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大数据可视化培训

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大数据可视化培训

大数据可视化培训

大数据可视化培训哪家好?这就要来看大数据研发培训的综合实力,包括师资、课程体系、学员就业保障、学习环境、培训价格等等这些方面好才能够体现出一个大数据研发培训中心好。

一说起大数据培训,很多人都表示苦不堪言,总有人被虚假信息坑过。很多人表示自己对其一窍不通,实在不知道怎么办才好。别着急,让小编为你奉上这些必备小技巧,带你快速简单的上手。

大数据可视化课程需要多年的大数据可视化经验,市面上很多半路转行的大数据培训班都不合格,仅仅是在大数据火了之后应景开设的大数据班,学员在那里学到的都是伪大数据可视化课程,不能保证学员在毕业之后可以完全从事大数据相关工作。专业的大数据可视化培训课程需要有专业的开发经验,大数据可视化培训班有多年数据开发经验的也是寥寥无几,魔据作为纯大数据可视化培训机构,拥有十六年技术沉淀,开发运营超过一百个大数据项目,在北京也是较为专业的大数据培训班。

大数据可视化培训哪家专业?一个专业的大数据培训机构主要看这几点。

一、首先要看看其课程

一家大数据可视化培训机构好与不好从课程中就可以看的出来,一家好的大数据可视化培训机构其课程重点分布合理。学完之后,符合当今企业用人的需求,并且其课程是不断更新的,有专门的课程研发团队,保障所学的课程是最新的。

1.大据初学者需要了解的:

大数据涉及到大量的内容,Linux系统、Hadoop生态、spark等等,尽管

课程都是教的这些,但是讲课讲的重点不同,也会造就不同的水准。有的大数据可视化培训机构把Java的课程加到了3个月甚至是更久,Java基础固然重要,但是我们学习大数据,就应该把重心放在大数据的方面上去,Java我们只需要熟练的掌握其中的JavaSE就已经足够了,没有必要去深入,去浪费时间。那么什么能够报障我们去的大数据可视化培训机构的课程是我们未来到企业能够用到的,这个我上面已经提及到了,就是看大数据可视化培训机构到底有没有大数据课程研发团队,以及是否真的跟各大企业有合作,如果这两点能够保障那么你去学习就不用担心其他的东西了。

二、我们需要了解其师资的力量

如果一家大数据培训机构连师资的力量都无法保障,那么还谈什么传道、授业、解惑,这样的大数据培训机构根本就不需要考虑去,那么什么样的师资力量才能让我们学习到真正的知识?

魔据教育12年的IT教学经验,3年的大数据研发教学经验,16年项目研发。服务于500强企业,开发大型项目100+,更懂企业需求,讲师有130余人,讲师都是多年的大数据可视化经验,以及多年的授课经验,讲师是不脱离一线的。当然光靠师资力量也无法保障学到真正的知识,这还需要严格的制度,魔据有双重的考核。

对于学员,讲师对学员每阶段学习的情况进行考核,每个阶段至少三次,对于考核不通过者,讲师会对其单独的进行辅导,这样可以保障学员学到真正的知识。

授课方式为面授教学,讲师和助教是全天在教学地点的,对讲师讲过的内容有疑问可以随时去问讲师或者助教。讲师随时掌握学员的学习状态,调整自己讲课教学进度以及方式。

对于讲师,对教学老师的考核,学员定期做真实的教师教学反馈。根据学员的反馈给与教师考核。

这样的大数据培训机构才能够保障我们学到真知识。

三、就业

谈到一个我们最关心的问题就是就业的问题,我们报名大数据可视化培训就是为了就业,那么一个专业的大数据可视化培训机构怎么样才能保障我们就业呢?

一、就业前培训

要能保障我们的就业就要从各个方面保障不会出现问题,比如说学习,再比如说项目的经验问题,一个专业的大数据可视化培训机构会在学习时进行一些项目的开发,只有这样的大数据培训机构才能够保障我们有真实的大数据可视化经验,项目经验是尤为重要的,这也决定了你就业时薪资的问题。

一个专业的大数据可视化培训机构在你学习完之后,会有专业的就业培训讲师对你进行就业培训,包括面试礼仪,面试题分析,模拟面试等。能够多次的进行模拟训练,直至你能够在企业面试的时候发挥出自己全部的实力。

魔据大数据是一家专注大数据的机构,16年来培养了成百上千的优秀大数据人才,已经任职于IT企业的各个大数据岗位,薪资相当丰厚。

数据可视化界面设计有什么方法

数据可视化界面设计有什么方法 “仪表板”、“大数据”、“数据可视化”、“数据分析”——越来越多人和企业,开始运用他们的数据来做一些有趣的事情。千锋教育培训大师带你走进大数据,教你几招,搞定大数据的可视化界面设计。 一、用户不同,数据不同 任何时候设计一套复杂的系统,都不可避免要为很多用户和角色进行设计。总裁、经理和分析师是几个常见角色,每个都有自己的工作流程和对数据的需求。 定义好角色,产生不同视角,这本身就是一种艺术。 关于角色,重要的一点是预先确定好,围绕它们来组织信息结构与线框图。 下面是我们去年做的一款健康报告应用的最终成品。这套系统有着不同的用户群,他们各自都需要不同的数据管理。创建了关键角色后,我们每次评审会将

它们放在旁边。 二、制作页面模型 首先为用户呈现他们需要的,再将页面余下的信息根据用户故事或信息层级,进行结构化处理。制作页面模型的概念,正是写散文(和其他很多种沟通形式)的核心原则,如果一开始就使人分心,那么用户不仅难以分辨每个元素是什么,也难以集中精力于整个流程。这是进行用户体验设计时需要牢记的一项准则。下面是制作页面模型的两个常用方式。 给画板创建某种结构。问问自己——通过这些信息要讲述怎样的故事? 在Behance和Dribbble上看到很多仪表板和数据画报项目,(视觉上)设计得很漂亮,但通常都使人眼花缭乱、过目即忘。它们要么是各种图表组件以缺乏层级的瀑布流形式排列,要么视觉上过度设计,并不适合这项数据。最关键的一点——避免创造出令人一知半解的图形。为页面信息建立模型,首先给用户呈现关键信息,然后才是支撑内容。 三、选择正确的图形 在美学方面,有很多(太多了)设计都在误用图表。最糟的是——这些“坏习惯”似乎在成倍增加。随处可见本应是饼形图的面积图,还有本应该是柱状图的曲线图。让我们一起来制止这些设计……下面这些建议有助于你正确对待数据:始于数据

