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。
导语:今天我们带来一篇来自 Adobe 工程师 Rohit Boggarapu 的文章。他在文章中介绍了一些适合网页开发者的数据可视化和绘图工具,让你不必再花大力气与枯燥的数据抗争。部分工具不要求写代码也可以使用!
无论您是刚开始编码之旅还是想提升技能,作为开发者学习和成长的最佳方式之一就是在GitHub等平台上探索开源代码库。
在这篇文章中,我向大家介绍前5名最好的开源JavaScript图表库。每个站点的仪表板都是不完整的,因为他们缺少图表,所以为我们的站点找到正确的图表库是非常重要的。以下库可以帮助你在站点创建可自定义和美观的图表。 D3.js - 数据驱动的文档 D3.js是一个开源的JavaScript库,用于根据用户数据处理文档。这是一个强大的工具,通过HTML,SVG和CSS的帮助,赋予数据生命。 D3允许开发人员将任意数据绑定到DOM,然后将数据驱动的转换应用到DOM。例如:考虑一个数组数组,您可以使用它来生成一
在如何将实时数据显示在前端电子表格中(一)一文中,我们讲述了如何通过WebSocket从Finnhub.IO获取实时数据,那么本文重点讲述如何使用基本的 SpreadJS 功能来进行数据展示。
RAWGraphs是一个在线的开源工具和数据可视化框架,用来处理Excel表中的数据。你只需将数据导入到RAWGraphs中,设计你想要的图表,然后将其导出为SVG格式或PNG格式的图片。此外,上传至RAWGraphs的数据只会在web端在线进行处理,保证了数据的安全性。
随着数据科学和可视化的日益普及,实时数据可视化成为了许多应用程序中必不可少的一部分。Python语言以其丰富的数据科学生态系统而闻名,其中Bokeh库作为一种功能强大的可视化工具,为实时数据的可视化提供了优秀的支持。本文将介绍如何使用Bokeh库实现实时数据的可视化,并提供相关代码实例。
各个互联网公司通过大量的用户数据、信息进行统计分析,而这些大量繁杂的数据在经过可视化工具处理后,就能以图形化的形式展现在用户面前,清晰直观。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。 1.iCharts iCharts 提供了一个用于创建并呈现引人注目图表的托管解决方案。有许多不同种类的图表可供选择,每种类型都完全可定制,以适合网站的主题。iCharts 有交互元素,可以从Google Doc、Excel 表单和其他来源中获取
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Pusher 是一种实时通信平台,提供了在Web应用程序中实现实时功能的技术。它可以帮助开发者轻松地添加实时数据到应用程序中,实现实时通信、通知、活动更新等功能。Pusher提供了多种API和SDK,支持多种语言和平台,包括JavaScript、PHP、Ruby、Java等。使用Pusher,开发者可以快速构建实时应用程序,提高开发效率和用户体验。
人们常说,数据是组织的生命线。然而,解析这些数据并有效地使用仍然是一个挑战。 大数据可视化 假设拥有一个巨大的金矿,但不能使用。那么,作为一个金矿的拥有者有什么用呢?大数据的情况与之相似。专家认为,如
从数据获得信息的最佳方式之一是,通过视觉化方式,快速抓住要点信息。另外,通过视觉化呈现数据,也揭示了令人惊奇的模式和观察结果,是不可能通过简单统计就能显而易见看到的模式和结论。
本文介绍了如何利用Apache Spark技术栈进行实时数据流分析,并通过可视化技术将分析结果实时展示。我们将使用Spark Streaming进行数据流处理,结合常见的数据处理和可视化库,实现实时的数据流分析和可视化展示。本文包括了数据流处理、实时计算、可视化展示三个主要步骤,并提供相应的代码示例和技术细节。
随着人工智能技术的不断发展,AI在前端设计页面中的应用变得越来越普遍。AI不仅能够提高设计效率,还能够优化用户体验,减少人为错误。本文将探讨AI在前端设计页面中的应用,涵盖自动布局生成、个性化设计推荐和代码自动补全,并提供相关代码示例。
什么是流处理?引用Streaming101[1]里面的一句话:一种数据处理引擎,设计时考虑了无限数据集。(为了完整性,这个定义包括真正的流式传输系统(Apache Flink、Apache Storm)和微批处理系统(Apache Spark旗下的两款微批流处理引擎SparkStreming、Structured Streaming))。
数据(包括股票、天气和体育比分)在不断更新为新信息时最为有用。比较通用的 JavaScript 电子表格组件,可以轻松地使用、显示并通过数据绑定提供实时数据更新。
