数据可视化 | 易学教程

d3.js学习笔记--Mike Bostock: VIZBI: D3 Workshop

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Preface d3是基于HTML和SVG的数据可视化JS库. 它将数据(data)和元素(DOM)相互绑定在一起, 并且在数据实时改变情况下DOM元素也会实时改变. 所以, D3是 Data-Driven Documents, 即数据驱动元素, 而D3的命名则来源于W3C Document Object Model. html模板文件为: <!DOCTYPE html> <meta charset="utf-8"> <style> </style> <script src="d3.js"></script> <script> </script> 我们需要在当前html模板文件下启动一个简单的服务器, 这样才能读取数据文件: leicj@lishunan:~$ python -m SimpleHTTPServer 8888 & [1] 16960 leicj@lishunan:~$ Serving HTTP on 0.0.0.0 port 8888 ... 127.0.0.1 - - [23/Oct/2016 13:02:13] "GET / HTTP/1.1" 200 - 127.0.0.1 - - [23/Oct/2016 13:02:13] code 404, message File not found 127.0.0.1 - - [23/Oct/2016 13:02:13

数据可视化软件做需求调研分析靠谱吗？

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都说数据可视化软件做数据分析不仅快，还能从各种意想不到的角度分析挖掘数据，并且能将复杂的数据更直观、清晰地展现出来。那，如果用数据可视化软件做需求调研分析，靠谱吗？数据可视化报表效果怎样，在做需求调研分析的BI报表时，需要做些什么准备吗？数据可视化软件确实是一种可将复杂数据分析挖掘地更深，数据展现地更直观，更便于人们一眼掌握数据的大体走向、占比等情况的数据分析软件。没错，数据可视化软件不仅是一个可视化软件，更是只能数据分析软件，能够在短时间内完成海量数据的分析挖掘任务。用数据可视化软件做需求调研分析，数据分析挖掘更轻松、更直观易懂用数据可视化软件做分析报表的效果是怎样的？我们可以看两张用奥威BI数据可视化软件（OurwayBI）制作的数据可视化报表：直观易懂的效果不必说，相信大家看到以上两张数据可视化分析报表时都能一眼看到关键数据、数据趋势走向等情况，这也是数据可视化软件中数据呈现的典型特点：直观易懂，让人一眼掌握数据情况。但是除了直观易懂，数据可视化软件更有一个一般分析报表无法追赶的优势：分析随需而动。可以简单理解成在浏览状态下，用户可根据自己的分析思维变化去任意改变分析角度、内容。如自定义字段与维度组合，如自行钻取相关分析报表或明细，又如通过联动使得几个不同主题的分析图表同时从多方面分析某组数据等。在OurwayBI数据可视化软件上，一张报表无需从零开始制作

数据可视化笔记整理03

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目录 1.学习目的 2前言 3.对比型数据可视化 3.1 柱状图 3.2 条形图 3.3 面积图 3.4 气泡图 3.5 单词云图 3.6 雷达图/星状图 4.分布型数据可视化 4.1 直方图 4.2 茎叶图 4.3 箱线图 4.4 概率密度图 4.5 散点图/气泡图 4.6 热力图 4.7 地图 5.总结 6.作业 6.1 电商 6.2 公司店铺月度收入,成本和综合评分「对比型数据」和「分布型数据」的可视化 1.学习目的了解数据之间的对比关系，可以通过哪些「标记+视觉通道」映射，从而来表现差异；熟练掌握表示数据对比关系的图形类型，以及这些图形的适用场景、异同；熟悉描述性统计的相关内容，掌握分布型数据可视化的常用图表和适用场景；实践：给定2个数据集，选择合适的图表并进行可视化呈现，实现工具不限； 2前言「对比型数据」：对比两组或两组以上数据的差异。「分布型数据」：研究数据分布的集中趋势、离散程度、偏态和峰度等。 3.对比型数据可视化一般来说,对比多组数据之间的差异,我们是通过不同的标记和视觉通道体现出来的. 高度差异/宽度差异：柱状图、条形图。面积差异：面积图、气泡图。字号差异：单词云图。形状差异：星状图。 3.1 柱状图柱状图可以使离散时间数据可视化的方式之一,系列值的数据类型是时间. 柱状图除了可以用于离散时间数据的可视化

