数据可视化

最近我一直在做数据可视化的前端工作，我用的最多的绘图工具是d3。d3有点像photoshop，功能很强大，例子也很多，但是学习成本也不低，做项目是需要较大人力投入的。3月底由在亚马逊工作的同学介绍下使用了一下echart，一个由百度前端发起的canvas国产类库（官网： http://echarts.baidu.com/index.html ）。这个echart其实是在canvas类库zrender的基础上做的主题图库，优点有数据驱动，图例丰富，功能强大，支持数据拖拽重计算，数据区域漫游，全中文文档非常过瘾。跟同样是国产的前端脚手架fis一样（官网 http://fis.baidu.com/ ），都是诚意满满的国产套餐，体现了现今国内不俗的前端开发实力。使用它们的感觉就像想自己做个平板电脑，去华强北一转，主板、CPU、屏幕等各种套餐一订购，东西就哗哗地组装起来了。极其高效，非常适合商业项目开发。而且，即使是为了研究，用这些也可以打一个很好的基础。 Echart图表库层次关系 1.引入目录 废话不多说了，看到好东西，第一步是从github上把相关文件全下下来，然后到build目录翻箱倒柜把东西找齐。新建目录如下： echarts-1.3.8 —-zrender //zrender是echart依赖的绘图库，官网要求下载，但是目前我的程序中并没有直接引用它

在之前的文章《Bagging 或Boosting让你的模型更加优化》中，我们介绍了可以通过Bagging或Boosting技术，使得模型更加稳定和准确率更高，那么今天要介绍的随机森林算法，本身的算法逻辑已经使用了Bagging技术，来构建多棵树，最终实现构建“森林”的目的。 首先我们先来了解下这个算法，记住几个要点就可以： 1.在 IBM SPSS Modeler 中，随机森林构建的每棵树，使用的算法是C&RT，关于C&RT算法的介绍可以参考之前的文章《 IBM SPSS Modeler算法系列------C&R Tree算法介绍 》； 2.使用Bagging,每构建一棵树，都是通过随机选择样本数据来构建（有放回的）； 3.除了使用Bagging技术，对使用的输入指标，也随机选择。比如说一共有20个输入指标，每选完一次样本数据后，会再随机选择其中的10个指标来构建树。 4.最终的预测结果，会综合前面构建的决策树通过投票的方式得到最终的预测结果，如果是数值型的预测，则是取平均值做为最终的预测结果。 5.在 IBM SPSS Modeler 中，随机森林算法不仅支持传统的关系型数据库，比如DB2、Oracle、SQL Server等通过ODBC可连接的数据库，也支持Haoop分布式架构的数据，它可以生成MapReduce或者Spark，放到Hadoop平台上去执行，从而提升整个计算效率

这个作业属于哪个课程 2020春|S班(福州大学) 这个作业的要求在哪里 结对第一次-某次疫情统计可视化（原型设计） 结对学号 021700531、131700127 这个作业的目标 合作设计原型，从而实现某次疫情统计可视化 作业正文 正文 其他参考文献 AxureRP教程、CSDN博客、《构建之法》， echarts教程 等 Axure 教程：中国地图和世界地图 AxureRP9教程 一、原型展示 原型 二、NABCD模型使用详细说明 N（Need，需求） 希望可以通过地图的形式来直观显示疫情的大致分布情况，还可以查看具体省份的疫情统计情况。 在全国地图上使用不同的颜色代表大概确诊人数区间 颜色的深浅表示疫情的严重程度，可以直观了解高危区域； 鼠标移到每个省份会高亮显示； 点击鼠标会显示该省具体疫情情况； 点击某个省份显示该省疫情的具体情况 显示该省份对应的感染患者人数、疑似患者人数、治愈人数、死亡人数； 该省份到目前为止的新增确诊趋势、新增疑似趋势、治愈趋势和死亡趋势； A（Approach，做法） 1.Axure RP：（设计原型） 作为前端开发的工具，设计美化前端页面。 设计中国疫情地图，设计交互。显示各个省份的疫情数据。 2.Echarts： （设计图表） 设计显示折线图。反应疫情变化趋势。 B （Benefit，好处） 1.数据显示直观，从地图上直接读出疫情的数据。 2

