今天我们要用到的功能是Excel中的三维地图，三维地图其实就是powermap，只不过在2016版之后的版本中被称为三维地图，一般2016版本以后的Excel都默认开启了
今天要跟大家分享数据地图系列12——PowerMap（下）图层叠加与复合数据地图！ 昨天跟大家介绍的powermap数据地图还有最后一种图形没有来得及介绍，就是区域地图。 我们利用本案例数据较大家利用
你和PPT高手之间，就只差一个iSlide文中介绍了islide的几个功能和示例应用，很受欢迎。后来有朋友留言，新版的islide支持WPS，故更新个提示。具体功能使用见下图，获取方式为访问网址 https://www.islide.cc （为方便点击，可后台回复 PPT 或 islide 获取超链接）。
今天要跟大家分享数据地图系列的第13篇——PowerBI。 PowerBI是微软公司数据可视化系列集成的桌面端产品。（上一篇讲了个PowerMap,那个是PowerBI在excel平台的数据可视化插件
PowerBI作为微软系最新的商务智能办公系统，自去年发布以来，一直都备受瞩目。 他的更新频次相当之高，功能更新迭代非常迅速。 大概对可视化领域稍有涉猎的朋友们，都明白其中缘由，大数据与云计算的趋势席卷全球，海量数据处理成为了限制各行业发展的掣肘。而受制于编程工具的门槛，大部分数据处理业务人员，可能要严重依赖Excel以及其他无需编程的可视化自助操作软件。 以上需求也称为自助式BI工具，也就是无需IT人员主导的、业务人员可自行操作的商务智能工具。 而目前这个领域，Tableau的成功商业化使其已经赢得先机，
从今天开始要跟大家分享新的专题——数据地图！ 这一篇先讲一些准备性的操作，教大家怎么获取矢量地图素材，以及素材的编辑、加工和整理！ 也许你曾见到过一些高大上的ppt或者演示文案里，出现一些让人眼前一亮的数据地图，自己想模仿却又力不从心，只能羡慕嫉妒恨。 其实严格来说，数据地图也是图表的一种，但是由于其形状的不规则、素材的难以获取以及编辑的高技巧性，所以用起来还是有很高的门槛的！ 想要做出来数据地图的效果，其实有很多现在的数据可视化软件都可使胜任，比GIS Map、Tableau、Power BI、Stat
今天这篇算是之前ggplot2图表系列的增补。 因为在ggplot2中一直没有看到好的关于密度辐射图（或者称它为热力辐射图，就是那种PowerMap中可以通过颜色色度探查区域指标分布密度的图表类型）的合适解决方案，最近在看github官网上ggmap的介绍帖，看到作者在ggmap函数中嵌套了geom_polygon图层并并使用fill=..level..参数和stat="density_2d"来来制作类似的热度辐射图。 我就突发奇想，如果不是通过ggmap而是通过ggplot函数是否也可以呢，果然也是可以出
数据可视化就是把枯燥的数据用图形化的方式展示出来，从而能够更好地理解数据背后的含义。数据可视化有广义和狭义两种理解，狭义的理解就是将数据用图表的形式表达出来，广义的理解则涵盖了信息图形化（Infographics）。广义和狭义的定义都是用图形来表达数据背后的逻辑，图形化后的数据所传达的含义更加直观，含义更加丰富。而且数据可视化提高了对数据差异化的敏感度。
所有要进行操作的文件下载链接: https://pan.baidu.com/s/10VtUZw8G-Ly-r4VypntjiA 密码: y5qu 下载成功后，整个文件夹如下图所示。
R和ggplot可视化功能非常强大，了解了一下其中的地图做法，发现R做世界地图、美国地图非常容易，但做中国地图就太麻烦了，需要自己DIY。 DIY也有多种方式，但网络上各种帖子教程的出图效果都不太理想，达不到工作用要求。下面是我的摸索过程，记录如下备忘，也请教于R老师们。 参考书目：ggplot2，R graphics cookbook，参考贴：http://site.douban.com/182577/widget/notes/10568279/note/257898418
花了一段时间的峰会之门代码公布出来，其中有些地方参考了国外大神。 如有bug，欢迎反馈。
fMRI因为能够提供对大脑功能的独特洞察而受到医生和研究人员的广泛欢迎。然而，我们必须考虑多种技术因素，从实验设计到数据采集、数据处理以及方法的内在限制，以优化fMRI分析并对数据作出最准确和最有根据的解释。实际研究过程中，研究者/临床医生必须从许多可用的选项中选择每个阶段最合适的软件工具。在这里我们提供简单的指南，包含主要的分析阶段，每个阶段涉及的技术和工具。这份指南旨在作为神经成像社区的资源，帮助新手克服最关键的困难。本文由葡萄牙学者发表在Frontiers in Neuroscience杂志。
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