数据可视化 订阅
数据可视化,是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。其中,这种数据的视觉表现形式被定义为,一种以某种概要形式抽提出来的信息,包括相应信息单位的各种属性和变量。 [1]  它是一个处于不断演变之中的概念,其边界在不断地扩大。主要指的是技术上较为高级的技术方法,而这些技术方法允许利用图形、图像处理、计算机视觉以及用户界面,通过表达、建模以及对立体、表面、属性以及动画的显示,对数据加以可视化解释。与立体建模之类的特殊技术方法相比,数据可视化所涵盖的技术方法要广泛得多。 展开全文
数据可视化,是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。其中,这种数据的视觉表现形式被定义为,一种以某种概要形式抽提出来的信息,包括相应信息单位的各种属性和变量。 [1]  它是一个处于不断演变之中的概念,其边界在不断地扩大。主要指的是技术上较为高级的技术方法,而这些技术方法允许利用图形、图像处理、计算机视觉以及用户界面,通过表达、建模以及对立体、表面、属性以及动画的显示,对数据加以可视化解释。与立体建模之类的特殊技术方法相比,数据可视化所涵盖的技术方法要广泛得多。
信息
外文名
Data visualization
研究起源
二十世纪50年代
中文名
数据可视化
发展阶段
科学可视、信息可视、数据可视
数据可视化概述
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。但是,这并不就意味着数据可视化就一定因为要实现其功能用途而令人感到枯燥乏味,或者是为了看上去绚丽多彩而显得极端复杂。为了有效地传达思想概念,美学形式与功能需要齐头并进,通过直观地传达关键的方面与特征,从而实现对于相当稀疏而又复杂的数据集的深入洞察。然而,设计人员往往并不能很好地把握设计与功能之间的平衡,从而创造出华而不实的数据可视化形式,无法达到其主要目的,也就是传达与沟通信息。数据可视化与信息图形、信息可视化、科学可视化以及统计图形密切相关。当前,在研究、教学和开发领域,数据可视化乃是一个极为活跃而又关键的方面。“数据可视化”这条术语实现了成熟的科学可视化领域与较年轻的信息可视化领域的统一。
收起全文
精华内容
参与话题
问答
  • 数据可视化

    千次阅读 2019-05-15 11:55:19
    数据可视化 ECharts

    数据可视化

    ECharts

    展开全文
  • 数据可视化都有一个共同的目的,那就是准确而高效、精简而全面地传递信息和知识。可视化能将不可见的数据现象转化为可见的图形符号,能将错综复杂、看起来没法解释和关联的数据,建立起联系和关联,发现规律和特征,...

    数据可视化都有一个共同的目的,那就是准确而高效、精简而全面地传递信息和知识。可视化能将不可见的数据现象转化为可见的图形符号,能将错综复杂、看起来没法解释和关联的数据,建立起联系和关联,发现规律和特征,获得更有商业价值的洞见和价值。
      并且利用合适的图表直截了当且清晰而直观地表达出来,实现数据自我解释、让数据说话的目的。而人类右脑记忆图像的速度比左脑记忆抽象的文字快100万倍。因此,数据可视化能够加深和强化受众对于数据的理解和记忆。

    图形表现数据,实际上比传统的统计分析法更加精确和有启发性。我们可以借助可视化的图表寻找数据规律、分析推理、预测未来趋势。另外,利用可视化技术可以实时监控业务运行状况,更加阳光透明,及时发现问题第一时间做出应对。例如天猫的双11数据大屏实况直播,可视化大屏展示大数据平台的资源利用、任务成功率、实时数据量等。

    数据可视化能做到简单、充实、高效、兼具美感就是好的可视化:

    简单点说好的数据可视化和好的产品是一样,都有友好的用户体验,不能让人花了时间又看得一头雾水,甚至被误导得出错误的结论。准确 用最简单的方式传递最准确的信息,节约人们思考的时间。 最简单方式就是最合理的图表,需要根据比较关系、数据维数、数据多少选择。