随着数据可视化概念逐年火热，有较多优秀的图表开源库和制作工具脱颖而出，下面，我们就拿其中比较有名的 14个产品进行简要介绍。 1、AnyChart 链接： http://www.anychart.com/ AnyChart 是基于 Flash/JavaScript(HTML5) 的图表解决方案，它可以轻松地跨浏览器、跨平台工作。除了基础的图表功能外，它还有收费的交互式图表和仪表功能。它可以通过 XML 格式获取数据，该方式让开发人员非常灵活地控制图表上的每一个数据点，而当图表数据点数量偏大时，则可以采用 CSV 数据输入，减小数据文件大小和图表加载时间。 2、amCharts 链接： http://www.amcharts.com/ amCharts 是一款高级图表库，致力于对 Web 上的数据可视化提供支持。它所支持的图表包括柱状图、条状图、线图、蜡烛图、饼图、雷达、极坐标图、散点图、燃烧图和金字塔图等等。amCharts 库是一款完全独立的类库，在应用中不依赖任何其他第三方类库，就可直接编译运行。除了提供最基本的规范要素外，amCharts 还提供了交互特性。用户在浏览基于 amCharts 制作的图表时，用鼠标 hover 图表内容，可以与其进行交互，使图表展示细节信息，其中呈现信息的容器被叫做 Balloon（气球）。除此之外图表可以动态动画的形式被绘制出来

随着数据可视化概念逐年火热，有较多优秀的图表开源库和制作工具脱颖而出，下面，我们就拿其中比较有名的 14个产品进行简要介绍。 1、AnyChart 链接： http://www.anychart.com/ AnyChart 是基于 Flash/JavaScript(HTML5) 的图表解决方案，它可以轻松地跨浏览器、跨平台工作。除了基础的图表功能外，它还有收费的交互式图表和仪表功能。它可以通过 XML 格式获取数据，该方式让开发人员非常灵活地控制图表上的每一个数据点，而当图表数据点数量偏大时，则可以采用 CSV 数据输入，减小数据文件大小和图表加载时间。 2、amCharts 链接： http://www.amcharts.com/ amCharts 是一款高级图表库，致力于对 Web 上的数据可视化提供支持。它所支持的图表包括柱状图、条状图、线图、蜡烛图、饼图、雷达、极坐标图、散点图、燃烧图和金字塔图等等。amCharts 库是一款完全独立的类库，在应用中不依赖任何其他第三方类库，就可直接编译运行。除了提供最基本的规范要素外，amCharts 还提供了交互特性。用户在浏览基于 amCharts 制作的图表时，用鼠标 hover 图表内容，可以与其进行交互，使图表展示细节信息，其中呈现信息的容器被叫做 Balloon（气球）。除此之外图表可以动态动画的形式被绘制出来

1.基本统计分析：一般统计最小值，第一四分位值，中值，第三四分位置。最大值 常用统计指标:计数，求和，平均值，方差,标准差 描述性统计分析函数：describe() 常用的统计函数 import pandas data = pandas . read_csv ( 'D:\BaiduNetdiskDownload\8\8.1\data.csv' ) print ( data ) print ( data . score . describe ( ) ) #count 13.000000 #mean 121.076923 #std 12.446295 #min 96.000000 #25% 115.000000 #50% 120.000000 #75% 131.000000 #max 140.000000 #如果要分统计也行 print ( data . score . size ) #13 2.分组统计 分组统计函数:groupby(by=[分组1，分组2.。。】） 【统计列1，统计列2】 .agg({统计列别名1：统计函数1.。。。}） 解释 by:用于分组的列 中括号：用于统计的列 agg:统计别名显示统计值的名称 import pandas , numpy data = pandas . read_csv ( 'D:\BaiduNetdiskDownload\8\8.1

关于使用DataV制作实时销售数据可视化大屏的详细教程： 使用DataV制作实时销售数据可视化大屏 （本课程可以帮助数据分析师学习数据可视化大屏的制作，包括制作的方法、设计原则等基础知识，并提供一个微项目，使用数加的DataV基于ABC公司的经营数据，快速构建一个高质量的实时销售大屏，服务于企业的高层决策、数据分析和业务监控。 本课程贴近企业实际场景，对于非设计专业人员同样可以快速上手完成设计。） 多种场景模板，解决您的设计难题 数据可视化的设计难点不在于图表类型的多，而在于如何能在简单的一页之内让人读懂数据之间的层次与关联，这就关系到色彩、布局、图表的综合运用。DataV 提供指挥中心、地理分析、实时监控、汇报展示等多种场景模版，即便没有设计师，您的可视化作品也有显现出高设计水准。 多种图表组件，支撑多种数据类型的分析展示 除针对业务展示优化过的常规图表外，还能够绘制包括海量数据的地理轨迹、地理飞线、热力分布、地域区块、3D 地图、3D 地球，地理数据的多层叠加。此外还有拓扑关系、树图等异形图表供您自由搭配。 多种数据源接入，充分发挥阿里云大数据计算的能力 能够接入包括阿里云分析型数据库，关系型数据库，本地 CSV 上传和在线 API 的接入，且支持动态请求。满足您各类大数据实时计算、监控的需求，充分发挥大数据计算的能力。 图形化的搭建工具，无需专业编程人员也可快速实现

