回答:数据可视化这个行业近年来确实比较火热，很多数据行业的大佬们都把目光转向了可视化这个香饽饽，像行业内专注数据可视化做的比较好的有：袋鼠云、数字冰雹、帆软。包括一些互联网大厂ucloud云、ucloud云、ucloud云也开始涉及可视化业务。那么你要成为一个数据可视化工程师首先就是要了解目前数据可视化的行业发展现状呀～说实话哈，过去数据可视化的开发流程可能要经历非常复杂的流程，什么要设计师先设计版式啦...
sunsmell
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回答:数据可视化被许多学科视为视觉通信的现代等价物。它涉及创建和研究数据的视觉表示。为了清晰有效地传达信息，数据可视化使用统计图形，图表，信息图形和其他工具。数字数据可以使用点，线或条编码，从而在视觉上传达定量信息。有效的可视化有助于用户分析和推理数据和证据。它使复杂的数据更易于访问，易于理解和使用。用户可能有特定的分析任务，比如进行比较或理解因果关系，图形的设计原则（即显示比较或显示因果关系）跟随任务...
alanoddsoff
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回答:市面上的数据可视化工具很多，大体分为3类：1、专业图表制作类，专业的图表制作网站/软件，针对性的制作一些可视化图表，一般不带有数据处理功能2、开发工具，比如python，调用第三方可视化库可以制作非常个性化的可视化图表，门槛高，要会写代码3、零代码可视化分析工具，比如BI工具，操作简单，门槛低，自带数据处理功能，适合普通的业务人员或者数据分析师专业图表制作网站1、Flourish推荐人群：可视化爱...
joyvw
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回答:看了一下其他的回答，都是利用现有的可视化软件，这里以Python为例，介绍2个比较好用的可视化包—seaborn和pyecharts，简单易学、容易上手，绘制的图形漂亮、大方、整洁，感兴趣的朋友可以尝试一下，实验环境win10+python3.6+pycharm5.0，主要内容如下：1.seaborn：这是一个基于matplotlib的可视化包，是对matplotlib更高级的API封装，绘制的图...
Tamic
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回答:干货预警，全文8888字，配图100+，阅读预计10分钟。赶时间的朋友点赞▲收藏★关注❤，方便以后再看。数据可视化分析工具一般分为软件类+网页类，对于兼具数据分析+可视化呈现，推荐大家从Excel入手，再学习其他数据分析工具。这里给大家推荐四个适合新手入门的可视化工具，给大家安利了2款软件和2个网站工具，通过接触这4款工具，也能快速做到举一反三，迅速上手其他可视化工具。工具1：Excel推荐Exc...
Lin_YT
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回答:奥威软件的，完整BI数据可视化工具，外加标准化的数据分析解决方案，覆盖多个行业和主流ERP，预设包括财务、仓库等多板块的数据分析模型。比如金蝶/用友标准解决方案，甚至能实现零开发。此外，奥威软件的BI数据可视化工具还开发了多种高效智能分析功能，包括行计算自定义（财务专用）、智能钻取（任意报表自由穿透钻取）、可视化ETL等。至于报表效果嘛，要体验自主分析的话可以去奥威软件官网上的demo平台。报表截...
RobinQu
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...，但有时候我们可能需要给数据降维。降维的需求往往与可视化有关（减少两三个维度，好让我们可以绘图），但这只是其中一个原因。有时候，我们认为性能比精度更重要，那么我们就可以将 1000 维的数据降至 10 维，从而让...
...的一种降维算法。 PAC也可用于高维数据压缩、高维数据可视化（转二维或三维后就可以画图显示）等方面，也是其它很多图像处理算法的预处理步骤。 PCA的计算 关于PCA，网上一搜还是不少的，但我仔细看了几篇文章之后，发现...
...;p> 平行坐标图是一种通常的可视化方法，用于对高维几何和多元数据的可视化。 为了表示在高维空间的一个点集，在N条平行的线的背景下，（一般这N条线都...
...富的深度学习相关的API，支持Python和C/C++接口。TF提供了可视化分析工具Tensorboard，方便分析和调整模型。TF支持Linux平台，Windows平台，Mac平台，甚至手机移动设备等各种平台。1.2 TF系统架构图 1 2是TF的系统架构，从底向上分为设...
...00) X[:, 1] = 0.75 * X[:, 0] + 3. + np.random.normal(0, 10., size=100) $X$ 可视化如图： demean() 方法对 $X$ 进行均值归0处理： def demean(X): return X - np.mean(X, axis=0) X_demean = demean(X) 均值归0处理后的 $X\_dem...
...以在分类器被用作特征去执行分类。然而，更复杂的，更高维的和更繁杂的真实世界的时间序列数据不能被分析的方程式描述，用方程的参数去解决，因为动力学要么太复杂或未知和传统的浅方法，只含有一个小非线性操作的数...
...位客户的一举一动 随着数据生成和收集量的不断增加，可视化和绘制分析变得越来越具有挑战性。进行可视化的最常见方法之一是通过图表。假设我们有2个变量，年龄Age和身高Height。我们可以使用Age和Height之间的散点图或线图...
...地址：https://arxiv.org/abs/1706.00473深度学习是一种为非线性高维数据进行降维和预测的机器学习方法。而从贝叶斯概率视角描述深度学习会产生很多优势，即具体从统计的解释和属性，从对优化和超参数调整更有效的算法，以及预...
...并存在内部分层。这些小模块，非常擅长处理不同类型的可视化刺激。生物学家推测，大脑一定有某种机制，以某些权重穿针引线般组合低层次的可视化特征，从而构建出我们看到的五彩缤纷的大千世界。大脑皮层中普...
...空间，编码映射将这十个分布推前到隐空间上。为了可视化，我们将隐空间定义为二维平面，如此得到十个概率分布。图11. 手写体数字在隐空间的概率分布。图11显示了不同数字在隐空间的概率分布，这种流形+概率分布可...
...svm.SVC(kernel=linear, C=1,gamma=0).fit(X, y) 创建一个网格来进行可视化 x_min, x_max = X[:, 0].min() - 1, X[:, 0].max() + 1y_min, y_max = X[:, 1].min() - 1, X[:, 1].max() + 1h = (x_max / x_min)/100xx, yy = np.m...
ChatGPT和Sora等AI大模型应用，将AI大模型和算力需求的热度不断带上新的台阶。哪里可以获得...
大模型的训练用4090是不合适的，但推理（inference/serving）用4090不能说合适，...
图示为GPU性能排行榜，我们可以看到所有GPU的原始相关性能图表。同时根据训练、推理能力由高到低做了...