大数据与数据可视化发展趋势_光环大数据培训

https://www.doczj.com/doc/481096472.html, 大数据与数据可视化发展趋势_光环大数据培训 光环大数据培训是专注大数据、人工智能垂直领域高薪就业培训机构,多年来专注大数据、人工智能人才培养,携17年IT培训经验,与中关村软件园共同建立国家大数据人才培养基地,并与全球知名大厂商cloudera战略合作培养中国大数据高级人才,专注为大学生及在职人员提供专业师资平台及培训服务,助力他们高薪名企就业。 2016年,各行各业的大数据应用都渐渐从空洞的理论落地,被专家们称为“大数据元年”。无论如何,大数据已经成为IT领域的流行趋势,那么,2017年对大多数企业具有战略意义的大数据趋势有哪些? Infogix首席执行官兼总裁表示,2017年的大数据趋势主要集中在企业如何通过大数据实现更好的商业价值,以及如何通过改善商业智能来帮助企业改变组织流程和客户体验。企业业务主管要求要有更好的数据管理来满足合规性,更快速地采用大数据和创新变革的数据分析技术来引导业务。以下分享2017年大数据领域的十大趋势预测: 1.大数据的扩散 大数据的扩散使得快速分析数据获得有价值的洞察变得至关重要,企业必须将未使用的大数据(也称为黑暗数据)转换为可用的数据。目前大数据还没有产生实质性或决定性的价值和产品,所以企业想要通过新的产品或思想在竞争中获得优势还是大有可为的。 2.使用大数据改善客户体验

https://www.doczj.com/doc/481096472.html, 使用大数据通过从传统系统转移到供应商系统、并购和核心系统升级来改进客户体验。通过自助服务灵活性分析数据,快速了解领先趋势,同时了解新客户收购增长机会。使用大数据来更好地了解客户,以便通过交叉销售或加售来提高收入,以及通过减少客户流失来消除收入损失的风险。 3.更广泛地采用Hadoop Hadoop绝对是大数据领域的一匹黑马,现在越来越多的企业采用Hadoop做大数据存储,逆向思维,创新的Hadoop解决方案会不会是未来企业的刚需呢?利用Hadoop企业能够使用高级分析来查找大量数据,通过查找有价值信息的数据从而得出更多有利可图的决策。 4.预测分析 一方面,精确预测未来的行为和事件能够大幅提高盈利能力。另一方面,快速改进欺诈检测能够尽量减少收入风险,提高运营绩效。 5.基于云的数据分析 将数据分析迁移上云,加速了新功能的采用,将数据转变为行动。另外,数据分析迁移上云,降低了维护和操作的成本。 6.趋向于信息学和数据价值的识别 利用信息学来整合复杂数据的收集、分析和可视化,并从数据中获得价值。 7.利用数据虚拟化实现最大的商业智能

大数据可视化分析平台介绍

大数据可视化分析平台 一、背景与目标 基于邳州市电子政务建设得基础支撑环境,以基础信息资源库(人口库、法人库、宏观经济、地理库)为基础,建设融合业务展示系统,提供综合信息查询展示、信息简报呈现、数据分析、数据开放等资源服务应用。实现市府领导及相关委办得融合数据资源视角,实现数据信息资源融合服务与创新服务,通过系统达到及时了解本市发展得综合情况,及时掌握发展动态,为政策拟定提供依据。 充分运用云计算、大数据等信息技术,建设融合分析平台、展示平台,整合现有数据资源結合政务大数据得分析能力与业务编排展示能力,以人口、法人、地理人口与地理法人与地理实现基础展示与分析,融合公安、交通、工业、教育、旅游等重点行业得数据综合分析,为城市管理、产业升级、民生保障提供有效支撑。 二、政务大数据平台 1、数据采集与交换需求:通过对各个委办局得指定业务数据进行汇聚,将分散得数据进行物理集中与整合管理,为实现对数据得分析提供数据支撑。将为跨机构得各类业务系统之间得业务协同,提供统一与集中得数据交互共享服务。包括数据交换、共享与ETL等功能。 2、海量数据存储管理需求:大数据平台从各个委办局得业务系统里抽取得数据量巨大,数据类型繁杂,数据需要持久化得存储与访问。不论就是结构化数据、半结构化数据,还就是非结构化数据,经过数据存储引擎进行建模后,持久化保存在存储系统上。存储系统要具备髙可靠性、快速查询能力。 3、数据计算分析需求:包括海量数据得离线计算能力、髙效即席数

据查询需求与低时延得实时计算能力。随着数据量得不断增加, 需要数据平台具备线性扩展能力与强大得分析能力,支撑不断增长得数据量,满足未来政务各类业务工作得发展需要,确保业务系统得不间断且有效地工作。 4、数据关联集中需求:对集中存储在数据管理平台得数据,通过正确得技术手段将这些离散得数据进行数据关联,即:通过分析数据间得业务关系,建立关键数据之间得关联关系,将离散得数据串联起来形成能表达更多含义信息集合,以形成基础库、业务库、知识库等数据集。 5、应用开发需求:依靠集中数据集,快速开发创新应用,支撑实际分析业务需要。 6、大数据分析挖掘需求:通过对海量得政务业务大数据进行分析与挖掘,辅助政务决策,提供资源配置分析优化等辅助决策功能,促进民生得发展。

