最近碰到几个星友的问题,都是问我之前分享的源文件是如何把度量值分门别类放到不同的文件夹中的,就像这样, 其实在之前的文章中也曾提及过做法,这里再详细说一下制作步骤: 01 | 新建一个空表 点击菜单栏的"输入数据",在弹出的窗口中,无需输入任何数据,可以直接点击加载.你也可以给这个表命名为你想要的名字,比如我这个表命名为"MEASURE". 02 | 将度量值放入到这个空表中 方法如下图所示, 按照这个方法,把每个度量值都放入到空表中. 你的度量值可能有很多,也只能

https://zhuanlan.zhihu.com/p/64146209 Power BI与PowerQuery.PowerPivot有什么关系? 刚开始学习PowerBI的时候,总是能碰到Power Query和Power Pivot这两个词(下文简称为PQ和PP),现在中文里面学习PowerBI的资源本来就不是很多,大部分资源还都是介绍PQ和PP的,那么她们到底和PowerBI是什么关系呢? 微软的很多办公工具都是以Power开头,最熟悉的当然就是PowerPoint了,如果ppt可以直译

来自  https://zhuanlan.zhihu.com/p/64144024 Power BI是什么? Power BI是微软推出的数据分析和可视化工具,我们先来看看微软官方是怎么介绍的: Power BI 是一套商业分析工具,用于在组织中提供见解.可连接数百个数据源.简化数据准备并提供即席分析.生成美观的报表并进行发布,供组织在 Web 和移动设备上使用.每个人都可创建个性化仪表板,获取针对其业务的全方位独特见解.在企业内实现扩展,内置管理和安全性. 简单来说就是可以从各种数据源中提取数

https://zhuanlan.zhihu.com/p/64999937 Excel作为使用最频繁.应用最广泛.用户最庞大的数据处理工具,当然也应该是PowerBI最常用的数据获取方式,本文介绍一下将Excel数据导入到PowerBI的几种方式. 01 | 在PowerBI Desktop中获取数据 这种是PowerBI中最常用也是最简单的方式,这种方式导入进来后可以直接加载使用,也可以在Power Query编辑器中进行清洗整理. 本地文件更新,在PowerBI Desktop中通过刷新数据

时间序列预测就是利用过去一段时间内的数据来预测未来一段时间内该数据的走势,比如根据过去5年的销售数据进行来年的收入增长预测,根据上个季度的股票走势推测未来一周的股价变化等等. 对于大部分人来说,这是个相对比较复杂的预测建模问题,但在工具如此丰富的今天,当然可以不用自己动手建模,很多工具都可以实现这一功能.本文介绍在PowerBI中如何进行时间序列预测. 折线图中的预测 时间序列数据一般使用折线图来展现,因此在PowerBI的折现图中也就有了预测功能. 先在PowerBI中创建一个折线图, 然后在

https://zhuanlan.zhihu.com/p/69187094 数据分析的源数据应该是规范的,而规范的其中一个标准就是数据源应该是一维表,它会让之后的数据分析工作变得简单高效. 在之前的文章中,我也经常强调一维表的易用性,也时常有人问我,什么是一维表,为什么要转为一维表呢,这篇文章就来帮你梳理清楚并告诉你如何将二维表转化为一维表. 什么是一维表 在Excel中常见的是二维表,你可能天天都在用, 而一维表是长这样的: 通过以上二维表和一维表的比较,你应该能分清楚什么是一维表.什么是二维

前些日子公司引进了帆软商业智能FineBI,在接受了简单的培训后,发现这款商业智能软件用作可视分析只用一个词形容的话,那就是“轻盈灵动”!界面简洁.操作流畅,几个步骤就可以创建分析,获得想要的效果.此番学习也算让我入了数据可视化的门,今天就在这里和你们分享我做数据可视化的心得. 先来说说Dashboard,商业智能仪表盘,是可视化分析的重点.它可以组合多个不同的表格,图表控件,所有指标和维度一键生成.很多BI工具在建立全局分析时,组件都是单独设立然后拼接而成,这里FineBI创造性地将分析容器和

目录 前言 bokeh简介及胡扯 bokeh-scala基本代码 我的封装 总结 一.前言        最近在使用spark集群以及geotrellis框架(相关文章见http://www.cnblogs.com/shoufengwei/p/5619419.html)进行分布式空间地理系统设计(暂且夸大称之为地理信息系统),虽说是空间地理信息系统但是也少不了数据可视化方面的操作,所以就想寻找一款支持大数据的可视化框架,网上查阅半天发现bokeh不错(其实是老板直接指明方向说用这款),恰好bok

1.从csv文件导入数据 原理:with语句打开文件并绑定到对象f.不必担心在操作完资源后去关闭数据文件,with的上下文管理器会帮助处理.然后,csv.reader()方法返回reader对象,通过该对象遍历所读取文件的所有行. #!/usr/bin/env python import csv filename = 'ch02-data.csv' data = [] try: with open(filename) as f: reader = csv.reader(f) c = 0 for

前言 报表制作流程的第一步显然是从各个数据源导入数据,Power BI能从很多种数据源导入数据:如Excel,CSV,XML,以及各类数据库(SQL Server,Oracle,My SQL等),两大主流开源平台(Hadoop,Spark)等等.本文篇幅所限,无法一一说明,仅就网页获取数据的方式进行讲解(其他方式大同小异). 然后本文将在Power BI后台工作区(下简称后台区)对获取到的数据集进行塑形.所谓塑形就是确定数据集的列名以及数据类型,还有进行一些基本数据清洗转换工作,以保证Power

