导语| 随着新冠疫情的发展，各个新闻资讯平台及自媒体在疫情的报道上，都在尝试除传统图文报道外的其他形式，以求基于大数据和新技术，能够更加全方位的、详实的、清晰的将事件内容展现给用户。在此期间，数据可视化新闻如疫情地图、短视频等，尤其发挥了重要作用。 · 什么是数据可视化？ 数据可视化指的是借助图形化手段，清晰有效地传达沟通数据和信息。通过数据的区别，可以将数据可视化简要分为以下几种类型：统计数据、关系数据、地理空间数据、时间序列数据以及文本数据可视化。 常见的数据可视化呈现方式主
☞【实践】数据可视化技术指南（附加视频） 转自：36大数据 图为：美国立法程序 大数据是时下热议的话题，伴随着大数据，同样已经激增的数据可视化方法和呈现形式，让大家意识到数据量的庞大，并不是所有的数据
问题：数据可视化的优秀入门书籍有哪些？ 问题描述：作为一个深爱着并学习着新媒体设计的学生，我非常感兴趣数据可视化相关知识。我学习绘画设计十几年，对视觉信息敏感，有基本的编程知识。很希望阅读入门级的、适合自己的数据可视化书籍，谢谢。 知乎最多赞同——微澜潮生的回答： 个人感觉国内可能还比较少，可以看下Julie Steele的《数据可视化之美》，里面有一些经典案例的介绍，可作入门；另外向怡宁翻译的《鲜活的数据》也值得一看，关键是介绍了数据可视化处理的具体过程，而且向怡宁翻译的书一向通俗易懂，他翻译的有关交互设
前言 今天，大数据已无所不在，并且正被越来越广泛的被应用到历史，政治，科学，经济，商业甚至渗透到我们生活的方方面面中，获取的渠道也越来越便利。通过本系列的前面几篇文章，我们已经了解了数据可视化的必要性，而目前市面上也已经具备了非常多成熟的BI绘制工具，如画面，QlikView的的和魔镜等等。虽然这些工具正在变得越来越自动化，然而，随着大数据时代的来临，信息每天都在以爆炸式的速度增长，其复杂性也越来越高;其次，随着越来越多科学可视化的需求产生，地图，3D物理结构等技术将会被更加广泛的使用。所以，当人类的认知能
最近发现NCAR VAPOR小组开始频繁的更新VAPOR的使用教程，不仅官网焕然一新，而且开始定期更新视频教程。VAPOR已经发布了很久，但是以前文档说明并不是很清楚，教程也比较少。此次VAPOR更新网站和相关教程是否意味着NCAR又开始重视高维数据可视化？
概述 在2015年初，我们在Uber规划了一个官方的数据科学团队。这个主意的缘起是：通过可视化数据探索工具从Uber的数据中发现洞见。每天，Uber 管理上亿级别的GPS位置信息。每分钟，我们的平台处理上百万的移动事件。每次我们不用技术分析就直观地知道这是一个我们错过了解我们业务的好机会。 自成立以来，这个数据可视化团队就不断发展壮大，从我和另外一个工程师两个人发展到了现在的15人的全栈团队。数据可视化技术专家囊括了从计算机图形学到信息设计、封面创意技术以及 Web 平台开发。我们团队专注于从视觉分析到地图
大数据是当下最火爆的话题之一。随之而来的，是数据可视化技术的持续发展，它用来展现和阐释大规模的数据。但是数据可视化技术并非千篇一律。 数据可视化是展现数据的最强大机制之一，技术上的优势也为其创造了独特
数据分析体系可分为数据整理、数据分析、数据呈现。数据整理包含对源数据的获取、筛选、清洗、整理和统计，数据整理是对源数据的初加工，是数据分析工作的前置。数据分析是运用数据分析的工具，根据自己的目的，对数据进行深层次的挖掘和分析，找出内在的联系和变化；数据呈现是对分析的结果进行呈现，大部分是通过专业图表来展示，是数据分析报告的重要组成部分。对很多公司来说，数据整理不是难事，难就难在业务数据如何解读？如何呈现才能说明问题？从中能发现什么业务问题？有没有改善的机会？ 可见，如何将数据落地，这是
原文链接：https://www.analyticsvidhya.com/learning-paths-data-science-business-analytics-business-intelligence-big-data/tableau-learning-path/ 翻译 | 沙拉丁 译文版权归翻译者和CDA数据分析师共同所有，转载请留言申请授权 欢迎到数据可视化的世界 数据可视化是一种艺术，这种艺术甚至能让毫无数据分析经验的小白理解数据的内涵。通过审美元素如颜色，尺寸，标签的完美融合可以实现出完美
在大数据时代，我们经常听到“用数据说话”这句话。但是数据本身只是一个个冰冷的数字，很难直接告诉我们哪些数据是有价值的信息。只有通过适当的可视化工具来展示和表达数据，才能更直观地向用户传达数据的价值。
本期 R 可视化将介绍 mapview 包的基本内容。这是《Geospatial Health Data》[1]一书中关于空间地理数据可视化 中所提到的最后一个 R 包，关于 mapview 包的更多内容，可进入mapview官网[2]探索学习。
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。
