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数据帮助将种族、收入信息精确可视化到街区级别

网站,通过汇编种族和收入数据,并将之以可视化地图方式展示,能够方便用户解读、注释和导出其需要信息。...该组织认为“倡导组织已经开展很多工作中已经包含了‘地理空间’元素和各类数据,可以通过创造性方法来使用地图或者可视化技术帮助更容易探究、理解这些数据背后包含信息。”他们这样标注。 ?...费城PointBreeze社区中产阶级化 今年五月费城市民规划协会举办了一次研讨会,探讨在社区赋权项目的发展中数据可视化重要性。...她指出地图具有揭示出隐藏在数据模式和关系能力。 “例如收入数据地理可视化,可以帮助人们揭示有关缺陷区域,这种伟大方法可以帮助鉴别需要发展经济区域所在地。”...他说该平台工具现在就可以为媒体记者们可视化展示城市中种族与收入不平等情况,为新闻深入报道,例如像密苏里州弗格森市发生黑人少年MikeBrown被警察射杀这类事件,提供帮助和分析。

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    提高你被动收入

    开源节流,相信也是每个人无时不刻都在思考问题,程序员作为相对高收入群体更应该合理安排自己收入,以产生更大价值,不然可依赖只有每月薪资收入是件挺悲凉事。...有两种获取收入方式,一种是主动收入,前提是出卖自己时间,是一种独占式投入,做了A就不能做B。另一种是被动收入,也叫睡后收入,意思是睡觉时候也能进账。...提高睡后收入,才是每个程序员梦寐以求道路,实现财务自由亦是每个人终极目标。 毕业之初我就开始关注理财投资,可惜眼界视野狭窄,一直到工作多年以后才真正懂得并实施起来,难免有种错失良机感觉。...也不难做到,从每个月被动收入中按一定比例存起来,比例是多少,依据自己生活学习日常来定,钻牛角尖的人一定会说,除掉日常社交日常生活学习话费,就月光了,哪还有钱?...我想说,那也是一种生活,不可持续生活。 要想钱生钱,就需要一定本金作为生产资料。蓄势待发是个必然过程。强制储蓄同时,还有两件大事要做,一是提高自己主动收入,这和每个月收入多少有关。

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    收入增长重要支撑:庞大数据中心成本

    但其他公司使用则是“第三方”数据中心容量,一般为兆瓦级数据中心设施或者是零售主机托管数据中心。 一个租用亚马逊公司数据中心企业已公开披露是弗吉尼亚州阿什本企业办公信托基金公司。...公共云只是其中一部分 尽管微软公司公共云基础设施服务收入得到增长,但其与亚马逊相比相形见绌(而IBM公司与谷歌公司也是如此)。亚马逊公司在第四季度取得了32亿美元收入,以及4.2亿美元利润。...然而,微软公司和IBM公司是历史悠久销售内部部署解决方案企业,具有较强混合云战略,其自身产生收入比他们公共云服务高得多。...微软公司没有披露收入Azure单独收入,但其智能云上季度收入达到了59亿美元,同比提高了8%,而Azure占据了其智能云主要份额。智能云包括Azure,服务器产品和企业移动通信。...微软其他云收入来源来自于Office365(企业版本),而另一个收入来源来自于其生产力和业务流程一部分,这部分利润整体下降了3个百分点,下降到63亿美元,而Office365收入增长了70%。

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    数据可视化数据可视化入门前了解

    从数字可视化到文本可视化,从折线图、条形图、饼图到文字云、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一个重要组成部分。...2.3 数据可视化作用 通过数据可视化,人们可以从数据中寻找到什么呢? 目前,数据可视化作用可分为3个方面:模式、关系和发现异常。不管图形表现是什么,这三者都是应该留心观察。...数据可视化流程 数据可视化流程类似一个特殊流水线,主要步骤之间相互作用、相互影响。数据可视化流程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。...数据分析中最简单方法是一些基本统计方法,如求和、中值、方差、期望等,而数据分析中复杂方法包括了数据挖掘中各种算法。 可视化展示与分析 可视化展示与分析是数据可视化流程中一个重点步骤。...ECharts还满足了各行各业数据可视化需求,包含报表系统、运维系统、网站展示、营销展示、企业品牌宣传、运营收入汇报分析等方面,涉及金融、教育、医疗、物流、气候监测等众多行业领域,其中甚至包括阿里巴巴

