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  • Echarts数据可视化图表案例:包括柱图,饼图,折线图,地图等数据展示图表;案例下载后直接使用webstrom或idea打开,在编辑器内打开html
  • waffle可以使用该pywaffle软件包创建该图表,并用于显示较大人群中各组的组成。 #! pip install pywaffle # Reference: ...
  • 本资源包含8个高质量的大屏数据可视化案例源码,既有实际项目案例,也有旭日图、树图、热力图、地图、3D图表、地理信息数据可视化等专题案例
  • 交互式的数据可视化图表是 New IT 新技术的一个应用方向,在过去,用户要在网页上查看数据,基本的实现方式就是在页面上显示一个表格出来,的而且确,用表格的方式来展示数据,显示的数据量会比较大,但是,这种数据...

    交互式的数据可视化图表是 New IT 新技术的一个应用方向,在过去,用户要在网页上查看数据,基本的实现方式就是在页面上显示一个表格出来,的而且确,用表格的方式来展示数据,显示的数据量会比较大,但是,这种数据展示方式很不直观,无法让用户一下子就看出数据分析结果所要反应出的信息,由此就有了数据可视化技术的研究和应用来解决这个问题。

    目前实现交互式数据可视化技术已经很成熟,各种类型地数据可视化图表都可以使用技术手段实现出来,包括最简单的 Excel 就可以制作各种可视化数据分析报表,而在 WEB 上也有各种技术可是实现相似功能。在学习和研究 Python 的过程中,我发现了很多类库可以很简单地就能实现交互式的数据可视化的业务需求,包括 pyecharts 和 matplotlib 实现地各种类型地数据分析图表,交互式地图,词云等等。

    Matplotlib 是一个 Python 的 2D 绘图库,它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形。通过 Matplotlib 这个标准类库,开发者只需要几行代码就可以实现生成绘图,折线图、散点图、柱状图、饼图、直方图、组合图等数据分析可视化图表。Matplotlib 使用 NumPy 进行数组运算,并调用一系列其他的 Python 库来实现硬件交互。

    (一)折线图

    折线图是排列在工作表的列或行中的数据可以绘制到折线图中。折线图可以显示随时间(根据常用比例设置)而变化的连续数据,因此非常适用于显示在相等时间间隔下数据的趋势。在折线图中,类别数据沿水平轴均匀分布,所有值数据沿垂直轴均匀分布。如果分类标签是文本并且代表均匀分布的数值(如月、季度或财政年度),则应该使用折线图。当有多个系列时,尤其适合使用折线图—对于一个系列,应该考虑使用类别图。如果有几个均匀分布的数值标签(尤其是年),也应该使用折线图。如果拥有的数值标签多于十个,请改用散点图。另外,折线图是支持多数据进行对比的。

    Python 利用 matplotlib 类库实现折线图非常简单,直接上代码:

    #author: hanshiqiang365
    
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    import numpy as np
    
    x = np.arange(9)
    
    y = np.sin(x)
    
    z = np.cos(x)
    
    plt.plot(x, y, marker="*", linewidth=3, linestyle="--", color="orange")
    
    plt.plot(x, z)
    
    plt.title("Python matplotlib Demo - By hanshiqiang365")
    
    plt.xlabel("width")
    
    plt.ylabel("height")
    
    plt.legend(["Y","Z"], loc="upper right")
    
    plt.grid(True)
    
    plt.show()

     

    程序运行生成的折线图 Demo 如下:

    (二)散点图

    散点图是指在回归分析中,数据点在直角坐标系平面上的分布图,散点图表示因变量随自变量而变化的大致趋势,据此可以选择合适的函数对数据点进行拟合。用两组数据构成多个坐标点,考察坐标点的分布,判断两变量之间是否存在某种关联或总结坐标点的分布模式。散点图将序列显示为一组点。值由点在图表中的位置表示。类别由图表中的不同标记表示。散点图通常用于比较跨类别的聚合数据。

    Python 利用 matplotlib 类库实现散点图非常简单,直接上代码:

    #author: hanshiqiang365
    
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    import numpy as np
    
    plt.title("Python matplotlib Demo - By hanshiqiang365")
    
    plt.xlabel("width")
    
    plt.ylabel("height")
    
    plt.scatter(x,y)
    
    plt.show()

