最近做的项目需要用到数据分析，图表显示，之前做项目的时候用到过highcharts，不过也只是简单的会用而已，然后再网上查了查highcharts的优点：
“GIS讲堂”第九课的内容为“地图统计图的实现”，下面就课程内容做一个详细的说明。
如上图所示，一般的涉及到的地图的统计涉及到上述所展示的三个状态：1、初始化状态；2、缩放后的状态；3、点击选中显示详情状态。第一种状态下，加载统计图，一般来说，在地图上显示的统计图只是一个趋势或者示意，详细的还得去点击显示；第二种状态，随着地图的缩放，地图统计图随着地图的大小变化；第三种状态，点击选中，在信息框显示详细的统计图的信息。
最近几节我们要结束掉首页，虽然首页是我们的草稿，承担了我们学习的第一步，但是确实已经占用了过多篇幅。
针对阅读次数统计除了默认的卜算子还可借助第三方服务firebase进行构建
这里我们先要去想，数据的来源，数据来源在哪？当然是以后的各个工具的使用次数了。那么这个使用次数我们记载到哪里呢？
注意我们当前做的平台是数据构造平台，既然是数据，那么首页我们要弄成什么样呢？ 最好就是 各种统计图 那种吧，看着还高大上~
前天有网友提到了这样的需求：1、地图的统计图展示；2、统计图的聚类。统计图的展示非常好理解，但是什么是统计图的聚类的？所谓统计图的聚类是按照地图等级与数据等级，实现统计图的分级展示。鉴于此，趁着这个霾天，早起来给这位网友解下惑，并在此marker一下，有相同需求的筒子可以看过来^_^
网上统计图插件非常多，比如Echarts、Chart.js等，但是如果你要的是功能简单，单一的统计图，应用这些就会很浪费，也增加自身体积，如果你想要简单的扇形统计图，请看过来！
Echarts相信很多小伙伴都了解过，甚至很多都已经用到过。没有了解过的小伙伴，可以先来和我一起了解一下它的作用和历史吧。ECharts，缩写来自Enterprise Charts，商业级数据图表，是由百度公司研发的(并且是开源的)，它最初是为了满足公司商业体系里各种业务系统（如凤巢、广告管家等等）的报表需求，在2012年之前这些图表需求都是使用flash去实现的， 后来由于flash退出舞台，凤巢前端技术负责人的Kener-林峰在凤巢数据平台项目中尝试使用Canvas去做图表，他写了一个全新的轻量级Canvas类库ZRender，ZRender可以说是ECharts的前世。
在新的HTML5标准中，新增了一个非常重要的元素—canvas元素。使用该元素，可以在页面中直接进行各种复杂图形的制作。因此，如果使用该元素绘制统计图，比之前使用服务器端控件来生成统计图的方法更加具有优越性，因为使用了该元素之后，绘制统计图的工作是直接在客户端进行的，而不再是在服务器端所完成的了。这不仅意味着不再占用服务器端的资源，而且意味着可以直接利用客户端计算机的强大资源，绘制统计图的速度也就可以大大地得到提高了。而且，因为用来控制canvas图形绘制的脚本代码是可以被压缩的，可以被缓存的，所以也就可以
在前文中，介绍了Arcgis for js和Openlayers3中统计图的实现，在本文，书接上文，介绍在Openlayers2中，统计图的实现。
停电区域是指供电公司在某一天的某些区域的台区进行停电，台区的下属表箱均受到影响。这是一个地域性问题，所以通过在地图上进行标识这些区域，将数据可视化地展示到分析人员面前，可以很直观看到当天停电影响区域，极大地方便了后续工作的展开。
Chart.js 是一个功能强大且易于使用的图表库。 支持多种类型的图表，包括折线图、柱状图、饼图、雷达图等。 Chart.js 具有简单的 API 和丰富的配置选项， 使得在 Vue 中使用它非常方便。
在前文中讲到了在Arcgis for js中统计图的实现，在本文，讲述在Openlayers3中结合highcharts实现统计图。
ECharts 是一个基于 JavaScript 的开源可视化图表库，涵盖各行业图表，多达20多种图表和十几种组件，支持各种图表和组件的任意组合，满足各种需求，也是前端项目中大屏应用最多的。
“我想转行做数据分析，但是我只会用Excel，不会其他的工具，有其他的数据分析工具推荐么？“
设想一个场景，假如需要提升 webpack 编译速度，或者优化编译产物大小，应该从何下手？别急，在采用具体手段前，可以先花点时间了解当前的编译执行情况，确定性能瓶颈，有的放矢！今天就给大家分享一些 webpack 构建过程的分析诊断方法和工具，基于这些工具，你可以：
根据原型需要，先来写一个统计图，其实和vue实现一个统计图的方法是一样的。axios请求Echarts折线图 https://www.jianshu.com/p/9f872bee0e6a
一：柱状图改变颜色 图片.png 代码： <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <titl
历时一个月，从开始学习vue到能用vue开发一个简单的系统，以下是开发这个系统的简单报告。
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/84
