这是免费系列教程《7天学会商业智能(BI)-Tableau》的第5天，前面我们介绍了如何用Tableau对数据建模？，今天介绍如何用Tableau可视化数据。你将学会：
大家好，今天给大家介绍Tableau的一些图表以及仪表版的制作，并将这些图表在仪表板上进行联动，从而更直观的定位已有问题。
走在大街上，满眼都是广告（说明市场经济发达，这是好事情），再观察一下广告，多是以各种样式的图形呈现，而不是简简单单地把数字呈现出来，即使是数字，也会想办法把数字搞得像图一样。这样做的目的是要吸引人的注意，并且能够让人一眼就能看到想要看的。
导读：前几篇文章分别对应用Tableau制作折线图、条形图、可视化地图进行了介绍，本文介绍另一大可视化图表利器——饼图。尤其是最后给出了玫瑰图制作方法。
JsChart是什么？ JSChart能够在网页上生成图标，常用于统计信息，十分好用的一个JS组件。 使用JsChart 一。导入jscharts.js 二。编写jscharts.jsp测试页面 1.下载JScharts库 从官网下载JScharts库，我们使用的是压缩包里面的jscharts.js文件。它大约150KB。 使用JScharts库 在网页文件（如.html或.jsp）包含JScharts库。 <script type="text/javascript" src="js/jscharts.js
对于 Jenkins 而言，可使用插件来可视化各种构建步骤的结果。有一些插件可用于呈现测试结果、代码覆盖率、静态分析等。这些插件通常都会获取给定构建步骤的构建结果，并在用户界面中显示它们。为了呈现这些细节，大多数插件使用静态 HTML 页面，因为这种类型的用户界面是 Jenkins 自 2007 年成立以来的标准可视化。
摘要 三维地图、预测工作表、引用外部数据查询、数据透视表更强大的功能改进、将Excel 表格发布到Office 365 Power BI实现数据的商业智能分析……Excel 2016在数据智能分析与展
Dash是基于Flask的Python可视化工具，严格说来由三个部分组成，首先是Flask提供了标准web环境，再次是plotly这个图表可视化工具，最后是与dash相配套的html、图表等交互式组件。本人也陆续试过pyechart，但就集成性和可视化而言，与dash还是有一定差距。
POWER Bi 的软件操作相对来说只要你掌握了EXCEL的数据他透视和一些基础函数就会很容易上手POWER BI，所以现在有很多的PB的课程，专门来讲解PB的一些基础的操作的课程。
摘要：三维地图、预测工作表、引用外部数据查询、数据透视表更强大的功能改进、将Excel 表格发布到Office 365 Power BI实现数据的商业智能分析……Excel 2016在数据智能分析与展
图表以图的形式来显示数值数据系列，使人更容易理解大量数据以及不同数据系列之间的关系。
简介 饼图英文学名为Sector Graph, 有名Pie Graph。常用于统计学模块。2D饼图为圆形，手画时，常用圆规作图。 仅排列在工作表的一列或一行中的数据可以绘制到饼图中。饼图显示一个数据系
在地图上添加覆盖物有两种方式，一是在canvas画布上渲染，比如JSAPI GL绘制MultiMarker/MultiPolygon等矢量图形覆盖物就是通过编写对应图形的数据解析及渲染程序，直接绘制在底图上层。这样的渲染方式下视角变换时图形也可以实现3D形变。另一种方式是通过CSS布局将其他DOM元素叠加到地图容器之上，这种方式下视角变换时DOM元素需重新计算布局，比如JSAPI v2的Marker/Polygon等覆盖物，以及JSAPI GL的InfoWindow信息窗，这些都属于DOM覆盖物。
基于大家对低代码的好奇，下面就给大家盘点3款低代码开发平台的功能清单。希望对大家有所帮助！
数据可视化本身就是一种通用语言。我们这里通用语言的意思是：它能够向各行各业的人表示信息。它打破了语言和技术理解的障碍。数据是一些数字和文字的组合，但是可视化可以展示数据包含的信息。
Kibana中的Visualize可以基于Elasticsearch中的索引进行数据可视化，然后将这些可视化图表添加到仪表盘中。
来源：DeepHub IMBA本文约3800字，建议阅读10+分钟本文是一篇关于数据可视化的完整文章，尤其是展示了地理位置可视化的一些方法。 数据可视化本身就是一种通用语言。我们这里通用语言的意思是：它能够向各行各业的人表示信息。它打破了语言和技术理解的障碍。数据是一些数字和文字的组合，但是可视化可以展示数据包含的信息。 “数据可视化有助于弥合数字和文字之间的差距”——Brie E. Anderson。 有许多无代码/少代码的数据可视化工具，如tableau、Power BI、Microsoft Excel
所有图表都需要数据。Google Chart Tools 图表要求将数据包装在名为google.visualization.DataTable. 此类在您之前加载的 Google Visualization 库中定义。
人是视觉动物，要用数据把一个故事讲活，图表是必不可少的。如果你经常看到做数据分析同事，在SQL客户端里执行完查询，把结果复制/粘贴到 Excel 里再做成图表，那说明你的公司缺少一个可靠的数据可视化平台。数据可视化是 Business Intelligence（BI）中的核心功能，有许多成熟的商用解决方案，如老牌的 Tableau，Qilk，新生代的 Looker，国内的 FineBI 等等。不过对于许多小公司来说，这些服务的 License 费用是一笔不小的开销，且有一种“杀鸡用牛刀”的感觉。
