故事的开头是，昨天#5000亿资产是什么水平#上了热搜，因为赌王的离去，他的家产公布激起各种白日梦想家的诞生，坐我旁边的小师妹也算了半天要是放余额宝一天得多少钱
茅台官方售价1499，实际市场价已经3000+，听闻一个瓶子便值500元，他凭什么？
首先说了复杂过程，其实可以考虑一些灰箱的模型，我个人是觉得这个过程是无比的复杂的，里面有着大量的变化。只是我们选取了几个我们认为重要的参数来表达这个质量，本身来讲是失真的。正是这种特性，可以让我们把它模糊化。
注：2022版与2023版文档为单独售卖，买任意一年的都可获取2024的文档，小编只分享案例文档不额外回答问题。详细内容看文末图
中秋节，又称祭月节、月光诞、月夕、秋节、仲秋节、拜月节、月娘节、月亮节、团圆节等，是中国民间的传统节日。
昨天安装了MySQL数据库，也就是说我这台电脑理论上是可以作为数据库服务器的，用户可以连接这台电脑中的数据库。
先前提到了60-R可视化-8-用ggsignif做统计分析绘图 (qq.com)这个包。
“近年来，数字货币发展迅速却又蒙着神秘面纱。连菜市场的大妈大爷也能唠一唠的区块链、比特币、以太坊，你又了解多少呢？法定货币与数字货币存在怎么样的关系？数字货币的交易网络如何用可视化手法巧妙呈现？DT君上周请到了数据侠周宁奕，他用数据分析及可视化，带领大家了解了数字交易市场背后的那些事儿。本文为嘉宾的直播实录整理，感兴趣的朋友不要错过哦~
根据IDC数据，2015年全球数据量的年增长率可达到5.6泽字节（即5.6万亿兆字节），是2012年增长率的两倍。
大家好，在之前的文章中我们已经解决了新手朋友们在初学Python的路上的两个常见问题:IDE怎么选、报错怎么办，今天本文再聊一下另一个常见话题：要不要买课、听什么课、看什么书。
来源：enterprise.import.io 翻译：王翕然，贾雯静 校对：康欣 欢迎个人转发朋友圈；其他机构或自媒体转载，务必后台留言，申请授权 根据国际数据公司（IDC）的估算，到2015年，全球的数据增长率将会是2012年的两倍，年数据量将达到5.6泽字节（1ZB = 1024的3次方 TB）。那将会有非常庞大的数据需要消化，尤其是那些打印文本或索然无味的长达50页的PDF文档。大脑处理视觉的速度比处理文字快60000倍，这使人更容易理解数据的意义。模式、趋势和相关性在文字叙述性的数据中不容易被
AIGC 热潮持续狂飙，各类公众号铺天盖地地持续性刷屏，“颠覆”、“震撼”、“大招”，各种夸张的字眼触动着我们的神经。然而，大多数推文只会告诉你某个模型有多牛、效果多惊人，却很少教你如何实际操作。稍加研究后，你会发现四座“大山”赫然立在眼前：
敏捷开发（Agile）的核心是去中心化，扁平化结构，拥抱变化，习惯不确定性，当然，还有最重要的迭代。
大家应该或多或少地会接触过股票，或者去购买股票型基金，但是提到股票基金就不得不提到的是K线图，今天小编就带领大家一起用Python来制作可以交互的高颜值K线图，
将性质和目的这两个问题的答案整合在一个经典的2×2矩阵中，就得到了四种可视化类型。
之前的教程提供了Cytoscape基础和视频、R igraph包的网络构建方法，那么在我们得到network图之后，还可以进行深一步分析，今天给大家带来基于Cytoscape软件下MCODE增强包的模块化分析。
如果你刚开始学习数据分析，那么怎么入门呢？其实各大招聘网站的数据分析职位就是一个很好的参考。那么数据分析师究竟需要哪些技能呢？
工欲善其事，必先利其器！ 数据分析也好，统计分析也好，数据挖掘也好、商业智能也好都需要在学习的时候掌握各种分析方法、手段和技能，特别是要掌握软件分析工具！我曾经说过，我的学习方法，一般是先学软件开始，再去应用，再学会理论和原理，因为是老师，再去教给别人！没有软件的方法就不去学了，因为学了也不能做，除非你自己会编程序。 ---- 下面我来简介各种我掌握或理解的大数据时代的各种数据分析工具或软件，前提是从新闻传播学领域的视角来讲，或者是针对社会科学领域的朋友、学生来讲。 掌握：小数
其实迷茫的原因之一，可能就是我们还没有想清楚到底想要通过学习python达到什么目的，python都能做什么，我又需要python帮我做什么。
