“通过使用 ComponentOne .NET控件产品，实现了兼具 BS 架构灵活性与 CS 架构的客户体验。丰富的控件满足了项目中的各种特殊需求，使得开发的精力可以专注于业务逻辑，为团队节省了时间。” ——农业银行报表资源视窗
近期的一个项目中，对数据的统计分析有非常大的要求，这就要求有一款非常强大的报表、图表插件。因此，组长给分了任务。让我们各自去研究不同的图表插件。用了一两天的时间，对java这块的图表插件做了一个简单的研究。java方向的图报表还是有非常多非常多的。比如。在业界颇具口碑的商业插件—— ChartDirector、 JavaScript图表 JScharts 等。以及开源插件—— JFreeChart（源代码免费，文档付费）、 JasperReports 等。
今天带大家一起学习一个小众，但很厉害的可视化库mplfinance，一起掌握最灵活的python库来创建漂亮的金融可视化。
停电区域是指供电公司在某一天的某些区域的台区进行停电，台区的下属表箱均受到影响。这是一个地域性问题，所以通过在地图上进行标识这些区域，将数据可视化地展示到分析人员面前，可以很直观看到当天停电影响区域，极大地方便了后续工作的展开。
当然，还有很多其它基于.NET Core开发的开源数据可视化项目，这里再列出一些：
ComponentOne Enterprise 是一款专注于企业应用 .NET开发的 Visual Studio 组件集，包含 300多种 .NET控件，支持 WinForm，WPF，UWP，ASP.NET MVC 等七个 .NET开发平台，具备表格数据管理、数据可视化、报表和文档、日程安排、输入和编辑、导航和布局、系统提升工具等七大功能，满足企业应用开发的全部需求。
.NET开发领域的总体趋势是互操作性，葡萄城全功能 .NET控件集 ComponentOne 在2018将延续这一趋势：无论是 .NET平台，ASP.NET Core，Xamarin还是未来计划中的XAML标准，互操作性是所有应用程序的关键，这也将作为我们未来产品规划的核心，我们将继续创新和加强现有产品。
在数字经济时代，人们需要对大量的数字进行分析，帮助用户更直观的察觉差异，做出判断，减少时间成本。当然，你可能想象不到这种数据可视化的技术可以追溯到2500年前世界上的第一张地图，但是，如今利用各种形态
转眼间毕业四年有余，大学所学专业是冶金，毕业后看冶金行业机械化程度较高，但是自动化、智能化程度与想象的还是有差距。就有想法学习自动化，软件编程方面的知识，用机械，程序代替反复机械的人工劳作，简化生产过程，提高生成效率和质量。于是去了北京一家和钢铁生产相关的自动化设备生产厂家工作，这便开始了我艰苦的转行生涯，公司是做硬件的，但是我却安排做软件开发和cad绘制等打杂的工作。怀着大学刚毕业的青涩和天真，在这家几个月发一次工资的公司，干了一年多。学过很多东西，最熟悉，用的最多的是c#，后面便按照这个方向来找工作。又经历两家公司，两年多的时间，一家做高速公里监控软件，一家做科研，没有产品。3年多的时间，没有真正熟悉了解一个领域。唯一熟悉的就只有c#,asp.net编程。
由于文件标题是中文，直接读取会报错，所以加了encoding编码申明。一般encoding设置成GBK、utf-8、GB2312即可满足读取需求。
这是系列文章中的第一篇：使用GraphvizOnline可视化ASP.NETCore3.0终结点。.
