数据可视化

3D可视化应用开发对每个企业来说都是大工程，需要投入大量的人力物力财力才能做好这项工程，但其实可是化繁为简，不需要大费周章，具体来说，thingjs3D可视化开发平台，基于webgl3D绘制标准，使用最热门的Javascript语言，封装 threejs库 ，前端工程师可实现在线开发，可视化场景通过拖拽和简单写一些代码，对接数据源，项目部署之后就可以运行在您的服务器了~真是简单好用呢。 thingjs-面向物联网的3D可视化开发平台 /** * 说明：将场景中对象展示到界面上 * 操作：点击界面上选择框 * 说明：场景初始化完成后，子物体的显隐、样式默认继承父物体的显隐状态、样式 * 通过 obj.inheritVisible = true/false 控制子物体是否继承父物体显隐状态 */ // 引入jquery.easyui插件 THING.Utils.dynamicLoad(['lib/jquery.easyui.min.js', 'lib/default/easyui.css'], function() { var panel = `<div class="easyui-panel" style="opacity: 0; padding:5px; width: 300px;height: auto;margin-top: 10px;margin-left: 10px;

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 在传统的交易数据库系统中，伴随着客户的交易行为发生，在业务系统中产生了相应的交易数据，并保存在 关系型数据库 系统，从而形成了业务的交易记录，各类业务应用系统都是围绕着关系型数据库打交道。 当今，大家都已看到的现实状况是： 随着越来越多面向移动（mobile-oriented）的应用被大量企业/机构所使用，很多交易数据以 JSON 文档形式产生，并保存在 NoSQL 数据库系统中。 很多企业/机构建立了数据中心，并以数据仓库为主要技术去进行数据分析。数据从交易系统数据库抽取出来，经过转换处理，加载到 数据仓库 ，才能让数据得以进行分析，这个就是众所周知的 ETL 处理流程。然而，这种分析是只能适合对“指定”业务问题进行分析和回答，其表现形式是让用户去查询信息，和用预先设计和建立好的模型来回答在指定范围内的业务问题，以及产生报表。最大的限制和不便就是要“指定”，如果要回答新的业务问题，将无法满足使用这些数据和信息人员的需求。 在最近 5年里，随着 Hadoop 平台系统和 DataLake 技术普及应用，出现了很多面向 Hadoop 开源厂商。他们把大量数据，各种不同种类的数据存放在 Hadoop中，并进行 ETL 处理，将其处理结果保存在 Hadoop。利用开源技术软件和廉价硬件，“充分

绘制一个简单的图表 在绘图前我们需要为 ECharts 准备一个具备高宽的 DOM 容器。 < body > < ! -- 为 ECharts 准备一个具备大小（宽高）的 DOM -- > < div id = "main" style = "width: 600px;height:600px;" > < / div > < / body > < ! DOCTYPE html > < html > < head > < meta charset = "utf-8" > < title > ECharts < / title > < ! -- 引入 echarts . js -- > < script src = "echarts.min.js" > < / script > < / head > < body > <!-- 为ECharts准备一个具备大小（宽高）的Dom --> < div id = "main" style = "width: 600px;height:400px;" > < / div > < script type = "text/javascript" > 基于准备好的dom，初始化echarts实例 var chart = echarts . init ( document . getElementById ( "main" ) ) ; chart .

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> “个数”是“个推”旗下面向 APP 开发者提供数据统计分析的产品。“个数”通过可视化埋点技术及大数据分析能力从用户属性、渠道质量、行业对比等维度对 APP 进行全面的统计分析。 “个数”不仅可以及时统计用户的活跃、新增等，还可以分析卸载用户的成分、流向，此外还能实现流失、付费等用户关键行为的预测，从而帮助 APP 开发者实现用户精细化运营和全生命周期管理。其中很值得一提的是，“个数”在“可视化埋点”及“行为预测”方面的创新，为 APP 开发者在实际运营中带来了极大便利，所以，在下文中，我们也将围绕这两点做详细的分析。 可视化埋点 埋点是指在产品流程的关键部位植入相关统计代码，以追踪用户行为，统计关键流程的使用程度，并将数据以日志的方式上报至服务器的过程。 目前，数据埋点采集模式主要有代码埋点、无埋点、可视化埋点等方式。 “代码埋点”是指在监控页面上加入基础 js，根据需求添加监控代码，它的优点是灵活，可以自定义设置，可以选择自己需要的数据来分析，但对复杂网站来说，每次修改一个页面就得重新出一份埋点方案，成本较大。目前，采用这种埋点方案的代表产品有百度统计、友盟、腾讯云分析、Google Analytics 等。 “可视化埋点”通常是指开发者通过设备连接用户行为分析工具

