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课堂Excel课程数据可视化分析

我一直是网易课堂的重度用户,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,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。...: 课程来源分析 课程来源 作者贡献数 课程内容分析 高频技能需求 课程价格分析 折扣率分析 均价 课程知名度分析 用户数分析 课程口碑分析 评分分析 根据以上几个模块,我们开始今天的可视化分析之旅...、数据处理需求占了巨大部分词频,函数高居榜首,高达32次,VBA、图表、数据透视表、数据处理则各有千秋,相差不大。...以上便是本次课堂爬虫数据分析的全部,由于对在线教育行业了解并不是十分深入,特别是指标构建,分析角度、可视化逻辑上有诸多不成熟之处,还望各位数据分析行业前辈高人多多指点。

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    Python数据可视化 | 网易音乐年度歌曲

    网易音乐2018年度听歌报告—遇见你,真好。 相信有不少人在上周,应该已经看过自己网易音乐的年度报告了。 小F也是去凑凑热闹,瞅了一波自己的年度听歌报告。...本次通过对网易音乐华语歌单数据的获取,对华语歌单数据进行可视化分析。 可视化库不采用pyecharts,来点新东西。 使用matplotlib可视化库,利用这个底层库来进行可视化展示。...有兴趣的小伙伴,可以试一下哈... / 02 / 数据获取 01 歌单索引页 from bs4 import BeautifulSoup import requests import time headers.../ 03 / 数据可视化 可视化代码已上传GitHub,点击左下角阅读原文即可访问!!! 01 歌曲出现次数 TOP10 ? 榜上的十首歌,除了「水星记」,小F听得次数都不少。 那么你又是如何的呢?...公众号主页 回复 网易音乐源码 获取源码。

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    数据挖掘 | 可视化】 WordCloud 词(附详细代码案例)

    开发环境 编辑器: jupyter notebook 解释器: python 3.7 在七夕节中,博主写了一篇为女友收集QQ聊天记录做可视化的文章获得广泛好评,一直有小伙伴希望能出一篇教程,今天他来啦...一文带你速通词‍♂️ 文章链接 — Python | 词】聊天记录绘制超美词(七夕快乐 ,曾同学) 后面生成的图片是有些显示违规或奇怪(因为我是用核心价值观作为词库的,所以会被和谐,但学习思路没有问题...,大家可以放心食用~) 文章目录 一、安装wordcloud 二、一个简单的词 三、优化词 四、中文版词 4.1colormap 修改主色调 4.2修改部分字体的颜色 五、自定义轮廓(根据图片...() 从中可以看见单词很散,很少, 我们对 词对象 添加两个属性, repeat = true(重复) max_words (最大词数) 三、优化词 (重复词,限制词数,放大图片,限制最大单词大小...(应该是百度提供的分词模型),缺点之一是在面对大数据时耗时很大 text="核心价值观是一个国家的重要稳定器。

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    Python数据可视化 词云图 绘制词的方法总结

    文章目录 一、词云图 词云图是一种用来展现高频关键词的可视化表达,通过文字、色彩、图形的搭配,产生有冲击力地视觉效果,而且能够传达有价值的信息。...本文通过对已获取的京东商品评论数据进行预处理、文本分词、词频统计、词展示,熟悉制作词的基本方法。...pyecharts是基于echarts的python库,能够绘制多种交互式图表,和其他可视化库不一样,pyecharts支持链式调用。...四、stylecloud库绘制词 1. stylecloud简介 对自己而言,平时用python制作词主要使用wordcloud,如果在可视化的过程还要用pyecharts绘制其他图,那么词也干脆就用...stylecloud也是一个python绘制词的包,是一位数据科学家Max Woolf基于wordcloud优化改良而成。并添加了一些更有用的功能,从而让使用者更易创作出独特并且颜值颇高的词

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    数据可视化编程实战_大数据可视化

    R语言在常规数据分析的场景下,如数据读入,预处理,整理,以及单机可视化方面表现出的优势,无论从用户体验,还是代码流畅度,令另两种语言略逊一筹。...本文将从统计学中最基本的密度曲线的绘制,来串讲一下题目中所涉及的R语言可视化中三个强大的可视化包的用法,以及之间的联系。...以此为基础,进阶高段,可以自然过渡到Python,Julia等语言的可视化实践活动中。 首先引入本次实践使用的数据集SENIC,该数据集描述了在不同的美国医院测量的结果。...展示的用的是DT,专门用于显示表格数据,如下图所示: 3 创建离群值函数 目的在于返回一些离群值,用在后续的可视化内容中。...终于,可以引出第一个可视化包ggplot2了,这个包在统计学界名气很大,功能也极为成熟,是R语言可视化中不可回避的内容。

