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。
导读：过去几年，对数据以及数据分析的关注可谓达到了一个新的高度。如今，数据和信息已经成为一种可以带来绝妙视觉观感的工具。曾经简单的图表和散点图，现在已经成了数据艺术中复杂并且极具创造力的一部分，美到甚至可以用来作为墙饰。
过去几年，对数据以及数据分析的关注可谓达到了一个新的高度。如今，数据和信息已经成为一种可以带来绝妙视觉观感的工具。曾经简单的图表和散点图，现在已经成了数据艺术中复杂并且极具创造力的一部分，美到甚至可以用来作为墙饰。
随着科技的不断进步与新设备的不断涌现，数据可视化领域目前正处在飞速地发展之中。ProPublica的调查记者兼开发者Lena Groeger，以及金融时报的数据可视化记者Jane Pong在全球深度报道大会上分享了他们对当前数据可视化趋势的一些看法。
视觉是我们所有感官中最快的，比触觉、嗅觉都要快很多，每天至少有80%以上的信息从各种渠道被眼睛感知。
1 数据可视化有什么作用？ 2 案例分析 ，感受数据可视化可以做什么？ 随着科技的不断进步与新设备的不断涌现，数据可视化领域目前正处在飞速地发展之中。 ProPublica的调查记者兼开发者Lena Groeger，以及金融时报的数据可视化记者Jane Pong在2017年全球深度报道大会上分享了他们对当前数据可视化趋势的一些看法。 1. 玩转地图 Groeger表示，目前的可视化技术水平已经远远超出了Google Maps，而且每天都会出现很多实验性的技术。 “现在你可以用地图来讲故事。例如，蒂姆·华莱士
导语：随着科技的不断进步与新设备的不断涌现，数据可视化领域目前正处在飞速地发展之中。ProPublica的调查记者兼开发者Lena Groeger，以及金融时报的数据可视化记者Jane Pong在20
导读 数据可视化是数据描述的图形表示，旨在一目了然地揭示数据中的复杂信息。可视化的典型如纽约地铁图和人脑图。成功的可视化的美丽之处既在于其艺术设计，也在于其通过对细节的优雅展示，能够有效地产生对数据的洞察和新的理解。上上期，我们给大家着重介绍了20款较为优秀的数据可视化工具，想必大家已经认识到数据可视化在大数据行业的无比重要性。本期，我们将继续带领大家领略数据可视化之美。 EMC中国研究院 王天青 学习任何一门技术或者知识，笔者喜欢先学习理论，然后在实践中联系理论。就如人类在哲学上的三个终极问题：你是谁？你
Groeger表示，目前的可视化技术水平已经远远超出了Google Maps，而且每天都会出现很多实验性的技术。 “现在你可以用地图来讲故事。例如，蒂姆·华莱士制作的这张地图就根据每个洲的投票情况来展示美国的领土情况。”
在这个信息爆炸的时代，借助图形化的手段，高效和清晰的交流信息是数据可视化的目的所在，作为一种信息载体，她拥有对数据的多种表现形式，可以是美丽的且带有趣味性的，以前对于数据在图形上表现只是停留在饼图、柱状图和直方图等简单的视觉表现形式上，为了更加有效的传达数据信息，帮助用户理解引起共鸣，依附与目前多媒体的科技手段，可视化的表现形式从平面到三维，媒介形式从纸张到网络以及视频，在互动性及时效性上都不断发生着变化。 当然，之所以将数据的外衣称之为美，也并不意味这对于她的表现仅仅只是拥有华丽的视觉外观而已，而更重要
爬虫数据可视化（Python+Flask+Echart+WordCloud） 将上一个豆瓣爬虫项目的数据，可视化处理。
在编写爬虫程序的过程中，IP封锁无疑是一个常见且棘手的问题。尽管网络上存在大量的免费IP代理网站，但其质量往往参差不齐，令人堪忧。许多代理IP的延迟过高，严重影响了爬虫的工作效率；更糟糕的是，其中不乏大量已经失效的代理IP，使用这些IP不仅无法绕过封锁，反而可能使爬虫陷入更深的困境。
今年给大家爬取『大年初一』上映的几部热门数据（评分、时长、类型）以及相关网友评论等数据
前一段时间出于个人兴趣做了个小demo，主要内容是以豆瓣电影上提供的电影数据为例，完整地展示网络数据从获取、处理到分析、可视化这一过程。纯当练手，也为感兴趣的小伙伴提供相关的技术介绍。项目代码托管在我的Github上，可视化网站地址请参见文末。 数据获取 用python写爬虫，Scrapy和urllib2都是比较好的选择，由于我对功能的要求比较简单，故选择后者即可。 在豆瓣电影上通过Chrome开发工具找到数据请求API，接下来就可以写代码爬一些电影数据了，我使用的是这两个API： http://movi
通过学习，你将能够掌握基于Python语言和工具库如何完成一个简要的数据分析任务，轻松做出交互式动态数据分析内容，用数据分析评价数据。