在数据科学中，有多种工具可以进行可视化。在本文中，我（毛利）展示了使用Python来实现的各种可视化图表。 Matplotlib是Python中最常用的可视化工具之一,可以非常方便地创建海量类型的2D图表和一些基本的3D图表。 主要的可视化视图 比较：比较数据间各类别的关系，或者是它们随着时间的变化趋势，比如折线图； 联系：查看两个或两个以上变量之间的关系，比如散点图； 构成：每个部分占整体的百分比，或者是随着时间的百分比变化，比如饼图； 分布：关注单个变量，或者多个变量的分布情况，比如直方图。 单变量可视化视图： 一次值关注一个变量。如我们一次只关注身高变量，来看身高的取值分布，而暂时忽略其他变量。 多变量可视化视图： 可以让一张图同时查看两个以上的变量，比如“身高”和“年龄”，你可以理解是同一个人的两个参数，这样在同一张图中可以看到每个人的“身高”和“年龄”的取值，从而分析出这两个变量之前是否存在某种联系。 离散变量和连续变量： 离散变量是指其数值只能用自然数或整数单位计算的则为离散变量. 例如,企业个数,职工人数,设备台数等,只能按计量单位数计数,这种变量的数值一般用计数方法取得. 反之,在一定区间内可以任意取值的变量叫连续变量,其数值是连续不断的,相邻两个数值可作无限分割,即可取无限个数值. 针对离散变量我们可以使用常见的条形图和饼图完成数据的可视化工作，那么

【背景】 　　在这个数据时代，各行业相关部门都想从海量数据中透视一些信息和知识，以作为其监管、决策的主要依据，但是要实现让”数据说话”，其底层包含着一系列数据处理模块，如，数据管理、数据采集、数据挖掘、数据计算、数据可视化等等。关于这些数据处理方面的相关技术组件，业界已经有很多成熟的产品。我相信很多软件公司内部也都有自己的数据组件工具或平台。要在数据时代生存，这些基础能力设施是帮助软件企业为客户快速交付价值的重要手段。 　　通过立足生产一线的经验。我总结并开发了 接地气的、适配各类业务的、脚本化的、可灵活扩展的 数据可视化定制平台。 “如果你自认为是千里马，通过引入这个平台就会让你这个千里马插上翅膀” 。 　　在分享之前，我们先回顾一下网上开源的数据可视化定制工具，作为数据开发人员我们都知道，网上发布的各类数据可视化定制工具非常多，但是功能都类似，如:都是在一个数据集的基础上，通过拖拉拽的傻瓜方式生成一个数据统计分析类仪表盘或专题报表界面等等功能。但是目前客户对数据显示方式的个性化要求非常强，比如我们用工具定制的可以满足80%的功能，但实现不了20%的个性化需求，由于很多定制工具对灵活扩展的支持非常弱，而且对一些业务数据集逻辑无法适配，最后无赖之下我们只能放弃使用。我相信生产一线的数据工程师都遇到过类似的尴尬。 　　我分享的这款数据可视化定制平台就是帮助数据开发人员解决客户20

pandas库的应用 主要用于处理一些数据 以读取csv文件为例 from matplotlib import pyplot as plt import pandas as pd x = pd.read_csv ( '/Users/蔡洪浩/Desktop/countries.csv' ) #y=x[10] y = x.country == 'China' #print(y) bool值类型 #z=x[y] 如果y是真则输出z，也就是把国家为China的全部输出 #print(z) z = x [ 2:10 ] #利用切片的知识可以把2到10的所有信息输出 print ( z ) 再用上画图各种胡搞 from matplotlib import pyplot as plt import pandas as pd x = pd.read_csv ( '/Users/蔡洪浩/Desktop/countries.csv' ) #y=x[10] china_data = x.country == 'China' china = x [ china_data ] US_data = x.country == 'United States' US = x [ US_data ] #上面分别把两个国家的数据存起来 #print(y) #z=x[y] #print(z) #print(x.year

