数据可视化

最近很多朋友跟我抱怨：为了公司数据好看，老板一个劲地想要数据可视化，以为可视化就是画画图表这么简单，可苦了自己天天加班做数据，但其实老板根本不懂可视化！ 确实，数据可视化无疑是当今最火热的词，不管是做什么数据，似乎都要拿来做一下可视化才行，但很多人都对数据可视化没有一个具体的概念，也不知道该如何实现可视化。所以，话不多说，下面就带大家由浅入深地学习数据可视化的定义、概念、实现过程和方法。 一、什么是数据可视化 科学可视化 、 信息可视化 和 可视分析学 三个学科方向通常被看成可视化的三个主要分支。而将这三个分支整合在一起形成的新学科 “ 数据可视化 ”，这是可视化研究领域的新起点。 广义的数据可视化涉及信息技术、自然科学、统计分析、图形学、交互、地理信息等多种学科。 1、科学可视化 科学可视化是科学之中的一个跨学科研究与应用领域，主要关注三维现象的可视化，如建筑学、气象学、医学或生物学方面的各种系统，重点在于对体、面以及光源等等的逼真渲染，目的是以图形方式说明科学数据，使科学家能够从数据中了解、说明和收集规律。 2、信息可视化 信息可视化是研究抽象数据的交互式视觉表示以加强人类认知。 抽象数据包括数字和非数字数据，如地理信息与文本。柱状图、趋势图、流程图、树状图等，都属于信息可视化，这些图形的设计都将抽象的概念转化成为可视化信息。 3、可视分析学

我们常常会思考什么样的数据才是 大数据 ,只有数据量大才能真正称之为大数据吗？其实不然, 大数据 的特征应该包括数量、速度，多样性和精准性这四个方面,也就是通常所说的4个V: Volume,Velocity,Variety 和Veracity。如下图所示： 因此，数量大小只是描述大数据的其中一个维度，今天，我们不妨换个思路来聊聊大数据的另一个重要特征：Velocity(速度)，看看如何将传统数据库中的数据快速、实时、准确地应用到大数据平台。快速获取，快速分析，快速应用，快速实现，从而帮助企业提升自身的竞争力并创造巨大的商业价值。 IBM 大数据产品 介绍 InfoSphere Change Data Capture(以下简称CDC)用于捕获源端交易数据库如DB2，Oracle的数据变化，并实时复制到目标数据库、消息队列、以及ETL解决方案(例如IBM InfoSphere DataStage)。 InfoSphere BigInsights由Hadoop分布式文件系统(HDFS)以及Pig,Hive,HBase和ZooKeeper等Hadoop生态系统子项目构成，用于分析和展现基于Apache Hadoop的海量数据。 接下来，我们将通过一个智能电表的应用案例来演示CDC如何将实时的增量数据复制到InfoSphere BigInsights的HDFS中。 系统架构

深度解析如何挑选适合自己的Hadoop平台 什么是Hadoop，怎样学习Hadoop 分布式文件系统HDFS解析 Hadoop开发人员基础课程之初识MapReduce HBase基础知识，面向列的实时分布式数据库 完全分布式HBase集群安装配置示例 什么是Spark，如何使用Spark进行数据分析 2分钟读懂大数据框架Hadoop和Spark的异同 IBM专家亲自解读 Spark2.0 操作指南 浅谈【数据地图】在数据分析中的作用 收藏 | 史上最全的‘大数据’学习资源（上） 大数据服务及未来：人工智能+大数据生态模式 IBM：不是人工智能，而是认知商业 Hadoop大数据生态系统及常用组件简介 Hadoop学习之旅一：Hello Hadoop 大数据洞察滴滴与Uber中国合并后，出行市场的最新格局和未来趋势 大数据与云计算和物联网之间的关系 里约奥运会、传感器、大数据技术的极大的作用 2016年我国能源行业大数据的发展现状及市场分析 九个最适合实时数据分析的应用领域 盘点最受欢迎的十个开源大数据技术 利用大数据建模预测2016年里约奥运会金牌榜 大数据最清楚王宝强离婚事件到底有多热！ 大数据将面临的重要课题：数据转化 推荐：六款强大的开源数据挖掘工具 大数据时代：九个大数据应用领域 13个应用案例，讲述最真实的大数据故事！ 大数据时代：十大最热门的大数据技术

