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.
Destiny，某物流公司数据产品经理，目前从事数据平台搭建和可视化相关的工作。持续学习中，期望与大家多多交流数据相关的技术和实际应用，共同成长。
类似开发WinForm的方式，使用C#开发Android和IOS的移动应用？听起来感觉不可思议，但是实际上确实很强大。
自 2020 年来，网易数帆探索可视化低代码编程已两年有余，打造了轻舟低代码平台用于企业应用开发。然而，不少编程技术人员对这一领域还比较陌生。我们开设《低代码技术内幕》专栏，旨在讨论低代码编程领域中的困难、问题，以及高效的解决方案。本文为第二篇，结合我们的产品研发经验解读打造 web 端可视化代码编辑器需要权衡的因素以及技术实现的要点。 专栏内容回顾：低代码编程及其市场机遇剖析 | 低代码技术内幕 轻舟低代码平台是一款基于云服务的 web 端产品，面向零基础或者有一定编程基础的用户。用户不需要额外安装
参考:小白必读！大屏数据可视化设计的原则和流程 数据可视化大屏设计步骤，有3步流程 大屏可视化设计尺寸高级指南
作为一款前所未有的商业智能软件，Wyn Enterprise 提供自助式 BI 功能——WynBI，可让最终用户毫无约束的与数据交互，任意探索数据背后的真正原因，发掘价值，为企业决策找到有效的数据支撑。
在2016年的Google I/O大会上 , Google 发布了Android Studio 2.2预览版，同时也发布了Android 新的布局方案 ConstraintLayout ， 但是最近的一年也没有大规模的使用。2017年Google发布了 Android Studio 2.3 正式版，在 Android Studio 2.3 版本中新建的Module中默认的布局就是 ConstraintLayout 。如下所示：
这篇文章，探讨 Dash —— 一个由 Plotly 开发的优秀 Python 框架，专为构建丰富的网络分析应用而设计。
最近在学习PyQt5可视化界面，这是一个内容非常丰富的gui库，相对于tkinter库，功能更加强大，界面更加美观，操作也不难。于是我开始小试牛刀，用PyQt5做个可视化的“剪刀石头布”小游戏，总体效果如下：
作为一名APICloud 老用户，最近看到APICloud Studio 3 新增了可视化编辑工具，第一时间体验了下。
PowerBI 虽然从某种意义上说只是一个制作报表的工具，但在制作报表的过程中，从简单的报表，到极为复杂的报表都有可能。
今天分享一个让开发交互式 Web app 超级简单的工具。不会 HTML，CSS，JAVASCRIPT 也没事。
谷歌的墙裂推荐，标志着 CL 布局的技术已经发展地成熟了，之前还在持观望态度的我们，是时候来深入了解一下这个 Android 布局的终极武器了。
把相对复杂、抽象的数据通过可视的方式以人们更易理解的形式展示出来的一系列手段叫做数据可视化，数据可视化是为了更形象地表达数据内在的信息和规律，促进数据信息的传播和应用。
图片发自简书App 一：json解析工具 http://www.sojson.com/ json在线编辑工具：http://www.bejson.com/jsoneditoronline/ 提供在线JSON工具,在线,JSON,JSON校验,JSON格式化,xml转json工具,在线工具,json视图,可视化,程序,服务器,域名注册,正则表达式,测试,在线json格式化工具 二：Bootstrap可视化布局系统 http://www.bootcss.com/p/layoutit/ LayoutIt! 可拖放
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。
当今时代，传统的报表工具已经很难满足人们对于数据可视化的期望了，而大数据处理工具却可以为人们提供了更多的选择。微金时代的RDP报表工具操作简便，可直接上手使用，无需编码，就可以制作各种复杂、炫酷的报表。
交互式数据可视化对探索性数据分析具有重要影响。在将任何描述性或预测性算法应用于数据集之前，必须首先了解这些特征如何相互关联以及它们如何在内部分布。许多可视化库提供了满足此要求的多种类型的图表。但另一个显而易见的事情是，为每个功能执行相同的绘图工作并滚动每个图表以比较每个功能的结果是一项艰巨的任务。
POWER BI 软件主要是面向数据可视化，和数据建模，在数据的交互和数据可视化上有自己独有的优势。在对行业数据进行数据分析的时候 PB也有自己的一套数据分析的逻辑，我们以前在讲数据分析课程的时候，也一再强调，数据分析的重点是行业的数据分析的逻辑，并不是软件的应用。在人力资源模块也是一样，我们用PB 来对人力资源各模块进行数据分析，也是需要有一套行业的逻辑。那用PB 来做人力资源的数据分析仪表盘建模，我们的逻辑是什么样呢，我觉得主要是有3个大的步骤构成
运营者能够对用户行为进行分析的前提，是对大量数据的掌握。在以往，这个数据通常是由开发者在控件点击、页面等事件中，一行行地编写埋点代码来完成数据收集的。然而传统的操作模式每当升级改版时，开发和测试人员就需要重复不断对代码进行更新，整个流程耗时长，无法满足业务的需求。
