DataV数据可视化是使用可视化大屏的方式来分析并展示庞杂数据的产品.DataV旨让更多的人看到数据可视化的魅力,帮助非专业的工程师通过图形化的界面轻松搭建专业水准的可视化应用,满足您会议展览.业务监控.风险预警.地理信息分析等多种业务的展示需求. 背景信息 相比于传统图表与数据仪表盘,如今的数据可视化致力于用更生动.友好的形式,即时呈现隐藏在瞬息万变且庞杂数据背后的业务洞察.无论在零售.物流.电力.水利.环保.还是交通领域,通过交互式实时数据可视化大屏来帮助业务人员发现并诊断业务问题,越来越成

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-- 

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

数据可视化——阿里云解决方案DataV https://help.aliyun.com/document_detail/53844.html?spm=a2c4g.11186623.6.579.37fd1cd2R9bVGC#h2-url-3 通过json接口或者DB即可实现不错的展示

前言 数据可视化,是指将相对晦涩的的数据通过可视的.交互的方式进行展示,从而形象.直观地表达数据蕴含的信息和规律. 早期的数据可视化作为咨询机构.金融企业的专业工具,其应用领域较为单一,应用形态较为保守.步入大数据时代,各行各业对数据的重视程度与日俱增,随之而来的是对数据进行一站式整合.挖掘.分析.可视化的需求日益迫切,数据可视化呈现出愈加旺盛的生命力,表现之一就是视觉元素越来越多样,从朴素的柱状图/饼状图/折线图,扩展到地图.气泡图.树图.仪表盘等各式图形.表现之二是可用的开发工具越来越丰富,

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 :) 本期可视化精彩视频请关注公众号浏览 全天智能获Pre-A轮千万融资 助力开启全天候实时大数据可视化模式 腾讯AI加速器二期项目全天智能获Pre-A轮千万融资,由天津仁爱资本领投.全天智能在腾讯AI加速器二期1500个项目中脱颖而出,成为40个优秀项目之一.本轮融资将加快全天智能在产品研发,以及构建物联网实时可视化生态以及人工智能方面的步伐. mp.wei

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

一.前言 之前发布的Qt编写的可视化大屏电子看板系统,很多开发者比较感兴趣,也收到了很多反馈意见,纵观市面上的大屏系统,基本上都是B/S结构的web版本,需要在后台进行自定义配置模块,绑定数据源等,其中比较有名的就是阿里云的DataV和百度的Sugar,都是很不错的,DataV是阿里云出品的专业大屏数据可视化服务,旨在让更多的人看到数据可视化的魅力,帮助非专业的工程师通过图形化的界面轻松搭建专业水准的可视化应用,满足会议展览.业务监控.风险预警.地理信息分析等多种业务的展示需求.两者都可以通过拖

  1 matplot入门指南¶ matplotlib是Python科学计算中使用最多的一个可视化库,功能丰富,提供了非常多的可视化方案,基本能够满足各种场景下的数据可视化需求.但功能丰富从另一方面来说也意味着概念.方法.参数繁多,让许多新手望而却步. 据我了解,大部分人在对matplotlib接触不深时都是边画图边百度,诸如这类的问题,我想大家都似曾相识:Python如何画散点图,matplotlib怎么将坐标轴标签旋转45度,怎么设置图例字体大小等等.无论针对哪一个问题,往往都有多种解决方法

人生苦短,我用 Python 前文传送门: 小白学 Python 数据分析(1):数据分析基础 小白学 Python 数据分析(2):Pandas (一)概述 小白学 Python 数据分析(3):Pandas (二)数据结构 Series 小白学 Python 数据分析(4):Pandas (三)数据结构 DataFrame 小白学 Python 数据分析(5):Pandas (四)基础操作(1)查看数据 小白学 Python 数据分析(6):Pandas (五)基础操作(2)数据选择 小白学

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

任何一项产品的选择都需要谨慎而全面,BI数据可视化工具的选择就更不用说了.作为企业的IT部门,如果没有良好的BI工具支持,IT部门将会十分容易陷入困境.那么面对多元化的BI工具市场,IT部门该如何选择BI工具呢?BI工具选择的标准有很多,其中数据可视化效果的呈现也是不可或缺的一项要求. 俗话说得好,"没有数据可视化功能的BI工具都是耍流氓."那么数据可视化功能为什么会如此重要呢? 数据可视化的意义是帮助人更好的分析数据,信息的质量很大程度上依赖于其表达方式.对数字罗列所组成的数据中所包

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