     

    程序运行生成的散点图 Demo 如下:

    (三)柱状图

    柱状图(Bar Chart),是一种以长方形的长度为变量的表达图形的统计报告图,由一系列高度不等的纵向条纹表示数据分布的情况,用来比较两个或以上的价值(不同时间或者不同条件),只有一个变量,通常利用于较小的数据集分析。柱状图亦可横向排列,或用多维方式表达。柱状图主要用于数据的统计与分析,早期主要用于数学统计学科中,到现代使用已经比较广泛,应用柱状图易于比较各组数据之间的差别。

    Python 利用 matplotlib 类库实现柱状图非常简单,直接上代码:

    #author: hanshiqiang365
    
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    import numpy as np
    
    plt.title("Python matplotlib Demo - By hanshiqiang365")
    
    plt.xlabel("width")
    
    plt.ylabel("height")
    
    x = np.arange(10)
    
    plt.bar(x, y)
    
    plt.show()

     

    程序运行生成的柱状图 Demo 如下:

    (四)饼图

    饼图英文学名为 Sector Graph,又名 Pie Graph,常用于统计学模块。仅排列在工作表的一列或一行中的数据可以绘制到饼图中。饼图显示一个数据系列中各项的大小与各项总和的比例。饼图中的数据点显示为整个饼图的百分比。

    Python 利用 matplotlib 类库实现饼图非常简单,直接上代码:

    #author: hanshiqiang365
    
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    import numpy as np
    
    plt.title("Python matplotlib Demo - By hanshiqiang365")
    
    labels = ['Sample-A','Sample-B','Sample-C']
    
    plt.pie(x,labels=labels)
    
    plt.show()

     

    程序运行生成的饼图 Demo 如下:

    (五)直方图

    直方图(Histogram)又称质量分布图。是一种统计报告图,由一系列高度不等的纵向条纹或线段表示数据分布的情况。一般用横轴表示数据类型,纵轴表示分布情况。直方图是数值数据分布的精确图形表示,显出出一个连续变量(定量变量)的概率分布的估计。为了构建直方图,第一步是将值的范围分段,即将整个值的范围分成一系列间隔,然后计算每个间隔中有多少值,这些值通常被指定为连续的,不重叠的变量间隔,而间隔必须相邻,并且通常是(但不是必须的)相等的大小。

    Python 利用 matplotlib 类库实现直方图非常简单,直接上代码:

    #author: hanshiqiang365
    
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    import numpy as np
    
    plt.title("Python matplotlib Demo - By hanshiqiang365")
    
    plt.xlabel("width")
    
    plt.ylabel("height")
    
    mean, sigma = 0, 1
    
    plt.hist(x,50)
    
    plt.show()

     

    程序运行生成的直方图 Demo 如下:

    除了以上这五种基础的数据分析可视化图表外,matplotlib 类库还支持各种自定义的可视化数据分析图表类型(关于这一点在以后会专门写篇文章来讲),功能非常强大,并且在此基础上,我们还可以玩一点花样出来,我们可以将这些不同类型的分析图表任意组合显示到一个页图上,从而更好地展示信息。

    Python 利用 matplotlib 类库实现组合图也非常简单,直接上代码:

    #author: hanshiqiang365
    
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    import numpy as np
    
    plt.figure(figsize=(8,6),dpi=100)
    
    A = plt.subplot(2,2,1)
    
    plt.plot([0,1],[0,1], color="red")
    
    plt.subplot(2,2,2)
    
    plt.title("Demo B")
    
    plt.xlabel("width")
    
    plt.ylabel("height")
    
    plt.plot([0,1],[0,1], color="green")
    
    plt.subplot(2,1,2)
    
    plt.title("Demo C")
    
    plt.xlabel("width")
    
    plt.ylabel("height")
    
    # 选择子图A
    
    plt.sca(A)
    
    plt.title("Demo A")
    
    plt.xlabel("width")
    
    plt.ylabel("height")
    
    plt.show()

     

    程序运行生成的组合图 Demo 如下:

    数据分析是 Python 应用的五大领域之一,而交互式的数据可视化图表是可视化技术在非空间数据领域的应用,使人们不再局限于通过数据表格来观察和分析数据信息,而能以更直观的方式看到数据及其关系,清晰而明确地展示数据分析的结果,提供更好的用户体验。

    Python 在数据分析和交互式数据可视化领域的技术实现上具有非常大的优势,利用各种类库Python可以高效率高质量地实现业务功能需要,而和R语言相比,Python 更适合具有IT背景的人来用于数据分析,并且可以和其他领域例如批量处理脚本、人工智能、WEB 开发等的应用很好的集成起来实现一个整体的技术解决方案(total solution),为客户创造价值。

    Python 技术交流群:238757010

    来源:韩思工作室

    原文链接:http://t.cn/RBG93vK

    转载于:https://www.cnblogs.com/reboot51/p/9166574.html

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  • 最优秀的数据可视化案例欣赏

    万次阅读 2019-03-20 07:46:52
    优秀的可视化案例欣赏美国运通漏斗图能量预测Bullseye雷达预算图城市统计数据可视化实时游戏数据能量监测自定义分析电力图表如何可视化您的数据? 数据是新的生产资料,如果您无法以直观的方式显示数据,那么它基本...

    数据是新的生产资料,如果您无法以直观的方式显示数据,那么它基本上是无用的。没有人会在看到一个可视化产品时,还会花费很长时间听取对它的解释。另一方面,如果您的可视化特别聪明,互动且直观,那么它将立即鹤立鸡群。然而,要做到这一点并不容易。下面是来自世界上一些最优秀设计师的一系列数据可视化,看看能不能带给你启发。

    美国运通

    在这里插入图片描述
    Credit: Jianqi Chen
    美国运通允许用户将他们的支出组织成一组类别,并以各种方式呈现数据。用户可以比较类别以广泛了解他们的消费习惯,然后快速隔离数据集以了解详细信息。设计清晰直观,没有任何不必要的图形,因此观众可以随心所欲地获取他们想要的信息。

    漏斗图

    在这里插入图片描述
    Credit: Jesper Hansen
    漏斗图的形式和色调对比是使用视觉层次结构的一个很好的例子。图表立即传达一般信息,而具体数字则巧妙地放在背景中。但是,如果用户可以隔离其中一个类别以获取有关数据的更多详细信息,那会更好。

    能量预测

    在这里插入图片描述
    Credit: Kingyo
    中国工作室Kingyo是能源数据的设计大师。这个界面是他们工作的一个很好的例子,它通常将颜色基础和视觉层次结构与动画结合起来,以产生有效的结果。在这种情况下,图形清晰地位于前景中,红色文本立即吸引观众的眼睛。您还可以隔离每个类别以获取更具体的信息,而不是一次在屏幕上显示所有数据。

    Bullseye

    在这里插入图片描述
    图片来源: Zach Robinson
    Zach Robinson向我们展示了一个界面,它不仅具有美学吸引力,而且还允许用户分享有关数据的想法。如果用户只想与数字进行交互,则可以很好地隐藏其他聊天。由于直观的视觉层次结构,图形本身易于阅读。此外,颜色编码页面是一种简单但有效的方式来组织图形类型,而不必浪费大标题的视觉空间。

    雷达预算图

    在这里插入图片描述
    图片来源: Creative Mints

    雷达图覆盖多个数据集以揭示相应信息之间的关系。此类图表对财务界面很有效,因为它可以快速传达用户未根据预算进行支出的情况。预算对于日常用户来说可能是令人生畏的,因此数据可视化对于这类应用程序来说能体现重要价值。

    城市统计数据可视化

    在这里插入图片描述
    图片来源: Bureau Oberhaeuser
    Bureau Oberhaeuser使用这个交互式网络应用扩展了传统的雷达图。市政数据很复杂,但这个界面代表了那些尚未正式研究城市化的城市之间的差异。Bureau Oberhaeuser在没有客户的情况下建立了这个。这不仅代表了他们发展自己设计技能的愿望,也是他们为公益事业做好工作的一个例子。

    实时游戏数据

    在这里插入图片描述
    图片来源: Kuba Bogaczynski

    这种移动足球游戏允许用户使用中央雷达图来塑造他们的虚拟足球队。使用相同的雷达图形,游戏提供有关场上每个玩家的表现的数据。用户可以在游戏进行时匹配调整每个玩家以获胜。