    充实一份数据分析报告或者解释清楚一个问题,很少是单一一个的图表能够完成的,都需要多个指标或者同一指标的不同维度相互配合佐证分析结论。

    高效成功的可视化,虽表面简单却富含深意,可以让观察者一眼就能洞察事实并产生新的理解,管理者能够沿着你规划的可视化路径能够迅速地找到和发现决策之道。

    美感除了准确、充实高效外,也需要美观。 美观分为两个层次,第一层是整体协调美,没有多余元素,图表中的坐标轴、形状、线条、字体、标签、标题排版等元素是经过合理安排的 ,UI设计中的四大原则(对比、重复、对齐、亲密性) 同样适用于图表。 第二层才是让人愉悦的视觉美,色彩应用恰到好处。把握好视觉元素中色彩的运用,使图形变得更加生动、有趣,信息表达得更加准确和直观。色彩可以帮助人们对信息进行深入分类、强调或淡化,生动而有趣的可视化作品的表现形式,常常给受众带来视觉效果上的享受。协调美是视觉美的基础
      人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得重视,均为前沿产业,多智时代专注于人工智能和大数据的入门和科谱,在此为你推荐几篇优质好文:
    1.在学习大数据之前,需要具备什么基础
    http://www.duozhishidai.com/article-12916-1.html
    2.大数据工程师培训,需要学习的有哪些课程?
    http://www.duozhishidai.com/article-15081-1.html
    3.大数据的特点是什么,大数据与Hadoop有什么关系?
    http://www.duozhishidai.com/article-13276-1.html


    多智时代-人工智能大数据学习入门网站|人工智能、大数据、物联网云计算的学习交流网站

    多智时代-人工智能大数据学习入门网站|人工智能、大数据、云计算、物联网的学习服务的好平台
    展开全文
  • 数据可视化概述

    千次阅读 2019-08-04 17:25:22
    数据可视化是什么 经典案例 数据可视化价值 数据可视化工具 数据可视化是什么 借助图形化手段,清晰有效传达与沟通信息 信息可视化、科学可视化、可视化分析 经典案例 数据可视化价值 ...

    目录

     

     

    数据可视化是什么

    经典案例

    数据可视化价值

    数据可视化工具


     

     

    数据可视化是什么

    借助图形化手段,清晰有效传达与沟通信息

     

    信息可视化、科学可视化、可视化分析

     

     

    经典案例

     

     

     

     

     

    数据可视化价值

     

     

     

     

    数据可视化工具

     

     

     

     

     

    展开全文
  • Python爬虫+数据清洗+数据可视化基础案例

    千次阅读 多人点赞 2019-12-04 22:56:52
    最近迷上了Python爬虫,我们的hadoop课程也正好涉及到了这个内容,所以就想结合课程内容(爬取京东手机评论https://item.jd.com/100003060627.html#crumb-wrap)写一篇关于python爬虫到数据可视化的完整流程 ...

    前言

      最近迷上了Python爬虫,我们的hadoop课程也正好涉及到了这个内容,所以就想结合课程内容(爬取京东手机评论https://item.jd.com/100003060627.html#crumb-wrap)写一篇关于python爬虫到数据可视化的完整流程。

      打开目标网站https://item.jd.com/100003060627.html#crumb-wrap我们要爬取该手机的评论信息,就要先找到“我们点击查看评论时,浏览器向服务器请求来的文件”在该文件中有我们需要的url地址和求头(请求头包括referer:重定向 和 user-agent:用户代理),浏览器都会有一些反爬虫的措施,所以需要使用该请求头去模拟浏览器向服务器请求数据。至于怎么找到我们需要的文件,博主只能说:这需要一些前端的知识和自己的经验,爬虫做多了 额…不对,这样不太好,爬虫是有些偏灰暗的,我是说熟能生巧啊。可以先看一下文件的Preview,如下即为我们需要的信息文件,然后点击Headers先复制我们需要的信息到编译器中,为我们待会写代码时准备:
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    获取并筛选数据

      拿到我们需要的url地址和请求头后,先分析一下url地址,主要是它的后半部分,它是由字符串拼接而成的,比如这里的url地址:https://sclub.jd.com/comment/productPageComments.action?callback=fetchJSON_comment98vv21252&productId=100003060627&score=0&sortType=5&page=0&pageSize=10&isShadowSku=0&fold=1
    在这里**page=**后面跟的就是第几页评论的信息(数据),不信你点击第二页评论时page=后面就是1&pageSize=10&isShadowSku=0&fold=1,由0变为了1(感觉在侮辱自己的智商(艹皿艹)),由此我们可以将url地址切割为两部分,将变化的数据用变量表示,然后再将两部分拼接得到最终的url地址,我们就可以通过控制变量来获取对应的数据量了,如下为切割和拼接的过程和结果

    #切割后第一部分
    url_header="https://sclub.jd.com/comment/productPageComments.action?callback=fetchJSON_comment98vv19450&productId=100003060627&score=0&sortType=5&page="
    #切割后第二部分
    url_tail="&pageSize=10&isShadowSku=0&rid=0&fold=1"
    #拼接得到最终url地址(后面用循环改变page的值,此处加1,即从第二页开始获取数据,也可以不加1)
    url_mate20=url_header + str(page+1) + url_tail
    