为了不多次的访问网络接口,我从这三个接口中获取到数据后,都保存到了本地的 redis 中,这样只需要每隔一段时间访问上面的三个接口即可,其余 web 页面的请求都从 redis 中获取。
确实,深有感触,作为一个开发过300多张报表的工程师(俗称表哥),这两年发现业务提的需求,关于可视化得越来越多,一些驾驶舱、数据大屏的需求更为尤其。
在数据科学和机器学习领域,数据可视化是理解数据、发现模式和进行数据交互的重要方式之一。Bokeh 是一个强大的 Python 可视化库,它提供了丰富的功能,使得在浏览器中呈现交互式图表和大规模数据集变得轻而易举。本文将介绍如何使用 Bokeh 实现大规模数据可视化的最佳实践,以及一些实用的代码示例。
关于疫情的实时数据获取,我们可以通过爬虫直接去爬取(百度、腾讯、阿里)疫情数据平台上的实时数据。这边小编选择的爬取腾讯的实时数据。
ThingsPanel是通用的开源的物联网支撑平台,包括通用底座与行业积木解决方案,旨在快速构建物联网行业应用。
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
一、Excel Excel作为一个入门级工具,是快速分析数据的理想工具,也能创建供内部使用的数据图,但是Excel在颜色、线条和样式上课选择的范围有限,这也意味着用Excel很难制作出能符合专业出版物和网站需要的数据图。 二、Google Chart API Google Chart提供了一种非常完美的方式来可视化数据,提供了大量现成的图标类型,从简单的线图表到复杂的分层树地图等。它还内置了动画和用户交互控制。 三、D3 D3(Data Driven Documents)是支持SVG渲染的另一种Jav
今天我们将学习如何使用Matplotlib绘制实时数据图表。我们将学习如何监控不断更新的CSV文件,并在该文件进入时绘制该CSV文件中的值。这对于绘制来自API或传感器或任何其他频繁来源的数据非常有用。让我们开始吧...
来源:DataCastle数据城堡(ID:DataCastle2016)、大数据分析和人工智能(ID:datakong)
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。
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
Cube是无界面商业智能平台。它帮助数据工程师和应用程序开发人员从现代数据存储中访问数据,将其组织为一致的定义,并将其交付给每个应用程序。Cube 旨在与所有支持 SQL 的数据源一起工作,包括像 Snowflake 或 Google BigQuery 这样的云数据仓库、像 Presto 或 Amazon Athena 这样的查询引擎,以及像 Postgres 这样的应用程序数据库。Cube 内置关系缓存引擎,为 API 请求提供亚秒级延迟和高并发。
一、Excel Excel作为一个入门级工具,是快速分析数据的理想工具,也能创建供内部使用的数据图,但是Excel在颜色、线条和样式上课选择的范围有限,这也意味着用Excel很难制作出能符合专业出版物和网站需要的数据图。
数据可视化:Data Visualization,即视觉传达,为了清晰有效地传递信息,数据可视化通过统计图形、图表、信息图表和其他工具,例如点、线或条对数字数据进行编码,以便在视觉上传达定量信息。 数据可视化对企业的重要性 有效的可视化可以帮助用户分析和推理数据和证据,它使复杂的数据更容易理解和使用。为了有效地传达思想概念,美学形式与数据功能在可视化中齐头并进,通过直观地传达关键的数据与特征,从而实现业务深入洞察。 数据可视化是企业进行数据分析、数据挖掘、数据治理非常重要的方式。
原文网址:https://blog.profitbricks.com/39-data-visualization-tools-for-big-data/
本篇文章介绍了WeTest质量开放平台的前端性能测试,希望大家能够对手游前端性能测试有一个非常清晰的了解,确定其应用范围及场合,为终端开发提供良好的服务支撑。
随着行业软件业务功能的不断完善,同行业软件日趋趋同,竞争更加白热化。同时,随着企业数字化转型的深入,企业自身对数据的使用需求越来越强烈。在用户的业务处理过程中,在业务软件内直接给用户提供数据分析结果具有更高的及时性和实际价值,企业用户无需寻找业务系统之外的第三方工具来满足业务数据分析的需要,从而提升行业软件给用户的综合价值、用户黏性和产品竞争力,为软件供应商的业务发展带来全新的增长点。
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
https://bbs.csdn.net/topics/603957384 您好,我是csdn-尔嵘,正在参加2021年度博客之星,希望投个五星,感谢大家的支持,谢谢您的支持!
