随着大数据概念的普及与业务数据的爆炸式增长,越来越多的企业已经不满足于Excel的常规操作。
☞【实践】数据可视化技术指南(附加视频) 转自:36大数据 图为:美国立法程序 大数据是时下热议的话题,伴随着大数据,同样已经激增的数据可视化方法和呈现形式,让大家意识到数据量的庞大,并不是所有的数据
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。
大数据是当下最火爆的话题之一。随之而来的,是数据可视化技术的持续发展,它用来展现和阐释大规模的数据。但是数据可视化技术并非千篇一律。 数据可视化是展现数据的最强大机制之一,技术上的优势也为其创造了独特
在互联网探索到Seeing Theory开始,感受到了数据可视化对于知识展示的魅力,它能够把令人眼花缭乱的数据以舒服的交互以及视觉效果呈现给学习者。
<数据猿导读> Uber数据可视化团队的理念是将Uber后台的大量数据,通过数据可视分析工具实现情报分析。Uber系统每天需要管理近十亿GPS数据。Uber的数据可视化其实是用很多种方式为我们讲故事。
本文介绍了大数据可视化分析工具,列举了39种常用工具,并给出了每种工具的优缺点。这些工具涵盖了各种领域,如商业智能、数据挖掘、数据可视化等。
UBER这款让人又爱又恨的打车软件已经潜入我们的生活,他们从来不说他们是出租车公司,他们说自己是大数据企业。那么他们是如何做大数据的呢?往下看看吧。 前言 2015年初,UBER 开始正式组建数据可视化团队。其理念,是将UBER 后台的大量数据,通过数据可视分析工具实现情报分析。UBER 系统每天需要管理近十亿GPS数据。每一分钟,这个平台都要处理数以百万计算的移动数据。如果不用这项技术去分析和理解这些信息或时间,就等于错过了更全面了解业务的机会。 自成立以来,UBER 数据可视化团队已经从只有一名创
原文网址:https://blog.profitbricks.com/39-data-visualization-tools-for-big-data/
数据可视化无处不在,而且比以前任何时候都重要。无论是在行政演示中为数据点创建一个可视化进程,还是用可视化概念来细分客户,数据可视化都显得尤为重要。以前的工具的基本不能处理大数据。本文将推荐39个可用于处理大数据的可视化工具(排名不分先后)。其中许多工具是开源的,能够共同使用或嵌入已经设计好的应用程序中使用,例如JavaScript,JSON,SVG,Python,HTML5,甚至有些工具不需要任何编程语言基础。其他的则是商业智能平台,能够进行复杂的数据分析并生产报告,并配有多种方式实现数据可视化。无论你是需
AI 科技评论消息,1 月 16 日,百度 ECharts 团队发布旗下知名开源产品 ECharts 的最新 4.0 版本,并宣布品牌升级为「百度数据可视化实验室」(http://vis.baidu.com/)。除了这两大消息外,团队还正式发布深度学习可视化平台 Visual DL,以及其他一系列重量级产品,包括 ECharts GL 1.0 正式版,ZRender 4.0 全新版本,WebGL 框架 ClayGL 等。 百度数据可视化实验室的产品矩阵如下图所示,内容涵盖基础库、各种可视化产品以及应用产品。
为加快“数字政府”改革和智慧城市建设,广州创新打造“穗智管”城市运行管理平台,建成广州市智慧城市运行中心。一个“超级大脑”实现全方位赋能、全时域感知、全维度治理,有望实现超大型城市的全周期数字化治理,助力老城市焕发新活力。
在业务设置中,数据可视化工具可以帮助可视化业务流程生成所有数据,并创建仪表板来跟踪几乎所有的内容。数据可视化工具还可以完美地使用特定事件、项目、分析和信息的数据创建图形。