下图是CA1321一年的机票价格变化。每一行代表特定出发日期的价格变化，例如第一行代表2016年8月15日起飞的航班的机票价格的变化。一行里，左边离出发日期越近，右边离出发日期越远。第一个方块代表距离出发日期0天（当天）的机票价格，第二格代表距离出发日期1天的机票价格，以此类推，最后一个表示44天前的价格。颜色越深代表价格越高，颜色越浅价格。
对于旅游或者探亲来说，买机票的一个最基本的问题是什么时候买能买到最便宜的机票？提前一个月还是一周？知乎上各种旅游攻略上各种“业内人士”也说提前一个月买可能买到最便宜的机票，有些又说提前2个星期买能买到最便宜的机票，事实真的如此么？为了解密机票的定价策略，本文作者做了一个长达一年多的数据收集，通过分析350亿机票价格数据，告诉你机票的各种秘密。
根据国际数据公司（IDC）的估算，到2015年，全球的数据增长率将会是2012年的两倍，年数据量将达到5.6泽字节（1ZB = 1024的3次方 TB）。那将会有非常庞大的数据需要消化，尤其是那些打印文本或索然无味的长达50页的PDF文档。大脑处理视觉的速度比处理文字快60000倍，这使人更容易理解数据的意义。模式、趋势和相关性在文字叙述性的数据中不容易被察觉，但在可视化图表上却是一目了然。尽管如此，复杂数据的可视化仍然会使人很困惑。这里，看一些非常棒的复杂数据的可视化。 亿万富豪榜：世界富豪今日排名 这个
注：2022版与2023版文档为单独售卖，买任意一年的都可获取2024的文档，「小编只分享案例文档不额外回答问题。」
微软创始人比尔·盖茨已获得法律批准，允许他购买价值1350万美元的北达科他州2100英亩（1英亩约合6亩）农田。此前，比尔·盖茨购买农田一事，一度引发当地居民不满，并导致该州最高检察官介入此事。实际上，这并不是盖茨第一次在美国投资买地，他已经在美国十几个州购买近26.9万英亩、相当于163万亩的土地，几乎占全美农地的1%，已经是美国最大的农田私人所有者。
92.5是年均AQI值，从上面科普知识里可以知道，2017年天津整体空气质量只能是「良」中的下下等水平，与轻度污染近在咫尺。
导读：过去几年，对数据以及数据分析的关注可谓达到了一个新的高度。如今，数据和信息已经成为一种可以带来绝妙视觉观感的工具。曾经简单的图表和散点图，现在已经成了数据艺术中复杂并且极具创造力的一部分，美到甚至可以用来作为墙饰。
过去几年，对数据以及数据分析的关注可谓达到了一个新的高度。如今，数据和信息已经成为一种可以带来绝妙视觉观感的工具。曾经简单的图表和散点图，现在已经成了数据艺术中复杂并且极具创造力的一部分，美到甚至可以用来作为墙饰。
9月25日，iPhone 6s迎来首发，排队、黄牛、晒图再次成为新闻媒体的关键词，但排队的人少了，黄牛也赚的没那么多了，唯有晒图的一如既往的撒欢。中国人买iPhone已经成为一种“现象级”的存在，毫无疑问。 腾讯用一组大数据揭示了国人买iPhone 6s的“真相”（调查样本8182人），结果显示： 1、六成用户不会买老款iPhone，格外喜新厌旧；大约有60%的用户明确表示，不会购买老款iPhone。 2、女人们更加喜新厌旧，明确不买的女性高达60.9%。 3、不出意外，女人更“败家”，超过4成女性明确表示
大家都会在苦恼工作中的各种情况，例如为何进度总是延迟，总是有莫名其妙的问题出现！包括但是不局限于：
服务器监控工具对于IT基础架构性能、可视化和系统稳定至关重要。合适的工具能够帮助系统管理员面对服务器故障、应用缓慢、停机、内存泄露和配置依赖等挑战。
问题：数据可视化的优秀入门书籍有哪些？ 问题描述：作为一个深爱着并学习着新媒体设计的学生，我非常感兴趣数据可视化相关知识。我学习绘画设计十几年，对视觉信息敏感，有基本的编程知识。很希望阅读入门级的、适合自己的数据可视化书籍，谢谢。 知乎最多赞同——微澜潮生的回答： 个人感觉国内可能还比较少，可以看下Julie Steele的《数据可视化之美》，里面有一些经典案例的介绍，可作入门；另外向怡宁翻译的《鲜活的数据》也值得一看，关键是介绍了数据可视化处理的具体过程，而且向怡宁翻译的书一向通俗易懂，他翻译的有关交互设
