数据可视化

本文记录了笔者用 Python 爬取淘宝某商品的全过程，并对商品数据进行了挖掘与分析，最终得出结论。 项目内容 本案例选择商品类目：沙发。 数量：共 100 页 4400 个商品。 筛选条件：天猫、销量从高到低、价格 500 元以上。 项目目的 对商品标题进行文本分析，词云可视化 不同关键词 word 对应的 sales 的统计分析 商品的价格分布情况分析 商品的销量分布情况分析 不同价格区间的商品的平均销量分布 商品价格对销量的影响分析 商品价格对销售额的影响分析 不同省份或城市的商品数量分布 不同省份的商品平均销量分布 注：本项目仅以以上几项分析为例。 项目步骤 数据采集：Python 爬取淘宝网商品数据 对数据进行清洗和处理 文本分析：jieba 分词、wordcloud 可视化 数据柱形图可视化：barh 数据直方图可视化：hist 数据散点图可视化：scatter 数据回归分析可视化：regplot 工具&模块 工具：本案例代码编辑工具 Anaconda 的 Spyder。 模块：requests、retrying、missingno、jieba、matplotlib、wordcloud、imread、seaborn 等。 爬取数据 因淘宝网是反爬虫的，虽然使用多线程、修改 headers 参数，但仍然不能保证每次 100% 爬取，所以我增加了循环爬取

本文适合刚学习完 Java 语言基础的人群，跟着本文可了解和使用 Tablesaw 项目。示例均在 Windows 操作系统下演示 本文作者：HelloGitHub- 秦人 HelloGitHub 推出的 《讲解开源项目》 系列，今天给大家带来一款基于 Java 语言的数据可视化库开源项目—— Tablesaw Tablesaw是一款 Java 的数据可视化库。它主要包括两部分：一部分是数据解析库，另一部分是数据可视化库。数据解析库主要是加载数据，对数据进行操作（转化，过滤，汇总等）。数据可视化库就是将目标数据转化为可视化的图表。 项目源码地址：https://github.com/jtablesaw/tablesaw 一、项目结构 目录说明： aggregate：maven 的项目父级项目，主要定义项目打包的配置。 beakerx：tablesaw 库的注册中心，主要注册表和列。 core：tablesaw 库的核心代码，主要是数据的加工处理操作：数据的追加，排序，分组，查询等。 data：项目测试数据目录。 docs：项目 MarkDown 文档目录。 docs-src：项目文档源码目录，主要作用是生成 MarkDown 文档。 excel：解析 excel 文件数据的子项目。 html：解析 html 文件数据的子项目。 json：解析 json 文件数据的子项目。

Silverlight Gantt 甘特图 是一款非常丰富，可定制，轻量级和高性能的控件。 项目甘特图: 可视化层次的任务列表。 可移动和拖拽调整条形图 可视化时间编辑器 编辑任务依赖关系 调整任务进度条 关键路径、自定义外观、自定义行列、自定义任务颜色等 高质量打印甘特图 资源甘特图： 实现资源利用视图。 重叠渲染任务 FlexyGantt与依赖连线 可折叠的任务汇总信息 资源分配阈值的可视化界面 服务器状态的可视化界面 Virtualized Redering使您随时显示数千条记录。 一个完全兼容MVVM的FlexyGantt,理想的资源利用可视化界面 FlexyGantt是Silverlight甘特图的一个延伸，它可以让你直接绑定到任何数据源，从平面多级分层数据源，就像绑定到TreeView使用HierarchicalDataTemplates。轻松通过XAML绑定类型的控制时间属性指向。你甚至可以绑定到一个项目的甘特图模板，实现“资源视图”。 原文来自：http://www.51diaodu.com/pdt/1442 下载试用 产品 jquery甘特图开发包试用版 (5 MB) 试用版下载 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/1583258/blog/318305

有一些轨迹数据，想即时快速结合地图展示，可以试试这些工具 1 谷歌地球，下载工具安装后在工具中导入 2 https://lbs.amap.com/api/amap-ui/demos/amap-ui-pathsimplifier/simple-data 修改脚本并运行 3 https://www.dituwuyou.com 免费注册后 新建地图 4 https://www.openstreetmap.org/ 需要先做成GPX格式才能上传 5 Microsoft Power BI 数据可视化 6 https://me.bdp.cn/home.html 数据可视化 7 tablear 数据可视化 收费 （随时追加） 来源： CSDN 作者： UU_Yang 链接： https://blog.csdn.net/shellching/article/details/84661847

illustration a . 引子 最近看了不少数据可视化的书，所以也就顺理成章想做点东西，同时准备把『数据可视化套件开发』这个作为毕业设计搞一搞，花了一两周写了一个DVisual出来，目前倒是只支持一些基本的图表绘制，后面可能会加入一些比较炫酷的图标，以及鼠标操作等功能吧。 当然如果你想在在html上绘制简单图表，并且没有其它特殊要求的话，现在也是可以试用一下的，本文就简单用中文介绍一些使用方法把，感觉我这个用起来还是蛮方便的， Github地址 ，求点star啊~~~~~~仔细数数可以画的图也是不少了 地图方面数据的可视化因为在实习的时候接触到了一些GPS的数据，所以把这些数据投影出来看就是分析数据很重要的一部分了，当时用高德地图的接口就写了一个投射点的地图工具，但是非常卡，最多1000个点就动不了了，这次借机就写个地图工具，试了一下加入10000个点还能基本保持流畅，当然这个工具也不过是简单地在Leaflet上进行的封装，包装了一些易用的接口出来，如果你有更多的需求，强烈建议使用Leaflet。 b . 初始化 你的html文件必须添加四行引用，分别是： <script type="text/javascript" src="https://github.com/justdark/dvisual/raw/master/dvmap/dvisual_map.js"><