1 from random import choice 2 class RandomWalk(): 3 4 def __init__(self, num_points=5000): 5 6 self.num_points = num_points 7 8 self.x_values = [0] 9 self.y_values = [0] 10 11 def fill_walk(self): 12 while len(self.x_values) < self.num_points: 13 x_direction = choice([1,-1]) 14 x_distance = choice([0,1,2,3,4]) 15 x_step = x_direction*x_distance 16 17 y_direction = choice([1,-1]) 18 y_distance = choice([0,1,2,3,4]) 19 y_step = y_direction*y_distance 20 21 if x_step ==0 and y_step == 0: 22 continue 23 24 next_x = self.x_values[-1]+x_step 25 next_y = self.y_values[-1]+y_step 26 27 self.x_values

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 数据化管理是结合信息化技术的一种有效管理模式，已成为诸多企业不可或缺的方式。那么，如何在管理的关键节点融入信息技术，并将前段数据展示最优化地呈现，这里分享成都安可信电子的报表开发案例。 安可信是一家立足于气体、危险体，或者是技术攻坚力量的检测报警、设备的提供商，是集设计、开发、生产、销售、服务于一体的行业知名企业。 作为资产型企业，公司的管理要落实到结果，结果的展示需要数据化，包括前期决策和后期前瞻性的规划。 前期，在做管理结果的数据化时做了很多分析，数据都有，只要愿意花时间都可用手段提取出来。可是当应用时，比如市场的决策管理，需要用到数据，这时候就会体会到报表的重要性。 以前做报表很麻烦，需要花大量得时间引导员工。尤其是销售人员，每天晚上加班提供报表，在开会讨论前都是临时做报表。这样暴露的问题显而易见，当两个团队在讨论一个问题，采用同一个报表时，由于缺乏报表共享的机制，造成重复劳动。 所以，基于这样的问题，我们需要这样一个工具来帮助迎合公司的管理规范，不同部门使用同样的数都可以在一个架构里实现。 对于报表的应用，在安可信的实践中发挥了这样几个作用。 1、 管理者监督销售人员工作 报表就是联系管理者与基层销售人员之间的绳索，这也是报表最重要的意义。 2、 帮助管理层和决策层获取决策信息

1. plotly 介绍 Plotly是一个非常著名且强大的开源数据可视化框架，它通过构建基于浏览器显示的web形式的可交互图表来展示信息，可创建多达数十种精美的图表和地图， 下面我们以jupyter notebook为开发工具数据分析。Matplotlib存在不够美观、静态性、不易分享等缺点，限制了Python在数据可视化中的发展。为了解决这个问题，新型的动态可视化开源模块Plotly应运而生。 由于Plotly具有动态、美观、易用、种类丰富等特性。 可以说，plotly 在Python 绘制图表的时候，是一种顶层的绘制方式。 2. plotly 两种方式绘制图表 Plotly是集成了在线通过菜单操作绘图与离线通过代码绘图多种绘图方式的绘图系统。如果使用在线方式，在使用plotly的时候，需要在官网注册一个个人账号，设置个人密码。 在线：将你的可视化图像保存到网站上，便于共享和保存。 离线：直接在本地生成可视化图像，便于使用。（推荐使用离线方式，方便查看和阅读） 下面主要从Python的角度来分析plotly的绘图原理及方法： 3. plotly绘图 基本图表：20种 统计和海运方式图：12种 科学图表：21种 财务图表：2种 地图：8种 3D图表：19种 报告生成：4种 连接数据库：7种 拟合工具：3种 流动图表：4种 JavaScript添加自定义控件：13种 4.