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    可视化——中文分词与词制作

    随着微博研究的深入,社会网络分析和可视化技术的需要,面临中文处理问题,开始钻研文本挖掘的问题,过去的传统的数据挖掘一直研究的是结构化数据,文本挖掘和意见挖掘涉及内容更多,特别是中文处理是不可逾越的障碍...—Xcelsius仪表盘与Tableau可视化分析—RoambiAPP移动应用等; 在学习的过程中,我们成立了数艺智库和中国传媒大学数据可视化兴趣小组,每周活动一次。...数据可视化兴趣小组的参与同学热情很高,特别是高年级同学传帮带,象谈和、德凯、若晨等同学成为小组的主要指导教师。这个工具也是同学们先找到了,在谈和同学讲解的过程中,我提出了创意要求。...特别是在数据可视化领域,根据兴趣不同学习了:PS、AI、PREZI、PPT、Xcelsius、Excel、D3js、Processing、Tableau、Romabi等,词的制作也是大家感兴趣的。...当然,我还是希望把研究和创作思路告诉大家: 1 第一:主题和意义 你为什么需要制作个性化词,是艺术品还是研究分析内容的一种表现方式,是文本挖掘技术的可视化,还是为了传播更方便。

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    echarts数据可视化如何实现_数据可视化页面

    ECharts实现数据可视化入门教程(超详细) ECharts介绍 ECharts入门教程 第一步:下载并引入scharts.js文件 第二步:编写代码 目录结构 编写index.html代码...主要配置(常用的) 案例讲解 补充 示例链接 立即执行函数 让图表跟随屏幕自适应 ECharts介绍 官网链接:Apache ECharts ECharts是一个使用 JavaScript 实现的开源可视化库...可以流畅的运行在 PC 和移动设备上,兼容当前绝大部分浏览器(IE8/9/10/11,Chrome,Firefox,Safari等),底层依赖矢量图形库 ZRender,提供直观,交互丰富,可高度个性化定制的数据可视化图表...每个系列通过 type 决定自己的图表类型 – 通俗的理解:图标数据,指定什么类型的图标,可以多个图表重叠。...window.addEventListener("resize", function() { // 让我们的图表调用 resize这个方法 myChart.resize(); }); 以上就是ECharts实现数据可视化入门教程

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    可视化:中文分词与词制作

    随着微博研究的深入,社会网络分析和可视化技术的需要,面临中文处理问题,开始钻研文本挖掘的问题,过去的传统的数据挖掘一直研究的是结构化数据,文本挖掘和意见挖掘涉及内容更多,特别是中文处理是不可逾越的障碍!...在学习的过程中,我们成立了数艺智库和中国传媒大学数据可视化兴趣小组,每周活动一次。同学们都是80、90后的年轻人更有创新意识,学习也快,特别是小技巧和工具的掌握。...特别是在数据可视化领域,根据兴趣不同学习了:PS、AI、PREZI、PPT、Xcelsius、Excel、D3js、Processing、Tableau、Romabi等,词的制作也是大家感兴趣的。...下面来说说个性化词制作。 1主题和意义 你为什么需要制作个性化词,是艺术品还是研究分析内容的一种表现方式,是文本挖掘技术的可视化,还是为了传播更方便。...2语料收集 个性化词是依赖语料和抽取语料关键词呈现的,如果你有了要表现的词标签,就可以直接制作词了。记住这里要有两个数据:1)标签关键词; 2)关键词词频,词频决定关键词的显示大小。

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    数据可视化数据可视化入门前的了解

    从数字可视化到文本可视化,从折线图、条形图、饼图到文字、地图,从数据可视化分析到可视化平台建设,数据可视化越来越成为企业核心竞争力的一个重要组成部分。...当今,随着计算和大数据时代的来临,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。...2.3 数据可视化的作用 通过数据可视化,人们可以从数据中寻找到什么呢? 目前,数据可视化的作用可分为3个方面:模式、关系和发现异常。不管图形表现的是什么,这三者都是应该留心观察的。...数据可视化流程 数据可视化流程类似一个特殊的流水线,主要步骤之间相互作用、相互影响。数据可视化流程的基本步骤为确定分析目标、数据收集、数据清洗和规范、数据分析、可视化展示与分析。...从科学计算、自动化测试、系统运维、计算、大数据、系统编程,到数据分析、数据可视化、网络爬虫、Web开发、人工智能、工程和金融领域,Python都有较广泛的应用。

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    腾讯 BI 数据分析与可视化的快速入门指南

    前言 腾讯 BI 是一款商业智能解决方案,提供数据接入、分析、可视化、门户搭建和权限管理等全流程服务。它支持敏捷自助设计,简化报表制作,并通过企业微信等渠道实现协作。...步骤包括创建项目、连接数据源、数据表建模、页面搭建、发布与共享。用户通过简单拖拽操作,可完成报表设计,实现数据可视化,并支持报表分享、推送、评论等协作功能。...这个模板市场提供了多种设计精良、功能丰富的模板,它们可以作为我们项目的良好起点,帮助我们节省时间,加快数据分析和可视化的进程。...从创建项目、连接数据源、数据表建模到页面搭建和推送功能的设置,我们通过一个互联网运营看板的案例,展示了如何快速入门并利用腾讯 BI 进行数据分析和可视化。...通过简单的数据编辑,我们可以轻松地设计报表,并实现数据可视化呈现和分享。推送功能使得我们能够在不登录网站的情况下,通过邮件实时获取运营状况,帮助我们及时了解业务情况并做出有效的决策。

