越来越多行业和职业都在使用数据、绘制数据图表，但大家在工作中是否遇到这样的问题：精心绘制的图表不能吸引读者的关注、不能让读者对核心观点有明确的解读。这些，都是因为我们还不清楚如何正确的用数据讲故事。...在《用数据讲故事》这本书中，作者总结了一套将数据合理可视化并讲故事的体系方法，本文小编的将结合自己的学习应用，为大家介绍书中核心内容。 1 你认为以下哪张图表更好？...下面我们就结合《用数据讲故事》这本书介绍的体系方法，逐步介绍下图表优化的过程。...3、更改坐标轴及数据标记点样式。 4、修改数据标签颜色及数据展示格式，去除引导线。...3 写在后面 作为一个数据分析人员，如何将自己通过分析数据得到的结论更好的呈现、更好的应用于实际业务，是一个值得在整个职业生涯中都不断去研究的课题。
本基于数据分析+推荐算法+数据可视化的特征新闻推荐系统，系统主要采用java，echarts，springboot，mysql，mybatis，新闻推荐算法，数据分析存储技术，实现基于互联网新闻实现针对用户阅读推荐...，系统提供新闻网站前台，系统运行后端管理系统，以及采用大数据分析可视化针对系统内部新闻及用户历史阅读实现分析展示等功能。...系统前台网站主要包含：用户登录注册，新闻推荐，用户浏览，新闻分类，个人中心，新闻详情等模块系统后台管理主要包含：用户管理，新闻管理，浏览管理，新闻聚类，新闻数据分析可视化等。...原文地址程序设计本基于数据分析+推荐算法+数据可视化的特征新闻推荐系统，主要内容涉及：主要功能模块：用户登录注册，新闻推荐，用户浏览，用户历史，新闻分类，数据可视化，新闻数据聚类计算，关系图谱分析，新闻详情等模块...系统新闻管理主要采用前后端分离模式，针对新闻数据查询封装成JSON格式，完成数据下发至系统界面端渲染，系统界面端针对JSON解析后采用javascript完成页面展示。
一、前述 线上模型部分根据用户的行为数据进行推荐，相当于测试数据 二、具体代码 package com.alibaba.dubbo.demo.impl; import com.alibaba.dubbo.demo.RcmdService...implements RcmdService { @Override public List getRcmdList(String uid) { // 获得数据库连接
推荐语 数据可视化一词缘于Python的流行，在Python中有诸如pyecharts，matplotlib等工具库可以调用，将一堆数据绘制成形象的图表，比如条形图，饼图等等，可以一眼就看出数据的变化趋势...串口发送的数据都是以时间点为单位的，即每个时间点发送一个数据，这样的数据，如何做到可视化？显然，波形显示是最好的方式！...本文中推荐的工具是作者一直使用的，由 VCAN 我行科技开发的一款多功能串口助手，这里只介绍其中的虚拟示波器功能用法及使用案例，该工具获取方式见文末。 虚拟示波器功能界面如下： ?...工具用法 使用该工具时，首先在工具中打开对应下位机的串口，并设置好波特率，然后对应的下位机（嵌入式系统）只需要按照规定的格式发送数据即可，一次数据传输的通信协议的格式为： [0x03] [0xFC][...，只能看到变化前的电压值和变化后的电压值，在变化的这个阶段根本没法分析，所以就想到了使用该工具进行可视化分析。
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。...一、通用数据可视化工具：Datainside：Datainside是一款功能强大的数据可视化和商业智能工具，支持多种数据源，具有灵活性和易用性。...二、统计数据可视化工具：R：R 是一个免费的统计软件，具有丰富的数据可视化和统计分析功能。...五、地图可视化工具：ArcGIS：ArcGIS 是一个流行的地理信息系统软件，支持 2D 和 3D 地图可视化和空间分析。...Many Eyes：Many Eyes 是 IBM 开发的一款在线文本可视化工具，可以使用多种可视化方法来呈现数据。以上是我为大家推荐的30个数据可视化超级工具。