    能量监测

    在这里插入图片描述
    图片来源: Kingyo

    数据可视化不仅可以很好地呈现复杂数据,而且还可以为用户解锁重要信息。在这种能量监测器的情况下,用户对他们节省多少能量感兴趣。问题是,对大多数人来说,千瓦时并不意味着什么。重要的是随着时间的推移以及如何将其转化为费用。这个界面非常完美。

    自定义分析

    在这里插入图片描述
    图片来源: Cosmin Capitanu

    此界面是一个数据的示例,由于清晰易读的文本和格式良好的布局,阅读愉快。侧边菜单表明界面完全可定制。因此,Cosmin Capitanu已经明确建立了强大的网格和配色方案,因此界面看起来会以各种格式呈现。

    电力图表

    在这里插入图片描述
    图片来源: Kingyo

    这套建筑能源数据非常简单,色彩和动画效果很好。图形显得简单,但设计师非常注重细微差别。例如,背景中的暗波赋予动画很多魅力。

    如何可视化您的数据?

    针对特定数据进行的专业数据可视化,几乎称得上艺术了。我们有在其他谢列的文章中讲到过设计的原则。但如果您有大量的数据需要进行可视化,图形的设计往往只是工作中的一小部分,数据处理可能会耗费你大量的精力。为什么不试试DataFocus 的搜索式数据分析呢?它有着难以置信的简单有优雅。
    在这里插入图片描述

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  • 数据可视化优秀案例

    千次阅读 2020-09-18 19:19:30
    ​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...下面我给大家看看我利用smartbi大数据分析工作做出来得数据可视化案例。当您准备构建自己的数据可视化时,你可以尝试使用Smartbi

    ​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相成的,数据赋予可视化以依据,可视化增加数据的灵活性。企业利用数据可视化可以更好更高效地提取有价值的信息。

    准备好了吗?下面我给大家看看我利用smartbi大数据分析工作做出来得数据可视化案例。当您准备构建自己的数据可视化时,你可以尝试使用Smartbi可视化分析功能,体验一下当下最智能的数据可视化工具。

    一、房地产运营分析平台可视化

    image.png

    房地产市场经过多年发展,伴随着土地价格的不断攀升以及国家坚持落实“房子是用来住的,不是用来炒的策略”,房地产市场从早年遍地黄金时代,到了充满竞争的白银时代, 同时房地产行业资金投入大,融资难,投入周期长,受市场和政策影响大等特点,加剧了房企的经营风险和运营难度。因此,房企需要构建数据化的经营能力,提升运营效率,随时了解自身的现金流状态和情况,来有效防范经营风险。

    二、制造大数据解决方案

    image.png

    伴随着“中国制造2025”国家战略的实施,大数据应用已成为制造业生产力、竞争力、创新能力提升的关键,是驱动制造过程、产品、模式、管理及服务标准化、智能化的重要基础,体现在产品全生命周期中的各个阶段。数据成为与自然资源、人力资源一样重要的战略资源,有效地组织和使用大数据将对企业数字化转型产生巨大的推动作用。

    如何实现制造企业各项数据的采集、整理、存储、管理和分析全流程数据化管理,从而建设企业全面的业务分析主题:为企业经营管理、预警监测、决策支持提供全面支撑。这是经营者需要面临的一大难题。

    三、研究生教学大数据服务平台

    image.png

    研究生教育是教育结构中高水平、高层次的存在,有着为国家培养高层次创新性人才的重要使命。在“双一流”建设的背景下,高校对研究生的培养和研究生质量的提高越来越重视,加强学科建设、建设一流师资队伍、优化人才培养、提升科学研究水平、不断提升研究生教育质量逐渐成为各高校研究生培养的目标。因此需要构建一套能够反映研究生教学质量的平台来反映研究生培养中存在的问题,从而有效的对研究生教育质量进行提升。