Constraintlayout——约束布局，作为Jetpack的一个组件推出。今天的面试三问就是关于布局的：
本文介绍了可视化工具Solo Show和Prefuse，以及它们在编程社区中的应用。Solo Show是开源的，而Prefuse是商业的。Solo Show支持多种数据类型，包括网络、游戏、社会网络、股票和贸易数据。Prefuse提供了更丰富的交互式可视化，包括各种图表、地图、仪表盘等，用户可以通过简单的编程快速创建自定义的可视化界面。
今天小编来为大家安利另外一个用于绘制可视化图表的Python框架，名叫Dash，建立在Flask、Plotly.js以及React.js的基础之上，在创建之出的目的是为了帮助前端知识匮乏的数据分析人员，以纯Python编程的方式快速制作出交互特性强的数据可视化大屏，在经过多年的迭代发展，如今不仅仅可以用来开发在线数据可视化作品，即便是轻量级的数据仪表盘、BI应用甚至是博客或者是常规的网站都随处可见Dash框架的影子，今天小编就先来介绍一下该框架的一些基础知识，并且来制作一个简单的数据可视化大屏。
最近项目工作中，涉及到将Tableau的可视化Dashboard嵌入Web页面的工作。关键要点一是要设计一个国际化的Fashion的前端页面和Tableau可视化效果，第二个就是实现Tableau用户权限的免授权登录。找了专业的UI设计师，还挺贵。设计出来的效果老板脱口而出一个字“土”。其实可视化Dashboard作为典型的B端数据产品，通常情况下，UI的设计是非常中规中矩的，所以第一个版本输出后，第一反应是似曾相似，平平无奇，没有亮点。作为非专业UI，对于什么是国际化，还着实难以定义。怎么办呢，既然老板都说了现在的太土，那只能在想办法了。
ConstraintLayout是Android Studio 2.2中具有亮点的新功能之一，相比于RelativeLayout、LinearLayout等传统布局，它打破了开发者使用XML编写布局的依赖。 虽然传统布局也可以使用可视化界面拖动控件来搭建布局，但是因为不够灵活，大多数开发者还是会选择通过XML代码来搭建布局。而ConstraintLayout的出现将开发者带入可视化布局编程的新纪元，通过建立控件之间的约束，实现布局的构建。这样做有一个很大的优点，就是减少了布局的嵌套，减少了布局渲染的层数，降低了CPU的消耗，提高了程序的性能。 ConstraintLayout与RelativeLayout相似，都是通过建立控件与控件之间的位置关系来搭建布局，但是ConstraintLayout远远比RelativeLayout强大很多，接下来看一下ConstraintLayout的使用。
点击前端围城，可快速关注 一个基于 vue、datav、Echart 框架的大数据可视化（大屏展示）模板，提供数据动态刷新渲染、屏幕适应、内部图表自由替换、Mixins注入等功能，持续更新.... https://gitee.com/MTrun/big-screen-vue-datav Vue-Layout - 可视化布局 https://jaweii.github.io/Vue-Layout/dist/#/ layout 合集 https://vuejsexamples.com/tag/layout/ 鲁
目前就职于京东，主要从事京东商城运营活动搭建平台（通天塔）可视化配置层的架构设计与开发工作。熟悉前端多种开发框架，对大型软件及平台的设计和开发之道有一定的认识，在Web开发，架构优化，工程质量及可持续建设有较丰富的实战经验。目前主要致力于平台的优化及新技术的探索运用等工作。
这两年都担任了可视化大赛的评委，我会把看过的优秀获奖作品分享给大家，如果大家对这类作品感兴趣，记得多多点赞支持一下。
低代码开发平台是一种通过拼装可重复使用的组件，实现不写代码或只编写少量代码即可快速搭建软件应用的开发平台，开发人员可以通过可视化的工作界面快速设计应用。在这样的背景下，设计师应该如何为低码平台赋能？本文从需求分析入手，通过实例设计，结合项目案例，提供给大家一些实践经验。 低代码平台正促生新的协作开发模式 传统开发模式在不断演进过程中已经形成一套复杂的系统，低代码平台将技术高度封装化，形成从需求、实现到部署的开发模式，提升沟通协作效率。 低代码开发模式与体验维度 企业用户期望借助低码平台达成的目标 降低开发
除商业化的数据产品外，多数互联网公司内部使用的数据产品UI资源是非常匮乏的。因为没有更好的替代品，所以内部用户对数据产品的容忍度通常较高，“能用”是用户基本的期待了。
上一期我们为大家讲解低代码在国内市场的当前现状以及APICloud可视化开发工具的组件类型和特点。相信大家对可视化编程有了一个整体的了解，那么今天带大家更进一步的使用组件。
现在还不用ConstraintLayout是有点守旧了，它是studio 2.2版本主要增加的功能之一，最大的好一句话概括就是：支持可视化编辑xml文件，解决多层布局嵌套的问题，这也就优化了我们的程序，详情请查看：