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    数据可视化:商业智能的未来 | 码周刊第 68 期

    目前 互联网中有很多成熟的商用数据可视化工具,但是由于价格昂贵,让众多中小型企业和个人用户望而却步。今天小编为大家整理了码上开源的数据可视化软件,希望能够帮助到大家。...如果大家有与数据可视化相关的开源项目,也可以托管到码上,我们会及时给予推荐。最后,如果你很喜欢以下提到的项目,别忘了分享给其他人 1、项目名称:百度数据可视化图表库 ECharts ?...项目简介:ECharts 是一款由百度前端技术部开发的,基于 Javascript 的数据可视化图表库,提供直观,生动,可交互,可个性化定制的数据可视化图表。...项目简介:本项目是基于 Python 和 Echarts 的职位画像系统,使用Scrapy完整智联招聘职位数据的抓取,使用flask+echarts完成数据可视化,同时使用matplotlib完成基础数据可视化...项目地址:小码编程/scrapy_zhilian 4、项目名称: 数据数据可视化系统 ? 项目简介:数据可视化, 可以将关系数据库中数据通过图形方式呈现,通过简单的鼠标点击操作即可浏览数据

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    【腾讯 BI 数据分析可视化大赛】有奖征文活动

    腾讯 BI 提供从多种数据源接入、建模、可视化分析的一站式全流程 BI 能力,可以帮助开发者快速制作并分析数据报告,助力个人提升职场技能,辅助企业经营者快速获取决策数据依据及数据门户看板。...视频内容 腾讯开发者社区联合腾讯 BI 发起【腾讯 BI 数据分析可视化大赛】有奖征文活动。欢迎开发者们体验 BI 、探索 BI 的创新玩法,参与即有礼!...图片 第二步:搭建数据可视化看板 登录腾讯 BI 产品控制台,准备数据并搭建你的专属数据可视化看板,敏感数据可打马赛克脱敏处理 应用方向参考 访问 行业应用Demo,参考腾讯 BI 的应用方向。...努力的小雨 10671860 2425578 腾讯 BI 数据分析与可视化的快速入门指南 最受开发者喜爱奖 Jimaks 11072475 2424865 腾讯Bi_三分钟教你做一张销售分析报告...:腾讯 BI 计费说明-购买指南 腾讯BI视频教程:腾讯 BI 快速入门-视频专区 腾讯BI数据可视化:腾讯 BI 数据可视化

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    腾讯解析 | 新特性+1!DNS安全防护数据可视化

    为了给大家提供更加安全、可靠的DNS服务,腾讯解析新增DNS安全防护数据可视化特性。 通过直观的DNS安全防护数据,您可以随时随地了解您的网络安全状况啦~ 为什么需要DNS安全防护?...通过安全防护数据可视化面板,可以监控域名DNS实时攻击防护及历史攻击等情况,保障网络的稳定和安全。...DNS安全防护购买后无需单独做配置,控制台会默认为您开启DNS安全防护~ >>>前往购买DNS安全防护 解析DNS安全防护新特性 -DNS安全防护数据可视化 腾讯解析新增DNS安全防护数据可视化特性...,购买了解析DNS安全防护的小伙伴,现在可以直接在解析控制台了解安全防护的具体情况了!...通过DNS安全防护可视化面板监控和分析DNS防护数据,可以在更高的层面上保护网络安全,防止恶意活动对整个网络造成影响。 -如何查看域名DNS实时攻击防护及历史攻击情况? 1.

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    数据可视化专题】数据可视化:前端数据之美如何展示?

    随着 web 技术的蓬勃发展,前端的展示、交互越来越复杂,在用户的访问、操作过程中产生了大量的数据。由此,前端的数据分析也变得尤为重要。...下面就逐步描述前端有哪些数据、如何采集前端的数据、以及如何展示数据统计的结果。 有哪些?...数据很多、很杂,不进行很好的分类肯定会导致统计混乱,也不利于统计代码的组织,下面就对几种普遍的数据需求进行了分类: 1、访问 访问数据是基于用户每次在浏览器上打开目标页面来统计的,它是以 PV 为粒度的统计...,一个 PV 只统计一次访问数据。...捕获到这些数据之后,需要将数据发送回服务器端,一般都是采用访问一个固定的 url,把数据作为该 url 的 query string,如:http://www.baidu.com/u.gif?

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