    四、审计全覆盖大数据分析平台

    image.png

    多年来部门预算执行审计都是选择部分部门作为重点审计对象,进行抽查式部门预算执行审计。为响应国家政策要求,提高部门预算执行审计质量和水平情况下实现全覆盖是审计机关面临的迫切要求。近几年来,各省厅、市局等审计机关积极探索应用计算机技术对预算单位开展审计全覆盖,目前大部分地市审计局对一级预算单位开展数字式全覆盖审计的条件已基本成熟,并计划区县本级所有一级预算单位开展财务电子数据全覆盖工作。采用数据分析技术对区县财政总会计、部门预算、国库集中支付、专户、非税系统数据和所有一级预算单位财务系统数据做横向、纵向对比分析,通过分类汇总揭示共性问题,通过数据分析挖掘深查个别疑点,采取”集中分析、发现疑点、分散落实、系统研究”的审计组织方式,逐步探索落实审计全覆盖的技术和方法。

    以上大屏模板在Smartbi可视化的模板商城中只是冰山一角,还有政府机构、物流、电力、水利、环保和交通领域,都开始用交互的数据可视化大屏来帮助用户发现、诊断问题和提高决策规划能力。而Smartbi大数据分析专注于大数据应用,针对可视化大屏的制作分享流程进行了深度优化。还提供了可视化图表组件,支持自定义组件和自定义动画,能够满足各种可视化需求,制作出各种酷炫的可视化大屏。

    写在最后

    现在市面上可是做数据可视化的工具还是非常多的,到底应该怎么去做出正确的选择?

    一般,选择下载口碑好的会比较容易达到好的一种效果。现在Smartbi这两年在BI行业口碑很好。在国产BI中排名前3的厂商。它的企业版是要按项目收费的,个人版却是永久免费的!感兴趣的朋友试用一下,就知好不好了。

    展开全文
  • 15个数据可视化的绝妙案例

    千次阅读 2019-04-02 15:31:01
    文 / DataGirls 全文翻译自Kayla Darling发布在visme上的博客15 Cool Information...自然地,随着争论愈演愈烈,媒体们认为有必要通过数据可视化为在大众传播上作点儿贡献了。 纽约时报的这篇文章列出了几个不同的...

    文 / DataGirls

    全文翻译自Kayla Darling发布在visme上的博客15 Cool Information Graphics and Data

    Viz from 2016


    1.选举背后的故事

    2016年的美国大选激起了相当多被各方候选人惹恼的选民。自然地,随着争论愈演愈烈,媒体们认为有必要通过数据可视化为在大众传播上作点儿贡献了。

    纽约时报的这篇文章列出了几个不同的候选人,把他们的竞选活动与以前的竞选活动联系起来。制造了引人注目的视觉效果。

    每张可视化包含几个不同大小的圆点,代表特定的竞选活动、行政管理或其他与候选人当前竞选有关的政府组织,然后由箭头连接。当悬停在某个特定的点上,团体之间的关系就被高亮出来。

    视觉化是一种很好的方式,它将原本很长的一段时间的信息转化为一种容易获取的、易于查看的形式,这样选民就能知道候选人的有哪些经历了。

    Source: The New York Times

    2.天空中的间谍

    让我们承认吧,大多数人对政府监视感到紧张。当然,大多数人并不认为他们一直被监视,尽管政府通过飞行器监视这事儿经常发生的。

    Peter Aldhous和Charles Seife通过可视化呈现了这事到底多普遍。

    地图上的红色和蓝色的线(分别代表联邦调查局和国土安全部的飞机),说明了飞机的飞行路线。当飞机监视一个区域不止一次时,圆圈会变得更深。圆圈根据日期和时间的变化而变化,同时我们可以在搜索栏输入城市名称来查看特定城市上空的飞行模式。

    这项可视化相当有创意,感觉像一张手绘的地图。当提到一个令人不太舒服的话题时,但愿这种允许个人自行查看的方式能带来些许平和。

    3.绿色蜂蜜

    语言塑造了我们看待世界的方式。不同的语言可能有截然不同的描述方式,比如说描述颜色。

    Muyueh Lee把这个想法发扬光大,用可视化来呈现中文和英文对颜色描述的差异。

    这项可视化是一个网页空间。当鼠标向下滚动时,文本会发生变化,就像许多颜色点在白色背景上移动一样。这些圆点不仅代表了每种颜色的色调,而且代表了每个类别的数量,例如,在中文和英文中最流行的“底色”是哪个。