在 大数据 和大数据分析，他们对企业的影响有一个兴趣高涨。 大数据分析 是研究大量的数据的过程中寻找模式，相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。 大数据 是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源：传感器，气候信息，公开的信息，如杂志，报纸，文章。大数据产生的其他例子包括购买交易记录，网络日志，病历，军事监控，视频和图像档案，及大型电子商务。 在大数据和大数据分析，他们对企业的影响有一个兴趣高涨。 大数据分析 是研究大量的数据的过程中寻找模式，相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。 一、Hadoop Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。 Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台

今天我们来说一说数据可视化，想必很多人在入门数据分析之后，就会经常进行可视化的工作，所谓一图胜千言，图表用的好，真的是会事半功倍的。但现实情况下，很多人遇到的问题是： 你做的图表太丑了？你做的图表到底想表达什么？图表太多，该用哪一个更好呢？ 很多人看着下面这些高级上档次的数据可视化都觉得羡慕，但是到自己动手的时候又不知从何下手，或者实现难度太大，只能“望图兴叹”。 其实我们想要做好可视化并不难，最简单的方法就是要学一些高级的图表效果，折线图、柱状图这种常见图表很容易给人一种普通感，而高级的图表效果不仅可以提升颜值和逼格，而且能够更清晰地实现数据展示。 下面我就分享五个可视化中常用的高级图表，以及实现这些图表效果的具体方法。 首先，挑个可视化工具 想要做出优秀的可视化，一个好的工具是必不可少的。 其实，简单一点的如excel，这个基本人人都会用，还能配置图表颜色，是数据可视化的入门基础。但是这个对原始数据有一定要求，量不能大数据要干净，也不能绘制地图等更加酷炫的图表，最后的结果是什么呢？ 结果就是，数据可视化沦为了千篇一律的柱形图和折线图，还有那一成不变的配色。 因此数据分析师一般都使用专业的可视化工具，比较常见的就是 python 、 R 这些编程语言和 FineBI 、 tableau 这些专业BI工具，这次我就以FineBI为例，教大家怎么做出高级图表。这里要先说一下

实现方式一： 将数据（Point[]）根据索引沿X轴使用虚拟画布进行绘制，每个数据绘制大小为1px * 1px；最终绘制出的宽度等于数据的总长度。标记并存储当前绘制的图为PreviousBitmap; 继续置顶绘制第二组数据，第二组数据绘制完后，将标记的PreviousBitmap作为Image在Y轴距离顶部距离为1px的地方用DrawingContext.DrawImage()方式绘制，以此类推。核心代码如下： private void DoAddDataArray(Point[] arrPoints) { this.Dispatcher.Invoke(DispatcherPriority.Normal, new Action(() => { double dPixelWidth = Pixel; double dContainerWidth = this.VbxContainer.ActualWidth; double dContainerHeight = this.VbxContainer.ActualHeight; double dPixelHeight = Pixel/2d; double dCellHeight = 1; double dCellWidth = 1; DrawingVisual drawingVisual = new DrawingVisual();

大家好，我是小黎子！一个专注于数据分析整体数据仓库解决方案的程序猿！今天小黎子就给大家介绍一个数据分析工具由Microsoft出品的全新数据可视化工具Power BI。微软Excel很早就支持了数据透视表，并基于Excel开发了相关BI插件，如Power Query，PowerPrivot,Power View和Power Map等。这些插件让Excel如同装上了翅膀，瞬间高大上。由于Excel的普及和可操作性简单，加上数据透视表技术已经深入人心，所以全新的Power BI数据可视化工具呼之欲出，相比Qlik,Tableau等产品，有着无可比拟的天然优势。我们看一下最新2019数据分析魔力象限： 我们可以看到在2019年PowerBI已经是领导者地位了，Power BI是软件服务、应用和连接器的集合，它们协同工作以将相关数据来源转换为连贯的视觉逼真的交互式见解。无论你的数据是简单的 Excel电子表格，还是基于云和本地混合数据仓库的集合， Power BI都可以让你轻松地连接到数据源，直观看到或发现数据的价值，与任何所希望的人进行共享。PowerBI产品下载地址：https://powerbi.microsoft.com/zh-cn/what-is-power-bi/ Power BI 简单且快速，能够从 Excel电子表格或本地数据库创建图表。 同时Power BI也是可靠的

华为Model Arts 一、产品介绍 ModelArts是面向AI开发者的一站式开发平台，提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式训练、自动化模型生成，及端-边-云模型按需部署能力，帮助用户快速创建和部署模型，管理全周期AI工作流。 二、应用场景 ModelArts是一个一站式的开发平台，能够支撑开发者从数据到AI应用的全流程开发过程。包含数据处理、模型训练、模型管理、部署等操作，并且提供AI市场功能，能够在市场内与其他开发者分享模型、API和数据集。 ModelArts支持应用到图像分类、图像检测、视频分析、语音识别、产品推荐、异常检测等多种AI应用场景。 面向不同经验的AI开发者，提供便捷易用的使用流程： 1.面向业务开发者，不需关注模型或编码，可使用自动学习流程快速构建AI应用； 2.面向AI初学者，不需关注模型开发，使用预置算法构建AI应用； 3.面向AI工程师，提供多种开发环境，多种操作流程和模式，方便开发者编码扩展，快速构建模型及应用。 三、产品特色 1.数据治理 支持数据筛选、标注等数据处理，提供数据集版本管理，特别是深度学习的大数据集，让训练结果可重现。 ModelArts数据处理框架包含数据采集、数据筛选、数据标注、数据集版本管理功能，支持自动化和半自动化的数据筛选功能，自动化的数据预标注及辅助自动化标注工具。 2.极“快”致“简”模型训练