❖ Excel:Excel作为一个入门级工具,是快速分析数据的理想工具,也能创建供内部使用的数据图,但是Excel在颜色、线条和样式上课选择的范围有限,这也意味着用Excel很难制作出能符合专业出版物和网站需要的数据图。
为了展现开发者在Azure的帮助下能轻松迅速地打造智能应用,我们在Azure上用新发布的人脸识别APIs为2015年微软开发者大会的第二天展示搭建了How-Old.net。借助人脸识别API这个网站可以分析用户上传的照片中人物的性别和年龄。这个API的人脸定位功能及性别识别功能大致准确,然而年龄预测结果并不是非常准确,但How-Old.net依旧能博得用户一笑,制造诸多欢乐。当然,同大部分网站一样,我们不会保留用户上传的照片,也不会分享这些照片,我们只会分析照片里人物的年龄和性别。 网站建成后,我们给数百名
在当今的数字化时代,大数据已成为驱动创新和变革的关键力量。无论是在商业、医疗、教育,还是在科学研究中,大数据技术都在发挥着至关重要的作用。本文将全面介绍大数据理论的基础概念、关键技术及其在实际中的广泛应用。
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大数据时代,需要工具实现数据可视化,需要倚仗大数据可视化工具,这些工具中不乏有适用于Flash、HTML5、NET、Java、Flex等平台的,也不乏有适用于常规图表报表、金融图表、工控图表、甘特图、流程图、数据透视表、OLAP多维分析等图表报表开发的。
新媒体管家 大数据时代,你还在拿Excel做的图表提交给Boss看吗?有没有想过用其他更炫酷的工具让Boss眼前一亮呢?为了让大家了解如何选择适合的数据可视化产品,小编整理了50款可以用来做数据可视化
随着信息时代的发展变迁,荧幕里呈现的智慧城市慢慢出现了在现实生活中,很大程度上便利了日常的管理和维护。在智慧城市的大背景下,智慧交通监管可视化系统是其重要的组成部分,通过一条条道路监控的串联,引申出一座智慧城市的管控,而在众多数据的维护中,实时数据、设备状态以及视频监控是极为重要的。其中视频监控一直是作为主体的部分,而在互联网和物联网齐头并进的形式下,“中国天网”应运而生,这其实是一项城市监控系统,但它不是个仅一台摄像头的设备,而是足足有1.7亿个监控摄像头,而在未来三年内,还将再安装4亿个摄像头。交通作为城市发展的动脉,与人们下日常息息相关,而在这一系列的监管作用下,成为了一个“公安治安视频监控系统”,关乎人们日常的安全治安管理。
导读:大数据时代,得数据者得天下。巧妇难为无米炊,拥有数据却不知道如何利用,就不能体现数据的价值。而数据可视化作为处理数据的重要步骤,一直被广泛应用。冷冰冰的数据,经过可视化技术的加工,便酒曲入瓮般幻
Excel Excel作为一个入门级工具,是快速分析数据的理想工具,也能创建供内部使用的数据图,但是Excel在颜色、线条和样式上课选择的范围有限,这也意味着用Excel很难制作出能符合专业出版物和网
俗话说“巧妇难为无米之炊”。数据时代,没有一款好的数据可视化分析工具,光有团队怎么行? 商场如战场,数据是把枪。亚马逊运用大数据为客户推荐商品信息,阿里用大数据成立了小微金融服务集团,而谷歌更是计划用大数据接管世界……不知不觉,数据已经成为我们生活中必不可少的利器。本文收集了各个平台各种行业的数据可视化分析工具,让你不仅大饱眼福,而且还可以让你事半功倍。 Excel Excel作为一个入门级工具,是快速分析数据的理想工具,也能创建供内部使用的数据图,但是Excel在颜色、线条和样式上课选择的范围有限,这也
在很多人入门数据分析师或者投身大数据行业的时候,必然会听到的两个词就是“报表工具”和“BI商业智能”。然而很多人并不明白两者的概念和区别,以为报表就是BI,BI就是报表。
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