今天在使用VisualVM对测试服务器进行JVM监控的时候，发现所有统计图的横纵坐标都是显示乱码（小方块），即使我的Ubuntu系统使用的是英文语言环境．奇怪的是整个VisualVM软件的其他地方都是显示正常的，不知道是什么原因． 之前在Windows 7时是没有这个问题的,最近刚刚切换系统为Ubuntu 18.04才遇到这个问题.Google了很久似乎别人都没遇到过这个问题. 因为VisualVM是支持多语言的，于是我猜测是VisualVM的在读取国际化文件时出错了，导致对应的数据在格式化显示时除了问题． 带着这个思路，于是想看一下VisualVM的源代码实现．
上班的时候，自己手头的事情处理完了，我除了在掘金摸鱼，就是在知乎逛贴。在我的认知中，知乎是一个高质量论坛，基本上各种“疑难杂症”都能在上面找到相应的专业性回答。但平时逗留在知乎的时间过多，我不知道自己是被知乎上面的精彩故事所吸引，还是为知乎上面的高深技术而着迷。
上节之后，有不少小伙伴问，如果已经跟了8-12章的 首页数据统计图 的，要删除么？
接着来做这个首页的收尾部分。按照上节课的结尾,我们需要进行新导入组件的三个本地化配置。
值得注意的是，YesDev中所定义和提倡的项目，是指在一定时间周期内完成的有限需求、任务和问题的集合，对应敏捷开发中的一次迭代或Scrumn的一个Sprint。除此之外，其他事务或技术专项也可以通过项目来进行统一管理和流转。简而言之，项目可以是：
vuepress-theme-aurora 是一款基于 Vuepress2 的博客主题，将本地 Markdown 文件解析成静态 html 页面，作为博客文章。搭配 说说，时间轴，文章分类，评论，友情链接，相册，音乐播放器 等特色功能，给您不一样的使用体验。
因为在 github 上提交也比较多，所以想生成一下自己的 github 提交次数统计图，profile 页自带的还是不能满足我的哈哈
参考链接：echarts官网：http://echarts.baidu.com/ 原型图（效果图）： 图片.png 代码： <!DOCTYPE html> <html> <head>
所有网页图表均可在个人版WPS上使用，地图可视化、高级桑基图、和弦图、关系图等酷炫图表能够更多被WPS用户使用。
数据可视化技术的基本思想是将数据库中每一个数据项作为单个图元元素表示，大量的数据集构成数据图像， 同时将数据的各个属性值以多维数据的形式表示，可以从不同的维度观察数据，从而对数据进行更深入的观察和分析。 图表库 C3 – 以 d3 为基础构建的可重用图表库 Chart.js – 带有 canvas 标签的图表 Chartist.js – 具有强大浏览器兼容能力的响应式图表 Dimple – 适用于业务分析的面向对象的 API Dygraphs – 适用于大型数据集的交互式线性图表库 Echarts – 针对
示例代码 <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title></title> </head> <body> 02
开篇主要是介绍了一些常用的数据可视化工具和图表，让各位看官对数据可视化有一个较为全面的认识。后续篇章会深入介绍如何运用工具绘制精美图表的技术细节。 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
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，如条形图、折线图、饼图、雷达图可以很容易通过各种软件（如Excel）容易生成，这些方法是常见可视化问题的
来源：中国统计网 作者：daniel.xie（谢佳标） 原文链接：http://dwz.cn/5Pz3BX 本文长度为2900字，建议阅读5分钟 本文主要为大家介绍一些比较流行的数据展现方式和常用的数据可视化工具和图表。 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，
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。
熟悉 Elastic Stack 的小伙伴对上面的图会感觉并不新鲜，对其中的技术栈也如数家珍，如下图一把梭走起：
众所周知，数据统计图是论文或学术PPT的重要组成部分，而GraphPad Prism制作统计图是很便捷的。我强烈推荐大家使用。
这里记录一段时间我在互联网上看到的有意思的内容与信息，防止它们在我的脑袋里走丢了。
今天要跟大家分享的专题是水晶易表选择器的高级用法——向下钻取与动态可见性。 本案例紧接系列6——熟练统计图中的钻取功能一篇，不同的是这里通过开启标签菜单的动态可见性控制四个图表的可见性，每个图表又通过
BI是Business Intelligence的英文缩写，译作商业智能，又称商业智慧或商务智能，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。
Java基于ssm(可以转springboot项目哦)开发的美妆商城系统，主要是卖化妆品的系统，用户可以浏览商品，加入购物车，下单，在个人中心管理自己的订单。管理员可以管理自己的商品，发布商品，上下架商品，管理订单等。
现代社会早已进入读图时代，图像在一定上程度上取代了文字，占据了主导地位。对于数据分析来说，一张清晰的可视化图表确实比纷繁复杂的数字更清晰美观。随着科技的发展以及可视化需求的急剧增大，涌现了大批的数据可视化工具，通过对比分析市面上众多的数据可视化工具之后，我们挑选了几款给大家进行参考。
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