大数据可视化培训

大数据可视化培训 大数据可视化培训哪家好?这就要来看大数据研发培训的综合实力,包括师资、课程体系、学员就业保障、学习环境、培训价格等等这些方面好才能够体现出一个大数据研发培训中心好。 一说起大数据培训,很多人都表示苦不堪言,总有人被虚假信息坑过。很多人表示自己对其一窍不通,实在不知道怎么办才好。别着急,让小编为你奉上这些必备小技巧,带你快速简单的上手。 大数据可视化课程需要多年的大数据可视化经验,市面上很多半路转行的大数据培训班都不合格,仅仅是在大数据火了之后应景开设的大数据班,学员在那里学到的都是伪大数据可视化课程,不能保证学员在毕业之后可以完全从事大数据相关工作。专业的大数据可视化培训课程需要有专业的开发经验,大数据可视化培训班有多年数据开发经验的也是寥寥无几,魔据作为纯大数据可视化培训机构,拥有十六年技术沉淀,开发运营超过一百个大数据项目,在北京也是较为专业的大数据培训班。 大数据可视化培训哪家专业?一个专业的大数据培训机构主要看这几点。 一、首先要看看其课程 一家大数据可视化培训机构好与不好从课程中就可以看的出来,一家好的大数据可视化培训机构其课程重点分布合理。学完之后,符合当今企业用人的需求,并且其课程是不断更新的,有专门的课程研发团队,保障所学的课程是最新的。 1.大据初学者需要了解的: 大数据涉及到大量的内容,Linux系统、Hadoop生态、spark等等,尽管

课程都是教的这些,但是讲课讲的重点不同,也会造就不同的水准。有的大数据可视化培训机构把Java的课程加到了3个月甚至是更久,Java基础固然重要,但是我们学习大数据,就应该把重心放在大数据的方面上去,Java我们只需要熟练的掌握其中的JavaSE就已经足够了,没有必要去深入,去浪费时间。那么什么能够报障我们去的大数据可视化培训机构的课程是我们未来到企业能够用到的,这个我上面已经提及到了,就是看大数据可视化培训机构到底有没有大数据课程研发团队,以及是否真的跟各大企业有合作,如果这两点能够保障那么你去学习就不用担心其他的东西了。 二、我们需要了解其师资的力量 如果一家大数据培训机构连师资的力量都无法保障,那么还谈什么传道、授业、解惑,这样的大数据培训机构根本就不需要考虑去,那么什么样的师资力量才能让我们学习到真正的知识? 魔据教育12年的IT教学经验,3年的大数据研发教学经验,16年项目研发。服务于500强企业,开发大型项目100+,更懂企业需求,讲师有130余人,讲师都是多年的大数据可视化经验,以及多年的授课经验,讲师是不脱离一线的。当然光靠师资力量也无法保障学到真正的知识,这还需要严格的制度,魔据有双重的考核。 对于学员,讲师对学员每阶段学习的情况进行考核,每个阶段至少三次,对于考核不通过者,讲师会对其单独的进行辅导,这样可以保障学员学到真正的知识。 授课方式为面授教学,讲师和助教是全天在教学地点的,对讲师讲过的内容有疑问可以随时去问讲师或者助教。讲师随时掌握学员的学习状态,调整自己讲课教学进度以及方式。 对于讲师,对教学老师的考核,学员定期做真实的教师教学反馈。根据学员的反馈给与教师考核。 这样的大数据培训机构才能够保障我们学到真知识。

50个大数据可视化分析工具

50个大数据可视化分析工具 在大数据时代,数据可视化工具必须具有以下特性: (1)实时性:数据可视化工具必须适应大数据时代数据量的爆炸式增长需求,必须快速的收集分析数据、并对数据信息进行实时更新; (2)简单操作:数据可视化工具满足快速开发、易于操作的特性,能满足互联网时代信息多变的特点; (3)更丰富的展现:数据可视化工具需具有更丰富的展现方式,能充分满足数据展现的多维度要求; (4)多种数据集成支持方式:数据的来源不仅仅局限于数据库,数据可视化工具将支持团队协作数据、数据仓库、文本等多种方式,并能够通过互联网进行展现。 Excel 是快速分析数据的理想工具,也能创建供内部使用的数据图,但在颜色、线条和样式上可选择的范围有限。 Google Charts 提供了大量现成的图表类型,从简单的线图表到复杂的分层树地图等,还内置了动画和用户交互控制。 D3 能够提供大量线性图和条形图之外的复杂图表样式,例如V oronoi图、树形图、圆形集群和单词云等。 R语言 是主要用于统计分析、绘图的语言和操作环境。 Visual.ly 如果你需要制作信息图而不仅仅是数据可视化,Visual.ly是最流行的一个选择。

Processing 是数据可视化的招牌工具,只需要编写一些简单的代码,然后编译成Java,可在几乎所有平台上运行。 Leaflet 用来开发移动友好地交互地图。 OpenLayers 对于一些特定的任务来说,能够提供一些其他地图库都没有的特殊工具。 Polymaps 是一个地图库,主要面向数据可视化用户。可以将符号字体与字体整合,创建出漂亮的矢量化图标。 Gephi 是一个可视化的网络探索平台,用于构建动态的、分层的数据图表。 可以用CartoDB很轻易就把表格数据和地图关联起来。 Weka是数据分析的强大工具,还能生成一些简单的图表。 NodeBox是OS X上创建二维图形和可视化的应用程序。 Kartograph不需要任何地图提供者像Google Maps,用来建立互动式地图。 Modest Maps在一些扩展库的配合下,例如Wax,Modest Maps立刻会变成一个强大的地图工具。 Tangle是个用来探索、Play和查看文档更新的交互式库。既是图表,又是互动图形用户界面的小程序。当你调整一个图表中的输入范围时,其他关联图表的数据也会随之改变。 Rapha憀与其他库最大的不同是输出格式仅限SVG和VML。 jsDraw2DX用来创建任意类型的SVG交互式图形,可生成包括线、举行、多边形、椭圆、弧线等等图形。 Pizza Pie Charts是个响应式饼图图表。 FusionCharts XT是一款跨平台、跨浏览器的JavaScript图表组件,可提供令人愉悦的JavaScript图表体验。 iCharts有交互元素,可以从Google Doc、Excel 表单和其他来源中获取数据。

