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

今天蚂蚁金服发布了一套数据可视化规范AntV. AntV 是一套专业的数据可视化规范,这套规范的目的是为了让可视化的使用者更懂数据可视化.这套规范是蚂蚁金服在可视化建设过程中的理论沉淀,它可以很好得指引产品经理,设计师和工程师怎样正确得使用可视化及可视化技术,规避常见的错误,可以当学习材料,也可以作为手册使用. 30 多种可视化图表的详细介绍 规范中总结了常用的 30 多种图表的特性(不断增加).每篇图表介绍中包括:基本介绍,图表起源,图表的构成,图表的应用场景,错误的使用场景,该图表的扩展及该

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

Superset 0.37,增加可视化插件,行级权限控制 使用Superset已经有一段时间,其良好的体验与丰富的图表功能节省了大量的时间.但是对于权限,自定义图表,图表下载,报警邮件一直没有很好的支持,大部分公司对于这些功能的实现还是需要大量的二次开发,费时费力. 近日Superset 0.37 正式发布,令人惊喜的是,新功能几乎都是大家期待已久的,而对于Superset的未来也更加的期待了. 下面简单介绍本次的一些主要的更新~ 距离Superset 0.36 的发布已经过了四个多月的时间,但

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

Webstorm+Webpack+echarts   ECharts 特性介绍 ECharts,一个纯 Javascript 的图表库,可以流畅的运行在 PC 和移动设备上,兼容当前绝大部分浏览器(IE8/9/10/11,Chrome,Firefox,Safari等),底层依赖轻量级的 Canvas 类库 ZRender,提供直观,生动,可交互,可高度个性化定制的数据可视化图表. ECharts 3 中更是加入了更多丰富的交互功能以及更多的可视化效果,并且对移动端做了深度的优化.   1.npm

flask+sqlite3+echarts2+ajax数据可视化报错: UnicodeDecodeError: 'utf8' codec can't decode byte 解决方法: 将 py文件和html文件用用记事本打开,然后另存为,将编码ANSI改成:UTF-8

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

意识到数据探索带来的无尽信息,越来越多的企业开始建立自有的数据分析平台,打造数据化产品,实现数据可视化. 在零售商超行业,沃尔玛"啤酒与尿布"的故事已不再是传奇.无论是大数据还是小数据,众多智者都意识到,与其逐波随流,不如就地落实,深化管理,打造数据于战略的联盟. 永辉也深知这样的道理.作为首批将生鲜农产品引进现代超市的流通企业,十几年来,永辉一路经历了家门口永辉.百姓永辉.绿色永辉.科技永辉.生态永辉的发展.在企业管理上,注重员工文化,注入了很多理想,推行合伙人机制.员工.供应商和企

初识 echarts ECharts,一个纯 Javascript 的数据可视化图表库,可以流畅的运行在 PC 和移动设备上,兼容当前绝大部分浏览器(IE8/9/10/11,Chrome,Firefox,Safari等),底层依赖轻量级的 Canvas 类库 ZRender.   提供的图表类型 提供了常规的折线图,柱状图,散点图,饼图,K线图,用于统计的盒形图,用于地理数据可视化的地图,热力图,线图,用于关系数据可视化的关系图,treemap,多维数据可视化的平行坐标,还有用于 BI 的漏斗图

图表是企业级Web开发必不可少的一个功能点.也是“数据可视化的一个具体呈现”.今天看到阮一峰翻译的“数据可视化:基本图表”一文,同时梳理一下公司现在项目使用的EChart2.0类库.阮一峰的文章同时也适合产品经理和设计师看,因为很多产品经理和设计师其实不能完全区分哪些地方需要哪些图表去呈现具体的数据.     1.柱状图-Bar Chart 适合场景:二维数据集(每个数据点包括两个值x和y),但只有一个维度需要比较.一般是Y轴.柱状图利用柱子的高度,反映数据的差异.   特点:肉眼对高度差异特别

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

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

自从7月8日美国和韩国共同宣布将在韩国部署萨德反导系统后,韩国国内对此事的巨大争议以及本地区一些国家的强烈不满情绪在持续发酵.“萨德”(THAAD)全称“末段高空区域防御系统”,是美国导弹防御局和美国陆军隶下的陆基战区反导系统.韩国无视中.俄等地区国家的利益关切,执意将“萨德”引入韩国,其宣称的理由是出于保卫国家安全的考虑.但是“萨德”入韩不仅无益于韩国的安全,而且还将如同“冷战幽灵”一般威胁东北亚的和平与稳定. 现在,我们用数据可视化的方法来看看萨德的探测范围,对民用航空的影响和的防御范围,由

ECharts http://ecomfe.github.com/echarts 基于Canvas,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. ———— 大数据时代,重新定义数据图表的时候到了 Architecture ECharts (Enterprise Charts 商业产品图表库) 提供商业产品常用图表库,底层基于ZRender,创建了坐标系,图例

1.我们通过数据可视化,是为了从数据中寻找什么呢?三个方面:模式.关系和异常.不管图形表现的是什么,我们都要留心观察这三者.

一直想写写D3,觉得D3真心比较强大,基本上你能想出来的图表都能绘制出来,只不过使用起来比前几个要稍麻烦一点. 正好最近读完了<数据可视化实战>,将关于D3的知识梳理了一遍,写这篇博客记录一下. D3 是一个缩写,它的全称叫Data-Driven Documents(数据驱动的文档).D3是基于数据操作文档的JavaScript库.D3帮助你使用HTML,SVG和CSS生动的展现数据.D3不需要将你使用某个特定的框架,D3重点在于对主流浏览器的全兼容,同时结合了强大的虚拟化组件,以数据驱动的方

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

目录 前言 几种高级可视化图表 总结 一.前言        之前已经简单介绍过一次如何使用Bokeh-scala进行数据可视化(见使用bokeh-scala进行数据可视化),以及如何在Geotrellis中进行分布式下的空间数据可视化(见geotrellis使用(十五)使用Bokeh进行栅格数据可视化统计),但是之前介绍的只是简单的线.圆圈等可视化方式,本文位大家介绍几种高级的可视化图表. 二.几种高级可视化图表        整体上与第一篇Bokeh-scala文章中介绍的方式相同,主要是完

第四章:交互式绘图接口 本章我们将展示Python的绘图功能以及如何在IPython中交互式地使用它们. NumPy为处理大量的多维数组结构的数据提供了高效的方法.但是看行行列列的数字总不如直接看曲线图.散点图.折线图.图片等图像来的直观.Matplotlib是一个使用NumPy数据生成高质量图像的Python包,其包含的内容非常丰富.它提供了和世界上工程与科学领域非常流行的商业软件atlab非常相似的简单而高级的绘图接口.Matplotlib和IPython结合的相当好. 我们也会介绍一些图形