使用低代码开发平台类似于使用IDE,因为它包含了一套可以供开发人员直接使用的功能,和一套供开发人员使用的工具。然而,它实际上能提供的远远超过一个传统的IDE。简单来说,低代码开发就是将已有代码的可视化模块拖放到工作流中以创建应用程序的过程。由于它可以完全取代传统的手工编码应用程序的开发方法,技术娴熟的开发人员可以更智能、更高效地工作,而不会被重复的编码束缚住。相反,他们可以将精力集中于创建应用程序的10%部分,并使其具有与众不同的功能。与“低代码”开发相对的另一种方式是编写数千行复杂的代码和语句,然后对其进行调试。而使用“低代码”开发并且使用可视化地方式来构建应用程序,你可以将开发速度提高10倍,并且最大化技术娴熟的开发人员的价值。
大数据的核心不是“大”,也不是“数据”,而是蕴含在其中的商业价值。作为挖掘数据背后潜在价值的重要手段,商业智能和分析平台成为大数据部署中的 关键环节。然而,获取价值的难点并不在于数据分析应用的部署,而在于专业数据分析人才的缺乏。市场研究机构IDC甚至认为,数据分析人才的欠缺可能会成为 影响大数据市场发展的重要因素。 “让每个人都成为数据分析师”是大数据时代赋予的要求,数据可视化的出现恰恰从侧面缓解了专业数据分析人才的缺乏。Tableau、Qlik、 Microsoft、Sas
大数据文摘作品,转载要求见文末 编译 | 丁雪,姚佳灵 随着数据大环境(data climate)越来越快地发展,数据可视化的趋势永远在转变和变化。在过去五年、当下或更远的未来,我们处于什么位置?一些重要的事情正在发生…… 数据的意义 让我们从如何思考及如何处理数据开始,下面的数据演化流已经清楚地展示了这个流程: 简单地说,从原始数据开始。原始数据是指被感应器、人类或其它任何方式记录下来的数据,它们以其原始的形式(数字、符号或文字)存储下来。第二步,将数据以表、列和电子表格的形式组织起来,那样我们能够开始理
最近在项目上常常听到这样的话:“我想要一个酷炫的数据大屏”,“设计一定要有科技感”,“这个可视化设计没有重点”……每当听到这些需求,作为设计师一般都是欲哭无泪的。到底什么叫酷炫有科技感?客户理解的数据大屏什么样?是数据还是可视化出了问题?? 这篇文章将会结合最近在数据可视化项目上的一些经历,从设计的角度,聊一聊什么是数据可视化,为什么需要可视化设计,以及该从何处着手来设计一个数据可视化平台。 1. 什么是数据可视化设计?(WHAT) 在聊如何设计数据可视化平台前,想先聊一下我所理解的数据可视化。“数据可视化
概述 在2015年初,我们在Uber规划了一个官方的数据科学团队。这个主意的缘起是:通过可视化数据探索工具从Uber的数据中发现洞见。每天,Uber 管理上亿级别的GPS位置信息。每分钟,我们的平台处理上百万的移动事件。每次我们不用技术分析就直观地知道这是一个我们错过了解我们业务的好机会。 自成立以来,这个数据可视化团队就不断发展壮大,从我和另外一个工程师两个人发展到了现在的15人的全栈团队。数据可视化技术专家囊括了从计算机图形学到信息设计、封面创意技术以及 Web 平台开发。我们团队专注于从视觉分析到地图
文章只列出了若干产品的对比,还有很多产品为列其中,欢迎各位对可视化感兴趣的朋友荐文、讨论,请给公众留言,谢谢! 此文摘自IT168,感谢作者王玉圆。 大数据的核心不是“大”,也不是“数据”,而是蕴含在其中的商业价值。作为挖掘数据背后潜在价值的重要手段,商业智能和分析平台成为大数据部署中的关键环节。然而,获取价值的难点并不在于数据分析应用的部署,而在于专业数据分析人才的缺乏。市场研究机构IDC甚至认为,数据分析人才的欠缺可能会成为影响大数据市场发展的重要因素。 “让每个人都成为数据分析师”是大数据时代赋予的要
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
“大面积、炫酷动效、丰富色彩”,大屏易在观感上给人留下震撼印象,便于营造某些独特氛围、打造仪式感。