大数据培训-大数据可视化工具

大数据培训:大数据可视化工具 相信在看了千锋小编写的第一篇文章,很多小伙伴已经有了一定的收获。再来第二弹,只有分享出去的东西才是好东西,大家继续学吧! 5、Tag Galaxy Tag Galaxy是一个非常独特的可视化工具。他们的主页干净且易于理解,因为标签Flickr上有单独的一个搜索表单。此外左下角设有为新用户一些流行的建议。只需输入一个词,然后按Enter,通过Flickr的照片就可在Tag Galaxy查询。 他们的渲染引擎复制我们的太阳系的中心,太阳代表主要搜索项的外观,外部行星的轨道代表类似的标签。这是我见过的很酷的可视化演示渲染和Flash 之一。 注意,当您在每个星球上悬停它会为你提供一个小的预览数。这是发现在Flickr的该标签的询问的照片总数。点击太阳将打开相关照片缩略图的球体,而旋转的行星会增加他们的搜索字词的查询。当然,你可以找到更多有关照片通过点击弹出完整视图。

6、Google Fusion Tables 我们都知道的龙头企业是谷歌。他们的实验室的后面几年已经运行了一些很有趣的实验,Google Fusion Tables就是其中之一。你需要的是一个谷歌账户。此工具可以公开在网上共享数据,并建立自定义的可视化图形。 这些可以从csv或Excel电子表格导入。尽管目前并不支持。登录后,会发现公共数据列表的表格与演示。这些都在不断更新,新的用户提交,打开文档后,顶部的工具栏会有其他菜单可视化链接,自定义图形。

7、Dipity 没有什么比我们在地球上的历史更有趣。已经有很多的事件在过去10年到20年,更不用说十年到百年!Dipity 是一个奇妙的工具,他用来创建和嵌入自定义的互动时间表。用户可以在重要日期进行标记,包括照片,链接,音频,视频和其他形式的媒体。 该服务需要您在创建时间表前注册一个帐号。选择一个免费的计划,在日后他们提供升级到保费计划。幸运的是,该网站会提供公共、流行的时间表成员,所以你可以很容易地通过排序动态时间表去发现一个令人兴奋的细目清单。我个人喜欢的是史蒂夫工作的生活和事业照片甚至直到2011完全格式化。

大数据可视化设计

大数据可视化设计 2015-09-16 15:40 大数据可视化是个热门话题,在信息安全领域,也由于很多企业希望将大数据转化为信息可视化呈现的各种形式,以便获得更深的洞察力、更好的决策力以及更强的自动化处理能力,数据可视化已经成为网络安全技术的一个重要趋势。 一、什么是网络安全可视化 攻击从哪里开始?目的是哪里?哪些地方遭受的攻击最频繁……通过大数据网络安全可视化图,我们可以在几秒钟内回答这些问题,这就是可视化带给我们的效率。大数据网络安全的可视化不仅能让我们更容易地感知网络数据信息,快速识别风险,还能对事件进行分类,甚至对攻击趋势做出预测。可是,该怎么做呢? 1.1 故事+数据+设计 =可视化 做可视化之前,最好从一个问题开始,你为什么要做可视化,希望从中了解什么?是否在找周期性的模式?或者多个变量之间的联系?异常值?空间关系?比如政府机构,想了解全国各个行业的分布概况,以及哪个行业、哪个地区的数量最多;又如企业,想了解内部的访问情况,是否存在恶意行为,或者企业的资产情况怎么样。总之,要弄清楚你进行可视化设计的目的是什么,你想讲什么样的故事,以及你打算跟谁讲。 有了故事,还需要找到数据,并且具有对数据进行处理的能力,图1是一个可视化参考模型,它反映的是一系列的数据的转换过程: 我们有原始数据,通过对原始数据进行标准化、结构化的处理,把它们整理成数据表。将这些数值转换成视觉结构(包括形状、位置、尺寸、值、方向、色彩、纹理等),通过视觉的方式把它表现出来。例如将高中低的风险转换成红黄蓝等色彩,数值转换成大小。将视觉结构进行组合,把它转换成图形传递给用户,用户通过人机交互的方式进行反向转换,去更好地了解数据背后有什么问题和规律。 最后,我们还得选择一些好的可视化的方法。比如要了解关系,建议选择网状的图,或者通过距离,关系近的距离近,关系远的距离也远。 总之,有个好的故事,并且有大量的数据进行处理,加上一些设计的方法,就构成了可视化。 1.2 可视化设计流程

数据可视化

新生研讨课 机电于信息工程学院 2014级软件工程1班 201400800514 王清钦 (1)可视化与其他领域的不同之处以及它的核心是什么? 答:1、不同之处: 交互性:用户可以方便的以交互的方式管理和开发数据。 多维性:可以看到表示对象或数据的多个属性或变量,而数据可以按其每一维的值分类,排序,组合和显示等。 可视性:数据可以用图形,曲线,二维图形,三维体和动画来显示,并可对其模式和相互关系进行可视化分析。 2、可视化的核心:可视化就是将数据转化为更容易理解的图形,给予人们深刻与意想 不到的洞察力,来解释由信息源产生的大量数据,使数据更容易被理解,所以可视 化的核心就是讲数据转化为图形。 (2)信息可视化的背景,意义和目的,国内外的现状。目前前端的信息可视化方法都有哪些? 答:1、背景:首先,20世纪初,用表格和统计图等表达科研成果,生成的图形比文字更易理解。其次,计算机图形技术生成图形,使原始信息更便与理解,最初是用于科 学数据客观呈现。1986年,美国国家可惜基金会举办了“图形,图像处理工作站” 讨论会,正式提出了标志着“可视化技术”的“科学计算可视化”概念。 2、意义:历史证明,人类的视觉在科学发展过程中具有重要意义,如望远镜和显微镜 在天文学和生物学中的贡献就是铁证。人类的可视化功能可对大量抽象的数据进行 分析,人的创造性维不仅取决于逻辑思维,而且取决于形象思维,海量数据只有通 过可视化转化为图形,才可以激发人类的形象思维。找出表面上看去杂乱无章的数 据内在的规律,可为各项研究决策层提供可靠的依据。信息是一种表面上显式的知 识,只有将数据和信息用图形和图像表示出来,人类才可获取其中的隐知识。总之, 信息可视化能大大加快信息的处理速度,有效利用海量数据,可在人与人,人与信 息之间实现图像通信,使人们能深入观察信息,为发现和理解科学规律提供有力工 具,可以实现对计算和编程过程的引导和控制,通过交互手段改变过程所依据的条 件等。 3、目的:洞察数据,发现信息,做出决策或解释数据。 4、国内外的现状:我国信息可视化技术的研究开始于20世纪90年代中期,由于数据 量庞大,生成图形的算法复杂,常常需要巨型计算机和高档图形工作站等,因此该 研究在国家级研究所,高水平大学等开展,已扩展到科学研究,工程,军事,医学 等各个领域,随着internet的兴起都取得了一定成果。但从总体上来讲,与国外先 进水平相比还有一定差距,尤其是在商业软件方面实力较弱。目前,信息可视化技 术处于发展时期,其方法技术和用途正在日益扩大和提升,在信息资源数字化,网 络化,知识化的背景下,信息化与智能化是信息服务的必要手段,随着两者的不断 深入研究,信息服务与信息消费将提高到一个新水平。