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    数据可视化

    今天聊聊数据可视化。 在数据分析中,数据可视化是一道很重要工序,毕竟人都是视觉动物,要想以最直观最震撼地方式,向不同知识背景观众老爷展示我数据分析结果,可视化是最佳也几乎是唯一选择。...虽说模型不相信视觉,但毕竟人工智能人工智能,有多少人工才能有多少智能,数据探索差不多就成了不可缺少重要工序,这时数据可视化就很重要了。 不过,“可视化”听着好像很酷很复杂,实现挺简单。...() 虽然内置了Api,不过数据还是要在线获取。...dataset类型是比较少见sklearn.utils.Bunch,没必要深究,比较有用属性有两个,data和feature_name,顾名思义,数据和属性名称。...数据都在data里,不过是numpy.ndarray,要可视化先要做一些处理,转为DataFrame类型: dataset = pd.DataFrame(dataset.data) DataFrame是可以直接

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    数据可视化数据可视化正确操作方法

    数据可视化,是一种用来将复杂信息数据清晰表述出来强大有力工具。通过可视化信息,我们大脑可以更有效地合成和保留信息内容,增强对信息理解。但是如果不正确数据可视化,它可能弊大于利。...错误图表可以减少数据信息,或者更糟是,完全背道而驰!这就是完美的数据可视化极其依赖设计原因。 这里有10个数据可视化案例,包括你可能犯错误和快速修复补救方法。...错误2.在折线图中使用不连贯线条 虚线,虚线容易分散注意力。相反,使用实线和颜色,反而容易区分彼此区别。 ? 错误3.数据排序混乱 你内容应该以一种合乎逻辑和直观方式来引导读者了解数据。...错误5.让读者自己解读 设计师应该使图表尽可能轻松地帮助读者理解数据。例如,在散点图中添加趋势线来强调趋势。 ? 错误6.扭曲数据 确保所有可视化方式是准确。...错误9.很难比较数据 比较是展示数据差异好法子,但是如果你读者不容易看出差别的话,那么你比较就毫无意义。确保所有的数据都是呈现在读者面前,选择最合适比较方法。 ?

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    美丽数据——数据可视化与信息可视化浅谈

    数据可视化和信息可视化都是可视化一种方式,数据可视化数据库中每一个数据项作为单个图元元素表示,大量数据集构成数据图像,同时将数据各个属性值以多维数据形式表示,可以从不同维度观察数据,从而对数据进行更深入观察和分析...(上图通过数据比较,用变形柱状图等图形,形象展示了不同国家老师收入水平,社会包括学生和公众对其尊重度。) 如何制作信息可视化?...以上是分享了数据可视化和信息可视化相关内容,不过信息可视化数据可视化是两个容易混淆概念,基于数据生成数据可视化和信息可视化这两者在现实应用中非常接近,并且有时能够互相替换使用。...数据可视化则是普适,比如平行坐标图并不因为数据不同而改变自己可视化设计。...可视化强大普适性能够使用户快速应用某种可视化技术在一些新数据上,并且通过可视化结果图像理解新数据,与针对已知特定数据进行信息可视化设计绘制相比,用户更像是通过对数据进行可视化应用来学习和挖掘数据

