数据可视化实例（一）：数据可视化概念框架

上一节我们只是单纯使用 matplotlib 制作出以下图表：。最常见的就是使用 seaborn ，他是基于 matplotlib 的包装。这一节我们就来看看，如何使用 seaborn 生成标准图表，然后结合 matplotlib 做出定制效果。特别是多系

企业做生意，都会聘请员工，若是员工数量较多，“权限管理”必不可少，这样的好处是可以使员工的管理规范化，提供工作效率，同时基于互联网模式，移动办公也成为可能。我们通常所说的权限管理，一般指根据系统设置的安全规则或者安全策略，用户可以访问而且只能访问自己被授权

最近低代码、零代码很火，网络一搜，各家都鼓吹自己零代码开发的平台。确实，近十年IT的发展以及互联网产品的推动，使得很多细分领域的工具都呈现出一种简单易用少开发轻量化的趋势。比如我所熟知的报表和BI领域，很多公司都有数据采集、数据处理、数据展示等一系列数据“

喜欢用 Python 做项目的小伙伴不免会遇到这种情况：做图表时，用哪种好看又实用的可视化工具包呢？之前文章里出现过漂亮的图表时，也总有读者在后台留言问该图表时用什么工具做的。下面，作者介绍了八种在 Python 中实现的可视化工具包，其中有些包还能用在其

python中最基本的作图库就是matplotlib，是一个最基础的Python可视化库，一般都是从matplotlib上手Python数据可视化，然后开始做纵向与横向拓展。是一个基于matplotlib的高级可视化效果库，针对的点主要是数据挖掘和机器学习

大数据时代，大数据分析行业水涨船高，很多身边的朋友都想学习一下如何进行大数据分析。经常有人问我该怎么选择大数据分析工具。也对，面对市面上那么多大数据分析工具，大家在选择的时候都会懵一下。为了解答大家的疑惑，今天我测评了5款较为常用的大数据分析工具，来给大家

先给大家介绍下tableau与smartbi创建可视化仪表盘的简要步骤。由以上流程图可以简单了解到，tableau的可视化仪表板是由各个工作表组合而成，而smartbi是在一个界面完成，即可以做单个组件也可以在编辑界面在制作各个组件的同时对整个仪表盘的布局

上一章节介绍了如何接入数据到系统里面，并且对数据进行处理。那本章节与大家分享smartbi及tableau是如何对数据进行仪表盘制作。以上看到的是tableau的工作簿界面，是tableau可视化显示最基本的元素，在此界面可以看到左侧有一个维度和度量区域。

Apache Superset是一个开源的、现代的、轻量级BI分析工具，能够对接多种数据源、拥有丰富的图标展示形式、支持自定义仪表盘，且拥有友好的用户界面，十分易用。Superset是由Python语言编写的Web应用，要求Python3.6的环境。此处，

Matplotlib 通常被认为是在 Python 中创建可视化的最简单方法，它构成了许多其他绘图库的基础。直接从Pandas绘制有许多优点：。此外，Pandas在我们想要它绘制的图中做很多推论，因此它可以在很多情况下可视化我们想要的，而无需显式声明它们。

相信很多读者都听过Matplotlib 、 Pyecharts 、 Seaborn 、 Plotly 、 Bokeh这五大工具，学习Python就是希望做出各种酷炫的可视化图表，本文就将通过真实绘图来深度评测这五个Python数据可视化的库， 看看到底这几

数据可视化是数据空间到图形空间的映射，是抽象数据的具象表达。数据可视化交互的基本原则：总览为先，缩放过滤按需查看细节。大屏数据可视化是当前可视化领域的一项热门应用，通常可以分为信息展示类、数据分析类及监控预警类。

data=[116 118 120 122 124 126 128 130 132 134 136 137;0 20 82 210 418 732 1212 1700 2730 3600 4460 4880;0 8 16 24 28 30 32 40 48

从2015年开始，数据可视化大屏备受很多企业青睐，也是展现公司业务数据的不二之选。可视化大屏怎么这么火？领导天天要，业务人员、开发人员、UI设计师就得一起熬夜加班。那么，有没有一种简单高效、还能快速上手的可视化工具，小白也可以快速上手的工具呢？此外，还包含

names = ['mentioned1cluster','mentioned2cluster', 'mentioned3cluster', 'mentioned4cluster', 'mentioned5cluster', 'mentioned6clus

我们都明白，相对于枯燥的文字，一些有视觉冲击的事物印象更深。在工作过程中，如在日常的工作汇报中，将采集到的数据信息进行统计、分析，再将数据用图形的方式表达。会方便我们对数据的把控，更直观了解到数据情况。这就是今天要给大家介绍的可视化。下面，我们来探讨下如何

