又是一月结束,打工人准时准点的汇报工作如期和大家见面啦.提到汇报,必不可少的一部分就是数据的汇总.分析. 作为一名合格的社会人,我们每天都在工作.生活.学习中和数字打交道.小到量化的工作内容,大到具体的工作指标,车间生产.批发零售各行各业都充斥着大量数据.在互联网诞生之后,网络把我们紧紧相连,也让数据更为密集地汇聚. 扯远了--当前,正在写月报的葡萄面对的是,后端发来铺天盖地的两万条数据. 这个数据能用吗? 能用,但不是完全能用. 毕竟做报告的时候,我们不能把两万条数据直接甩到领导的脸上,让他自

Webservice WCF WebApi   注明:改编加组合 在.net平台下,有大量的技术让你创建一个HTTP服务,像Web Service,WCF,现在又出了Web API.在.net平台下,你有很多的选择来构建一个HTTP Services.我分享一下我对Web Service.WCF以及Web API的看法. Web Service 1.它是基于SOAP协议的,数据格式是XML 2.只支持HTTP协议 3.它不是开源的,但可以被任意一个了解XML的人使用 4.它只能部署在IIS上 W

开源来自百度商业前端数据可视化团队的超漂亮动态图表--ECharts 本人项目中最近有需要图表的地方,偶然发现一款超级漂亮的动态图标js图表控件,分享给大家,觉得好用的就看一下.更多更漂亮的演示大家可以参考下面两个网址:ECharts官方网址:http://ecomfe.github.io/echarts/index.html,Why ECHarts:http://ecomfe.github.io/echarts/doc/slide/whyEcharts.html#/,官网有示例及各种帮助文档等

前端数据可视化插件有很多,但我用过的只有Highcharts(https://www.hcharts.cn/).Echarts(http://echarts.baidu.com/)和D3(https://d3js.org/), Web开发过程中选择使用哪一个插件是很重要的问题.就我个人而言,一般会从以下几点考虑.   1.兼容性 使用一个插件之前必须要先评估一下它对浏览器的兼容性,不然写完了发现没法儿用就得不偿失了. 经过多次尝试,我初步判断这三个插件的兼容性是这样的: Highcharts 兼

一.开篇 首先这里要感谢一下我的公司,因为公司需求上面的新颖(奇葩)的需求,让我有幸可以学习到一些好玩有趣的前端技术,前端技术中好玩而且比较实用的我想应该要数前端的数据可视化这一方面,目前市面上的数据可视化的框架琳琅满目,例如:D3.js.hightcharts.js.echarts.js………….由于公司对这个项目的需求是1.开发时间短,所以也就限制了D3.js的使用.2.要尽量的减少开发的成本,所以也就不能使用hightcharts.js(hightcharts是一款个人免费,商业付费的框架

一.echarts.js的优势与总体情况 echarts.js作为国内的IT三巨头之一的百度的推出一款相对较为成功的开源项目,总体上来说有这样的一些优点 1.容易使用 echarts.js的官方文档比较详细,而且官网中提供大量的使用示例供大家使用 2.支持按需求打包 echarts.js官网提供了在线构建的工具,可以在线构建项目时,选择项目所需要使用到的模块,从而达到减小JS文件的体积 3.开源 4.支持中国地图功能  缺陷: 1.体积较大 一个基础的echarts.js都要400K左右,相对于

直接通过拖拽+关联的方式就可以比较方便的做出下面这种大屏展示数据的界面   只要阿里云上购买DataV数据可视化套件(https://data.aliyun.com/experience/case8?spm=a2c0j.8222930.526718.d10000.QxJknn  ),即可进入如下界面,然后通过拖拽方式编辑 界面,再手动关联数据源即可,方便快捷. --完-- 

本人项目中最近有需要图表的地方,偶然发现一款超级漂亮的动态图标js图表控件,分享给大家,觉得好用的就看一下.更多更漂亮的演示大家可以参考下面两个网址:ECharts官方网址:http://ecomfe.github.io/echarts/index.html,Why ECHarts:http://ecomfe.github.io/echarts/doc/slide/whyEcharts.html#/,官网有示例及各种帮助文档等,第二个网址则是图表形象生动的演示,文章内容均出自于此,有些图片是引用

效果图: 1.静态文件放入View目录中 在View目录下新建Public目录,在Public目录下新建js.css目录. 把jit的资源放入对应目录中 2.在html中引入jit Application/Equip/View/Index/index.html <extend name="$_home_public_layout"/> <block name="style"> <!-- CSS Files --> <link

G-LAB四月份作业-数据可视化问题探讨 引子: 数据平台项目建设正在按照公司的计划开展执行中,作为平台建设项目参与者之一,感觉目前我们现有的MIS报表平台数据也不可谓不丰富,但是不论从提供给用户的数据多样性和数据展现的效果却往往缺总是赶不上我们用户对报表数据的预期和使用要求,这就使得作为数据管理部门的我们常常迷失在数据中,纷繁复杂的数据让我们无所适从.数据可视化作为解决这问题的有效手段,通过视觉的方式让数字易于理解. 数据可视化和信息可视化都是可视化的一种方式,数据可视化将数据库中每一个数据项

现在有很多图表库,但哪一个最好用?这可能取决于许多因素,如业务需求,数据类型,图表本身的目的等等.在本文中,每个JavaScript图表库将与一些关键因素进行比较,包括图表类型,商业或免费和开源状态.这些图表库通过实践经验从而进行了彻底的分析,以最大限度地进行最佳比较. 1. React-Vis ReactJS是Facebook团队所创作的令人惊喜的前端框架.如果你已经在使用React了,那么你会很高兴得知这个库是专门为React框架而制作的.React-vis带有易于包装的可视化react-c