人是视觉动物，要用数据把一个故事讲活，图表是必不可少的。如果你经常看到做数据分析同事，在SQL客户端里执行完查询，把结果复制/粘贴到Excel里再做成图表，那说明你的公司缺少一个可靠的数据可视化平台。数据可视化是Business Intelligence(简称BI)中的核心功能，有许多成熟的商用解决方案，如老牌的Tableau, Qilk，新生代的Looker，国内的FineBI等等。不过对于许多小公司来说，这些服务的License费用是一笔不小的开销，且有一种“杀鸡用牛刀”的感觉。那在开源软件如此发达的今天，在数据可视化方面，有什么靠谱的方案可以选择呢？今天给大家介绍三个比较知名的项目，分别是Superset, Redash和Metabase。前两个我都在产生环境中实际使用过，在本文中会重点介绍。Metabase我只是试玩了一下，但我觉得这是一个非常有想法的项目，所以也会和大家聊聊我对它的看法。
数据可视化的道路上充满了不可见的陷阱和迷宫，最近ClearStory Data的两位数据可视化开发人员分享了他们总结出来的数据可视化开发的7个不宣之秘，普通开发者了解这些方法能提升视野，少走弯路。 数据可视化， 特别是基于Web的数据可视化的时代已经到来了。 类似JavaScript的可视化库如D3.js，Raphaël，以及Paper.js，以及最新浏览器所支持的如Canvas和SVG，以及使得那些过去只能由计算机专家和专业设计人员开发的复杂的可视化变得越来越简单了。 数据可视化如今成为了很多网站项目
本文介绍了如何通过工具WebGenerate，实现低代码/无代码开发、以及如何使用该工具生成代码。WebGenerate基于SpringBoot开发，可以一键生成代码，包括接口、Controller、UI等代码，支持多种代码模板。同时，WebGenerate还提供了丰富的代码生成模板和插件，可以帮助开发人员快速生成高质量的代码。此外，WebGenerate还提供了代码统计功能，可以生成各类代码的统计信息，包括接口、Controller、UI等代码的调用情况，可以帮助开发人员更好地了解系统的使用情况。通过使用WebGenerate，开发人员可以更快速地开发系统，节省开发时间和成本。
Pandas 是一种非常流行的数据分析工具，同时它还为数据可视化提供了很好的选择。
-多年互联网运维工作经验，曾负责过大规模集群架构自动化运维管理工作。 -擅长Web集群架构与自动化运维，曾负责国内某大型金融公司运维工作。 -devops项目经理兼DBA。 -开发过一套自动化运维平台（功能如下）： 1)整合了各个公有云API，自主创建云主机。 2)ELK自动化收集日志功能。 3)Saltstack自动化运维统一配置管理工具。 4)Git、Jenkins自动化代码上线及自动化测试平台。 5)堡垒机，连接Linux、Windows平台及日志审计。 6)SQL执行及审批流程。 7)慢查询日志分析web界面。
最近不是在学习plotly嘛，为了方便理解，我们这里取excel绘图中常见的16种图表为例，分两期演示这些基础图表怎么用plotly进行绘制！
6种目标跟踪方式一览 📷 6种目标跟踪方式一览工作簿下载地址： https://public.tableau.com/app/profile/.63722048/viz/1_1627174295422
饼图是一个划分为几个扇形的圆形统计图表，用于描述量、频率或百分比之间的相对关系的。在matplotlib中，可以通过plt.pie来实现，其中的参数如下：
通过Power BI的可视化图表我们可以非常方便的理解数据，如果我们想要深层次了解数据是否存在问题就需要使用到PowerBI中图表交互。Power BI中常用设计图表交互的方法有：筛选器、切片器、钻取、工具提示等。
数据可视化的道路上充满了不可见的陷阱和迷宫，最近ClearStory Data的两位数据可视化开发人员分享了他们总结出来的数据可视化开发的7个不宣之秘，普通开发者了解这些方法能提升视野，少走弯路。 数据可视化， 特别是基于Web的数据可视化的时代已经到来了。 类似Ja vaScript的可视化库如D3.js, Raphaël, 以及Paper.js, 以及最新浏览器所支持的如Canvas和SVG， 以及使得那些过去只能由计算机专家和专业设计人员开发的复杂的可视化变得越来越简单了。 数据可视化如今成为了很
之前研究了 GIS，接触到了很多 GIS 的概念。因此找了《 ArcGIS 地理信息系统教程（第 4 版）》来看。书的版本比较老了，不过一些基本概念还是想通的，因为我重点在于 GIS 概念整理，而不是 ArcGIS。
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。
在statista看到一个有趣的饼图，把苹果logo按比例划分。Power BI或者Excel能不能实现？
可以看到，上面的案例充分说明了饼图在一些情况下可能不太适用，因为它在传达数据信息和比较各部分大小方面存在一些问题。很难直观地感受到到1,2,3,4的饼的大小比例的变化
数据库客户端软件是一种用于连接、管理和操作数据库的软件。它通常与数据库管理系统（DBMS）配合使用，允许用户在其上执行SQL 语句、浏览数据库中的数据、执行备份和恢复操作以及执行其他管理任务。常见的数据库客户端软件包括 MySQL Workbench、SQL Server Management Studio、Oracle SQL Developer 和 PostgreSQL pgAdmin。这些软件通常提供图形用户界面（GUI），使用户可以直接在其中输入SQL 语句并执行查询、执行数据库管理任务等。可以大大提高数据库管理的效率。
📷 ✻ 6种目标跟踪方式一览 📷 6种目标跟踪方式一览工作簿下载地址： https://public.tableau.com/app/profile/.63722048/viz/1_162717429
在我们日常工作中,经常会做一些数据图表数据分析工具、常见就是饼图、柱状、趋势图等.