前言 ggplot2是R语言最为强大的作图软件包,强于其自成一派的数据可视化理念.当熟悉了ggplot2的基本套路后,数据可视化工作将变得非常轻松而有条理. 本文主要对ggplot2的可视化理念及开发套路做一个总体介绍,具体绘图方法(如折线图,柱状图,箱线图等)将在后面的文章中分别进行讲解. 核心理念 1. 将数据,数据相关绘图,数据无关绘图分离 这点可以说是ggplot2最为吸引人的一点.众所周知,数据可视化就是将我们从数据中探索的信息与图形要素对应起来的过程. ggplot2将数据,数据到图

习·D3.js 学习资源汇总 除了D3.js自身以外,许多可视化工具包都是基于D3开发的,所以对D3的学习就显得很重要了,当然如果已经有了Javascript的经验,学起来也会不费力些. Github主页:https://github.com/mbostock/d3/wiki 包括D3简介,案例,教程和公开课,以及之前提到的API参考等. Github教程页面:https://github.com/mbostock/d3/wiki/Tutorials -·-·-·-·-·-其他:-·-·-·-·

新公司已经呆了一个多月,目前着手一个数据可视化的项目,数据可视化肯定要用到图形库如D3.Highcharts.ECharts.Chart等,经决定我的这个项目用阿里旗下蚂蚁金服所开发的G2图表库. 官方地址:https://antv.alipay.com/g2/doc/index.html Github:https://github.com/antvis 2016年发布的开源库,时间虽短但库功能齐全,唯一不足的是社区太少,对于我这类菜鸟来说是件非常难过的事情,没办法硬着头皮终于找到思路--项目完

前言 R语言的强大之处在于统计和作图.其中统计部分的内容很多很强大,因此会在以后的实例中逐步介绍:而作图部分的套路相对来说是比较固定的,现在可以先对它做一个总体的认识. 在上一篇文章中,介绍了使用graphics库进行绘图的方法,而本文将引入一个更为强大的库 --- ggplot2,它能做出各式各样,非常酷炫的统计图(甚至地图,热图等). 本文将结合一个实际项目中的例子讲解如何使用ggplot2绘图. ggplot绘图总体步骤 1. 调用ggplot函数设置图形基本信息 --- 如:使用的数据集

前言 数据可视化是数据挖掘非常重要的一个环节,它不单在查阅了解数据环节使用到,在整个数据挖掘的流程中都会使用到. 因为数据可视化不单可以形象地展示数据,让你对数据有更好的总体上的了解,而且还可以让你清晰的将自己的观点表述出来.因此不仅仅是在项目实施环节,在与客户谈需求或者写论文时,数据可视化也能帮到你. 但在介绍统计图的具体绘制之前,先来看看两个基本的图像绘制函数plot和legend. 绘图基础函数 - Plot 在R语言中,plot是基本的用来绘制点和线段的函数. 最基本的调用方式为:plo

Python数据可视化编程实战(高清版)PDF 百度网盘 链接:https://pan.baidu.com/s/1vAvKwCry4P4QeofW-RqZ_A 提取码:9pcd 复制这段内容后打开百度网盘手机App,操作更方便哦 内容简介  · · · · · · <Python数据可视化编程实战>是一本使用Python实现数据可视化编程的实战指南,介绍了如何使用Python最流行的库,通过60余种方法创建美观的数据可视化效果. 全书共8章,分别介绍了准备工作环境.了解数据.绘制并定制化图表.

代码地址如下:http://www.demodashi.com/demo/14588.html 详细说明: Tushare是一个免费.开源的python财经数据接口包.主要实现对股票等金融数据从数据采集.清洗加工 到 数据存储的过程,能够为金融分析人员提供快速.整洁.和多样的便于分析的数据. 完成本项目后,可以进一步通过类似的方法实现股票数据的可视化操作. (代码在python2.7或python3.6下均能正常运行,已在以下环境中进行过测试: python2.7 + tushare0.9.8

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 详细的结构图如下图所示: 画法 按照绘图结构,可将数据图的绘制分为如下几个步骤: 导

当考虑 Web 性能指标时,需要关注的目标数字应该是从您自己的用户那里获得的实际用户指标.最常见的方法是利用 Splunk 之类的工具来分析您的机器数据,该工具支持您分析和可视化您的访问权限和错误日志.利用这些工具,您可以收集某些方面的性能数据,比如读取资产的文件 I/O 时间,以及 API 请求的访问时间.但是,您仍然需要推断客户端性能数据,将信号调用方在某些高级的检查点上,或者只利用类似 WebPagetest 的工具运行综合测试.现在,W3C 已将 API 标准化,用户可以通过使用 Per

接上篇:安居客scrapy房产信息爬取到数据可视化(下)-可视化代码,可视化的实现~ 先看看保存的数据吧~ 本人之前都是习惯把爬到的数据保存到本地json文件, 这次保存到数据库后发现使用mongodb的聚合统计省去了好多自己用python写计算逻辑的步骤,好方便啊~~ 第一张图柱状图 第一张图代码解析: #encoding:utf-8 import random from pyecharts import Bar from pymongo import MongoClient conn = M

最近接到一个需求,需要给公司的竞赛平台面对省/校/竞赛进行大屏的可视化话数据展示,闲暇之余对自己最近的工作进行一些总结; 一.数据可视化的定义 数据可视化主要是关于数据_视觉表现形式的科学技术研究 --百度百科 用通俗的解释进行描述就是通过 图表,图像,视频等可视化的手段将原有存在于数据库中的进行属性归类,数据变化规律在某一载体上进行展示的过程称之为数据可视化; 例如: 二.实现数据可视化的几个关键步骤 1.明确需求,和需求方明确业务场景 在进行第一次接收到数据可视化需求时,我们一定需要明确是将