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    数据可视化秘密

    研究数据最终目的是减小海量数据信息量,将数据信息客观展示出来,并最终整理成简单,人脑可以掌握知识。 数据可视化 图形是直观呈现数据直接方法。...问题核心转移为,要以怎样方式呈现数据,以便数据信息能自然体现出来。数据可视化(data visualisation)就是研究如何利用图形,展现数据中隐含信息,发掘数据中所包含规律。...在下面的这个BBC制作视频中,Hans Rosling用丰富可视化手段,展示了近两百年来世界各国人口和收入演化。我给这段视频增加了中英文字幕,以方便观看。如果有错误,请见谅。...总结 数据可视化非常有趣。它通过技术手段,将枯燥数据变得生动可爱。随着大数据时代到来以及网络传播发达,数据可视化会成为一项值得掌握技能。...这篇文章里,我通过一个很棒视频说明了数据可视化一些要点,特别是信息维度问题。我会在以后介绍一些常用绘图工具,将理论转化为实践。

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    数据可视化数据可视化之美——用专家眼光洞察数据

    然后,当作为一门设计学时,信息可视化力求找到一种基于特定数据信息感性化展现方式。这种展现方式不仅在显式数据展现层次上是可用和可读,而且增加了设计“命题密度”。...《纽约时报》研发实验室,从非常简单基于地理数据集合开始,很快就深入到海量数据和潜在可视化。最终,创建了一个可视化用于显示每天《纽约时报》网站和手机移动网站在世界和美国流量。...例如: 在一些重大新闻事件发生时刻,能够自动渲染视频; 数据收集和可视化编码方面还有很大优化空间; 以及如何对更为具体数据进行可视化。...由于原始访问日志收集、存储和清理方式,新清洗完数据是存放在多个文件中,需要对它们排序之后合并到一个结果文件中去,该文件包含了可视化所需要数据。...当对大数据集进行可视化时,我们用Python来处理繁重数据处理,创建在可视化应用程序中易于读取和解析文件) 接着,使用Amazon弹性MapReduce Web服务,该服务允许我们在很多基于Hadoop

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    数据可视化作用

    ——维基百科 数据可视化是对数据图形化描述,正如图片中所示,数据可视化可视化一种,属于定量再现,回答是什么问题。例如今年做最好销售是谁?今年销量最差产品是什么?...个人很喜欢《数据可视化》一书中从英文角度解释,可视化动词是 visualize,他可以被解释为“使什么看见、形象化、设想”。 将数据代入进去便是使数据看得见,使数据形象化。...这也一定程度可视化本质原因融入了进去。 引用《数据之美》中一张图如下所示,可视化将现实世界数据转换为图表形状和颜色,我们再通过图表形状和颜色来理解现实世界。...图片 数据可视化作用 可视化一个核心作用是,用户可以在很短时间内快速获取数据整体信息以及大部分细节信息,这是观察数据无法直接完成。...在探索性数据分析过程中,用户是行为主体,通过将数据可视化后使得视觉感知器官更好地获取信息、编码并形成认知,在数据可视化交互分析过程中获取解决问题方法,或找到相关问题原因。

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    数据可视化秘密

    研究数据最终目的是减小海量数据信息量,将数据信息客观展示出来,并最终整理成简单,人脑可以掌握知识。 数据可视化 图形是直观呈现数据直接方法。...问题核心转移为,要以怎样方式呈现数据,以便数据信息能自然体现出来。数据可视化(data visualisation)就是研究如何利用图形,展现数据中隐含信息,发掘数据中所包含规律。...在下面的这个BBC制作视频中,Hans Rosling用丰富可视化手段,展示了近两百年来世界各国人口和收入演化。我给这段视频增加了中英文字幕,以方便观看。如果有错误,请见谅。...总结 数据可视化非常有趣。它通过技术手段,将枯燥数据变得生动可爱。随着大数据时代到来以及网络传播发达,数据可视化会成为一项值得掌握技能。...这篇文章里,我通过一个很棒视频说明了数据可视化一些要点,特别是信息维度问题。我会在以后介绍一些常用绘图工具,将理论转化为实践。

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    遇见大数据可视化 : 那些 WOW 数据可视化案例

