数据可视化

前文简介 上一篇文章中主要介绍了以下几方面： 决策树的简介 决策树的流程 熵的定义及如何计算熵 信息增益的定义及如何计算信息增益 依据信息增益划分数据集 本文以一个新的数据集(隐形眼镜数据集)为基础实现构建决策树、决策树的保存与加载、利用决策树分类、决策树的可视化，前文的知识不在过多概述，着重介绍这四个方面。 先大致了解一下数据集： 这份数据源至UCI数据库，其共有4个特征分别为 age (年龄)、 prescript (症状)、 astigmatic (闪光)、 tearRate (泪液产生率)以及一个分类标签 class ，该分类包含硬材质、软材质和不应配带三种。 为了方便处理，对样本做以下处理： age：young—>0、pre—>1、presbyopic—>2 prescript：myope—>0、hyper—>1 astigmatic：no—>0、yes—>1 tearRate：reduced—>0、normal—>1 四、决策树的构建 在构造决策树之前，先回顾一下前几个子模块的工作原理：先获取原始数据集，然后基于最优特征划分数据集，当数据集特征大于两个时，第一次划分之后，数据将被向下传递至树的下一个节点，在这个节点上，在此划分数据，此过程是利用递归原理处理数据集。 什么时候划分结束呢？当程序遍历完所有划分数据集的属性，或者每个分支下所有实例分类一致时代表划分数据集结束。

一、什么是VSTO? VSTO = Visual Studo Tools for Office，是.net平台下的Office开发技术。相对于传统的VBA（Visual Basic Application）开发，VSTO为中高级开发人员提供了更加强大的开发平台和语言，并部分解决了传统Office开发中的诸多问题（难于更新、可扩展性差、难以维护、安全性低等），开发人员可以使用熟悉的技术来构建更加灵活的、强大的、跨平台的企业级解决方案。 二、为什么要进行Office开发？ Office拥有强大的数据分析、显示和计算能力，尤其在桌面领域，已经成为了办公自动化的行业标准。虽然Office功能强大，但是也不可能满足各行各业的特定需求，如果能够借助于Office构建企业的个性需求，那将十分具有吸引力。这样，在不需要其他专业软件的情况下，就可能完成既定的目标。 三、Office开发简史 1、VBA（Visual Basic Application） 微软提出的第一种Office开发解决方案就是VBA，在20世纪九十年代VBA红极一时，借助于当时如日中天的Visual Basic，VBA取得了巨大的成功，无论是专业的开发人员，还是刚入门的非开发人员，都可以利用VBA完成简单或复杂的需求。但是VBA本身拥有很多的局限性，VB语言虽然简单，但是其语法令中高级开发人员不太适应

这里的数据流指数据从前端流向后端的过程中途径的所有组件或者说服务，比如用户的http请求先到Nginx, 再到后端服务1, 再到发现服务，再到缓存服务，再到后端服务2, 然后是数据库，以及其他调用，总的来说就是一个请求进入的路径，如果将这样的一个过程可视化出来，我想是不错的，而这样的一个可视化也就可以做成一个监控的可视化，监控测试的连接是否可以完成的完成相应以及发现那个组件出现了问题。 而这里的前端后端并不局限于开发中的前端后端，只有有数据流动的地方就是数据流，比如不同物理机与交换机，路由器之间的网络流动，或者容器之间的数据流动，总的来说所有的数据总会有一个流动的方法，如果可以通过一定的技术获取每个节点的标志，那么就可以将这条路径动态的可视化出来。 演示效果 技术架构 这里选择JavaScript和SVG, 之所以选择SVG是因为D3以及有对应的layout了,所以可以很方便的将数据进行树状的可视化。 D3.js 数据 这里假设我们要监控的数据流架构如下 |---> backend11 |---> nginx1 ---> backend1 ---> | | |---> backend12 client --> | | |---> backend21 |---> nginx2 ---> backend2 ---> | |---> backend22 那么我们可以用下面两种方式来表示

转自 fu*k 原文 数据可视化之风向图 很多人都见过 风向图 ，直观形象，也是地图数据和现实数据在可视化上很好的结合。 这是我见的第一个风向图，记得是2012年吧，当时觉得很有意思，作为一名技术人员，自然好奇它是如何做到的，是Canvas还是SVG？但当时没深究。最近正好有人（大哥）提到了这个，不妨深入了解，一探究竟。于是乎，发现原来还有这么多玩法，大同小异，比如说这个，来自earth.nullschool.net： 当然还有来自度娘开源的echarts-x的： 基本上，这三个效果图基本涵盖了目前风向图的技术点和功能点（我自己的看法，因为windyty是基于earth.nullschool写的，前者多了一个worker线程处理数据，而后者在github上开源）。不知道哪一个最对你的胃口？对我而言，图1简单易懂，可以快速掌握风向图的实现；图2是实时的全球风向数据，而且是二进制格式，是大数据传输的一个方案；图3则采用WebGL实时渲染，算是大数据渲染的一个方案，所以各有千秋。正好本文就结合这三个例子说一下其中处理好的地方，也是一个由易到难的过程。 原理 乍看上去，多少会觉得无从下手。这是怎么做到的？其实吧，懂与不懂就是那一层纸，就看你愿不愿意戳破而已。我们先从数据说起。 首先介绍一下向量场（Vector Field）的概念。在维基百科的解释是：在向量分析中