2、条形图：水平方向称为“条形图”，垂直方向称为“柱状图”。条形图长度代表一个特定度量的量，适用于分类信息。
业务数据描述将从统计学角度来分析这指标。利用统计方法,数据分析人员可以通过相应统计模型开展数据分析。数据分析过程包括数据收集,数据处理,数据探索,模型方法应用,分析结果数据展现及形成分析报告。 业务报表是指对业务内容和数据的统计分析图表。统计图表代表了一张图像化的数据,形象地呈现数据。我们常常提到的可视化分析图表一般包括比较类图表,占比类图表,相关类图表和趋势类图表。
今天我会手把手教会你如何制作报表，在这之前，确保你已经学过了免费系列教程《7天学会商业智能(BI)-Power BI》下面的内容。
在2016版的EXCEL里，有很多以前版本没有的图表，比如旭日图和树状图，这两个图我相信很多小伙伴几乎没有用过，今天我们来讲讲这两个图。
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?
俗话说“巧妇难为无米之炊”。数据时代，没有一款好的数据可视化分析工具，光有团队怎么行？ 商场如战场，数据是把枪。亚马逊运用大数据为客户推荐商品信息，阿里用大数据成立了小微金融服务集团，而谷歌更是计划用大数据接管世界……不知不觉，数据已经成为我们生活中必不可少的利器。本文收集了各个平台各种行业的数据可视化分析工具，让你不仅大饱眼福，而且还可以让你事半功倍。 Excel Excel作为一个入门级工具，是快速分析数据的理想工具，也能创建供内部使用的数据图，但是Excel在颜色、线条和样式上课选择的范围有限，这也
本文将讲解如何从零开始使用PowerBI Desktop制作一份动态销售报告。帮助大家快速入门PowerBI Desktop的操作。我们先来看一下一份动态销售报告的构成。 1、左上角放置了小黎子数据分析的二维码图片，紧接着是切片器，由城市，店长，店铺数据默认情况下是所有的数据，点击下拉框可以进行筛选数据 2、右上角是放置的卡片图，主要用于显示报告分析中重要的指标。 3、中间部分的图表显示的业绩排名，业绩贡献，业绩增长情况 4、左下角的散点图，使用了十字线将所有员工分为四个象限，右上角就是指标最佳的员工，左下角就是指标比较差的人员。圆圈大小代表着业绩金额大小。 5、右下角用表展现店铺的销售数据情况。
1.SQL语言中数据定义语言DDL中包括哪个语句（A） A、DROP B、DELETE C、select D、grant
R 的基础绘图系统由 Ross Ihaka 编写，功能非常强大，主要由 graphics 包和 grDevices 包组成，它们在启动 R 时会自动加载。基础绘图系统中有两类函数，一类是高水平作图函数，另一类是低水平作图函数。
今天给大家分享一篇可视化干货，介绍的是功能强大的开源 Python 绘图库 Plotly，教你如何用超简单的（甚至只要一行！）代码，绘制出更棒的图表。
【导读】 数据可视化， 特别是基于Web的数据可视化的时代已经到来了。类似JavaScript的可视化库如D3.js, Raphaël, 以及Paper.js, 以及最新浏览器所支持的如Canvas和SVG， 以及使得那些过去只能由计算机专家和专业设计人员开发的复杂的可视化变得越来越简单了。然而， 对于数据可视化的开发者来说， 依然有很多挑战要去面对。 这些迎接这些挑战的方法， 则是很多专业的数据可视化开发者不愿意让别人知道的秘密。 ClearStory Data的两位数据可视化开发人员Nate Argri
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