随着企业业务的不断扩展，业务线越来越多，对业务数据的监控越来越重要，但各个业务系统间的数据往往独立、分散，对数据进行价值挖掘的难度较大。借助一个数据平台将数据进行汇集处理，并能根据企业运营管理需求将数据进行个性化的可视化展现，已成为各大企业的刚需。 相比于单一的图表与静态仪表盘，日志易 Galaxee 大屏可视化应用致力于用更生动、友好的形式，即时呈现隐藏在瞬息万变且庞杂的数据背后的业务洞察。无论在能源、金融还是互联网领域，通过交互式实时数据可视化视屏墙来帮助业务人员发现、诊断业务问题，越来越成为大数据解决方案中不可或缺的一环。 1 大屏应用场景 数据可视化的设计难点并不在于图表类型的多样化，而在于如何能在简单的一页之内让用户读懂数据之间的层次与关联，这就要求大屏所展示的数据间的关系清晰，图表、布局、色彩有层次感。 根据企业的不同需求，大屏要求能够满足企业准实时展现业务数据的需求，不同行业或业务比较特殊的企业，往往需要定制化的大屏样式。 此外，大屏长期处于数据可视化展示过程中，硬件资源消耗较大。大屏一般要使用专有的服务器，且对显卡、内存配置等有一定要求。 由于上述需求，大屏应用有一定的技术壁垒，且要求使用者对企业数据有一定了解，能够根据企业数据特点优化数据显示，合理使用服务器资源，实现长期、稳定、条理清晰的最优数据展示效果。 2 Galaxee Galaxee

对于Python数据可视化库， matplotlib 已经成为事实上的数据可视化方面最主要的库，此外还有很多其他库，例如vispy，bokeh， seaborn ，pyga，folium 和 networkx，这些库有些是构建在 matplotlib 之上，还有些有其他一些功能。 目录 matplotlib 基本函数 中文乱码 plot： 线性图 bar： 柱状图 barh ：水平柱状图 pie： 饼图 scatter： 散点图 hist： 直方图 stackplot： 面积图 subplot： 子图布局 GridSpec： 网格布局 matplotlib matplotlib 是一个基于 Python 的 2D 绘图库，其可以在跨平台的在各种硬拷贝格式和交互式环境中绘制出高图形。Matplotlib 能够创建多数类型的图表，如条形图，散点图，条形图，饼图，堆叠图，3D 图和地图图表。 ％matplotlib 命令可以在当前的 Notebook 中启用绘图。Matlibplot 提供了多种绘图 UI ，可进行如下分类 ： 弹出窗口和交互界面： ％matplotlib qt 和 ％matplot tk 非交互式内联绘图： ％matplotlib inline 交互式内联绘图： ％matplotlib notebook－－＞别用这个，它会让开关变得困难。 安装Matplotlib命令：

一、Navicat 可视化工具的使用 1、Navicat [1] 是一套快速、可靠并价格相宜的数据库管理工具，专为简化数据库的管理及降低系统管理成本而设。 它的设计符合 数据库管理员 、开发人员及中小企业的需要。Navicat 是以直觉化的 图形用户界面 而建的， 让你可以以安全并且简单的方式创建、组织、访问并共用信息。 #要求掌握 1；测试+连接数据库 2：新建库 3：新建表，新增字段+类型+约束条件的创建 4：设计表：外键 5：新建查询 6：建立表的模型 7:转储/运行SQL文件 8：通过模型多表之间查询，输入命令#注意　　批量加注释：ctrl+?建　　批量去注释：CTRL+shift+?建 2、 软件操作界面及使用注意事项： 3、新建库时注意事项： 4、可以把建好的表转储为SQL文件保存下来，可以把新的SQL文件直接添加并运行（可以直接利用别人建好的框架模型或数据） 二、练习题：（多表之间的查询） 1、查询所有的课程的名称以及对应的任课老师姓名 4、查询平均成绩大于八十分的同学的姓名和平均成绩 7、 查询没有报李平老师课的学生姓名 8、 查询没有同时选修物理课程和体育课程的学生姓名 9、 查询挂科超过两门(包括两门)的学生姓名和班级 # 解题步骤： 把复杂的问题拆分，按条件拆分一步一的写，再基于上一次查询的结果再做条件筛选 1：查询所有的课程的名称以及对应的任课老师姓名