基于Python的数据可视化 matplotlib seaborn pandas_光环大数据Python培训

https://www.doczj.com/doc/481096472.html, 基于Python的数据可视化 matplotlib seaborn pandas_光环大数据Python培 训 # 首先载入pandas import pandas as pd # 我们将载入seaborn,但是因为载入时会有警告出现,因此先载入warnings,忽略警告 import warnings warnings.filterwarnings(“ignore”) import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt sns.set(style=”white”, color_codes=True) # 载入数据 iris = pd.read_csv(“../input/Iris.csv”) # 数据现在为 DataFrame 格式 # 用head函数看一下数据结构啥样

https://www.doczj.com/doc/481096472.html, iris.head() 数据结构就这样: IdSepalLengthCmSepalWidthCmPetalLengthCmPetalWidthCmSpecies015.13 .51.40.2Iris-setosa124.93.01.40.2Iris-setosa234.73.21.30.2Iris-setosa 344.63.11.50.2Iris-setosa455.03.61.40.2Iris-setosa # 让我们用counts功能看下一共有多少种花 iris[“Species”].value_counts() 结果是: Iris-setosa 50Iris-virginica 50Iris-versicolor 50Name: Species, dtype: int64 1. # 使用 .plot 做散点图 iris.plot(kind=”scatter”, x=”SepalLengthCm”, y=”SepalWidthCm”)#数据为萼片的长和宽结果如下 2.

内部培训资料-Insight内部培训

An introduction to Accelrys Insight and Insight for Excel huangbo@https://www.doczj.com/doc/481096472.html, 20131230

Agenda Insight 功能介绍Insight DEMO

Insight的前世今生 比较项目ISI S Is entr i s I n si ght 发布公司MDL Symyx Accelrys 软件架构C/S C/S B/S 版本构成Host+ISIS Base PE+EE Only One 存储方式Oracle+specific Oracle+SQLserver Oracle 界面友好★★★★★★稳定性能★★★★★★★★数据可视化★★★★★★For Excel√√√存储数据容量★★★★★★★★Integrated Scientific Information management System

Insight简介 ?2013年9月,Accelrys公司发布了Insight 2.0。Accelrys Insight是基于Web的辅助科学决策支持信息系统,它支持科学家们检索、定义、数据收集和可视化分析以及与其他合作者分享信息和见解,支持组织内部合作和跨因特网的外部组织合作,为数据挖掘创造条件,帮助科学家们作出更加快捷和明智的决定,推动项目进展。

Accelrys软件组合 辅助科学决策支持信息系统

With Insight you can: ?快速方便的检索和导入数据: ?支持从多种数据库中获取数据,从内部数据库或者web数据源获取,从文件获取,或者通过预定义的数据库采集和工作流管理获取数据。 ?浏览和可视化数据详细信息: ?支持通过相同的预定义浏览格式,基于源数据库或基于项目组提取的数据,实时浏览数据信息。 ?数据筛选及整合: ?通过筛选来精简细化检索到的数据,从同一检索或者数据导入数据来源补充追加的数据,确保获取数据的准确性。 ?自定义数据可视化: ?提供包括表格、表单、图表以及科学可视化分析在内的各种关联的数据或交互式的数据浏览视图。能够创建自定义的可视化视图。

云计算大数据的55个可视化分析工具介绍

云计算大数据的55个最实用 可视化分析工具 近年来,随着云和大数据时代的来临,数据可视化产品已经不再满足于使用传统的数据可视化工具来对数据仓库中的数据抽取、归纳并简单的展现。传统的数据可视化工具仅仅将数据加以组合,通过不同的展现方式提供给用户,用于发现数据之间的关联信息。新型的数据可视化产品必须满足互联网爆发的大数据需求,必须快速的收集、筛选、分析、归纳、展现决策者所需要的信息,并根据新增的数据进行实时更新。因此,在大数据时代,数据可视化工具必须具有以下特性: (1)实时性:数据可视化工具必须适应大数据时代数据量的爆炸式增长需求,必须快速的收集分析数据、并对数据信息进行实时更新; (2)简单操作:数据可视化工具满足快速开发、易于操作的特性,能满足互联网时代信息多变的特点; (3)更丰富的展现:数据可视化工具需具有更丰富的展现方式,能充分满足数据展现的多维度要求; (4)多种数据集成支持方式:数据的来源不仅仅局限于数据库,数据可视化工具将支持团队协作数据、数据仓库、文本等多种方式,并能够通过互联网进行展现。

