少改变精致的味道,设计它的食材搭配,设计它的摆盘方式,甚至我的料理的出场方式,以达到给品尝料理的人最好的体验来充分体会到这道菜食材的精华所在。对于设计师而言,这些食材都可以成为设计的对象,来达到一个最好的用户体验,来获得作为一个厨师的满足感。
还记得大学学设计的时候学院里流传了一句话:“有百分之八十的设计师都幻想着成为一名厨师。”
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