数据可视化的意义 1. 表达观点 人类是视觉动物，一张简单的数据可视化图表在传递大量信息的同时，能更加直观地阐述观点，为浏览者带来更深刻的印象。比如最为经典的就是1857年，南丁格尔设计的玫瑰图。她讲每月牺牲的战士数量以及死亡原因，列成一张图表，直观的表达了战争的可怕以及军队医疗条件的重要性。 这张图很简单，但是却真正直接客观的将各种数据展示在女王面前，从而为军队赢来更好的医疗条件。这是当时的数据可视化，也是真正的一图胜千言的代表。 2. 发现联系 在错综复杂的数据中，很难发现
一般电影公司制作一部新电影推向市场时，要想获得成功，通常要了解电影市场趋势，观众喜好的电影类型，电影的发行情况，改编电影和原创电影的收益情况，以及观众喜欢什么样的内容。
一般来说这部分的考核主要是，考察你们的Python 爬虫(在没有数据的情况下)、Python pandas 基础数据分析、matplotlib 绘制直方图、饼状图、散点图和误差线图等多种图形，我总结了一下：
1.前端: 如html/css/js等前端语言构建web页面,也可以通过如vue等相关技术进行前端工程化来编写页面
《蚁人2》自8月24日在中国大陆上映以来，已经有将近一个月。作为《复仇者联盟3》之后漫威出品的首部电影，《蚁人2》对漫威宇宙电影的剧情承转起着关键作用。9月20日当天在猫眼已经获得31.6万个评价，累计票房8.29亿，评分高达8.8分，不得不说这在漫威宇宙电影中已经是相当高的评分。
数据可视化正在帮助全球公司识别模式，预测结果并提高业务回报。可视化是数据分析的一个重要方面。简而言之，数据可视化以可视格式传达表格或空间数据的结果。图像有能力吸引注意力并清晰地传达想法。这有助于决策制定并推动改进行动。
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。 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
在数据科学和分析的领域,数据能力的释放不仅是通过提取见解的方式, 同时也要能通过有效的方式来传达见解.这就是数据可视化发挥见解的地方.
Douban是一个提供图书、音乐、电影等文化内容的社交网站，它的电影频道包含了大量的电影信息和用户评价。本文将介绍如何使用Objective-C语言和ASIHTTPRequest库进行Douban电影分析，包括如何获取电影数据、如何解析JSON格式的数据、如何使用代理IP技术和多线程技术提高爬虫效率，以及如何对电影数据进行简单的统计和可视化。本文将为您提供一种详细的方法，以便在Objective-C环境下进行网络爬虫和数据处理。
“假设，是针对我们的分析结果而言。你希望最后输出一个什么结果，或者你需要证明什么结果，都可以当做假设！”
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
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）
编译：佘彦遥 校对：姚佳灵 引自：https://datafloq.com/read/star-wars-force-awakens-big-data-analytics/1756 导读：在欧美上映之后，除了在票房上破了一项又一项的记录之外，《星球大战：原力觉醒》也受到了业内人士和广大观众的如潮好评。著名专业电影评分网站烂番茄新鲜度高达94%，另一家评分网站Metacritic则打出了82分的高分。这么坚挺的口碑当然与众多大牌影星的演技密不可分。究竟是星战成就了演员，还是明星成就了星战？大数据文摘将通过数
《权力的游戏》是一部非常经典的恢弘巨制，一共8季，里面人物众多。无论《权力的游戏》是否烂尾，都无法改变它已经造成的巨大影响力，这部陪伴了我们近十年的大热美剧虽然已经落幕，但是相信在很长一段时间内也还会是各爱好者口中的谈资。相信很多人看过这部剧，那你有没有真正看懂呢？接下来我抛出几个问题，这些问题也是我刚看完时的疑惑。
奈何烂片层出不穷，电影荒就成了常事，不如回归经典，看一看电影历史上票房排行位于前端的一些电影，票房高的电影不一定精彩，但烂片票房低则是必然
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。
大数据文摘作品，转载要求见文末 作者 | Karlijn Willems 编译团队 | 饶蓁蓁，Mirra，apple黄卓君 文本挖掘应用领域无比广泛，可以与电影台本、歌词、聊天记录等产生奇妙的化学反应,电影对白、歌词和聊天记录等文本中往往藏着各种有趣的故事。想要开始文本挖掘，但是使用的教程过于复杂 ？找不到一个合适的数据集？大数据文摘的这篇文章将会引导你学习8个技巧和诀窍，希望能够激励你开始文本挖掘的进程并且保持兴趣。 1、对文章产生好奇 在数据科学中，几乎做所有事情的