为了进一步让大家了解如何选择适合的数据可视化产品,本文将围绕这一话题展开,希望能对正在选型中的企业有所帮助。下面就来看看全球备受欢迎的的可视化工具都有哪些吧! 1.Excel Excel作为一个入门级工具,是快速分析数据的理想工具,也能创建供内部使用的数据图,但是Excel在颜色、线条和样式上课选择的范围有限,这也意味着用Excel很难制作出能符合专业出版物和网站需要的数据图。 2.Google Chart API Google Chart提供了一种非常完美的方式来可视化数据,提供了大量现成的图标类型,从简单的线图表到复杂的分层树地图等。它还内置了动画和用户交互控制。 3.D3 D3(Data Driven Documents)是支持SVG渲染的另一种JavaScript库。但是D3能够提供大量线性图和条形图之外的复杂图表样式,例如Voronoi图、树形图、圆形集群和单词云等。 4.R

大数据可视化设计

大数据可视化设计 集团文件版本号:(M928-T898-M248-WU2669-I2896-DQ586-M1988)

大数据可视化设计 2015-09-16 15:40 大数据可视化是个热门话题,在信息安全领域,也由于很多企业希望将大数据转化为信息可视化呈现的各种形式,以便获得更深的洞察力、更好的决策力以及更强的自动化处理能力,数据可视化已经成为网络安全技术的一个重要趋势。 一、什么是网络安全可视化 攻击从哪里开始?目的是哪里?哪些地方遭受的攻击最频繁……通过大数据网络安全可视化图,我们可以在几秒钟内回答这些问题,这就是可视化带给我们的效率。大数据网络安全的可视化不仅能让我们更容易地感知网络数据信息,快速识别风险,还能对事件进行分类,甚至对攻击趋势做出预测。可是,该怎么做呢? 1.1 故事+数据+设计 =可视化 做可视化之前,最好从一个问题开始,你为什么要做可视化,希望从中了解什么?是否在找周期性的模式?或者多个变量之间的联系?异常值?空间关系?比如政府机构,想了解全国各个行业的分布概况,以及哪个行业、哪个地区的数量最多;又如企业,想了解内部的访问情况,是否存在恶意行为,或者企业的资产情况怎么样。总之,要弄清楚你进行可视化设计的目的是什么,你想讲什么样的故事,以及你打算跟谁讲。 有了故事,还需要找到数据,并且具有对数据进行处理的能力,图1是一个可视化参考模型,它反映的是一系列的数据的转换过程:

我们有原始数据,通过对原始数据进行标准化、结构化的处理,把它们整理成数据表。将这些数值转换成视觉结构(包括形状、位置、尺寸、值、方向、色彩、纹理等),通过视觉的方式把它表现出来。例如将高中低的风险转换成红黄蓝等色彩,数值转换成大小。将视觉结构进行组合,把它转换成图形传递给用户,用户通过人机交互的方式进行反向转换,去更好地了解数据背后有什么问题和规律。 最后,我们还得选择一些好的可视化的方法。比如要了解关系,建议选择网状的图,或者通过距离,关系近的距离近,关系远的距离也远。 总之,有个好的故事,并且有大量的数据进行处理,加上一些设计的方法,就构成了可视化。 1.2 可视化设计流程 一个好的流程可以让我们事半功倍,可视化的设计流程主要有分析数据、匹配图形、优化图形、检查测试。首先,在了解需求的基础上分析我们要展示哪些数据,包含元数据、数据维度、查看的视角等;其次,我们利用可视化工具,根据一些已固化的图表类型快速做出各种图表;然后优化细节;最后检查测试。 具体我们通过两个案例来进行分析。 二、案例一:大规模漏洞感知可视化设计 图2是全国范围内,各个行业的分布和趋势,橙黄蓝分别代表了数量的高中低。 2.1整体项目分析

数据分析与可视化专业方向分析

信息与计算科学专业方向分析 ——数据分析与可视化 一、概念 数据分析是指为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。 数据分析与数据挖掘密切相关,但数据挖掘往往倾向于关注较大型的数据集,较少侧重于推理,且常常采用的是最初为另外一种不同目的而采集的数据。 在统计学领域,有些人将数据分析划分为描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性数据分析;其中,探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征,而验证性数据分析则侧重于已有假设的证实或证伪。 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。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。 二、作用与意义 数据分析工作在现实中的价值存在,无论是对于国家政府部门、企事业单位,还是民营企业等其他类型组织来说,任何工作都要在经过一定程度的分析之后再作决策,不经分析判断就拍板的“拍脑门”决策带来的危害已经被人们所广泛认识。数据分析工作,不仅能通过对真实数据的分析去发现问题,还能够通过经济学原理建立数学模型,对投资或其他决策是否可行进行分析,预测未来的收益及风险情况,为作出科学合理的决策提供依据。 数据分析工作用事实说话,用数据揭示工作现状和发展趋势,改变了凭印象、凭感觉决策的不科学状况,客观地抓住了工作中存在的突出问题,使这些问题无可争辩地反映在面前,促使人们不得不努力提高水平、改正问题。数据分析工作提高了工作效率,增强了管理的科学性。无论是国家政府部门、企事业单位还是个人,数据分析工作都是进行决策和做出工作决定之前的重要环节,数据分析工作的质量高低直接决定着决策的成败和效果的好坏。它应用于经济发展的

大数据可视化和分析工具

大数据可视化和分析工具 大数据将为社会带来三方面变革:思维变革、商业变革、管理变革,各行业将大数据纳入企业日常配置已成必然之势。学习大数据的热潮也是风起云涌,千锋大数据全面推出新大纲,重磅来袭,今天千锋小编分享的是大数据可视化和分析工具。 1、Excel2016 Excel作为一个入门级工具,是快速分析数据的理想工具,也能创建供内部使用的数据图,同时,它也支持3D的可视化展示,微软发布了一款叫做GeoFlow 的插件,它是结合Excel和Bing地图所开发出来的3D数据可视化工具,可以直接通过Bing地图引擎生成可视化3D地图。但是Excel在颜色、线条和样式上课选择的范围有限,这也意味着用Excel很难制作出能符合专业出版物和网站需要的数据图。 2、SPSS 22 SPSS 22版本有强大的统计图制作功能,它不但可以绘制各种常用的统计图乃至复杂的3D视图,而且能够由制作者自定义颜色,线条,文字等,使制图变得丰富多彩,善心悦目。 3、R语言 R具有强大的统计计算功能和便捷的数据可视化系统。ggplot2是一个用来绘制统计图形的R软件包。ggplot2是由其背后的一套图形语法所支持的,它可以绘制出很多美观的图形,同时能避免诸多繁琐的细节。ggplot2采用了图层的设计方式,你可以从原始的图层开始,首先绘制原始数据,然后不断地添加图形注释和统计汇总的结果。

