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:当然非常不错，作为一门应用广泛的编程语言，python第三方库扩展丰富，针对数据可视化，提供了许多高效、简便的包可以直接使用，下面我简单介绍3个，分别是matplotlib、seaborn和pyecharts，感兴趣的朋友可以尝试一下：老牌工具matplotlib这是python一个非常著名的可视化工具，相信许多做过可视化的朋友都对matplotlib非常熟悉，专业强大、功能齐全、扩展丰富，几乎你...
notebin
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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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...维度的逐层下钻定位。我们针对这些场景，设计了相应的解决方案。单纬度取值对比分析维度取值对比分析是一种最常见的细分维度定位方式。对于同一个维度下取值数量较少的情况，可以通过多维度趋势图和饼图等可视化方式...
...你提供令人愉悦的JavaScript图表体验。它是最全面的图表解决方案，包含90+图表类型和众多交互功能，包括3D、各种仪表、工具提示、向下钻取、缩放和滚动等。它拥有完整的文档以及现成的演示，可以帮助你快速创建图表。 iChar...
...器日志记录仍然是一个很大的挑战，日志收集没有捷径，解决方案各有优缺点，然而文中未提及的Docker生成其他类型的数据(例如 container stats 和 daemon events)也应当被记录下来。 尽管从Docker主机到ELK的设置并创建良好的日志解析...
...服务也很难保证数据安全性，私有化部署才是很多企业级解决方案的王道。 随着 Superset 被Airbnb的数据科学部门开源了，我看到的是有许多数据分析平台的创业公司或许要转变方向了，自助式分析将不再依赖于各大厂商！ 什么是...
...以随时随地了解经营数据状况。 可视化是一整套敏捷 BI 解决方案的外在表现，方案核心在于支持快速分析，随时展现，人人能用，从而让企业搭上数字经济的高铁。 大数据时代，丰富的数据为敏捷 BI 提供了分析基础，也带来...
...多的坑，期间经历了同事的各种吐槽，尝试了各种不同的解决方案，如今虽然代码能力不见多少提升，但是对于业务需求的杂乱无章、变幻莫测可谓多有体会。 在经历了半年多痛苦的折磨之后，我根据业务需求，参考其他数据...
...ython作为数据科学的基础，而R作为上层建筑是一个不错的解决方案，当然这一切都建立在数据开发人员具有过硬的开发技能，否则Python和R的随意性会酿成巨大的惨案。 参考资料 Forget Python vs. R: how they can work together
...丽，但实际应用中我们往往更关注的是朴实的技术特性和解决方案。对于大数据，未来的应用趋势不可抵挡，很多企业也正存在大数据分析处理展现的需求，以下我们列举市面上主流的三款BI系统，就大数据特性展开探讨，...
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...