某厂面试归来，发现自己落伍了！>>> 　“数据社会化时代，数据交易和流通是核心。”孙丕恕表示，要将分散在社会各领域的数据整合、开放，通过创新应用，为社会与公众创造更高价值的服务。 　　 浪潮集团执行总裁王兴山指出，企业内部存在大量的数据，要让这些“数”既看得到、看得清，还能发挥作用创造价值，就要释放数据的价值。一方面，要继续推进互联网化，实现业务流程的全数字化，比如数字化工作、数字化流程、数据挖掘;另一方面，要建立 企业大数据 中心，对内部组织数据、外部开放数据，并作整合、融合，实现智能决策和预测性分析，才能更好地释放数据价值。 　　 国务院发展研究中心企业研究所所长马骏也认为，未来的企业竞争是生态系统之间的竞争， 大数据 是未来企业的最重要资源，只有充分挖掘并利用数据的价值，才能为企业做好经营与决策服务。 　　 数字经济时代，数字化转型正在重新定义企业管理。为助力企业数字化转型，打造智慧企业，浪潮进一步明确了企业数字化转型路径。“当前企业信息化建设进入以数据为中心的3.0时代，但是推进数字化转型的程度参差不齐，落后者、跟进者和领先者并存。”王兴山表示，对于落后者来说，最重要的就是补短板，夯实基础管理。其中，管理会计是个有力支撑;跟进者需要进一步互联网化，实现业务流程的数字化，建立企业大数据中心等;而领先者则要进一步创新业务模式，建立可持续的生态体系。 　　

“数据可视化”可以帮助用户理解数据，一直是热门方向。 图表是”数据可视化”的常用手段，其中又以基本图表—-柱状图、折线图、饼图等等—-最为常用。 用户非常熟悉这些图表，但如果被问道，它们的特点是什么，最适用怎样的场合（数据集）？恐怕答得上来的人就不多了。 本文是电子书《 Data Visualization with JavaScript 》第一章的笔记，总结了六种基本图表的特点和适用场合，非常好地回答了上面的问题。 序言 进入正题之前，先纠正一种误解。 有人觉得，基本图表太简单、太原始，不高端，不大气，因此追求更复杂的图表。但是，越简单的图表，越容易理解，而快速易懂地理解数据，不正是”数据可视化”的最重要目的和最高追求吗？ 所以，请不要小看这些基本图表。因为用户最熟悉它们，所以只要是适用的场合，就应该考虑优先使用。 一、柱状图（Bar Chart） 柱状图是最常见的图表，也最容易解读。 它的适用场合是二维数据集（每个数据点包括两个值x和y），但只有一个维度需要比较。年销售额就是二维数据，”年份”和”销售额”就是它的两个维度，但只需要比较”销售额”这一个维度。 柱状图利用柱子的高度，反映数据的差异。肉眼对高度差异很敏感，辨识效果非常好。柱状图的局限在于只适用中小规模的数据集。 通常来说，柱状图的X轴是时间维，用户习惯性认为存在时间趋势。如果遇到X轴不是时间维的情况

灯果数据可视化BI软件 是新一代人工智能数据可视化大屏软件,内置丰富的大屏模板,可视化编辑操作，无需任何经验就可以创建属于你自己的大屏。大家可以在他们的 官网 下载软件。 本文以地址灾害防治指挥大屏为例为大家演示如何在软件提供的模板基础上修改大屏。 首先我们点击我的项目页面上的新建大屏。 然后在模板中心里面选择医院数据实时展示大屏。 选中这个大屏之后，将鼠标移动到大屏上回出现一个提示按钮，提示大家是否立即使用此大屏，点击“立即使用”按钮就可以操作此大屏。 然后我们可以在这个界面上进行操作，页面上不同工具栏具有不同的功能。 具体界面介绍如下： 1、数据字段：您添加的数据将显示在这里，右上角两个按钮分别是添加数据和刷新数据，底部按钮为编辑数据 2、属性：可以设置当前大屏背板的整体属性和每个组件的属性 3、工具栏：包括编辑数据、刷新数据和全屏播放 4、组件库：制作大屏所需的组件都在这里 5、图层列表：每个组件对应一个图层列表，图层列表从上到下的顺序就是组件在大屏中的上下摆放层次 6、大屏画布：大屏的预览和编辑区域，大屏组件放置在该画布上面 7、仪表板标签：同一个大屏项目中可以包含一个或多个子大屏，点击标签右侧的加号可以新建子大屏，双击标签可以修改标签名称 下面来为大家简要的介绍一下软件怎么使用： 1、编辑组件 点击选择任意一个组件即可对其进行设置，例如修改大屏中的文本