    数据可视化内涵并非只是专业人员才能看得图表,当你想要通过数据来宣传证明自己时,你遇到问题是大多数人并不能看懂你图表。那么让数据可视化过程更加生动有趣、通俗易懂就显尤为重要了。...如何才能让数据可视化在面向普罗大众更容易接受和理解,甚至产生WOW感觉呢?下面我试着通过一些具体数据可视化案例来说明。...通过将历史背景融入到到移民数据变化中,表达每次危机对人类生活影响。 通过一开始数据变化,我们可以发现难民数据竟然是上升,仅2000年到2006年数据下降了,这说明这个世界并不太平。...试图通过可视化方式来表现战争残酷。 长长横向滚动,在浏览时,我们可以看到随着战争进行,死亡的人数在不断增加,让我们不要忘记历史。...用3D交互式可视化可以帮助我们更好想象宇宙网络,更方便展示模型之间差异,让我们深入了解宇宙基本结构。

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    业界 | 68家收入上亿数据企业你知道几家?

    在会上,中关村天使投资联盟、中关村大数据产业联盟、DT产业创新研究院联合发布关于大数据系列研究成果和六大榜单。...DT大数据产业创新研究院绘制出第一版《2016DTiii版中国大数据产业地图(1203家)》,包含1203家大数据企业,涵盖数据源、基础架构、领域服务、行业应用等多个大类各个垂直领域。...2018版中国大数据产业地图继续深化,根据多个产业数据库、投资库收录从上千家企业中遴选659家,最终形成涵盖2233家新版产业地图。...中国大数据创新企业TOP100》评选成功经验基础上,对评选模型进行了优化迭代,从创新能力与行业贡献、行业应用最佳实践案例与收入增长、人均产值、品牌市场与行业认可、产品与方案成熟度四大维度27项进行考核...2018中国大数据创新企业亿元俱乐部 DT大数据产业创新研究院(DTiii)根据多方数据源验证,评选除了大数据业务收入超过亿元《2018中国大数据创新企业亿元俱乐部》会员名单。 ? ?

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    数据告诉你:收入多少才算80后里top人群?

    先啰嗦下背景,以下这些数据来自复旦大学社会科学数据研究中心所发布“80后世界——复旦大学长三角社会变迁调查”,以1980-1989年出生一代人(简称80后)为跟踪主体,研究内容包括这一代人家庭...虽然调查很全面,数据结论也很有意思,但是受限于主要在上海,所以仅供大家参考对标。...老爸教育水平大学以上,小孩拿高收入比例达到了半数。 老爸职业和小孩收入也成正相关联系。调查发现,老爸是企事业负责人,小孩收入最高。...请注意,如果你是单身,如果你年收入达到30万,那么你将顺利挤top1队列。这其中,年纪越小,也许越有傲娇资本。 但如果你是已婚人士,挤进top1门槛大大提高,变成年收入65万。...看来童鞋们都是对自己超乐观。 难怪,研究这一部分数据胡湛博士这么形容包括他在内80后:“我们是50后屌丝所生屌丝一代,但还算是一群乐观屌丝”。

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    【Python数据可视化】某后台数据可视化处理

    三、可视化处理 四、运行结果 一、折线图 二、条形图 五、数据说明 六、某助手停止维护后 1、可视化处理 2、效果 总结 一、前期准备 安装 matplotlib 库,命令提示符栏输入 pip install...提醒:拿到数据后,把第一行英文删掉,不然 datetime.strptime() 函数转换数据时会出现错误 三、可视化处理 # ====================================...统计数据为 2018-06-19 ~ 2020-04-13 安装数。...可见:2020-03~2020-04 这段时间数据爆棚,具体什么原因嘛,你懂得(手动滑稽) 六、某助手停止维护后 1、可视化处理 # ==================================...,搞了好长时间 刚开始是 x 轴标号问题,图片出来总是黑乎乎一片,我以为是数据太多问题,就没有考虑了 上传到博客后,发现坐标数值不对劲啊,和我预想结果不一样。

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