　　 数据可视化 从200多年前基本饼图发明时的形成至今已走过漫长的历程。如今，由于数据大潮的到来和人们关于数据使用的讨论，一种新的设计语言正在兴起，它可以优美地将大数据中的繁杂简化成既美观又富有意义的可视化图形。 　　大部分的数据可视化的教程， 都会让你轻松地从一个原始数据集开始。 无论你是学习基本的柱状图还是力导向的网络图， 你的数据都是干净的，经过整理的数据。 这些完美的JSON或者CSV文件就像电视里的厨艺节目中的灶台那样干净整洁。而实际上， 当你在处理现实中的真正的数据是， 你80%的时间得用来搜寻， 获取， 载入， 清洗以及转换你的数据。 　　这样的过程， 有时候可以用自动化的工具来完成。 不过， 差不多任何需要针对两个以上的数据集进行清洗的工作总会需要或多或少的人工的工作。有很多工具能够把XLS文件转化为XML的格式或者把时间戳转换为其他日期格式。但是， 要想把一个公司的内部使用的销售类型与竞争对手进行比对， 或者对输入错误进行检查， 或者对不同的Encoding或者OCR产生出来的文字进行检查时， 就只能靠手工来处理了。 　　和柱状图比起来， 气泡图可以在同样的空间表现更多地数据， 饼图可以更清晰地表现整体和局部的关系， 树状图能够更好地表现分层的结构。然而， 这些图在简单明了方面都无法与柱状图相比。在 组态 概念出现之前，要实现某一任务，都是通过编写程序

介绍 zeppelin主要有以下功能 数据提取 数据发现 数据分析 数据可视化 目前版本(0.5-0.6)之前支持的数据搜索引擎有如下 安装 环境 centOS 6.6 编译准备工作 sudo yum update sudo yum install openjdk-7-jdk sudo yum install git sudo yum install npm 下载源码 git clone https://github.com/apache/incubator-zeppelin.git 编译，打包 cd incubator-zeppelin #build for spark 1.4.x ,hadoop 2.4.x mvn clean package -Pspark-1.4 -Dhadoop.version=2.4.0 -Phadoop-2.4 -DskipTests -P build-distr 结果会生成在 zeppelin-distribution/target 下 解压 tar -zxvf zeppelin-0.6.0-incubating-SNAPSHOT.tar.gz 修改配置，在zeppelin-site.xml中可以修改端口号等信息，zeppelin-env.sh中修改一些启动环境变量。 cp zeppelin-site.xml.template zeppelin

一幅可视化图的基本结构 通常，使用 numpy 组织数据, 使用 matplotlib API 进行数据图像绘制。 一幅数据图基本上包括如下结构： Data: 数据区，包括数据点、描绘形状 Axis: 坐标轴，包括 X 轴、 Y 轴及其标签、刻度尺及其标签 Title: 标题，数据图的描述 Legend: 图例，区分图中包含的多种曲线或不同分类的数据 其他的还有图形文本 (Text)、注解 (Annotate)等其他描述 画法 下面以常规图为例，详细记录作图流程及技巧。按照绘图结构，可将数据图的绘制分为如下几个步骤： 导入 matplotlib 包相关工具包 准备数据，numpy 数组存储 绘制原始曲线 配置标题、坐标轴、刻度、图例 添加文字说明、注解 显示、保存绘图结果 实战 1.导包 import numpy as np import matplotlib . pyplot as plt from pylab import * 2.准备数据 # 定义数据部分 x = np . arange ( 0 . , 10 , 0.2 ) y1 = np . cos ( x ) y2 = np . sin ( x ) y3 = np . sqrt ( x ) 3.绘制基本曲线 # 绘制 3 条函数曲线 plt . plot ( x , y1 , color = 'blue' ,