可视化面板介绍 ​ 应对现在数据可视化的趋势,越来越多企业需要在很多场景(营销数据,生产数据,用户数据)下使用,可视化图表来展示体现数据,让数据更加直观,数据特点更加突出. 01-使用技术 完成该项目需要具备以下知识: div + css 布局 flex 布局 Less 原生js + jquery 使用 rem适配 echarts基础 02- 案例适配方案 设计稿是1920px flexible.js 把屏幕分为 24 等份 cssrem 插件的基准值是 80px 插件-配置按钮---配置扩展设

如果要给2015年的地理信息行业打一个标签,地理大数据一定是其中之一.在信息技术飞速发展的今天,“大数据”作为一种潮流铺天盖地的席卷了各行各业,从央视的春运迁徙图到旅游热点预测,从大数据工程师奇货可居到马云布道“DT”时代,“大数据”被推到了一个前所未有的高度,连国家领导人出访演讲都言必称大数据.地理信息数据天生具有大数据属性,作为整天和地理信息数据打交道的地信人自然不甘落后,地理大数据概念脱颖而出. 地理大数据是什么?大体来说就是把社会经济.自然资源.商业信息等但凡具有一点空间维度的数据一股脑

背景 最近看到很多网站都运用到了一种前端数据延迟加载技术,包括淘宝,新浪网等等,这样做的目的可以使得一些未显示的图片随 着滚动条的滚动进行延迟显示. 好处显而易见,可以减少前端对于图片的Http请求,减轻对于服务器的压力,对于长篇并且大批量的图片的网页很有帮助. 详细分析 1. 今天就来介绍如何设计这样的一种jQuery插件. jQuery官方也开放一个Lazyload插件,但是用了一下,发现它 有些问题,在网页加载的时候(具体地址可以参考这个Demo:http://www.appelsiini

交互式的数据可视化图表是 New IT 新技术的一个应用方向,在过去,用户要在网页上查看数据,基本的实现方式就是在页面上显示一个表格出来,的而且确,用表格的方式来展示数据,显示的数据量会比较大,但是,这种数据展示方式很不直观,无法让用户一下子就看出数据分析结果所要反应出的信息,由此就有了数据可视化技术的研究和应用来解决这个问题. 目前实现交互式数据可视化技术已经很成熟,各种类型地数据可视化图表都可以使用技术手段实现出来,包括最简单的 Excel 就可以制作各种可视化数据分析报表,而在 WEB 上

ECharts (Enterprise Charts 商业产品图表库)是基于HTML5 Canvas的一个纯Javascript图表库,提供直观,生动,可交互,可个性化定制的数据可视化图表.创新的拖拽重计算.数据视图.值域漫游等特性 大大增强了用户体验,赋予了用户对数据进行挖掘.整合的能力. 目前,ECharts的最新版本为1.1.0,由百度商业前端数据可视化团队开源. ECharts提供商业产品常用图表库,底层基于ZRender,创建了坐标系,图例,提示,工具箱等基础组件,并在此上构建出折线图

PoPo数据可视化 聚焦于Web数据可视化与可视化交互领域,发现可视化领域有意思的内容.不想错过可视化领域的精彩内容, 就快快关注我们吧 :) 微信号:popodv_com   由于国庆节的原因,累计了2期可视化视频,一并在本期放出,视频就放在文章最顶部吧. 视频1. 鸟的迁徙 Nightflights, bird migration - visualising gps tracks for ZDF series with Colourfield TV.   视频2和3. 城市中狗的时空轨迹可视

今天我来给你讲讲Python的可视化技术. 如果你想要用Python进行数据分析,就需要在项目初期开始进行探索性的数据分析,这样方便你对数据有一定的了解.其中最直观的就是采用数据可视化技术,这样,数据不仅一目了然,而且更容易被解读.同样在数据分析得到结果之后,我们还需要用到可视化技术,把最终的结果呈现出来. 可视化视图都有哪些? 按照数据之间的关系,我们可以把可视化视图划分为4类,它们分别是比较.联系.构成和分布.我来简单介绍下这四种关系的特点: 比较:比较数据间各类别的关系,或者是它们随着时间

说Processing之前得先说一下数据可视化. 数据可视化--顾名思义.是关于数据之视觉表现形式的研究,将数据用其它方式表现出来,使之更直观, 更清晰,更easy分析和处理.常见的表达方式如word中使用广泛的直方图.树状图.折线图.饼状图等. 数据可视化技术的基本思想是将数据库中每个数据项作为单个图元元素表示,大量的数据集构成数据 图像.同一时候将数据的各个属性值以多维数据的形式表示,能够从不同的维度观察数据,从而对数据进行 更深入的观察和分析. 我们知道,单纯的一连串数字摆在人们眼前非常难

日前,Uber 开源了基于 web 的自动驾驶可视化系统(AVS),称该系统为自动驾驶行业带来理解和共享数据的新方式.AVS 由Uber旗下负责自动驾驶汽车研发的技术事业群(ATG)开发,目前该系统已在 Voyage.Applied Intuition 等多家公司应用.Uber 在其官网上发布了这一开源消息,雷锋网 AI 科技评论编译如下. 自动驾驶汽车数据不再封闭,Uber 开源新的数据可视化系统 当自动驾驶汽车在城市环境中驾驶时,了解它们感知到了什么对于开发使其能够安全运行的系统至关重要.并