    这种可视化的连续性有助于整合信息,它允许用户按自己的步调查看信息,同时也创造了一个无缝的、创造性的操作。

    4.像你这样的人如何消磨时间

    我们常常愿意与他人做比较,有时我们想弄明白相较于同龄人,同性别的人或者在某方面相似的人,我们是否是“正常”的那些。Nathan Yau的可视化就可以帮你一探究竟。

    这项可视化在图表的左栏了列出多个类别——比如“个人护理”(personal

    care)和“工作”——用一条线来说明某一特定人群(a certain

    demographic)在每个类别上平均花费的时间。在顶部选择不同的统计数据组,比如改变性别或年龄,会导致数据产生相应的变化。

    这种可视化的简洁处理有助于信息的传递并且避免了对统计数据的不利影响。

    有时,少即是多。

    5.租好还是买好?

    在我们生活的某一个时刻,我们都曾梦想拥有属于自己的地方——也许我们还在寻找。在给特定的人寻找最合适的房子时,预算可能是一个重要的因素。

    Mike Bostock, Shan Carter和Archie Tse开发了一个预算计算器来帮助潜在的房主们知道究竟是租房好还是直接买房好。

    这个计算器包括几个直方图。每个图表都包含一个因素,比如你的房子的个人成本和你的抵押贷款利率,这些会影响你需要付多少钱。每张图表底部有一个可移动的刻度表,让你输入不同的数据,比如改变“每月租金成本”。如果你能找到一个类似的房子,只需每月支付相同或更少租金,那么租房子显然更划算。

    这种可视化难以置信的周到,对于任何年龄和阶段的房主来说都是一个有用的工具。

    6.基因滑块

    (Gene Slider)

    任何有科学背景或科学工作的人都会喜欢这个。基因滑块允许你分离特定的DNA链和组成它们的成分。

    每个DNA链的视觉效果包含组成DNA的蛋白质的字母。单击某个DNA链允许您看到关于该组件的各种统计信息,例如它的位置和权重。您可以输入自己的链来检查,或者查看页面中的一些示例,这可以帮助学生和专业人员学习。它使得在任何特定的DNA片段上找到所需的数据变得简单。

    7.它是真的吗?

    “根据真实故事改编”是好莱坞最爱用的的台词之一,但它在真实事件和虚构的戏剧价值之间制造了一个灰色地带。David McCandless,Stephanie Smith,和Omid Kashan决定检验这些说法的准确性。

    可视化聚焦于一些不同的“根据真实故事改编”的电影,并为电影的不同部分列出了一个不同颜色的条码:深粉色是假的,深蓝色是真实的,稍浅一点(paler)则代表大多是假的或者大部分是真实的。

    点击条形图案的不同部分给出时间戳(Time Stamps),以及电影中发生的事情与现实情况的比较情况。还可以更改时间戳的浏览方式,以方便读者查看。

    除了丰富的信息,这个可视化也难以置信地有趣,它实现了是电影爱好者的梦。任何对如何将真实故事改编成电影感兴趣的人都应该用用它。

    8.10万颗星

    最好的可视化允许你探索新的世界和未知的现实。这种令人惊叹的应用将你从舒适的家中带到太空中。

    10万颗星星可以让你探索我们的太阳系和更远的地方。正如它的标题所暗示的那样,可视化显示了无数的恒星。你可以放大或缩小查看,然后点击星星就会给你提供足够的信息。该网站还提供了一个“观光”机会,带你通过一些梦幻般的可视化效果领略有关宇宙空间和星星的信息。

    虽然3D已经逐渐流行起来,但这一应用展示了数据可视化正确应用时的神奇之处。当我们穿越旋转的星星,能感受到美丽和功能的完美结合,简直令人惊讶的欲罢不能。

    9.国际贸易流动

    我们不断地进口和出口产品。当然,这意味着有一个地图来显示谁在运送,送到哪里可能是非常有用的。

    Max Galka用他的工具Blueshif创造了这个世界地图,以可视化全球商品的贸易,例如食品和服装。这些点来自一个国家,流向另一个国家,展示了这个国家盛产的商品和其他国家从他们那里购买的商品。点击某一国家就会显示它的出口和进口。

    深色背景上明亮的颜色有助于可视化的清晰度,同时也提供了一些有趣的信息,比如这些商品从哪儿来。移动地球也提供了一个相当惊人的可视化效果。

    10.谁多大了?(Who Old Are You?)

