相比于浩如烟海的数据表格，大部分人还是更喜欢视觉资料，这一点已不足为奇。也是出于这个原因，人们通常才会在学术论文的前几页加上一张图表，并且清楚地标记上各种注释。
今天，随着数据量的不断增加，数据可视化成为将数字变成可用的信息的一个重要方式。R语言提供了一系列的已有函数和可调用的库，通过建立可视化的方式进行数据的呈现。在使用技术的方式实现可视化之前，我们可以先和AI科技评论一起看看如何选择正确的图表类型。 作者 Dikesh Jariwala是一个软件工程师，并且在Tatvic平台上编写了一些很酷很有趣的程序。他用API编写了第一版Price Discovery，AI科技评论对他所写的这篇文章做了编译，未经许可不得转载。 如何选择正确的图表类型 四种可选择的基本
首先，我们会来赏析本次大赛中由张航打造的赛博朋克国际风作品，作为本届可视化大赛的一等奖：最佳可视化展现奖，为大家带来的各种维度的震撼以及参考学习案例。
本文转载自大数据 "数据可视化"是个好帮手，可以帮助用户理解数据。但是，你真的会用它吗？看看这里，数据可视化的十大错误你占了几个？ 优秀的数据可视化依赖优异的设计，并非仅仅选择正确的图表模板那么简单。全在于以一种更加有助于理解和引导的方式去表达信息，尽可能减轻用户获取信息的成本。当然并非所有的图表制作者都精于此道。所以我们看到的图表表达中，各种让人啼笑皆非的错误都有，下面就是这些错误当容易纠正的例子： 1、饼图顺序不当 饼图是一种非常简单的可视化工具，但他们却常常过于复杂。份额应该直观排序，而且不要超过5个
数据可视化是一个沟通复杂信息的强大武器。通过可视化信息，我们的大脑能够更好地抓取和保存有效信息，增加信息的印象。但如果数据可视化做的较弱，反而会带来负面效果。错误的表达会损害数据的传播，完全曲解他们 所以优秀的数据可视化依赖优异的设计，并非仅仅选择正确的图表模板那么简单。全在于以一种更加有助于理解和引导的方式去表达信息，尽可能减轻用户获取信息的成本。当然并非所有的图表制作者都精于此道。所以我们看到的图表表达中，各种让人啼笑皆非的错误都有，下面就是这些错误当容易纠正的例子： 1、饼图顺序不当 饼图是一种非
数据可视化是一个沟通复杂信息的强大武器。通过可视化信息，我们的大脑能够更好地抓取和保存有效信息，增加信息的印象。但如果数据可视化做的较弱，反而会带来负面效果。错误的表达会损害数据的传播，完全曲解他们。 所以优秀的数据可视化依赖优异的设计，并非仅仅选择正确的图表模板那么简单。全在于以一种更加有助于理解和引导的方式去表达信息，尽可能减轻用户获 取信息 的成本。当然并非所有的图表制作者都精于此道。所以我们看到的图表表达中，各种让人啼笑皆非的错误都有，下面就是这些错误当容易纠正的例子： 1、饼图顺序不当 饼图是
优秀的数据可视化依赖优异的设计，并非仅仅选择正确的图表模板那么简单。全在于以一种更加有助于理解和引导的方式去表达信息，尽可能减轻用户获取信息的成本。当然并非所有的图表制作者都精于此道。所以我们看到的图表表达中，各种让人啼笑皆非的错误都有，下面就是这些错误当容易纠正的例子：
注：本文有点长，可以点赞?收藏后慢慢看。另外有本文未涉及的、大家觉得不错的D3.js资源教程也欢迎评论进行分享。 前言 从「年更博主冒个泡，或将开启可视化之旅 - 牛衣古柳 - 2020.08.27」
帕累托分析（Pareto Analysis），也被称为80/20法则、关键少数法则，是一种常用的管理工具，用于识别和处理影响业务的主要因素。
这是关于自学习AI智能体系列的第一篇文章，或者更准确地称之为 - 深度强化学习。 本系列的目的不仅仅是让你对这些主题有所了解。 相反，我想让你更深入地理解深度强化学习最流行和最有效的方法背后的理论，数学和实现。
一年一度双11，今年又有什么不同？10月30日，2020腾讯云11.11云上盛惠活动正式上线，视频云直播&云点播作为腾讯云明星产品线，以空前的折扣力度回馈音视频开发者，那到底哪款产品适合我，到底怎么买最划算？话不多说，敲黑板，划重点。 主会场 | 爆品秒杀专区 适合于个人及小型企业初次体验 #腾讯云新用户推荐100GB流量秒杀# 直播100GB流量包 仅需9.9元（日常价25元） 点播100GB流量包 仅需9元（日常价19元） #不限新推荐，超低折扣流量包# 直播流量包6折（含1TB/ 5
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| 导语 ：你是否也曾被“快点儿吧，等到花都谢了”洗脑，为又爱又恨的欢乐豆决战到天亮，为何欢乐斗地主能风靡全国，经久不衰，还一直能平稳流畅运行？其背后究竟有哪些运维小妙招？可让整体研运效率显著提升，节省30%+人力成本？..... 作者简介：Leehom，腾讯游戏专家开发工程师，负责腾讯欢乐游戏大规模分布式服务器架构。有十余年微服务架构经验，擅长分布式系统领域，有丰富的高性能高可用实践经验，目前正带领团队完成云原生技术栈的全面转型。 背景 基本信息： 客户名称：腾讯欢乐斗地主 行业：IT服务/软件 游戏行业