6月2日,今日,国家网络安全宣传周已经进入第二天,诸多企业或组织都在向公众展示自身网络安全的技术和解决方案,潜移默化的提升公众的网络安全意识。而在这眼花缭乱的展示和解决方案中,各家所展示出的数据可视化技术吸引了笔者的重点关注。 近两年来,随着网络安全威胁的不断变化和升级,网络安全防护手段也在进行着大的提升,基于大数据分析的安全防护手段成为目前整个行业变革的主要方向,而这其中数据可视化则是大数据安全不可或缺的关键,隐有成为行业标配的趋势。 大数据安全的广受追捧,使得数据可视化成为今年当之无愧的热点之一,从两个
导读:通过图形化手段清晰地传达数据,促进信息的传递与沟通,是数据可视化的基础要素,也是设计美学和功能相结合的具体表现形式。Davinci便是这样一款可视应用平台。在敏捷大数据(Agile BigData)理论的背景下,围绕“数据视图”和“可视组件”两个核心概念设计,支持多种可视化功能。Davinci具体的设计理念和功能特点都有什么呢?它又将怎么成长呢?让我们一起来阅读本文吧~
本文来自作者在GitChat(ID:GitChat_Club)上的精彩分享,CSDN独家合作发布。 随着DT时代的到来,传统的统计图表很难对复杂数据进行直观地展示。这几年数据可视化作为一个新研究领域也变得越来越火。成功的可视化,如果做得漂亮,虽表面简单却富含深意,可以让观测者一眼就能洞察事实并产生新的理解。可视化(visualization)和可视效果(visual)两个词是等价的,表示所有结构化的信息表现方式,包括图形、图表、示意图、地图、故事情节图以及不是很正式的结构化插图。 基本的可视化展现方式,
英国设计专家大卫·麦坎德利斯(David McCandless) 曾说过:“我们接受的信息中80%来自视觉。借助图形化的手段能够以简单、优雅的方式来查看可能太复杂或太大、太小、抽象或分散而无法掌握的信息。”
可能大家都听说过这样一句话"字不如表、表不如图",其实背后所表达出来的意思是对于复杂难懂且体量庞大的数据而言,图表的信息量要大得多,这也是数据可视化的核心价值所在。
编译|黄念 校对|丁一 引言 艺术之美根植于其所传达的信息。有时候,现实并非我们所看到或感知到的。达芬奇(Da Vinci)和毕加索(Picasso)等艺术家都通过其具有特定主题的非凡艺术品,试图让人们更加接近现实。 数据科学家并不逊色于艺术家。他们用数据可视化的方式绘画,试图展现数据内隐藏的模式或表达对数据的见解。更有趣的是,一旦接触到任何可视化的内容、数据时,人类会有更强烈的知觉、认知和交流。 在数据科学中,有多种工具可以进行可视化。在本文中,我展示了使用Python来实现的各种可视化图表。 怎样才能
大数据可视化的新动态 Intetix Foundation(英明泰思基金会)由从事数据科学、非营利组织和公共政策研究的中国学者发起成立,致力于通过数据科学改善人类社会和自然环境。通过联络、动员中美最顶尖的数据科学家和社会科学家,以及分布在全球的志愿者,我们创造性地践行着我们的使命:为美好生活洞见数据价值。 1 引言 数据可视化是将数据以不同形式展现在不同系统中,其中包括属性和变量的单位信息[1]。基于可视化发现数据的方法允许用户使用不同的数据源,来创建自定义分析。先进的分析集成了许多方法,为了支持交互式
有数BI是网易推出的面向企业客户的可视化敏捷BI产品。拥有数据填报和自助式商业智能分析产品,提供网页端和手机端应用,帮助客户快速实现数据填报、多维分析、大数据探索、实时大数据展示和成员分享。
Salesforce 公司的一项调查显示:53% 的员工要经常查看分析数据,却只是依靠手工操作。在大量的电子表格、图表和数据中滚动鼠标,就好比是大海捞针。
NBI一站式自服务大数据可视化分析平台是一款基于.NET Core开发的自助式可视化分析大屏展示平台,可以通过平台零代码或低代码方式构建各类数据展示分析;