4、Tableau Public Tableau不仅可以制作图表、图形还可以绘制地图,用户可以直接将数据拖拽到系统中,不仅支持个人访问,还可以进行团队协作同步完成数据图表绘制。 5、Google Charts Google Charts提供大量数据可视化格式,从简单的散点图到分层树地图。可视化效果是完全个性化的,你可以通过动态数据进行实时连接。Google Charts可以兼容多个浏览器以及在多个平台可使用(IOS和安卓设备)。 6、D3.js D3 是流行的可视化库之一,它被很多其他的表格插件所使用。它允许绑定任意数据到DOM,然后将数据驱动转换应用到Document中。你可以使用它用一个数组创建基本的HTML表格,或是利用它的流体过度和交互,用相似的数据创建惊人的SVG条形图。 7、Gephi Gephi是一个支持动态和分层图的交互可视化与探测工具。Gephi强大的OpenGL引擎允许实时可视化,可以支持网络多达50,000个节点1,000,000条边。它给用户提供了切割边缘布局算法,包括基于力的算法和多层次算法,使得操作体验更高效。此外,该软件是完全免费使用,该公司仅收私有仓库的费用。 8、echarts echarts不是外国的,是国内百度团队的产物。总所周知,百度统计做得挺不错的。他们这个echarts也算是用到淋漓尽致。社区也算比较活跃,例子也十分多,实用一样方便。 9、highcharts

数据可视化快速入门教程

数据可视化可以帮助我们更好地去传递信息。 本篇要点: 1.数据可视化是什么 2.数据可视化的一般流程 3.常见的数据种类 4.通过可视化你想表达什么信息 5.选择具体的可视化形式 6.图表设计原则 7.常用的可视化工具 01|数据可视化是什么 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(来源于百度百科)。也就是说可视化的存在是为了帮助我们更好地去传递信息。 02|数据可视化的一般流程 首先我们需要对我们现有的数据进行分析,得出自己的结论,明确要表达的信息和主题(即你通过图表要说明什么问题)。然后根据这个目的在现有的或你知道的图表信息库中选择能够满足你目标的图表。最后开始动手制作图表,并对图表进行美化、检查,直至最后图表完成。 这里我们容易犯的一个错误是:先设想要达到的可视化效果,然后在去寻找相应的数据。这样经常会造成:“现有的数据不能够做出事先设想的可视化效果,或者是想要制作理想的图表需要获取更多的数据。”这样的误区。 03|常见的数据种类 为了更好的进行可视化,我们将数据分为分类数据、时序数据、空间数据、多元变量数据四大类。 1、分类数据 分类数据是指针反映事物类别的数据。如:用户的设备可以分为Iphone用户和andorid用户两种;支付方式可以分为支付宝、微信、现金支付三种等。诸如此类的分类所得到的数据被称为分类数据。 2、时序数据 时序数据也称时间序列数据,是指同一统一指标按时间顺序记录的数据列。如:每个月的新增用户数量、某公司近十年每年的GMV等。诸如此类按时间顺序来记录的指标对应的数据成为时序数据。 3、空间数据 空间数据是指用来表示空间实体的位置、形状、大小及其分布特征诸多方面信息的数据,它可以用来描述来自现实世界的目标,它具有定位、定性、时间和空间关系等特性。

大数据分析与可视化课程培训哪家好

大数据分析与可视化课程培训哪家好 在大数据时代,人们迫切希望在由普通机器组成的大规模集群上实现高性能的以机器学习算法为核心的数据分析,为实际业务提供服务和指导,进而实现数据的最终变现。千锋教育培训专家指出:在大数据分析的应用过程中,可视化通过交互式视觉表现的方式来帮助人们探索和理解复杂的数据。 与传统的在线联机分析处理OLAP不同,对大数据的深度分析主要基于大规模的机器学习技术,一般而言,机器学习模型的训练过程可以归结为最优化定义于大规模训练数据上的目标函数并且通过一个循环迭代的算法实现。因而与传统的OLAP相比较,基于机器学习的大数据分析具有自己独特的特点。 (1)迭代性:由于用于优化问题通常没有闭式解,因而对模型参数确定并非一次能够完成,需要循环迭代多次逐步逼近最优值点。 (2)容错性:机器学习的算法设计和模型评价容忍非最优值点的存在,同时多次迭代的特性也允许在循环的过程中产生一些错误,模型的最终收敛不受影响。 (3)参数收敛的非均匀性:模型中一些参数经过少数几轮迭代后便不再改变,而有些参数则需要很长时间才能达到收敛。 这些特点决定了理想的大数据分析系统的设计和其他计算系统的设计有很

大不同,直接应用传统的分布式计算系统应用于大数据分析,很大比例的资源都浪费在通信、等待、协调等非有效的计算上。 在大数据分析的应用过程中,可视化通过交互式视觉表现的方式来帮助人们探索和理解复杂的数据。可视化与可视分析能够迅速和有效地简化与提炼数据流,帮助用户交互筛选大量的数据,有助于使用者更快更好地从复杂数据中得到新的发现,成为用户了解复杂数据、开展深入分析不可或缺的手段。大规模数据的可视化主要是基于并行算法设计的技术,合理利用有限的计算资源,高效地处理和分析特定数据集的特性。通常情况下,大规模数据可视化的技术会结合多分辨率表示等方法,以获得足够的互动性能。 在科学大规模数据的并行可视化工作中,主要涉及数据流线化、任务并行化、管道并行化和数据并行化4 种基本技术。学习大数据可视化技术还是选择千锋教育,千锋教育专家让你的技术水平一路飙升。