4 文本可视化技巧

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文本可视化的流程文本可视化依赖于自然语言处理，因此词袋模型、命名实体识别、关键词抽取、主题分析、情感分析等是较常用的文本分析技术。文本分析的过程主要包括特征提取，通过分词、抽取、归一化等操作提取出文本词汇级的内容，利用特征构建向量空间模型并进行降维，以便将其呈现在低维空间，或者利用主题模型处理特征，最终以灵活有效的形式表示这些处理过的数据，以便进行可视化呈现。下图（来源：网络）是一个文本可视化的基本流程图：文本可视化类型，除了包含常规的图表类，如柱状图、饼图、折线图等的表现形式，在文本领域用的比较多的可视化类型有：（1）基于文本内容的可视化。基于文本内容的可视化研究包括基于词频的可视化和基于词汇分布的可视化，常用的有词云、分布图和 Document Cards 等。（2）基于文本关系的可视化。基于文本关系的可视化研究文本内外关系，帮助人们理解文本内容和发现规律。常用的可视化形式有树状图、节点连接的网络图、力导向图、叠式图和 Word Tree 等。（3）基于多层面信息的可视化基于多层面信息的可视化主要研究如何结合信息的多个方面帮助用户从更深层次理解文本数据，发现其内在规律。其中，包含时间信息和地理坐标的文本可视化近年来受到越来越多的关注。常用的有地理热力图、ThemeRiver、SparkClouds、TextFlow 和基于矩阵视图的情感分析可视化等。

G6：AntV 的图可视化与图分析

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　　导读　　　　G6 是 AntV 旗下的一款专业级图可视化引擎，它在高定制能力的基础上，提供简单、易用的接口以及一系列设计优雅的图可视化解决方案，是阿里经济体图可视化与图分析的基础设施。今年 AntV 11.22 品牌日，我们带来了新的 G6 3.2.0 版本。该版本着重改进了开发体验，增加了许多新元素和组件，并提供了更为高级的布局算法。　　　　与此同时，我们发布一款基于 G6 引擎封装的、开箱即用的图可视化工具——Graphin，你只要对它进行简单配置，就可以迅速搭建起一个功能强大、样式美观的图可视化分析应用。　　　　G6，洞察关系数据　　　　G6 名称由来：G6 是蚂蚁金服-AntV 旗下的图可视化与图分析引擎，G 来自于 Graphic、Graph ，意味着我们要基于图分析技术做图可视化；6 来自于《六度分隔理论》，表达了我们对关系数据、关系网络的敬畏和着迷。　　　　功能聚焦的图可视化引擎　　　　展示，作为可视化最重要的基础能力，其专业难点在于如何将复杂的关系数据以更低的视觉复杂度、更高的可读性呈现给终端用户。为此，G6 提供图的渲染、绘制、交互、动画等可视化基础能力。　　　　丰富的内置元素（8 种基础类型节点，6 种基础类型边 🆕及其变种）；　　　　多样的内置交互（10+ 种）；　　　　🆕易用的辅助组件。　　　　除了上述默认好用

数据可视化概述

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一.图表概述　　1.数据图表能使表达形象化。使用数据图表可以使冗长的文字表达简洁化，化抽象为具体，使深奥的内容形象化，使阅读者更容易理解所要表达的主题及观点。　　2.数据图表便于突出重点。通过对图表中数据的颜色和字体等信息的设置，可以把问题的重点有效地传达给阅读者。　　3.数据图表更能体现专业化。恰当、得体的图表传递着制图者专业、敬业、值得信赖的职业形象。二.常见图表　　常见的图表就是指图形+表格，一般会使用到的就是6种基本类型的图表，其它大部分复杂的图表都可以用这6种图表衍生出来的。　　1.表格　　　　　　2.饼图　　　　　　3.柱形图　　　　　　　　4.条形图　　　　　　5.折线图　　　　　　6.散点图　　　　　　制作图表时应该尽量选择简单的类型，简单的图表能更有效、形象、快速地传递信息！三.图表的选择　　我们在数据分析时需要对一些分析结果进行图表展示，什么样的数据分析方法需要用哪种图表进行展示，才能清晰、准确地表达主题和内容，如何用数据说话，是数据分析的一项重要内容。　　一般是根据数据间的关系来选择相应的图表。大部分数据间的关系可以归纳为五种：成分关系、排序关系、时间序列关系、相关关系和多重数据比较关系。　　1.成分关系图表选择　　　　成分关系指整体与部分之间的关系，表示成分关系的数据比较常见，一般用饼图【整体和部分只有一级分类