新建——New directory——New project——选择路径——下次打开直接从文件夹里打开Rstudio
Microsoft Visio是一套流程图和矢量图绘图工具，它可以帮助用户通过可视化的方式展示复杂的信息和数据。本研究旨在深入探讨Visio软件的特点、功能和应用场景，分析其在不同领域的应用实践，并提出未来的发展趋势。
我们之前使用pyecharts绘制了柱状图，绘制了叠加柱状图，绘制了地理信息图，还绘制了饼状图，本篇文章我们主要讲解绘制双y轴的图形绘制。
本文包含各种过滤器，可用于分解南非GDP的方法。我们做的第一件事是清除当前环境中的所有变量。这可以通过以下命令进行。
AI矢量图设计软件是一种基于人工智能技术的图形设计工具，可以帮助设计师、艺术家和个人用户轻松地绘制各种图形。随着人们对美学和创作的需求越来越高，AI矢量图设计软件已经成为了设计领域不可替代的工具。本文旨在介绍AI 矢量图设计软件的基本概念和使用方法，并结合实际案例进行详细讲解，帮助读者更好地理解和掌握该软件的使用方法。
本文包含各种过滤器，可用于分解南非GDP的方法。我们做的第一件事是清除当前环境中的所有变量。这可以通过以下命令进行（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
时间序列数据在许多领域中都是常见的，包括金融、气象、股票市场等。通过可视化这些时间序列数据，我们可以更直观地理解数据的趋势、周期性和异常情况。Python提供了许多强大的可视化库，如Matplotlib、Seaborn和Plotly，可以帮助我们创建漂亮的时间序列图表。本文将介绍如何使用这些库来可视化时间序列数据。
最近我们被客户要求撰写关于分解商业周期时间序列的研究报告，包括一些图形和统计输出。
在上一篇博客中提到了【数据可视化】数据可视化入门前的了解，这次来看看Echarts最常用图表有哪些，和作用是什么?
请求管道是一些用于处理HTTP请求的模块组合，在ASP.NET中，请求管道有两个核心组件：IHttpModule和IHttpHandler。所有的HTTP请求都会进入IHttpHandler，有IHttpHandler进行最终的处理，而IHttpModule通过订阅HttpApplication对象中的事件，可以在IHttpHandler对HTTP请求进行处理之前对请求进行预处理或IHttpHandler对HTTP请求处理之后进行再次处理。
相关性分析可以分析两个指标之间的关系，验证指标之间是否存在某种关系。可以使用散点图、气泡图来进行相关性分析。
自从学习.NET以来，优雅的编程风格，极度简单的可扩展性，足够强大开发工具，极小的学习曲线，让我对这个平台产生了浓厚的兴趣，在工作和学习中也积累了一些开源的组件，就目前想到的先整理于此，如果再想到，就继续补充这篇日志，日积月累，就能形成一个自己的组件经验库。
分布是描述一个样本数据最核心、最重要的方式。R内嵌了很多常用的统计分布，提供了四类函数:概率密度函数(density),累积分布函数(probability)、分位数(quantile)和伪随机数(random)。在R中分别用d,p,q,r表示这4个项目，后面接分布的英文名称或缩写。
蜂巢图使得每个类别数据点沿着X轴类别标签中心向两侧，同时向上均匀而对称地展开，整体较为美观，也能展现数据的分布规律。关于蜂巢图的绘制用到了seaborn库的swarmplot方法绘制。
最近在学习过程中，发现了一本与空气质量数据分析有关的书，书名叫做《The openair book——Tools for air quality data analysis》，作者是：David C. Carslaw。值得一提的是，这本书是开源的，通过bookdown构建的，网址链接为：https://bookdown.org/david_carslaw/openair/。
日历图（Calendar Chart）是一种用于可视化时间序列数据的图表类型。它以日历的形式展示数据，将时间与数据值结合在一起，使得数据的周期性和趋势在日历的视觉布局中更加直观和易于理解。
通过检验数据集的数据质量、绘制图表、计算某些特征量等手段，对样本数据集的结构和规律进行分析的过程就是数据探索。
数据分布图简介 绘制基本直方图 基于分组的直方图 绘制密度曲线 绘制基本箱线图 往箱线图添加槽口和均值 绘制2D等高线 绘制2D密度图 数据分布图简介 中医上讲看病四诊法为：望闻问切。而数据分析师分析数据的过程也有点相似，我们需要望：看看数据长什么样;闻：仔细分析数据是否合理;问：针对前两步工作搜集到的问题与业务方交流;切：结合业务方反馈的结果和项目需求进行数据分析。 “望”的方法可以认为就是制作数据可视化图表的过程，而数据分布图无疑是非常能反映数据特征(用户症状)的。R语言提供了多种图表对数据分布进行描述