监控系统： 提供故障节点的配置信息和关联信息 故障的影响范围和根源分析 流程系统： 事件管理中事件相关对象的配置信息 问题管理中问题相关对象的配置信息 变更管理中对象的配置信息 可用性（双机热备等）和连续性（灾备等）中对象的配置信息 运维自动化： 自动化操作涉及对象的配置信息 业务可视化展现： 展现中涉及对象的配置信息和关联信息 资产管理系统： 一套数据，两个纬度 来源： https://blog.51cto.com/031028/2431413

随着企业数据的日久累计，企业生产的数据无论从数量空间还是从维度层次上都日益繁杂。面对大量数据，管理层常常望洋兴叹：要么企业自产的大量数据不能有效利用，无法提供决策依据；要么数据展示模式繁杂晦涩，无法快速甄别有效信息。如何将海量数据经过抽取、加工、提炼，通过可视化方式展示出来，改变传统的文字描述识别模式，让决策者更高效的掌握重要信息和了解重要细节，这关系到企业重大决策的制定和发展方向的研判。 数据可视化可为上述问题提供理想的解决方案。数据可视化是指以柱状图、饼状图、线型图等图形方式展示数据，让决策者更高效的了解企业的重要信息和细节层次。大量研究结果表明人类通过图形获取信息的速度比通过阅读文字获取信息的速度要快很多，因此通过可视化方式帮助用户改变传统的数据识别模式。 我认为一个好的数据可视化工具应该具备以下几方面： （1）能支持多种数据源的接入，如Excel文件，CSV，关系型数据库，大数据存储平台，搜索引擎... （2）多样的数据建模方式，如拖拽建模，SQL建模，存储过程建模... 拖拽式建模与SQL建模 （3）丰富的可视化组件展示，如柱状图，折线图，饼状图，gis地图，桑基图，表格，旭日图，平行坐标，日历热图... （4）多样的交互式分析操作，如数据联动，上钻，下钻，参数过滤，组件过滤... （5）灵活自有的布局方式 （6）便于分享与查看 以上案例通过 NBI大数据可视化工具（

1.Excel 函数、数据可视化 1.1 函数 1.2 数据可视化 1.3 技巧 2. Sql 教程、练习 2.1 SQL 教程 2.2 SQL 面试题 3. Python练习 3.1 Numpy 3.2 Pandas 3.3 Matplotlib 3.4 Scipy 3.5 Scikit-learn 3.6 Python面试题 4. 机器学习 4.1 kNN近邻算法 4.2 决策树 4.3 朴素贝叶斯 4.4 Logicstic Regression 4.5 时间序列分析 4.6 SVM 4.7 神经网络 4.8 聚类 4.9 Adaboost 4.10 机器学习面试题 5. 概率论与数理统计 5.1 描述性统计 5.2 推断性统计 5.3 统计题目 5.4 统计书籍 6. 数据结构与算法 6.1 Leetcode刷题 6.2 牛客网刷题 7. Linux 8. R语言 9. Hadoop 10. Spark 11. 数据分析思维 11.1 精益数据分析 来源： https://www.cnblogs.com/Jacon-hunt/p/11382155.html

Python数据分析：数据可视化案例 import pandas as pd import matplotlib . pyplot as plt from matplotlib import style style . use ( 'ggplot' ) # 设置图片显示的主题样式 # 解决matplotlib显示中文问题 plt . rcParams [ 'font.sans-serif' ] = [ 'SimHei' ] # 指定默认字体 plt . rcParams [ 'axes.unicode_minus' ] = False # 解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题 dataset_path = './dataset/Mountains.csv' def preview_data ( data ) : """ 数据预览 """ # 数据预览 print ( data . head ( ) ) # 数据信息 print ( data . info ( ) ) def proc_success ( val ) : """ 处理 'Ascents bef. 2004' 列中的数据 """ if '>' in str ( val ) : return 200 elif 'Many' in str ( val ) : return 160 else : return val