想像阅读书本一样阅读数据流？这只有在电影中才有可能发生。在现实世界中，企业必须使用数据可视化工具来读取原始数据的趋势和模式。大数据可视化是进行各种大数据分析解决的最重要组成部分之一。一旦原始数据流被以图像形式表示时，以此做决策就变得容易多了。为了满足并超越

数据可视化主要旨在借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。为业务人员量身定做，一屏完成自助分析，界面清新脱俗，10分钟掌握！Smartbi自助仪表盘为企业级用户提供数据自助分析服务，化数据为价值，有效解决企业大数据隐患，大幅度降低沟通成本，提高企业营运

虽然三维GIS有二维GIS不能类比的优点，可是在相当长时间内还没法彻底取代二维GIS。为了最大限度地运用二维资源，使二维GIS与三维GIS展开集成并完成联动，进而完成在同一架构管理体系下使二者互利共赢。

Smartbi大数据可视化工具提供丰富的图标组件，可以实时展示相关信息，使利益相关者更容易对整个企业进行评估。而使用Smartbi大数据可视化工具就可以使我们能够用一些简短的图形就能体现那些复杂信息，甚至单个图形也能做到。在这篇文章中我们给大家介绍了数据可

数据科学是当今IT行业很稳定的研究和实践领域之一，近十年来一直备受关注。事实证明，它对多个行业都大有益处。这项技术在优秀产品线方法和市场分析中都有体现，主要是从数据中获得有价值的信息。接着就要对对获得的数据进行处理，数据分析员进一步分析信息以找到一个模式，

大量数据资源为数据发掘和剖析从而发觉和运用数据使用价值出示了前所未有的机会，大数据时期早已来临。诸多征兆莫不说明大数据身后潜在着极大的使用价值。测绘工程地理信息是国家关键发展战略信息资源，基本建设地理信息大数据具备长远的实际意义和明显的实际规定。

灯果数据可视化BI软件是新一代人工智能数据可视化大屏软件,内置丰富的大屏模板,可视化编辑操作，无需任何经验就可以创建属于你自己的大屏，被广泛应用于商业、经济、医疗等领域的中。软件支持支持全国地图、省级地图、世界地图和3D地球，支持呼吸点、飞线、柱状图、区域

如果您想根据单个指标查看项目的变化情况，并可视化此差异的顺序和数量，那么散型条形图 是一个很好的工具。它有助于快速区分数据中组的性能，并且非常直观，并且可以立即传达这一点。params = {‘axes.titlesize‘: large, # 设

信息的质量很大程度上依赖于其表达方式，同样的，对数据进行数据分析后，结果可视化可以帮助用户更好地理解数据信息，挖掘数据价值。数据可视化的本质就是视觉对话，数据可视化将数据分析技术与图形技术结合，清晰有效地将分析结果信息进行解读和传达。数据和数据可视化是相辅

现在的大数据一般指的是数据的收集、处理和分析技术等一系列技术的综合利用，人们可以从数据中获取大量的信息。但是这类数据在形式上对于人们而言是不便于理解的，这时候就要求数据可视化的操作了。数据可视化是指通过柱状图、饼图等图形的形式来表示数据，这对于用户理解数据

数据和技术一直是紧密联系在一起的，大数据的飞速发展带来了各种新技术的出现。　　如何才能把纷繁复杂的大数据集、晦涩难懂的数据报告变轻松易读、亲切、易于理解，可视化无疑是最佳的选择。未来，我们会在生活中看到更多数据可视化的呈现，大数据不再只是出现在新闻上。

数据和技术一直是紧密联系在一起的，大数据的飞速发展带来了各种新技术的出现。　　如何才能把纷繁复杂的大数据集、晦涩难懂的数据报告变轻松易读、亲切、易于理解，可视化无疑是最佳的选择。未来，我们会在生活中看到更多数据可视化的呈现，大数据不再只是出现在新闻上。

如果你想了解两个变量如何相互改变，那么最佳拟合线就是常用的方法。要禁用分组并仅为整个数据集绘制一条最佳拟合线，请从下面的 sns.lmplot（）调用中删除 hue =‘cyl‘参数。params = {‘axes.titlesize‘: large,

数据和技术一直是紧密相连的，大数据的快速发展给我们带来了各种新兴技术。目前，数据可视化主要应用于企业报表数据的呈现上，但未来数据可视化的主要应用应该是科学技术。　　如何才能把纷繁复杂的大数据集、晦涩难懂的数据报告变轻松易读、亲切、易于理解，可视化无疑是最佳

智分析是一款面向业务用户的自助分析云平台，只需要会Excel，就能摆脱束缚、自由分析，真正做到让人人都是数据分析师。使用您熟悉的Excel，不用学习复杂的新软件。Excel直连数据库，不用在各种平台导数据， 数据分析 不求人。直接使用Excel的计算公式，

