在大数据的时代背景下数据可视化的价值显得尤为突出，国内外出现了很多数据可视化产品，其中又以在Web上呈现数据统计图表的组件库最为多样，国外比较著名的如Highcharts，amCharts，flot，jqPlot，D3等等，国内则相对比较冷清，知名度较高仅有iChartjs，dataV。 在这种背景下，Echarts的出现无疑会引起大家的高度关注。那么，Echarts到底是什么？它的未来向何处发展？ 11月29日广州日报数字新闻实验室在广州TiT创意园举办了一场“数据可视化的应用实践”沙龙，EChart
都说一图胜千言，一个IT工程师如果能画的一手好图，无论是在方案选项、还是技术交流，都能快速表达自己的想法，让你的思路更加的直观明了；市面上的制图工具有很多，下面就推荐几款好用且免费的工具，绝对让你分分钟就爱上。
Chart.js 是一个功能强大且易于使用的图表库。 支持多种类型的图表，包括折线图、柱状图、饼图、雷达图等。 Chart.js 具有简单的 API 和丰富的配置选项， 使得在 Vue 中使用它非常方便。
Visual Paradigm是业务及信息技术转型软件解决方案的著名提供商，它使组织能够通过流行的开放标准改善业务和敏捷性并促进创新。迄今为止Visual Paradigm受到全球320000多名用户的信赖。
随着科技的不断发展，数据分析和图形展示已经成为了多个行业必不可少的工作。Prism软件是一款专业的数据分析和绘图软件，具有丰富的功能和工具，包括统计分析、信号处理、曲线拟合、绘图等。本论文将探讨Prism软件的特色功能和使用方法，并通过一个详细的操作指南演示如何使用Prism软件进行科研数据处理和绘制统计图表。
随着科技的不断发展，数据分析和图形展示已经成为了多个行业必不可少的工作。Origin软件是一个专业的数据分析和绘图软件，具有丰富的功能和工具，包括统计分析、信号处理、曲线拟合、绘图等。本文将探讨Origin软件的特色功能和使用方法，并通过一个详细的操作指南演示如何使用Origin软件进行科研数据处理和绘制统计图表。
据可视化是将数据以图形化、可视化的方式呈现，让数据更加直观、易于理解。目前市场上有许多数据可视化工具，本篇文章将为大家推荐30个数据可视化超级工具，并对每个工具的特点进行介绍。
本项目是一个机器人制证的可视化系统。 其中包括制证设备的显示和监控，质检设备的显示和监控；同时也包括AGV机器人的显示和监控。 制证设备用于制作证书，质检设备用于合格检查，而AGV机器人用于运输；AGV机器人还需要监控电量和充电情况和行进位置。
大数据的出现使数据可视化可谓发挥到了极致。数据可视化主要是为了直观，实时地查看数据变化并做出第一反馈。正因为人们分析了大量数据，所以可视化的数据展示可以使用户很直接的了解并感受到大数据带来的震撼。
数据分析技术是一种广泛应用于各行各业的科技领域，具有重要的应用价值。Origin软件作为一款专业的数据分析软件，提供了丰富的功能和高效的处理能力，可以有效提高数据分析效率，使分析结果更加准确可靠。本文将从软件的功能与应用入手，详细介绍Origin软件在数据分析中的应用。
主要的目标是测试MQ队列的性能表现，以确定其在各种不同的网络和硬件环境下的性能表现，以及其在负载增加时的响应速度和稳定性。
背景：网络管理员小李在某电子商务公司工作，日常工作是负责有效地监控和分析网站流量，确保网站的稳定性和安全性。
很多人提到Tableau、Power BI等老牌可视化工具，这些工具确实引领了可视化的风潮，有开疆拓土之功。
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
上次在推荐给大家的ggstatsplot包时(详细可见ggstatsplot！常见SCI统计图表一键搞定~~），大家都尝试了使用该工具绘制，今天小编就再给大家推荐一个好用的统计图表绘制工具-「ggstats」~~
在数据可视化领域，创建吸引人且具有信息量的统计图表是非常重要的。Seaborn 是一个基于 Matplotlib 的 Python 数据可视化库，它提供了更简单的方式来创建各种统计图表，并且具有更好的美观度和默认设置。本文将介绍如何使用 Seaborn 库创建吸引人的统计图表，并提供代码实例来帮助读者更好地理解。
最近做的项目需要用到数据分析，图表显示，之前做项目的时候用到过highcharts，不过也只是简单的会用而已，然后再网上查了查highcharts的优点：
大多数科研文章都离不开图表，尤其是图，熟悉一些绘图软件，并将图在文章和PPT中展示出来，是科研训练的重要内容。漂亮的文章配图能给自己的工作加不少分，生信宝典推出R的系列教程ggplot2高效实用指南 (可视化脚本、工具、套路、配色)讲解通过R语言绘制高颜值图。后来为了更加方便使用，生信宝典团队开发了在线绘图工具www.ehbio.com/ImageGP，支持14中常见图形和部分扩增子分析，深受欢迎，日均访问400次，累计访问数十万次，遍及世界各大洲，功能也在一直增加完善中。
G2 是蚂蚁金服开源一个基于图形语法，面向数据分析的统计图表引擎。G2Plot 是在 G2 基础上，屏蔽复杂概念的前提下，保留G2 强大图形能力，封装出业务上常用的统计图表库。