数据可视化是科学、艺术和设计的结合，当枯燥隐晦的数据被数据科学家们以优雅、简明、直观的视觉方式呈现时，带给人们的不仅仅是一种全新的观察世界的方法，而且往往具备艺术作品般的强大冲击力和说服力。如今数据可视化已经不局限于商业领域，在社会和人文领域的影响力也正在显现，以下我们将介绍的是是个让人耳目一新、拍案叫绝的数据可视化项目。 一、富人区、穷人区 “富人区、穷人区”是一个互动地图项目，能直观显示美国每个城市的居民收入和房租水平，不同的颜色谱系代表着不同区域的收入水平，你可以搜索每个州、每座城市甚至每个街区的收入
在Google搜索有关“大数据”，会出现很多个由立体0和1组成的图片，一些解释性的信息图示，甚至出现“黑客帝国”的界面。那“大数据”到底是什么，人类能够理解吗？ 如果问一家大公司的首席执行官什么是“大数据”，他们可能会描述一些类似于黑匣子（飞机上的飞行记录器）的东西，或者在白板上画一朵云。如果问数据科学家，他们可能会向你解释一下 4V的概念，4V是指用信息图示解释（其实只是事实的视觉集合），当然还带有相应的说明。之所以这样做是因为“大数据”是一个有着不同含义、象征，应用于不同
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。
在学习过程中，很多东西过一段时间可能会遗忘，所以产生了录制视频的想法。不能算“视频教程”，只能算是备忘吧。在【点云备忘录】这个系列中，将用录屏+讲解的形式记录一些点云学习过程中对于代码和文章的理解，也会分享一些有用的技能。
作者|David Hoffer 译者|Sophie 校对|Chenlu 编辑|Ivy 导读 要深入理解大数据，需要提高数据的可视化水平。在此过程中，数据可以变得更具可塑性、可行性，最终更加
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
真依然很拉风，简书《数据可视化》专栏维护者，里面有很多优秀的文章，本文便是其中一篇。
大数据时代，日俱增的庞大数据总量离不开数据分析，数据可视化也逐渐成为数据分析的必备工具。
上次 R 可视乎主要讲述了《Geospatial Health Data》[1]一书中关于空间地理数据可视化用 R 包制作地图的基础内容，参见 R可视乎｜空间地理数据可视化（1）。本篇将继续介绍空间地理数据可视化的 R 包和函数。
地图本身就是可视化的产品,并在发展过程中形成了一系列的理论与方法。这些都自然地会成为地理空间数据可视化技术的基础。地图学也因可视化方法的提出而获得新的动力。GIS也因可视化的支持而为研究者提供了促使逻辑思维与形象思维相结合的认知工具。
机器之心原创 作者：高琳 编辑：藤子 再次谈起公司发展的下一步时，冯一村难掩兴奋。 作为海云数据创始人兼 CEO，不仅是因为其自主研发的唇语识别技术，提高英文识别准确率，更重要的是，冯一村找到了唇语识别的变现之道。 「唇语识别能帮助聋哑人、老人交流，裁定体育赛事语言暴力。在公安领域，也具有颠覆意义。」冯一村分析。因为大量视频只有图像，没有声音，如能识别视频中犯罪嫌疑人的讲话内容，将会提高刑侦效率。 正因如此，冯一村说，海云数据未来将不遗余力地投入唇语识别的研究。 成立于 2013 年的海云数据，以数据可视化
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
Have you heard about data visualisations, wondered what a visualisation is, why they are so popula
<数据猿导读> Uber数据可视化团队的理念是将Uber后台的大量数据，通过数据可视分析工具实现情报分析。Uber系统每天需要管理近十亿GPS数据。Uber的数据可视化其实是用很多种方式为我们讲故事。
近期腾讯位置服务持续感受到广大开发者和客户对于数据治理、数据可视化方面的旺盛需求，这也符合大数据能力在应用端逐渐普及的趋势。虽然“数据会说话”，但想要处理好复杂又庞大的各类数据，并能够结合地图进行合理的空间数据可视化展示，达到“一图胜千言”的效果其实并不容易。去年，我们面向Web端推出的数据可视化API深受广大开发者的好评，“多端一体”一向是我们努力的目标。
最近又开始关注数据可视化的内容了，尤其是高维可视化。个人感觉可视化真的是一门呈现信息的艺术。前期的数据处理从海量的数据中提取有效信息，然后以一种简洁美观的方式呈现出来。
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。
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
UBER这款让人又爱又恨的打车软件已经潜入我们的生活，他们从来不说他们是出租车公司，他们说自己是大数据企业。那么他们是如何做大数据的呢？往下看看吧。 前言 2015年初，UBER 开始正式组建数据可视化团队。其理念，是将UBER 后台的大量数据，通过数据可视分析工具实现情报分析。UBER 系统每天需要管理近十亿GPS数据。每一分钟，这个平台都要处理数以百万计算的移动数据。如果不用这项技术去分析和理解这些信息或时间，就等于错过了更全面了解业务的机会。 自成立以来，UBER 数据可视化团队已经从只有一名创