数据质量分析是数据挖掘中数据准备过程的重要一环，是数据预处理的前提，也是数据挖掘分析结论有效性和准确性的基础，没有可信的数据，数据挖掘构建的模型将是空中楼阁。
今天介绍的是基于CMIP6数据，绘制温度空间趋势图，并叠加显著性检验。文末附有源代码和nc文件下载路径，感兴趣的筒子们可以试试。
Visio是一款优秀的流程图绘制和图表制作软件，它通过各种视觉方式帮助用户快速构建流程图、组织结构图、平面图等。随着时代的不断发展，科技的不断进步，Visio软件也得到了广泛的应用，被更多的人们所了解和接受。本论文的目的就是探讨Visio软件在未来的发展方向和趋势。
plot函数中，x和y分别表示所绘图形的横坐标和纵坐标；函数中的...为附加的参数。
最近我们被客户要求撰写关于商业周期分解的研究报告，包括一些图形和统计输出。本文包含各种过滤器，可用于分解南非GDP的方法。我们做的第一件事是清除当前环境中的所有变量。这可以通过以下命令进行
中医上讲看病四诊法为：望闻问切。而数据分析师分析数据的过程也有点相似，我们需要望：看看数据长什么样;闻：仔细分析数据是否合理;问：针对前两步工作搜集到的问题与业务方交流;切：结合业务方反馈的结果和项目需求进行数据分析。
中医上讲看病四诊法为：望闻问切。而数据分析师分析数据的过程也有点相似，我们需要望：看看数据长什么样；闻：仔细分析数据是否合理；问：针对前两步工作搜集到的问题与业务方交流；切：结合业务方反馈的结果和项目需求进行数据分析。
本文主要介绍了Origin软件的使用方法、功能和在数据分析和绘图方面的应用。通过详细的实例分析和解释，展示了Origin软件在科学研究和工业生产等领域中的优势和价值，并总结了使用Origin软件时需要注意的一些技巧和注意事项。
网址：http://www.cnblogs.com/muchen/p/5430536.html
网络分析（network analysis）是指通过连接法，寻找变量之间的联系，以网络图或者连接模型（connection model）来展示数据的内部结构，从而简化复杂系统并提取有用信息的一种定量分析方式。在生态学中常利用相关性来构建网络模型，可以使用一个数据集例如物种群落数据进行分析，这时候展现物种之间的共出现模式（co-occurance pattern），也可以结合多个数据集进行分析，例如分析环境因子对物种的影响等，网络分析是一种比较自由的分析方法。
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？
提到一线城市，大家马上会想到北上广深这四个超级大都市。除此之外，近年来新一线城市这个概念也越来越被大众所熟知。
在对我们的(R语言可视化课程)的学员进行统计想要绘制的图表类型时，也是我们接下里要免费新增的内容。很多同学都提到了下面这个地图类型的绘制方法：
内网核心敏感数据，不仅包括数据库，电子邮件，也包含个人数据，业务数据，技术数据等等，大部分敏感数据基本都在内网中。
Prism 是一款统计及图形绘制软件，主要用于生物医学、社会科学等领域的数据可视化和分析。本文将对该软件进行功能分析和使用技巧的详细介绍。首先，本文将介绍该软件的主要功能，包括数据导入、数据处理、图形绘制等功能。接下来，本文将讨论该软件的使用技巧，包括如何选择合适的图形类型、如何调整图形参数以及如何进行数据统计等方面。最后，本文将通过一个实际案例，说明该软件的具体使用方法。通过本文的学习，用户可以更好地利用 Prism 进行数据可视化和分析，达到理想的分析和展示效果。
数据竞赛平台和鲸社区最近正在举办一场数据分析大赛，不仅带来了22w奖金和30w创业基金支持，更是提供了统一的在线比赛环境，引入投中网的独家创业投资类数据，囊括了江苏地区科技金融，生物医药、芯片半导体制造行业，吸引了不少人的关注。
我们将利用6种不同的图表来揭示时间序列数据的各个方面。重点介绍Python中的plotnine库，这是一种基于图形语法(Grammar of Graphics)的绘图工具。
正如在这个图形中，可以清晰的看到，某些观察值随着组别的变化而产生的变化。不过，随着基因组大数据的不断发展和应用，在很多科研绘图场景中，高维数据的处理变得越来越重要。很多时候我们接触到的数据。不仅仅是几个样本和十几个测量值而已，往往是成百上千个基因或者检测结果。如此高维的数据，如果我们想要观察他们的变化趋势，应该使用何种图形呢？
控制图（Control Chart）又称管理图，它是用来区分是由异常原因引起的波动，还是由过程固有的原因引起的正常波动的一种有效的工具。控制图通过科学的区分正常波动和异常波动，对工序过程的质量波动性进
MVC到现在为止应该有很多年的历史了，在学校学习asp.netMVC的时候我理解MVC包括三层，视图（View）、控制器（Controller）、数据模型（Model）。
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