我一直觉得，一门语言的学习一定要打牢基础，只有基础足够牢固，后期你无论选择哪个方向才会走的一路顺风。 这是我学习R语言将近一年的深刻体会，当初自己也经历过各种急功近利、自我陶醉的状态，当时没有任何人引导，也没怎么正儿八经的学过一门体系健全的教程，硬生生的一直刷题，就这么一路撑过来来了，也算是勉强越过了第一个瓶颈期，但是过程真的太辛苦。 近来有很多人跟我咨询如何学习R语言，其实个人觉得，在他们心里肯定早就有了答案，只是自己不愿意面对，或者总想从过来人的口中得到一丝安慰而已。 要么用时间去换技能，要么花钱买时间
项目地址：https://github.com/caoxinyu/RedisClient
百度百科上BI的定义是：商业智能（Business Intelligence，简称：BI），指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。BI产品则是将上述过程流程化的平台化产品，在降低数据获取、分析成本方面，契合中台的思想，因此也是作为数据中台解决方案的重要模块。
在美团商家版中，美团为商家搭建的数据指标体系，很好的指导了商家的经营发展方向以及提供经营状况概览。
今年不知道有多少小伙伴留在原地过年，虽然今年过年不能回老家，但这个年也得过，也得买年货，给家人长辈送礼。于是我出于好奇心的想法利用爬虫获取某宝数据，并结合 Python 数据分析和第三方可视化平台来分析一下大家过年都买了哪些东西，分析结果大屏如下：
大家新年好呀，在《 数据科学家成长指南(上) 》中已经介绍了基础原理、统计学、编程能力和机器学习的要点大纲，今天更新后续的第五、六、七条线路：自然语言处理、数据可视化、大数据。
最近看了一下百度的热力图，通过百度地图，确实是一个实时大数据渲染的一个形象表达形式，正好借这个机会学习一下，刚买的机械键盘，发现有两个好处：每天不写点代码（或调试），感觉对不起这价钱啊，估计我之前买的所有键盘+鼠标花费总和都不如这个键盘贵；其次就是控制自己不再吃零食了，怕掉进键盘里心疼啊。 好了，热力图还是相对比较容易，我们主要讨论如下3+1点吧，主要是前三部分，后面只是简单分析一下百度热力图和个人的简单看法。热点图的实现参考了SuperMap的热点图和百度Echarts的热点图实现。 原理 实现 优化 百
【导语】：今天我们来聊一聊刚过去的520，大家买得最多的都是什么？Python技术部分请看第二部分。
有人说AI工程师，也有人说高级咨询师，还有人说网络安全工程师.....从百度，知乎看到的答案层出不穷，但80%的答案里都出现了一个相同的职业，那就是数据分析师。
对于旅游或者探亲来说，买机票的一个最基本的问题是什么时候能买到最便宜的机票？提前一个月还是一周？网络上各种旅游“业内人士”也说提前一个月可能买到最便宜的机票，有些又说提前2个星期能买到最便宜的机票，事实真的如此么？为了解密机票的定价策略，本文数据侠做了一个长达一年多的数据收集，通过分析350亿机票价格数据，告诉你机票的各种秘密。
今天是618购物节，辰哥准备分析一波购物节大家都喜欢买什么？本文以某东为例，Python爬取618活动的畅销商品数据，并进行数据清洗，最后以可视化的方式从不同角度去了解畅销商品中，名列前茅的商品是哪些？销售数据如何？用户好评如何？等等
对于 Power BI Desktop 而言，其定位是为分析师打造，并提供自助商业智能分析的强大能力。然而，只有这些，相当于只是把球从中场传给了前锋而已。
以前总认为宝塔面板和shadowsocks水火不相容，两者总是无法成功安装在同一VPS，无奈只能买两台vps使用。终于，看到某大神制作了宝塔面板插件，将SS集成在可视化插件中，非常方便进行管理。
matplotlib是Python科学计算中使用最多的一个可视化库，功能丰富，提供了非常多的可视化方案，基本能够满足各种场景下的数据可视化需求。但功能丰富从另一方面来说也意味着概念、方法、参数繁多，让许多新手望而却步。
爬取淘宝数据，本次采用的方法是：Selenium控制Chrome浏览器自动化操作[1]。其实我们还可以利用Ajax接口来构造链接，但是非常繁琐（包含加密秘钥等），直接使用Selenium来模拟浏览器会省去很多事情；
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