市面上数据可视化工具或产品很多，到底那个工具或者产品是比较好的呢？...01.数据可视化库类 Echarts 一个纯javascript的数据可视化库，百度的产品，常应用于软件产品开发或者 系统的图表模块，图表种类多，动态可视化效果，开源免费。...HighCharts 与echarts相似，同样是可视化库，国外的产品，商用需要付费，文档详尽。 AntV 蚂蚁金服出品的一套数据可视化语法，在提供可视化库同时也提供简单的数据归类分析能力。...Tableau 是桌面系统中最简单的商业智能工具软件，控制台灵活，具有高度的动态性。...可连接数百个数据源、简化数据准备并提供即席分析。 03.可视化大屏类 阿里DataV 提供丰富的模板与图形，支持多数据源，拖拉式布局，支持服务化服务方式和本地部署。
其实推荐系统前面已经讲过不少，那时候主要是放在机器学习上讲的，既然这次要系统撸一遍数据挖掘，就把推荐系统单独拿出来说一说。相信如果做过推荐系统的人，都知道是什么回事。...闲话不多说，今天既然说到推荐系统概述，重点会推荐的场景、推荐的算法、推荐的架构以及美团的推荐算法都是怎么做的讲下。...因而推荐系统其实更多的是解决的资源分配的问题，当然从用户的角度来说是解决的信息筛选的成本问题。 不可避免推荐系统就把人、产品、数据这些都捆绑在一起。...之前整理了个推荐系统的基本平台架构，大体的内容有这些： ? 像在系统推荐平台逻辑大体上有这些： ?...美团推荐框架 ? 从框架的角度看，推荐系统基本可以分为数据层、触发层、融合过滤层和排序层。
数据挖掘可视化系统 数据挖掘可视化系统（Data Mining Visualization System）通过数据挖掘理论、机器学习算法以及数据可视化等信息技术，并基于 Flask 框架搭建 Web...服务器，实现数据挖掘可视化。...系统主界面 进入系统主界面，系统提供 6 个数据集，用户可以选择导入其中 1 个数据集。 2. 导入数据集 选择导入数据集后，静候片刻，数据集即加载完毕。 3....原始数据可视化 进入可视化模块，系统以平行坐标图、RadViz图、Andrew图等多种方式将原始多维数据可视化。 4....原始数据集表格展示 下拉页面可以看到原始数据的表格展示，用户可点击数据预处理并进行训练。 5. 模型训练及数据挖掘结果可视化 静候片刻，即出现模型训练及数据挖掘的可视化结果。
混合推荐系统 文章到目前为止所介绍的不同类型的推荐系统都各有优劣，他们根据不同的数据给出推荐。一些推荐系统，如基于知识的推荐系统，在数据量有限的冷启动环境下最为有效。...其他系统，如协同过滤，在有大量数据可用时则更加有效。在多数情况下，数据都是多样化的，我们可以为同一任务灵活采用多种方法。因此，我们可以结合多种不同技术的推荐来提高整个系统的推荐质量。...例如，在Arcbees，我们使用了神经网络和来自IMdB的数据成功建立了一个电影评分预测系统。神经网络可以快速地执行复杂的任务并轻松地处理大量数据。...所使用的数据是电影评分，数据集来自MovieLens。...在上面的实例中，Pandas与我们的CPU足以处理MovieLens的数据集。然而，当数据集变得更庞大时，处理的时间也会变得更加漫长。
主要目的是要有一个框架，能够快速、吸引人、灵活、易于应用、易于重现，尤其是能够以交互的方式可视化您的数据。...在数据可视化的时候，人们总是要选择。 要么用直观的图形用户界面（GUI）（如panoply）来创建绘图，但自定义选项较少，且难以编写脚本。...psyplot希望将这两个世界结合起来：创建一个文档齐全、易于访问的框架，从GUI和命令行（当然也可以通过脚本）实现数据的可视化。 目前还没有类似的东西存在。...每一个构成可视化的小部分，无论是数据评估的一部分，还是绘图的外观，psyplot都会把它放到一个格式选项中，在需要的时候可以重复使用。 尽管如此，它又是一个新的软件。...我们可以实现大量新的可视化和数据分析技术，你也可以实现自己的技术。 它们会在GUI中自动实现。