本文系投稿作品 作者 | 陈屹 版权归作者所有，转载请联系作者 大数据文摘欢迎各类优质稿件 请联系tougao@bigdatadigest.cn 马云曾经说过『人类正从IT时代走向DT时代』。正如他说言，今天几乎所有的互联网公司背后都有一支规模庞大的数据团队和一整套数据解决方案作决策，这个时代已经不是只有硅谷巨头才玩数据的时代，是人人都在依赖着数据生存，可以说如今社会数据价值已经被推到前所未有的高度。 我作为一名前端工程师在阿里巴巴数据团队工作多年，深入了解数据生产加工链路与产品化。我们这群前端是与界面最
昨天朋友聚餐，做报表的张哥在饭桌上吐槽，说现在的报表工程师太难了，不仅要会敲代码，还要会做视觉设计。
作者｜Melissa Bierly 选文｜Aileen 翻译｜冯琛 校对｜Elaine琏 数据可视化专家Andy Kirk说过，数据可视化分为两类：探索性可视化图表和解释性可视化图表。解释性可视化图表的目标是进行描述——它们是根据对事物表面的关键线索而被仔细构造出来的。 另一方面，探索性可视化图表建立了与数据库或主题事件的互动，它们帮助用户探索数据，让他们发掘自己的观点：发现他们自己认为相关的或者感兴趣的事物。 通常，探索性可视化图表是交互式的。尽管现在有许多Python绘图库，但只有少数可以创建能够使你
大数据文摘作品，转载请联系 编译团队|张远园，行者，Aileen “ 导读：本期小白学数据继续带大家学习Python。这次小编们帮大家在网上搜集了很有用的几个Python常见库小抄表，方便大家学习和编码时查询。如果文中显示的小抄图片看不清楚，没关系，后台回复“小抄”可以下载4张高清小抄pdf哦~ ” 小白，我把上一期跟你的对话，整理成小白系列《小白学数据之新年计划-开始学Python吧！》，大家反响热烈！这下，大家都知道怎么开始学习Python了，哈哈！ 小白：是啊是啊，我现在跟着你的指导，在网上学习完
今天在查阅资料的时候，偶尔发现一个超好用的科研工具-「rempsyc」，其提供多个函数可以将学术论文编写过程中的统计图表一键美化、常见统计图形绘制等，简直就是科研党的首选工具。
这几天我们的一个学员在看到一幅论文中的一个统计图形(如下)后就@我，咨询这个图形到底怎么绘制？
本文将给大家介绍一些数据可视化的基础知识。点击阅读原文来访问。 我多次被炫目的数据可视化或信息可视化震惊，在我知道这些图片背后的数据来源和创造历程后，更是为之诧异不止。它涉足制图学、图形绘制设计、计算机视觉、数据采集、统计学、图解技术、数型结合以及动画、立体渲染、用户交互等。相关领域有影像学、视知觉。空间分析、科学建模等。 这是创造性设计美学和严谨的工程科学的卓越产物。用极美丽的形式呈现可能非常沉闷繁冗的数据，其表现和创作过程完全可以称之为艺术。所以我翻译了来自SM上的3篇数据可视化和信息图形的文章，主要是
最近几乎花费全部业余时间制作了一个 BJ for Notion 辅助看板工具，配合我做的 Bj 模版使用。本文主要就是做一个预览，具体的使用方法后面慢慢出文介绍。话不多说，直接看效果吧！
记录一款好用的大屏工具，DataGear，官方标记为“开源免费的数据可视化分析平台”。 其支持的数据集可以为SQL或HTTP API等，SQL支持MySQL等关系型数据库及Hive等大数据引擎，可以作为IT人员的数据展示工具。 另外其支持Excel、CSV、JSON数据集，也可以用作业务人员的数据展示工具。 但如果做数据的可视化分析，距离tableau等专业工具还很远，个人感觉仅是数据的展示工具。
随着大数据的发展，人们越来越多地使用数据分析来解决问题。为了提高数据分析的效率，各种先进的数据可视化工具应需而生，可以直接根据指定的数据源，生成炫酷又直观的图表。
由于工作里常常要做图表，Excel没法满足复杂场景，所以Echarts和Tableau成为了我最得力的两个助手。
可视化发展史与测量、绘画、人类现代文明的启蒙和科技的发展一脉相承。在地图、科学与工程制图、统计图表中，可视化理念与技术己经应用和发展了数百年。
敲敲云的零代码引擎商业组件 — 仪表盘设计器，专业用于数据可视化分析工具，帮助用户快速分析数据并洞察业务趋势，从而实现业务的改进与优化。
好像还没分享过软件工具，今天就集中推荐一波。这些都是我使用频率非常高的在线工具，用好了效率绝对爆棚。另外给一点小提醒：网络工具安全性不能保证。如果你的资料非常重要，建议还是在本地处理。
点阵图表 (Dot Matrix Chart) 以点为单位显示离散数据，每种颜色的点表示一个特定类别，并以矩阵形式组合在一起。
别说，还真有，而且常见的统计图形它都能绘制，更重要的是，统计指标信息自动添加，绘制的结果完全符合出版需求~~
数据可视化的工具和程序库已经极大丰盛，当你习惯其中一种或数种时，你会干得很出色，但是如果你因此而沾沾自喜，就会错失从青铜到王者的新工具和程序库。如果你仍然坚持使用Matplotlib（这太神奇了），Seaborn（这也很神奇），Pandas（基本，简单的可视化）和Bokeh，那么你真的需要停下来了解一下新事物了。例如，python中有许多令人惊叹的可视化库，而且通用化程度已经很高，例如下面这五个：
Prism是一款非常实用的软件，它主要是用来进行数据分析和建模的。如果你是一名数据分析师或者是科研工作者，那么Prism绝对是你必备的工具之一。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
实时音视频