    撇开奇怪的标题,这个信息图表给出了一些特别有趣的数据:它展示你的年龄,并和一大群名人在特定年龄时所取得的成就相比较。

    David

    McCandless创建了一个窗口,在其中输入出生日期,系统即可开始计算。随后“我们”被置于一张根据年龄所产生的特定图表中。我们的圆圈置于我们现在的年龄线上,,其他的圆圈围绕着我们,写满了不同名字,分布在不同年龄线上。点击这些圆圈就能显示那个人在相应年龄时已经完成什么事。

    可以说在很多层面上,这个可视化是非常鼓舞人心的。可以看到有不少传奇人物直至后来才完成他们最伟大的作品,取得成功。这提醒我们,无论现在年龄几何,我们都还有很多时间可以为自己创造传奇。

    11.毫无意义的死亡

    最好的可视化总是将数据放入特定背景中。David McCandless,Miriam Quick,和Fabio Bergamaschi制作了这个信息图表来强调战争多么可怕,它仅仅是提供了一个参考点,并将事件放到了历史战役的背景中。

    其中,点代表若干主要战役。悬停在这些点上,可以提供一些关于战役的简要信息,以及每小时的死亡人数和总死亡人数。根据您想查看信息的方式,可以用几种不同的方式组织图表。

    这一可视化的目标是用简单的事实来传达重要信息。它做的即为巧妙——并不是提供一个结构化的论点,而是通过陈述事实让数据自己说话。

    12.两个世纪的美国移民

    多年来,有数百万人移民到美国,Max Galka给我们提供了一种可视化的方法,可以帮助我们发现他们都来自哪里。

    地图上的彩色圆点在一个黑色背景下移动,每个圆点代表大约1万人。这些点从原籍国飞到美国,而在底部的时间轴则逐渐向前移动。时间轴可以手动移动,以查看历史上不同的时间。左边的记录器显示了哪些国家在什么时候将最多的人送到美国。

    正如之前的“国际贸易流动”,明亮的颜色和黑暗的背景有助于展示重要信息。这张地图有点简单,但也许这正是它所需要的。对于那些对历史感兴趣的人来说,看看这些趋势是很有趣的。

    13.听维基百科

    有谁不喜欢音乐吗?Stephen LaPorte和Mahmoud Hashemi不仅爱音乐还为此开发了“听维基百科。”(Listen to Wikipedia)

    这个信息图表显示了哪些词条正在被实时编辑。当一个词条被编辑的时候,点在屏幕上闪烁并消失,每个点都是编辑日志的链接。然而,更有趣的是,一个音符伴随着每一个出现的圆点一起演奏,敲击出一个不断变化的旋律。

    这不仅是理念的创新,而且让人欲罢不能。这些音乐让你想要多呆些时间,听一些奇怪的旋律,并帮助你专注于每个声音的具体点。这种声音和视觉的组合也能帮助你记住哪个点发出了什么声音。

    14.不同年龄的婚姻状况

    Nathan Yau可能提供了整个列表中最色彩鲜艳的可视化。它和标题所暗示的一样,其中的明亮的部分代表每个年龄段的人是单身/从未结婚、已婚、分居/离婚或丧偶的人数。读者可以切换男性和女性的统计数据进行比较。

    更重要的是,这种可视化展示了明亮的颜色在吸引注意力方面是多么有用。舒服的色彩有助于减轻话题的严肃性,也更能吸引眼球。

    15.世界推特地图

    这个信息图表选取了现代生活中一个相当普遍的主题,却提供了另外一种审视方式。

    “推特地图”(Tweet Map)是一张世界地图,它展示了哪些国家在Twitter上都谈论什么主题,以及它的数量。顶部的搜索栏允许用户查找特定的关键字和标签,而底部的图表则允许用户查看在Twitter活动中高峰和低谷。

    查看不同区域的人都在发哪些不同的推特是个非常好的点子,作为一个可视化应用,它是有用的,把每天发生的日常变得生动有趣。


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