编译|丁雪 佘彦遥 姚佳灵 校对|黄念 席雄芬 前言 纵观现代可视化技术，我们看到了极简主义。在数字化的世界，所有的资源只需点击几下鼠标，就能将手中大量的信息简单呈现。但是，我们不是碰巧才做到这些的，这得感谢那些勇于创新的前辈们。正所谓“前人栽树，后人乘凉”，我们站在了他们的肩膀上，才有了今天比较炫酷的可视化技术。 今天，大数据文摘先请大家看看11张静态的数据可视化图，然后请大家看看一段展示动态数据可视化的视频。通过今天的可视化展示，相信大家更能体会到数字世界中艺术的重要性！ 在大数据时代和信
今天给大家推荐一个优质的Python公众号「法纳斯特」，作者：小F。 学习编程是一个比较枯燥的过程，所以小F平常喜欢分享一些有趣、有料的Python原创项目实战。从2018年8月一直到现在，已经更新接近 百篇原创 文章。 主要有Python基础、爬虫、数据分析、数据可视化等内容，非常受编程学习者的欢迎，不少文章被各大平台转载。 这里精选了50个Python数据分析实战案例，不仅包含源码，还有使用教程。 50+的Python实战案例及使用教程，可在公众号「法纳斯特」后台回复 “合辑” 获取～ 点击关注 回
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！
有幸看到了这篇关于数据可视化学习的指导文章，由于原作链接访问异常，只得从百度快照中看到原文，所以这里搬运过来，特此声明本文系【转载】，在此感谢原作者，以下为原文正文（略有删减）。
数据可视化是数据领域一个非常重要的应用。而结合了数据可视化和数据探索功能的BI（商业智能）工具，更是被各大公司青睐。但是，由于数据可视化工具的开发成本过高，长期以来一直是商业化的BI工具处于垄断地位。 那么，有没有优秀的开源数据可视化与数据探索平台呢？ 今天为大家推荐的开源项目，就是极为优秀的数据可视化项目，Github标星高达55K。让我们一起来看看吧~
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
在当前互联网，各种数据可视化图表层出不穷，本文尝试对数据可视化的方法进行归纳，整理成6步法。 一般的数据图表都可以拆分成最基本的两类元素: 所描述的事物及这个事物的数值，我们暂且将其分别定义为指标和指标值。比如一个性别分布中，男性占比30%，女性占比70%，那么指标就是男性、女性，指标值对应为30%、70%。 1. 将指标值图形化 一个指标值就是一个数据，将数据的大小以图形的方式表现。比如用柱形图的长度或高度表现数据大小，这也是最常用的可视化形式。 传统的柱形图、饼图有可能会带来审美疲劳，可尝试从图
上海科睿副总经理魏志丽：数据可视化助力法院信息化建设
“大面积、炫酷动效、丰富色彩”，大屏易在观感上给人留下震撼印象，便于营造某些独特氛围、打造仪式感。
这学期（2018学年春季学期）我教授了一门关于数据可视化的数据科学硕士课程。我们的数据科学硕士项目是一个为期15个月的强化项目，这个项目已经成功地培养了许多优秀的数据科学家。
我教授了一门关于数据可视化的数据科学硕士课程。我们的数据科学硕士项目是一个为期15个月的强化项目，这个项目已经成功地培养了许多优秀的数据科学家。
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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。
哑铃图（Dumbbell Chart）就像它的名字一样，长得像一个哑铃。当然当你有多个节点的时候，它们还有点像DNA，所以也有人把这种图形称为DNA图。哑铃图是一种很好的可视化方式，比如你想要表征不同指标的不同组的情况你可以用多个“哑铃”表示。另外，你想要表示某一组在外界刺激后的变化情况也可以用这种方式。
研究数据的方法有很多，比如利用统计方法，计算数据的平均值和标准差；再比如使用模型，拟合数据。数据通常是大量的，人脑难以直接把握其中的信息。研究数据的最终目的是减小海量数据的信息量，将数据中的信息客观的展示出来，并最终整理成简单的，人脑可以掌握的知识。 数据可视化 图形是直观呈现数据的直接方法。然而，将大量数据在同一个图表中画出来并不容易。早期的测绘、天气数据都需要长时间的手工绘制。随着计算机绘图功能的开发，手工绘画已经完全被自动绘图程序取代。问题的核心转移为，要以怎样的方式呈现数据，以便数据中的信息能自然的
2019年，“数字孪生”热度不断攀升，备受行业内外关注。各大峰会论坛将其作为热议主题，全球最具权威的IT研究与顾问咨询机构Gartner在2019年报告中将其列为十大战略科技发展趋势之一，GE、西门子、微软、阿里巴巴纷纷将其划入重点布局。
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