“Fresh Air”的APP，从设计上区别于常规天气APP,可以根据时间和温度背景色有调整。
通过梳理场景和边界使得目标清晰。我们需要一个跨平台支持动态性并且高性能 UI 渲染框架。
系列文章 UWP入门教程1——UWP的前世今生 如上文所说的，布局面板根据可用的屏幕空间，指定界面元素的大小和位置。例如StackPanel 会水平或垂直排列界面元素。Grid 布局与CSS 中的表格控件类似，可将各元素按单元排列。 新提供的 RelativePanel 即相对布局，各个元素之间存在相对关系，可用来创建自适应界面。当用户设备发生变化时，用户界面也会重新排列重新组织，而有了RelativePanel就省去了界面元素重新排列。 如图所示，无论用户使用哪种设备，蓝色按钮始终放在文本框右侧，并排放在
开源项目简介 一个较为完善的图可视化引擎，支持自定义的可视化效果，集成多种经典网络布局算法，社区发现算法，路径分析算法，方便使用人员或开发者快速构建自己的图可视化分析应用。应用于知识图谱可视化， 一、开源项目简介 一个较为完善的图可视化引擎，支持自定义的可视化效果，集成多种经典网络布局算法，社区发现算法，路径分析算法，方便使用人员或开发者快速构建自己的图可视化分析应用。 应用于知识图谱可视化，复杂网络可视化分析，关系图可视化，网络拓扑图，布局算法，社区发现算法等可视化场景。可以作为 network，grap
总第501篇 2022年 第018篇 知识图谱可视化可以更直观地查看和分析知识图谱的数据。本文主要介绍了美团平台在布局策略、视觉降噪、交互功能、可视化叙事、3D图谱可视化等方面的一些实践和探索，同时沉淀出了uni-graph图可视化解决方案，并支持了美团的很多业务场景，包括美团大脑、图数据库、智能IT运维、组件依赖分析、行业领域图谱等。希望能对从事知识图谱可视化方向的同学有所帮助或启发。 1 知识图谱可视化基本概念 1.1 知识图谱技术的简介 1.2 知识图谱可视化的简介 2 场景分析与架构设计 2.1
近期，工作环境有所调整，从深圳来到二线城市，也从 React 框架切换到了 Vue 框架，中间也穿插着一些技术团队管理的工作。
我们在上篇文章中通过FFmpeg解码了本地mp4文件的音频码流为PCM数据，并通过AudioTrack进行播放
长时间使用浏览器会积累大量浏览器历史记录，这些是很隐私的数据，里面甚至可能有一些不可描述的网站或者搜索记录不想让别人知道。不过，我们自己可能会感兴趣，天天都在上网，想知道长期下来是都在摸鱼还是有认真工作。
我们都尝试去观察生活，但是有时却缺少了总结生活；有时我们太着眼细节，忽略了大局。数据和可视化似乎是两个好兄弟，就像仰望星空与脚踏实地的两种状态。
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
数据可视化在当下信息时代已经成为炙手可热的话题，而 B/S 化趋势，也使得许多大屏应用上在网页端出现，今天给大家分享一套不一样风格的大屏页面，与传统深蓝色不同，这次采用了暗红色设计，搭配粉色及黄色，加入了一些工业元素，让页面有别具一格的效果。而 Hightopo 独特的自适应机制，也解决了大屏需要针对分辨率设计的困扰，达到了可以一页用多屏的效果。
图是信息科学中最常用的一类抽象数据结构，能够直观的表达现实世界中对象之间的真实关系。许多重要应用都需要用图结构表示，传统应用如最优运输路线的确定、疾病爆发路径的预测、科技文献的引用关系等；新兴应用如社交网络分析、语义 Web 分析、生物信息网络分析等，与图相关的处理和应用几乎无所不在 [1] 。
近年来，得益于大数据、云计算、区块链、人工智能等新一代信息技术的快速发展，数字孪生的实施已逐渐成为可能。现阶段，数字孪生已被广泛应用于工厂、交通、智慧城市等诸多领域，特别在智能制造领域。
随着工业4.0变革的推进，逐步开始走向了利用信息化技术促进产业变革的时代，也就是智能化时代。伴随着时代的走向，工业互联网 和 5G网络 逐渐揭开了帷幕，数据不再是单纯的数据信息源，数据可以结合一些可视化界面作为载体，实时地展示反馈出这个世界的变化。在诸多行业上，我们可以通过对数据的管控达到场景设备的维护效果，例如智慧园区、智慧工业、智慧矿山的建设，水务系统的监控以及一些公共设施风力发电，数据中心可视化系统等等的搭建上，都可以通过可视化的搭载，进行数据的展示和维控。
前言图数据可视化是现代 Web 可视化技术中比较常见的一种展示方式，NebulaGraph Explorer 作为基于 NebulaGraph 的可视化产品，在可视化图数据领域，尤其是在图形渲染性能等领域积累了较丰富的经验。本文将系统性分享 NebulaGraph Explorer 在 3D 图数据展示上的一些应用。以下演示皆可在 https://explorer.nebula-graph.com.cn/explorer 在线试用。二维力导图目前业界常用的图数据展示都采用 2D 力导图的逻辑，如下图所示：
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