大数据可视化常用地五种方式及案例分析报告

数据可视化常用的五种方式及案例分析 概念借助于图形化的手段,清晰、快捷有效的传达与沟通信息。从用户的角度,数据可视化可以让用户快速抓住要点信息,让关键的数据点从人类的眼睛快速通往心灵深处。数据可视化一般会具备以下几个特点:准确性、创新性和简洁性。 常用五种可视化方法 下面从最常用和实用的维度总结了如下5种数据可视化方法,让我们来一一看一下: 一、面积&尺寸可视化对同一类图形(例如柱状、圆环和蜘蛛图等)的长度、高度或面积加以区别,来清晰的表达不同指标对应的指标值之间的对比。 这种方法会让浏览者对数据及其之间的对比一目了然。制作这类数据可视化图形时,要用数学公式计算,来表达准确的尺度和比例。 a: 天猫的店铺动态评分天猫店铺动态评分模块右侧的条状图按精确的比例清晰的表达了不同评分用户的占比。从下图中我们第一眼就可以强烈的感知到5分动态评分的用户占绝对的比例。 b: 联邦预算图如下图,在美国联邦预算剖面图里,用不同高度的货币流清晰的表达了资金的来源去向,及每一项所占金额的比重。

c: 公司黄页-企业能力模型蜘蛛图如下图,通过蜘蛛图的表现,公司综合实力与同行平均水平的对比便一目了然。 二、颜色可视化

通过颜色的深浅来表达指标值的强弱和大小,是数据可视化设计的常用方法,用户一眼看上去便可整体的看出哪一部分指标的数据值更突出。a: 点击频次热力图比如下面这张眼球热力图,通过颜色的差异,我们可以直观的看到用户的关注点。 b: 2013年美国失业率统计在图中可以看到,通过对美国地图以州为单位的划分,用不同的颜色来代表不同的失业率等级范围,整个的全美失业率状况便尽收眼底了。

大数据可视化分析工具有哪些

大数据可视化分析工具有哪些 社会因为大数据的加入而变得更加清楚明了,大数据掌握着我们每一个用户的喜好需求,在大数据的技术下,市场就在手中,得数据者得天下!那在大数据的深度学习中,大数据专家们都用哪些可视化工具呢?听千锋教育的专家怎么说。 首先是ACTIVIS Facebook 研发的交互式深度学习可视化系统,可以对生产环境中的大规模模型以及器运行的结果进行生动直观的呈现。这一系统可以支持四个方面的可视化。模型架构及其对应的计算图概览;用于审视激活情况的神经元激活矩阵、以及投影到2D的可视化;可以对于每一个实例结果进行可视化分析;支持增加不同的实例来对不同的实例、子集、类型的激活模式进行比较,寻找误分类的原因第二就是Grad-CAM Grad-CAM是指Gradient-weighted Class Activation Mapping,研究人员提出利用这种梯度权重激活映射来对卷积神经网络的分类进行解释,在输入的图片中粗略地显示出模型预测出的类别对应的重要性区间。这种方式可以广泛试用于CNN模型家族的模型预测可视化过程。 第三是Deep View

研究人员基于Deep View这一可视化工具研究了训练过程中深度网络的进化情况。利用判别矩阵和密度矩阵分别评价神经元和输出特征图在训练中的进化过程,总而建立了十分细致的视觉分析框架,能够有效展示模型在训练过程中局部和全局的特征变化。 第四是LSTMV 递归神经网络特别是长短时记忆网络是对于时序信号强有力的工具,可以有效的建立和表征时序输入的隐含模式。研究人员对于其中隐藏层随时间的变化十分感兴趣,这一工作主要聚焦于对递归神经网络中的隐藏层动力学可视化。用户可以利用这一工具针对性的选取输入范围并与相同模式的大数据集进行比较,同时还可以利用这一工具对独立的模式进行统计分析。 大数据火爆进行时,学习大数据正当时,千锋教育大数据培训的大门一直为你敞开着,让千锋陪你一起抓住机遇,挑战未来!

大数据分析报告与可视化

数据分析与可视化 1.什么是数据分析? 数据分析是基于商业目的,有目的的进行收集、整理、加工和分析数据,提炼有价信息的一个过程。其过程概括起来主要包括:明确分析目的与框架、数据收集、数据处理、数据分析、数据展现和撰写报告等6个阶段。 1、明确分析目的与框架 一个分析项目,你的数据对象是谁?商业目的是什么?要解决什么业务问题?数据分析师对这些都要了然于心。基于商业的理解,整理分析框架和分析思路。例如,减少新客户的流失、优化活动效果、提高客户响应率等等。不同的项目对数据的要求,使用的分析手段也是不一样的。 2、数据收集 数据收集是按照确定的数据分析和框架内容,有目的的收集、整合相关数据的一个过程,它是数据分析的一个基础。 3、数据处理 数据处理是指对收集到的数据进行加工、整理,以便开展数据分析,它是数据分析前必不可少的阶段。这个过程是数据分析整个过程中最占据时间的,也在一定程度上取决于数据仓库的搭建和数据质量的保证。 数据处理主要包括数据清洗、数据转化等处理方法。 4、数据分析 数据分析是指通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索、分析,从中发现因果关系、内部联系和业务规律,为商业目提供决策参考。 到了这个阶段,要能驾驭数据、开展数据分析,就要涉及到工具和方法的使用。其一要熟悉常规数据分析方法,最基本的要了解例如方差、回归、因子、聚类、分类、时间序列等多元和数据分析方法的原理、使用范围、优缺点和结果的解释;其二是熟悉1+1种数据分析工具,Excel是最常见,一般的数据分析我们可以通过Excel完成,后而要熟悉一个专业的分析软件,如数据分析工具SPSS/SAS/R/Matlab等,便于进行一些专业的统计分析、数据建模等。

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