    现在正式开始搬砖了,先导入我们需要用到的两个库,也可以叫包、模块

    import requests
    import json
    
      利用请求头和拼接得到的最终url,循环请求每一条评论数据,并将请求到的数据转化格式为json格式保存为本地的txt文件,如下我保存到自己电脑D:\python_data目录下
        for page in range(20):
            url_tail="&pageSize=10&isShadowSku=0&rid=0&fold=1"
            # 拼接得到最终url,并请求数据(得到键值对格式(字典)的数据)
            url_mate20=url_header + str(page+1) + url_tail
            res=requests.get(url_mate20,headers=headers)
    
            # 用json.loads将数据转化格式为json格式
            data=json.loads(res.text[27:-2])
            comment=(data['comments'])
    
            # 将数据遍历保存到本地的.txt文件中,
            for i in comment:
                # 注意带参数"a",如果是w就会覆盖原有内容,这样子你只能得一条评论
                honor20i_text=open('D:\\python_data\\honor20i_text.txt','a')
                honor20i_text.write('%s\n'%i['content'])
                honor20i_text.close()
    

      此时运行程序会在指定目录下生成一个txt文件,打开可看见即为我们获取到的评论数据,看起来有点乱,可以在请求的时候自己做一下格式美化,后面我要将获取到的txt数据可视化(词云),所以这里就不用做美化了啊
    在这里插入图片描述

    数据可视化(词云形式,激动ヾ(✿゚▽゚)ノ)

    同样先导包

    import jieba
    from wordcloud import WordCloud
    import matplotlib.pyplot as plt #可视化包
    
      下面读取我们获取到的txt文件内容,再使用jieba来处理剪切我们爬取的文本内容,继续处理对剪过的文本以空格拼接起来,然后就是利用matplotlib包设置一下显示的字体样式和保存显示结果了
    import jieba
        from wordcloud import WordCloud
        import matplotlib.pyplot as plt #可视化包
    
        #读取爬虫保存下载的数据
        file_text = open('D:\\python_data\\honor20i_text.txt','r').read()
    
        #再使用jieba来处理剪切我们爬取文本内容
        cut_text = jieba.cut(file_text)
    
        #继续处理对剪过的文本以空格拼接起来,注意一下这里“”有空格的
        result = " ".join(cut_text)
    
        wc_cloud = WordCloud(
            font_path='D:\python_data\\pzh.ttf',     #字体的路径
            background_color='black',   #背景颜色
            width=1200,
            height=600,
            max_font_size=150,            #字体的大小
            min_font_size=30,			  #字体的大小
            max_words=10000
        )
        wc_cloud.generate(result)
        wc_cloud.to_file('D:\\python_data\\LingDucloud.png')    #图片保存
    
        #图片展示
        plt.figure('凌度img')   #图片显示的名字
        plt.title('JD_mate20')
        plt.imshow(wc_cloud)
        plt.axis('off')
        plt.show()
    

      注意这里用到了.ttf字体包,没有字体包生成的图片是火星文哦😂😂需要字体包的,可以到微信公众号 编程之外 输入关键词“字体包”免费获取,欢迎小伙伴入坑哦!😁😁😁

    font_path='D:\python_data\\pzh.ttf'
    

    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述

      如下为运行后的可视化词云效果,字体越大越明显的词汇说明在评论内容中出现的次数就越多,此时在指定的路径目录下也会生成相应的图片
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

      下面为全部源码,将数据获取和数据可视化分别写成两个方法,在main中分别调用就不用新建两个python文件啦。哪里还不太懂,或者有什么问题(包括和我获取.ttf字体包)欢迎在留言区留下你的脚印哦。
    
    import requests
    import json
    
    #数据爬取方法
    def gain_data():
        #请求头(包括referer:重定向(反爬虫) user-agent:用户代理)
        headers={
            'referer':'Referer: https://item.jd.com/100003060627.html',
            'user-agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 '
                         '(KHTML, like Gecko) Chrome/75.0.3770.80 Safari/537.36'
        }
        #url地址
        url_header="https://sclub.jd.com/comment/productPageComments.action?callback=" \
                   "fetchJSON_comment98vv19450&productId=100003060627&score=0&sortType=5&page="
    
        for page in range(20):
            url_tail="&pageSize=10&isShadowSku=0&rid=0&fold=1"
            # 拼接得到最终url,并请求数据(得到键值对格式(字典)的数据)
            url_mate20=url_header + str(page+1) + url_tail
            res=requests.get(url_mate20,headers=headers)
    