导读 所有优秀的数据可视化依赖优异的设计，并非仅仅选择正确的图表模板那么简单。全在于以一种更加有助于理解和引导的方式去表达信息，尽可能减轻用户获取信息的成本。当然并非所有的图表制作者都精于此道。所以我们看到的图表表达中，各种让人啼笑皆非的错误都有，下面就是这些错误当容易纠正的例子。 1、饼图顺序不当 饼图是一种非常简单的可视化工具，但他们却常常过于复杂。份额应该直观排序，而且不要超过5个细分。有两种排序方法都可以让你的读者迅速抓取最多的重要信息。 方法一：将份额最大的那部分放在12点方向，逆时针放置第二大
RAWGraphs是一个在线的开源工具和数据可视化框架，用来处理Excel表中的数据。你只需将数据导入到RAWGraphs中，设计你想要的图表，然后将其导出为SVG格式或PNG格式的图片。此外，上传至RAWGraphs的数据只会在web端在线进行处理，保证了数据的安全性。
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原文链接：http://blog.sina.com.cn/s/blog_691ac57d0102vmx8.html
近年来，深度强化学习正在兴起。世界各地的研究人员和大众媒体都没有更多关注深度学习的其他子领域。在深度学习方面取得的最大成就是由于深度强化学习。
要问当前什么BI工具最热门，肯定非PowerBI莫属，堪比BI界的Python。对于我这种用惯了Tableau来说，确实会眼红PowerBI某些特性。
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随着数据使用量的增长，越来越多的人通过数据来寻求专业问题的答案。数据可视化是一个沟通复杂信息的强大武器，通过可视化信息，我们的大脑能够更好地抓取和保存有效信息，增加信息的印象。如何利用好可视化工具？如何炼成可视化大师？在1月17日的数据侠线上实验室，DT君邀请到2017Tableau大赛上海冠军、Merkle数据分析师林雨旸，为大家传授“秘籍”。
有读者留言说 在公众号或者B站看有时候可能不太方便，希望我分享视频文件。最开始是想免费分享给大家的。可是想来想去还是决定收费了：
1.腾讯云BI：提供从数据接入到模型分析、数据可视化呈现全流程 BI 能力，帮助经营者快速获取决策数据依据。
导读：Tableau是商业智能软件届的翘楚，对于制作各种可视化分析图表极为便捷。本文主要讲解用tableau制作各种多变折线图，包括凹凸图、弧线图和雷达图等。
当Tableau冠军碰上全球领先的创意设计学院——同济大学创意设计学院，会有怎样的思维碰撞？本次数据侠走进校园活动，DT君邀请到的数据侠是来自Merkle的数据分析师林雨旸，作为2017年上海Tableau大赛的冠军，他在同济大学创意设计学院带来一场关于“数据可视化应用”的精彩演讲。
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还在为买什么鞋子发愁吗？本文数据侠分析了美国鞋品消费数据，并通过可视化技术获得了一些洞察，快来看看吧！
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我一直是网易云课堂的重度用户，从大二开始就一直在上面学习各种技能类课程，作为互联网在线教育的知名品牌，云课堂在某种程度上弥补了我们从校园到职场过渡过程中，很多技能类知识不足的缺口。 今天这一篇是接着上一篇云课堂Excel课程板块爬虫数据进行多角度的可视化分析，上次的爬虫一共爬取了425条课程信息，一共提取了9个字段。 英文字段名称 中文含义 类型 productId 课程ID 定性 productName 课程名称 定性 lectorName
腾讯云人工智能产品提供计算机视觉、智能语音等人工智能技术，帮助合作伙伴和客户高效打造针对性的解决方案，助力各行各业的数字化和智能化转型。
大数据文摘出品 作者：卡尔·伯格斯特龙、杰文·韦斯特 过去的一周，你心情咋样？ 除了股票基金过山车般的涨跌之外，工作例会上，你使用的数据PPT模板让展示更加美观有趣，获得老板好评。 一把游戏结束，系统自动送上战力统计，你的队友明显拖了后腿，下次不要和ta组队了。 此时手机又提醒你视屏时间过长，建议休息一下，因为科学研究表明，连续视屏超过x小时便会使视力下降y%…… 我们信任数据，认为数据总是客观情况的客观反映。可事实真的如此吗？ 2018年，复旦大学开设了一门新的通识课程，邀请学校多个专业的教授对学生每
PowerBI 每月更新，微软官方提供一个示例文件，我们基于该文件来进行介绍，与微软官方保持一致，为了便于理解，在需要时我们采用其他案例进行说明。