数据可视化在当下信息时代已经成为炙手可热的话题,而 B/S 化趋势,也使得许多大屏应用上在网页端出现,今天给大家分享一套不一样风格的大屏页面,与传统深蓝色不同,这次采用了暗红色设计,搭配粉色及黄色,加入了一些工业元素,让页面有别具一格的效果。而 Hightopo 独特的自适应机制,也解决了大屏需要针对分辨率设计的困扰,达到了可以一页用多屏的效果。
在大数据时代,离不开数据的处理和分析,这次来介绍一下数据可视化,在之后的文章中使用的工具都是Apache ECharts,它是一个基于 JavaScript 的开源可视化图表库。
在数据科学和数据分析领域,可视化是一种强大的工具,可以帮助我们理解数据、发现模式并传达见解。传统的静态图表在展示数据方面有一定局限性,而交互式数据可视化则为我们提供了更丰富、更具互动性的体验。在这篇文章中,我们将探索 Plotly 这一强大的 Python 可视化库,了解其如何实现交互式数据可视化,并探讨其在数据分析中的新前景。
前言 今天,大数据已无所不在,并且正被越来越广泛的被应用到历史,政治,科学,经济,商业甚至渗透到我们生活的方方面面中,获取的渠道也越来越便利。通过本系列的前面几篇文章,我们已经了解了数据可视化的必要性,而目前市面上也已经具备了非常多成熟的BI绘制工具,如画面,QlikView的的和魔镜等等。虽然这些工具正在变得越来越自动化,然而,随着大数据时代的来临,信息每天都在以爆炸式的速度增长,其复杂性也越来越高;其次,随着越来越多科学可视化的需求产生,地图,3D物理结构等技术将会被更加广泛的使用。所以,当人类的认知能
十年前,在信息化“十二五”规划中,提出建设一个令人激动的“智慧型校园”概念。这幅蓝图描绘的是无处不在的网络学习,融合创新的网络科研、透明高效的校务治理、丰富多彩的校园文化、方便周到的校园生活。
数据可视化,是数据分析师日常工作中绕不开的内容之一。在工作中,如果只是以完成业务方的需求为目的,其价值会被大大缩水。本节,想和大家聊聊小火龙对于可视化的一些思考,希望你能够有所收获。
ArcGIS 是一款被广泛应用于地理信息系统(GIS)的软件,它具有独特的功能,如数据可视化和分析、空间分析和可视化、3D 地图制作等。在本文中,我们将通过实际案例,举例说明 ArcGIS 的几个独特功能,并介绍其在实际应用中的价值。
在数据可视化的领域,pyecharts是一个功能强大、易于使用的Python库。它是基于Echarts引擎开发的,能够生成丰富多样的图表类型,包括折线图、柱状图、散点图、饼图等。本文将介绍pyecharts的基本使用方法和常见图表示例。
俗话说的好:工欲善其事,必先利其器!一款好的工具可以让你事半功倍,尤其是在大数据时代,更需要强有力的工具通过使数据有意义的方式实现数据可视化,还有数据的可交互性;我们还需要跨学科的团队,而不是单个数据
Surfer是一个由Golden Software开发的功能强大的地质数据可视化和分析软件,其最新版本为Surfer16。Surfer16提供了一系列的数据分析和展示工具,帮助用户更加有效地处理和展示地质数据。
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。
数据可视化在Python中是一个非常重要的主题,它可以帮助我们更好地理解和分析数据。无论是探索数据的特征,还是向其他人展示数据的结果,数据可视化都起到了关键作用。然而,在进行数据可视化时可能会遇到一些常见问题。本文将为您分享在Python中进行数据可视化时的常见问题与解决方案,并提供实际操作价值。
在大数据时代,数据价值的挖掘非常重要,而挖掘出来的数据价值成果,需要展示出来,尤其是展示给相关业务人员,才能得到理解和下一步的运用,这也就是大家所说的数据可视化的问题。那么在Hadoop框架当中,Hadoop数据展示主要是怎么来实现的呢,今天我们就来分享一些Hadoop数据可视化的知识。
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