            # 用json.loads将数据转化格式为json格式
            data=json.loads(res.text[27:-2])
            comment=(data['comments'])
    
            # 将数据遍历保存到本地的.txt文件中,
            for i in comment:
                # 注意带参数"a",如果是w就会覆盖原有内容,这样子你只能得一条评论
                honor20i_text=open('D:\\python_data\\honor20i_text.txt','a')
                honor20i_text.write('%s\n'%i['content'])
                honor20i_text.close()
    
    
    #词云可视化方法
    def mate20_view():
        import jieba
        from wordcloud import WordCloud
        import matplotlib.pyplot as plt #可视化包
    
        #读取爬虫保存下载的数据
        file_text = open('D:\\python_data\\honor20i_text.txt','r').read()
    
        #再使用jieba来处理剪切我们爬取文本内容
        cut_text = jieba.cut(file_text)
    
        #继续处理对剪过的文本以空格拼接起来,注意一下这里“”有空格的
        result = " ".join(cut_text)
    
        wc_cloud = WordCloud(
            font_path='D:\python_data\\pzh.ttf',     #字体包的路径
            background_color='black',   #背景颜色
            width=1200,
            height=600,
            max_font_size=150,            #字体的大小
            min_font_size=30,			  #字体的大小
            max_words=10000
        )
        wc_cloud.generate(result)
        wc_cloud.to_file('D:\\python_data\\LingDucloud.png')    #图片保存
    
        #图片展示
        plt.figure('凌度img')   #图片显示的名字
        plt.title('JD_mate20')
        plt.imshow(wc_cloud)
        plt.axis('off')
        plt.show()
    
    if __name__ == '__main__':
        mate20_view()
    

    文章到这里就结束啦,感谢参考:
    https://www.jb51.net/article/154261.htm
    https://blog.csdn.net/weixin_42946604/article/details/88079475

    编程之外

      这是一篇很基础的关于python爬虫的博客文章,大佬看见了一定要在评论区留下宝贵的建议脚印呀!大二的时候就学习过Python这方面的知识了,那时候没什么兴趣,就没有好好学┭┮﹏┭┮,现在也是还在自学中,也看了很多大佬的文章,受益匪浅。最后告诉一下小同学,如果是计算机类、编程类专业并且要走专业路线的话,一定要好好学习数学,今后的人工智能、大数据、数据建模你将会感受到数学的重要性,说到这里真想给自己两jiao(つД`)过去两年怎么不好好学高数、线性代数、概率论、离散数学和算法,精神上再给自己一jiao!
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    编程之外
    展开全文
  • 我用python爬去了起点中文网的一些信息,并且存储到excel中,现在想要实现数据可视化怎么写应该 import requests from lxml import etree from openpyxl import Workbook class Book(): def __init__(p): ...
  • 写在开头:今天开始分享一下seaborn对于...python数据可视化之Seaborn(一) 第二阶分享了连续、分类、离散数据的绘图颜色的方法,可点击链接查看。 python数据可视化之Seaborn(二) Seaborn可视化内容安排 在Se...
  • 阿里云数据可视化实践

    千人学习 2016-09-08 10:39:42
    本次课程将通过DataV团队在数据产品和数据大屏两个应用场景中的数据可视化实践案例,向大家分享开发过程中的信息设计思考和技术实现细节。
  • 大屏数据可视化案例

    万次阅读 多人点赞 2018-06-25 18:07:38
    数据可视化:把相对复杂的、抽象的数据通过可视的、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。 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...
  • Python数据可视化教程:基于Plotly的动态可视化绘图

    万次阅读 多人点赞 2019-06-13 15:27:44
    Plotly是一个非常著名且强大的开源数据可视化框架,它通过构建基于浏览器显示的web形式的可交互图表来展示信息,可创建多达数十种精美的图表和地图, 下面我们以jupyter notebook为开发工具数据分析。Matplotlib存在...
  • 数据可视化是什么? 数据图形可视化,就是用富有色彩、图形的形式来表现数据,让人一眼望去就能概览数据,让数据更直观,让审查数据的工作更人性化。 为什么要用视觉图形来表现数据? 因为数据是无形的,而目前...
  • Python爬虫与数据可视化