这是关于自学习AI智能体系列的第一篇文章，或者我们可以更准确地称之为 – 深度强化学习。本系列文章的目的不仅仅是让你对这些概念有一个直观的认识。而是想让你更深入地理解深度强化学习最流行也最有效的方法背后的理论，数学原理和实现。
在美国，大数据工程师平均年薪达17.5万美元，在中国顶尖的互联网公司里，大数据工程师的薪酬比同级别的其他职位高出30%以上。DT时代来得太突然了，国内发展势头很猛，而大数据相关的人才却非常地有限，在未来若干年内都会是供不应求的状况，因此程序员们，你们的春天到了！
至于性能和运维成本，则由所选择的后端 DB 所决定。Metabase 本身不需要进行多复杂的维护，单个 DB 故障并不会引起 Metabase 崩溃。
你好！我是Jose Portilla，Udemy的讲师，有超过25万名学生注册了各种各样的课程，包括Python的数据科学和机器学习、R编程的数据科学、Python的大数据等等。
今天分享一篇关于数据可视化设计的好文。 正文 在如今的工作中（尤其是 B 端）越来越多的会开始出现数据可视化的身影，对于一部分小伙伴来说这个概念是较为陌生的，面对这道无形之中提升的“门槛”我们常常会表现的手足无措。所以，为了让大家对于数据可视化不再那么束手无措，我希望能通过这篇文章和大家一起交流学习，解决一些属于我们共同的问题。 那么我们还是老规矩，想要了解一个事物首先需要知道的是它的定义。 数据可视化的基本信息 1. 数据可视化的定义 较为笼统的来说数据可视化是一种由图形、图像、数字等元素组成的语言用
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
深度强化学习（或者增强学习）是一个很难掌握的一个领域。在众多各式各样缩写名词和学习模型中，我们始终还是很难找到最好的解决强化学习问题的方法。强化学习理论并不是最近才出现的。实际上，一部分强化学习理论可以追溯到 1950 年代中期（http://t.cn/RQIvvDn ）。如果你是强化学习的纯新手，我建议你先看看我前面的文章《介绍强化学习和 OpenAI Gym》（http://t.cn/RK97gKa ）来学习强化学习的基础知识。 深度强化学习需要更新大量梯度。有些深度学习的工具 ，比如 TensorFl
文中有数据派THU福利哦 早间新闻说上个月的消费指数上升了n个点； 手机上跳出实时的股票涨跌，顺便可以看一下上市公司的年报以判断股票前景； 工作例会上，你使用的数据PPT模板让展示更加美观有趣，获得老板好评； 你心情不错想听听音乐，音乐APP跳出你的上周听歌时长统计，再听n首便可升级； 一把游戏结束，系统自动送上战力统计，你的队友明显拖了后腿，下次不要和ta组队了； 此时手机又提醒你视屏时间过长，建议休息一下，因为科学研究表明，连续视屏超过x小时便会使视力下降y%……
数据分析报告是对整个数据分析过程的一个总结与呈现。通过报告，把数据分析的起因、过程、结果及建议完整的呈现出来，供决策者参考。 一份好的数据分析报告，首先要有好的分析框架，并且图文并茂，层次清晰，能够让阅读者一目了然；其次需要有明确的结论；最后需要有建议或解决方案。
近年来，世界各地的研究员和媒体对深度学习极其关注。而深度学习方面成就最为突出的就是深度强化学习——从谷歌Alpha Go击败世界顶级棋手，到DeepMind的AI智能体自学走路、跑步以及躲避障碍物，如下图所示：
在这一章我们将使用基础的Python库pandas，numpy，matplotlib来完成一个数据分析的小项目，推荐使用Anaconda环境下的jupter-notebook来进行练习。
前言 数据的世界正在发生急剧变化，任何人都应该访问自己需要的数据，并具备获取任何数据的洞察力，而tableau正是帮我们洞察数据的好帮手。 Tableau作为BI tool leader ( 2016 Gartner BI chart), 它不仅是一款可视化软件，还具备不可忽略的强大的Data connection, collaboration, security management, multi-platform功能性： Data connection：Tableau Desktop可直接连接S
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今天要跟大家分享的是产品介绍的一般思路！ 产品介绍可能是我们日常做演示文稿需求最频繁的任务之一。 它见诸于课堂演示、新品发布会、业绩报告会以及融资路演的大屏幕上，可是我们日常见到的最多的仍然是仅仅数
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这主要是Power Query可视化操作“所见即所得”的优势带来的“缺陷”，即Power Query需要针对每一个查询步骤都直接生成相应的可视化结果数据给你“看”！
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