今天，大数据已无所不在，并且正越来越广泛的被应用到金融、互联网、科学、电商、工业甚至***到我们生活的方方面面中，获取的渠道也越来越便利。 然而，很多公司企业只知道大数据的重要性，疯狂的存储搜集行业相关的大数据，生怕没有抓住大数据的风口导致自己的落后，但却不知道怎样利用这些数据指导自己的业务和项目方向。让大数据静静地躺在公司的数据库里，白白的浪费了大数据真正的价值，也失去了大数据的意义。 还有就是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，随着越来越多数据可视化的需求产生，地图、3D物理结构等技术将会被更加广泛的使用。所以，当人类的认知能力越发受到传统可视化形式的限制时，隐藏在大数据背后的价值就难以发挥出来，如果因为展示形式的限制导致数据的可读性和及时性降低，从而影响用户的理解和决策的快速实施，那么，数据可视化将失去其价值。 我们每天都在说大数据，那数据到底能“大”到怎样的程度？也许你已经听说过以下结论：世界上90％的数据是在过去几年内产生的。事实上，过去三十年中，全世界的数据量大约每两年增加10倍，有专家估计，到2020年的时候，数据的年度产出量会达到4300%甚至更多，这已远远超出了著名的摩尔定律理论；所以，面临着这样的巨大挑战，大数据时代的数据可视化就凸显的尤为重要。 目前市面上也已经具备了很多成熟的BI数据可视化工具，如Tableau、

随着企业信息化建设程度不断加强，随之而来的企业经营数据呈爆发式增长，传统粗放 式的管理手段难以支撑现代化企业发展需要，越来越多的企业开始意识到数据的重要性，希 望通过大数据分析来驱动来实现企业智慧化运营，提升企业业务增长。 然而各行各业的企业在实践数据化运营的道路上面临着巨大的挑战，通过与大量企业进 行沟通，交流我们将企业面临的问题归纳整理为如下几点信息： (1)缺乏数据价值意识：企业数据越来越多，用来做决策支持的却很少； (2)缺乏数据应用建设方法：不知道分析什么，不知道如何分析； (3)信息孤岛：数据分散在不同的 IT 业务系统当中，整合难度大，无法全面、实时的了解各项业务发展变化； (4)决策时缺乏即时性：数据分析需求时长得不到及时响应，从而错失良机； (5)采用写代码或者使用开源软件导致 BUG 频出，稳定性极差； (6)代码开发或者开源软件的功能固化，需求扩展差，难以支撑企业各个业务部门决策需要； (7)熬夜加班多，工作负荷大，项目人员离职风险高，维护难度高，维护体验差； (8)经常被抱怨分析结果不能及时有效的发布给相关部门。 由此 NBI数据分析平台应运而生，NBI数据分析平台的初衷就是致力于提供简单、易用、低成本、快速上线的大数据可视化分析产品和服务，帮助企业提升数 据化运营能力。 NBI数据分析平台架构： NBI数据分析平台四大步骤介绍： （1

matplotlib matplotlib是一个专门用来绘图的库，在分析数据的时候，使用它可以将数据进行可视化，更直观的呈现。下面是几个通过matplot绘制的图 文章目录 matplotlib 1.简单入门 2.图像结构 3.pyplot基本绘图功能介绍 3.1创建画布 3.2绘制图像 3.3图像输出 3.4辅助显示层 3.5综合例子 4.Matplotlib三层架构总结 1.简单入门 import matplotlib . pyplot as plt % matplotlib inline plt . figure ( ) plt . plot ( [ 1 , 2 , 3 ] , [ 3 , 5 , 7 ] ) plt . show ( ) 2.图像结构 其他说明： 一个figure(画布)可以包含多个axes(坐标系/绘图区)，但是一个axes只能属于一个figure。 一个axes(坐标系/绘图区)可以包含多个axis(坐标轴)，包含两个即为2d坐标系，3个即为3d坐标系 辅助显示层为Axes(绘图区)内的除了根据数据绘制出的图像以外的内容，主要包括Axes外观(facecolor)、边框线(spines)、坐标轴(axis)、坐标轴名称(axis label)、坐标轴刻度(tick)、坐标轴刻度标签(tick label)、网格线(grid)、图例(legend)、标题