我们最常见的就是有固定分隔符的规范数据，这种直接就按照分隔符拆分就可以了，如果没有分割符怎么办？依然是上面的数据，如果连逗号都没有呢，在Powerquery中还可以按从数字到非数字的转换来分列，拆分列的常规功能中还可以按大小写字母的转换来进行分列，比如这样

使用Power Query进行复杂一些的数据处理，离不开M函数，目前已经有超过700个函数了，基本上各式各样的数据处理需求都可以使用M函数实现，如果你觉得这些还不够，或者使用起来不是很方便，也可以在PQ中自定义函数。函数名=(参数1,参数2,参数3……当然

Kibana 仪表板 展示保存的可视化结果集合。在编辑模式下，您可以根据需要安排和调整可视化结果集，并保存仪表板，以便重新加载和共享。您如果之前没有浏览过仪表板，Kibana 会显示一个起始页，在这个页面您可以点击 + 。Kibana 在仪表板上的容器中显

本文聊聊在PowerBI中如何进行各种类型的排名问题。PowerBI中计算排名主要使用RANKX函数，关于该函数的具体语法，不再细说，可以查看该函数的官方文档，也可以参照这个函数卡片：。下面通过几个示例来看看它的用法。下面分别按销售额对各种维度进行排名。按

编写DAX代码进行业务分析时，经常会用到表与表之间的连接计算，比如在之前的产品关联分析一文中（如何用Power BI分析产品关联度？），需要找出同时购买两种商品的客户，就是计算A商品的客户列表与B商品的客户列表的交集。这篇文章再通过客户列表的示例，介绍如何

DAX 是一种函数式语言，正如我们已经学习的或者看到的，DAX 代码中总有一些函数带有几个参数，而参数还可以是其他函数所构成，参数的数量以及嵌套的层数决定了 DAX 代码的复杂度。因此，按一定的格式编写 DAX 代码十分必要，上一篇文章中（如何快速理解一个

python可视化50图是由博主大佬Selva Prabhakaran于2018年12月在自己网站发布的一篇优秀的博文。当小编在学习数据可视化的时候发现了这篇优秀博文，但是

对于PowerBI使用者而言，经常碰到的一个问题是，想把度量值放到坐标轴上，却发现无法实现。尤其是初学者，更是习惯性的想这么做。初入Power BI的门，很快就会被度量值和计算列的动态性吸引，进而义无反顾地跳进DAX的火坑中，然后……如何将度量值作为图表的

在进行数据分析时，需要对某个数据进行格式调整的情形经常会遇到，在DAX中有一个专门进行格式调整的函数：FORMAT。其实对于 FORMAT 函数并不陌生，在之前介绍如何制作日期表时，其中一种方式就是利用 DAX 生成日期表，这一串 DAX 函数可以一键生成

数据分析就是筛选、分组、聚合的过程，关于筛选，可以按一个维度来筛选，也可以按多个维度筛选，还有种常见的方式是，利用几个特定的维度值构成的表，作为条件表来筛选原始表。也就是说，根据一个表，来筛选另外一个表，在PowerBI中怎么做，更具体一点，如何用DAX来

DevExtreme拥有高性能的HTML5 / JavaScript小部件集合，使您可以利用现代Web开发堆栈构建交互式的Web应用程序。从Angular和Reac，到ASP.NET Core或Vue，DevExtreme包含全面的高性能和响应式UI小部件

本文来自于PowerBI星球嘉宾天行老师的分享，天行老师不仅DAX使用娴熟，更是精通SQL，下面就来欣赏他利用SQL思维编写DAX解决问题的一个实战案例。学习掌握DAX语言的初期，尤其是刚开始尝试将DAX应用到实战中时，书上的、别人的例子永远是别人的，自己

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介绍过CALCULATE函数之后，有必要再介绍它的最佳搭档：FILTER函数。CALCULATE函数的第二个及之后的参数是筛选条件，而FILTER函数正是为筛选而生。现在想找出年销售额超过2000万的城市销售金额，这个利用简单的表达式已无法解决，来看FIL

介绍DAX的时候，特别强调过一个重要的函数:CALCULATE,本文就来揭秘这个函数的计算原理以及它是如何影响上下文的。前文提到DAX函数可以更改外部上下文，现在通过实例来理解DAX中最精髓的函数CALCULATE的计算原理，并看看它是如何更改外部上下文的

不知道大家有没有发现这么一个现象，无论是哪里？铺天盖地的都是让你学python...python其实能做很多事情，比如开发，自动化，数据分析，可视化方面，它有很完备的生态环境。“大数据”分析中涉及到的分布式计算、数据可视化、数据库操作等，python中都有

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，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，