    万次阅读 多人点赞 2019-06-12 20:57:09
    数据可视化这里特别强调,pyecharts包千万别装新版的,我这里装的是0.5.9版的其次如果要做地理坐标图,热力图啥的,必须安装地图包,比如世界地图包,中国地图包,城市地图包啥的 1.数据挖掘 代码所需包 # -*- ...
  • 【项目实战】数据爬虫 + 数据清洗 + 数据可视化

    万次阅读 多人点赞 2020-05-11 10:37:08
    自己亲手全手打了一套系统的代码,帮助朋友完成设计,做了贵阳市几个区的房屋价格爬取以及数据清洗和可视化操作,代码细细道来: 上图镇楼,接下来细说。 一:数据挖掘 我选用了链家网做数据爬取场所(不得不唠叨...
  • mytextStyle={ color:"#333",//文字颜色 fontStyle:"normal",//italic斜体 oblique倾斜 fontWeight:&..., //文字粗细bold bolder lighter 100 | 200 | 300 | 400... ...
  • 数据可视化视频精讲

    千人学习 2018-04-12 17:30:26
    本节人工智能视频涉及: (1)数据可视化的基本处理流程 (2)数据分析及其可视化的选择 (3)数据可视化结果的分析解读 (4)数据可视化的一些实际案例
  • 【入门基础+轻实战演示】【讲授方式轻松幽默、有趣不枯燥、案例与实操结合,与相关课程差异化】利用python进行数据处理、 ...通过实战,学生将了解标准的数据分析流程,学会使用可视化的 方法展示数据及结果。
  • 数据可视化概览

    万次阅读 2017-12-07 12:08:07
    科学可视化(Scientific Visualization)、 信息可视化(Information Visualization)和可视分析学(Visual Analytics)三个...而将这三个分支整合在一起形成的新学科 “数据可视化”,这是可视化研究领域的新起点。
  • 本视频课程主要培训Python爬虫入门,数据分析及数据可视化实战内容,通过本课的学习,您可以在2小时左右掌握Python基础编程的核心内容,实现Python在爬虫、数据分析,及数据可视化等操作,各位同学在掌握了Python后...
  • 数据可视化数据可视化分类

    千次阅读 2015-06-01 22:03:10
    数据可视化分为:科学可视化、信息可视化,可视化分析学这三个主要分支。  科学可视化,处理科学数据,面向科学和工程领域的科学可视化,研究带有空间坐标和几何信息的三维空间测量数据、计算模拟数据和医疗影像...
  • 本课程介绍了Python数据可视化库——Matplotlib和Seaborn,其中包括了: Matplotlib库:图表基本构成要素、绘制线图、显示图形、显示中文和负号、设置线条颜色和风格、保存图片、绘制柱状图、绘制饼状图、...
  • MATLAB数据可视化实现

    千次阅读 2019-11-21 09:37:38
    MATLAB二维数据可视化 MATLAB三维数据可视化 MATLAB四维数据可视化 视频教程入口 第一章:二维数据可视化 01. 线形图-plot函数 13:05 02. 线形图-简单线形图和复合线形图 7:26 03. 线形图-属性及属性的...
  • 数据可视化』基于Python的数据可视化工具

    万次阅读 多人点赞 2017-10-27 09:58:13
    如何做Python 的数据可视化? pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库。 Echarts 是百度开源的一个数据可视化 JS 库。主要用于数据可视化。 一、安装 pyecharts 兼容 Python2 和 Python3。目前版本为 ...
  • 大屏数据可视化模板

    万次阅读 多人点赞 2019-04-30 17:20:52
    在开发大屏数据可视化项目时,除了各类报表的开发外,大屏的风格设计也是一项十分重要且耗时的工作。 本文推荐的几款大屏模板,旨在帮助那些有大屏数据可视化开发需求的同学能够快速上手,把更多的时间、精力放在...
  • Python画地图数据可视化分析

    万次阅读 2017-10-26 16:41:47
    如何使用Python画地图数据地图可视化地图可视化常用包非plotly莫属,支持Python和R。地址:https://plot.ly/python/scattermapbox/需要先注册账号,有几个重要东西需要生成。这里的Usernam和APIkey在写代码的时候都...
  • Echarts数据可视化visualMap,开发全解+完美注释

    万次阅读 多人点赞 2017-08-06 09:07:32
    visualMap=[ //视觉映射组件,用于进行『视觉编码』,也就是将数据映射到视觉元素。视觉元素可以是:symbol: 图元的图形类别。symbolSize: 图元的大小。color: 图元的颜色。 // colorAlpha: 图元的颜色的透明度。...

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 68,226
精华内容 27,290
关键字:

数据可视化