数据可视化——Tableau Tableau Desktop 是基于斯坦福大学突破性技术的软件应用程序。...Tableau 是桌面系统中最简单的商业智能工具软件，分为Tableau Desktop 和Tableau Server。目前版本是Tableau 8.3。...它帮助您生动地分析实际存在的任何结构化数据，以在几分钟内生成美观的图表、坐标图、仪表盘与报告。...利用 Tableau 简便的拖放式界面，您可以自定义视图、布局、形状、颜色等等，帮助您展现自己的数据视角。...：图表制作-柱形图、趋势图 第9课：图表制作-气泡图和散点图 第10课：图表制作-直方图和标靶图 第11课：数据分析-排序筛选组集 第12课：数据分析-趋势预测与函数 第13课：数据地图 第14课：仪表盘
作者：daicoolb 编译：ronghuaiyang 导读 今天给大家介绍一个github仓库，收集了非常多的推荐系统的数据集，非常的全面，非常的实用，做推荐系统相关的同学可以收藏一下。...这些数据集在可作为基准的推荐系统中非常流行。...包括标签基因组数据，1100个标签的1200万个相关性得分。 Jester：http://eigentaste.berkeley.edu/dataset/ 来自小丑在线笑话推荐系统的匿名评级。...PythonGitCode：https://github.com/lab41/hermes Hermes是Lab41对推荐系统的一次尝试。...通过分析多种推荐系统算法在不同数据集上的性能，探讨了如何为新的应用选择推荐系统。
本文总结推荐22个免费的数据可视化和分析工具。列表如下： 数据清理(Data cleaning) 当你分析和可视化数据前，常需要“清理”工作。...下面的两个工具被用来帮助使数据处于最佳的状态。 1、DataWrangler 斯坦福大学可视化组(SUVG)设计的基于web的服务，以你刚来清理和重列数据。...可视化应用与服务(Visualization applications and services) 这些工具提供了不同的可视化选项，针对不同的应用场景。...对于大规模的数据，可以用Google Fusion Tables创造过滤器来显示你关心的数据，处理完毕后可以导出为csv文件。...Google Fusion Tables的处理大数据量的强大能力，以及能够自由添加不同的空间视图的功能，也许会让Oracle，IBM, Microsoft传统数据库厂商感到担心，Google未来会强力介入数据库市场
如何搭建数据可视化系统，使复杂和庞大数据用丰富的设计语言清晰表达，并形成鲜明的设计风格？我们把数据可视化的元素进行拆分并建立相应的规范体系。...a、明确目标 明确数据可视化的目标，通过数据可视化我们要解决什么样的问题，需要探索什么内容或陈述什么事实。...b、选择图形 围绕目标找到能提供信息的指标或者数据，选择合适的图形去展示需要可视化的数据。...减少了图表在出现或数据变化时的生硬刻板。 数据可视化动画在设计上重要的原则是恰当的展示数据。动画要尽量的简单，复杂的动画会导致用户对数据的理解错。...在构建可视化体系时，无论图表、颜色、字体、都是承载和传达数据信息的元素，设计的核心是“让数据清晰传达”。
前言 在日常工作中，为了更直观的发现数据中隐藏的规律，察觉到变量之间的互动关系，人们常常借助可视化帮助我们更好的给他人解释现象，做到一图胜千文的说明效果。...在Python中，常见的数据可视化库有: matplotlib 是最常见的2维库，可以算作可视化的必备技能库，由于matplotlib是比较底层的库，api很多，代码学起来不太容易。...常规的Echarts 是由百度开源的一个数据可视化 JS 库，主要用于数据可视化。简单来说，Pyecharts是一款将python与echarts结合的强大的数据可视化工具。...Pyecharts官方示例实战 现在我们来开始正式使用pycharts，这里我们先直接使用官方的数据，感受一下可视化展示效果。...Pyecharts几种高频使用的可视化图表 在上面官方示例中的柱状图表我们已经能感受到pycharts可视化功能的强大，最后再介始几种日常工作中常用的可视化图表及对应示例。