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
我们在利用Python进行数据可视化时，有着大量的高质量库可以用，比如：Matplotlib、seaborn、Plotly、Bokeh、ggplot等等。但图表好不好看，配色占一半。如果没有良好的审美观，很容易做出来的东西辣眼睛……
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？
FastCoLabs邀请了几位赫赫有名的可视化博客博主来回答他们眼中最具标志性的可视化作品以及原因，受邀的三位分别是Eager Eyes的Robert Kosara，Visualising Data的Andy Kirk，以及National Public Radio的数据编辑Matt Stiles。大家就来看看他们选出的可视化作品的“标志性”何在吧。 排名前三的作品是Wind Map，Gapminder以及Flow Streamgraph，这三个作品在我们的课程PPT里都有提及，相信大家也都不陌生
在数据分析和可视化展示中，获取准确的电影专业评分数据至关重要。猫眼电影作为中国领先的电影信息与票务平台，其专业评分对于电影行业和影迷的数据来说具有重要意义。通过Python爬虫技术，我们可以实现从猫眼电影网站上自动获取这些数据目标。通过编写爬虫程序，我们可以模拟浏览器行为，访问猫眼电影网站并提取所需的专业评分数据，为后续的数据分析和可视化提供支持。
有时候我们要处理的是非结构化的数据，例如网页或是电邮资料，那么就需要用R来抓取所需的字符串，整理为进一步处理的数据形式。R语言中有一整套可以用来处理字符的函数，在之前的 博文 中已经有所涉及。但真正的要用好字符处理函数，则不得不用到正则表达式。 正则表达式（Regular Expression、regexp） 是指一种用来描述一定数量文本的模式。熟练掌握正则表达式能使你随心所欲的操作文本来达成目标。其实学习正则表达式并没有想像中的那么困难。最好方法是从例子开始，然后多练习，多使用。网络上已经有许多不
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
首先任意文件夹下命令行运行scrapy startproject doubanTop250，创建一个名为doubanTop250的文件夹。
前言 数据可视化，是指将相对晦涩的的数据通过可视的、交互的方式进行展示，从而形象、直观地表达数据蕴含的信息和规律。 早期的数据可视化作为咨询机构、金融企业的专业工具，其应用领域较为单一，应用形态较为保守。步入大数据时代，各行各业对数据的重视程度与日俱增，随之而来的是对数据进行一站式整合、挖掘、分析、可视化的需求日益迫切，数据可视化呈现出愈加旺盛的生命力，表现之一就是视觉元素越来越多样，从朴素的柱状图/饼状图/折线图，扩展到地图、气泡图、树图、仪表盘等各式图形。表现之二是可用的开发工具越来越丰富，从专业的
自处女作《爬取张佳玮138w+知乎关注者：数据可视化》一文分布后，来简书快一个月了。但一直不怎么熟悉这个平台，因此，这回爬取简书app里的推荐作者并进行简单可视化，以增进对简书的了解。
简书上有哪些优质用户？有多少大V粉丝数上万，获赞数上万？小透明的自己能排到多少位？大V之间相互关注情况如何？签约作者有多少人......
念于《长津湖》的确大热，我对战争片心念神往、对中国近现代史非常好奇，加上老婆的男神段奕宏参演。一拍即合，我俩在国庆假期的最后一天看了这部鸿篇巨制、热血催泪电影。
“信息之美奖”全名为“凯度信息之美奖”(The Kantar Information is Beautiful Awards)，是为了嘉奖信息与数据可视化的优秀作品而设立的奖项。2012年，记者兼数据可视化学者大卫·麦克坎德莱思(David McCandless)和凯度集团(译者注：凯度集团系全球知名的研究、分析和咨询网络集团)公司创意总监艾兹·卡米(Aziz Cami)共同创立了该奖。 伦敦时间 11 月 28 日晚，2017 年“信息之美奖”揭晓，又是一场数据视觉盛宴开启。与往年不同，今年评委们重新设计
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。”
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