《基于Vue的数据可视化系统的设计与实现》文献阅读（十四）

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一、基本信息标题：基于Vue的数据可视化系统的设计与实现时间：2018 来源：华中科技大学关键词：数据可视化；数据可视化工具；探索式分析；Vue 二、研究内容 1.主要内容： 1.1 研究背景与意义随着互联网技术与信息化进程的高速发展，不管是传统行业还是互联网企业其信息化与数字化的进程不断加快，产生数据的速度及数据量也在飞速上升，这些数据中通常蕴含着大量对企业有价值的信息，如何从这些数据中发掘有价值的信息成为企业迫切需求。为了使企业更加方便有效的利用这些数据，可视化系统应运而生。数据可视化是借助计算机图形学、计算机视觉和图像处理技术，将数据转换成有意义的图表或者图形并在屏幕上显示出来的方式之一叫，可视化系统能够使用户通过图表形式清晰的呈现一大堆混乱数据间存在的关系，有效地传达有价值的信息。 IEEE组织每年组织的两次国际研讨会“IEEE Symposium on Information Visualization"和“Intemational Conference on Information Visualization"极大的促进了数据可视化技术的发展，推动了可视化技术的实际应用。目前数据可视化的研究在国内外已涉及各行各业，Shuichi Toyoda和Noboru NikiP)从时间、保险公司

python数据可视化（一）——绘制随机漫步图

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数据可视化指的是通过可视化表示来探索数据，它与数据挖掘紧密相关。 python有一系列的可视化和分析工具，最流行的工具之一是matplotlib，它是一个数学绘图库。实现绘制随机漫步图利用random库来获取随机数，用matplotlib进行绘图 1.创建一个类，用于生成两个储存随机漫步经过的每个点的x，y坐标代码如下： from random import choice class RandomWalk(): def __init__(self,numpoints=5000): self.numpoints=numpoints #规定漫步次数，默认值为5000 self.x_values=[0] #x轴 self.y_values=[0] #y轴 def get_step(self): direction=choice([1,-1]) #随机选择方向 distance=choice([0,1,2,3,4]) #漫步长度 step=direction*distance return step def fill_walk(self):　　#生成两个长度为numpoint的列表 while len(self.x_values) < self.numpoints: x_step=self.get_step() y_step=self.get_step() if x_step==0

大数据可视化热门工具

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企业越来越重视数据分析给业务决策带来的有效应用，而可视化是数据分析结果呈现的重要步骤。而可视化技术/工具在国内国外也发展的相当成熟，很多都已经做成应用（比如可视化图表库，BI工具等等），并投入商用。如何利用大数据可视化，如何做好大数据可视化，今天就给大家介绍一些实用的工具，有图表库、有BI ...... 国外产品系列 1、ChartBlocks ChartBlocks是一款网页版的可视化图表生成工具，在线使用。通过导入电子表格或者数据库来构建可视化图表。整个过程可以在图表的向导指示下完成。它的图表在HTML5的框架下，使用强大的JavaScript库D3.js来创建图表。图表是响应式的，可以和任何的屏幕尺寸及设备兼容。还可以将图表嵌入任何网页中。 2、D3.js D3是个图表库，对于前端工程师来说，D3.js 称得上是最好的数据可视化工具库。 D3厉害的地方在于它建立了一整套数据到SVG属性的计算框架，常用Data visualization模型，大多都可以再d3.layout里面找到。D3.js运行在JavaScript上，并使用HTML，CSS和SVG。 D3.js是开源工具，使用数据驱动的方式创建漂亮的网页，D3.js可实现实时交互，这个库非常强大和前沿。 3、Tableau Tableau公司将数据运算与美观的图表完美地嫁接在一起。它的程序很容易上手

Python 手绘风格可视化神包：cutecharts

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https://github.com/chenjiandongx/cutecharts Python 手绘风格可视化神包：cutecharts。和 Matplotlib 、pyecharts 等常见的图表不同，使用这个包可以生成下面这种看起来像手绘的各种图表，在一些场景下使用效果可能会更好。 GitHub 地址： https://github.com/chenjiandongx/cutecharts 怎么画出这些图表呢，很简单，一行命令先安装好该库： pip install cutecharts 也可以使用源码安装的方式： $ git clone https://github.com/chenjiandongx/cutecharts.git$ cd cutecharts$ pip install -r requirements.txt$ python setup.py install 下面就介绍下每个图表如何绘制。首先是一些图表共通的参数： Commons 不同图表有着部分相同的方法。 __init__ Params Desc------ ----title: Optional[str] = None 　　　　　　　　图表标题width: str = "800px" 　　　　图表宽度height: str = "600px" 　　　　图表高度assets_host:

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