GUI工具在进行数据处理和可视化方面相较于脚本语言的明显优势就是能够交互式的快速进行数据处理和可视化。...前面介绍了Panoply(工具推荐 | 一键可视化，支持多数据格式)，可以用来对NetCDF进行可视化，气象领域比较常见的数据格式还有Grib1/2，这种数据格式在数值预报领域尤其常见，比如很多数值预报模式的初始场数据均为...zyGrib是类似Panoply的一款图形化工具，专门用来对Grib格式数据进行处理和可视化。界面如下图所示： 红框区为绘图显示区域单个坐标点的气象要素值。...在绘图区域鼠标右键还可以发现彩蛋，可以给出一些单点时间序列图以及skew-T图，还可以导出数据，并且标记感兴趣的点。...但是使用GUI的目的就是实现快速可视化，如果需要得到更好的图形的话，还是要使用更专业的工具。这也符合一键可视化的本意。
前言 在日常工作中，为了更直观的发现数据中隐藏的规律，察觉到变量之间的互动关系，人们常常借助可视化帮助我们更好的给他人解释现象，做到一图胜千文的说明效果。...在Python中，常见的数据可视化库有: matplotlib 是最常见的2维库，可以算作可视化的必备技能库，由于matplotlib是比较底层的库，api很多，代码学起来不太容易。...常规的Echarts 是由百度开源的一个数据可视化 JS 库，主要用于数据可视化。简单来说，Pyecharts是一款将python与echarts结合的强大的数据可视化工具。...Pyecharts官方示例实战 现在我们来开始正式使用pycharts，这里我们先直接使用官方的数据，感受一下可视化展示效果。...新书推荐 今日留言主题 说说最近遇到的编程问题或新学的一个小技能？
以前我们看到一个做得很烂的图表，或者穿帮的数据可视化作品时，往往是将它们嘲笑一番也就算了。...但有些时候，尤其是刚过去的这一年，我们好像更难分辨一个可视化作品是单纯的糟糕产物，还是出于偏见而刻意制造的虚假信息。...左边的y轴数据从10开始，纯粹的瞎话。右边的数据从0开始，很好。 长度是柱状图视觉呈现的关键，所以当某些人通过截断数轴而故意把长度缩短时，整个图表的差别就变得更明显了。...有些可视化作品会过分简化一个复杂的模型，而非展示出原数据中完整的变量范围。这样做很容易会把一个连续的变量转化为从属于某一类别的变量。 广泛的分级在某些情况下很有用，但复杂性往往才是事物的意义所在。...当你看到一个明明没必要还强行用三维的图表，请质疑它的数据、图表、作者及图表衍生出的任何事物。 划重点： 如果一个可视化作品出现了以上任何问题，并不代表它一定在撒谎。
随着各种数据的增加，这种可视化工具越来越得到开发者们的欢迎。 下面推荐30款可视化工具供大家选择和使用。...13.Cube Cube是一个开源的系统，用来可视化时间系列数据。它是基于MongoDB、NodeJS和D3.js开发。用户可以使用它为内部仪表板构建实时可视化的仪表板指标。...19.Gephi Gephi是一款开源免费跨平台基于JVM的复杂网络分析软件，其主要用于各种网络和复杂系统，动态和分层图的交互可视化与探测开源工具。...可用作：探索性数据分析、链接分析、社交网络分析、生物网络分析等。Gephi 是一款信息数据可视化利器。 ?...22.Axiis Axiis是一个开源的数据可视化框架。Axiis让开发人员通过简洁直观的标记，清晰明白地定义数据可视化方式。
推荐系统是现代互联网中不可或缺的一部分，广泛应用于电商、社交媒体、视频平台等领域。传统的推荐系统主要依赖于用户的历史行为数据，如点击、浏览、购买记录等。...个性化推荐 社交网络数据帮助推荐系统更好理解用户兴趣偏好。通过分析用户的社交关系和互动记录，可生成更个性化的推荐内容。 提高推荐系统的可信度 社交网络数据提高推荐系统的可信度。...) 社交网络数据在推荐系统中的挑战与未来发展 虽然社交网络数据在推荐系统中展示了巨大的潜力，但其应用过程中仍面临一些挑战： 数据的获取与隐私问题：社交网络数据涉及用户的个人隐私和敏感信息，例如好友关系、...通过引入更智能的数据处理技术、更高效的推荐算法，以及更加个性化的用户体验， 利用社交网络数据改进推荐系统是一种有效的方法，能够解决传统推荐系统中的数据稀疏性和冷启动问题。...通过结合社交网络数据，推荐系统可以更加准确地理解用户的兴趣和需求，提升推荐的准确性和用户满意度。虽然在实现过程中存在一定的挑战，但随着技术的发展，社交网络数据将在推荐系统中发挥越来越重要的作用。
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