https://datawhalechina.github.io/pms50/#/chapter2/chapter2 关联 (Correlation) 关联图表用于可视化2个或更多变量之间的关系. 也就是说,一个变量如何相对于另一个变化. 带边界的气泡图 有时,您希望在边界内显示一组点以强调其重要性. 在这个例子中,你从数据框中获取记录,并用下面代码中描述的 encircle() 来使边界显示出来. 导入所需要的库 # 导入numpy库 import numpy as np # 导入pandas…
使用PowerBI的时候,一个很不爽之处就是数据单位的设置,只能用千.百万等英美的习惯来显示,而没有我们中文所习惯的万亿等单位,虽然要求添加"万"的呼声很高,但迟迟未见到改进动作,也许中国PowerBI的使用者还不够多吧. 既然微软没有动静,那我们自己动手来设置,下面就来看看如何通过度量值的设置来进行单位切换. 假设进行销售额分析,要求可以动态的选择万元和亿元的单位进行显示. 首先手动建立一个单位表, 然后使用单位表中的[单位]字段生成一个切片器. 下面一步建立销售额的度量值是重点.…
https://zhuanlan.zhihu.com/p/64510355 逛超市的时候,面对货架上琳琅满目的商品,你会觉得这些商品的摆放,或者不同品类的货架分布是随机排列的吗,当然不是. 应该都听说过啤酒与尿布的故事,这两个表面上毫不相关的商品,在超市中摆放在一起时二者的销量都大幅度提升.这里不论这个案例的真实性如何,但它对理解产品之间的关联十分形象,好的故事总是更有传播度. 购买某种商品的客户,对另一种商品,相对于其他商品,有更大的购买概率,这两种商品就具有更高的关联度,为了提高销售额,应尽…
https://zhuanlan.zhihu.com/p/64421378 Excel中知名度最高的函数当属VLOOKUP,它的确很有用,可以在两个表之间进行匹配数据,使工作效率大大提升,虽然它也有很多局限性.这里不讨论VLOOKUP,而是学习一个和VLOOKUP功能很相似的DAX函数:RELATED. RELATED RELATED是一个值函数,它的参数是一列,RELATED函数也是把一个表的数据通过匹配到另一个表中,前提是使用前应该在两个表之间建立关系. 表之间的关系图如下, 订单表的数据如…
推文:科学计算三维可视化---TVTK库可视化实例 使用相关函数:科学计算三维可视化---Mlab基础(管线控制函数) 一:mlab.pipeline中标量数据可视化 通过持续实例,来感受mlab对数据可视化的方便性 (一)生成标量数据 等值面:(外层会覆盖内层) import numpy as np from mayavi import mlab x,y,z = np.ogrid[-::20j,-::20j,-::20j] s = np.sin(x*y*z)/(x*y*z) mlab.cont…
hello,data! 在进入d3.js之前,我们先用一个小例子回顾一下将数据可视化的基本流程. 任务 用横向柱状图来直观显示以下数据: var data = [10,15,23,78,57,29,34,71]; 简单地思考一下,要完成这个任务有两个问题需要解决: 用什么可视元素来表现横向柱? 数据对应到可视元素的什么属性? 这个不算困难,我们使用HTML的DIV元素来实现,代码参见http://***/course/54fd40cfe564e50d50dcf284/:快速入门第一页 试着改变一…
Webservice WCF WebApi   注明:改编加组合 在.net平台下,有大量的技术让你创建一个HTTP服务,像Web Service,WCF,现在又出了Web API.在.net平台下,你有很多的选择来构建一个HTTP Services.我分享一下我对Web Service.WCF以及Web API的看法. Web Service 1.它是基于SOAP协议的,数据格式是XML 2.只支持HTTP协议 3.它不是开源的,但可以被任意一个了解XML的人使用 4.它只能部署在IIS上 W…
又是一月结束,打工人准时准点的汇报工作如期和大家见面啦.提到汇报,必不可少的一部分就是数据的汇总.分析. 作为一名合格的社会人,我们每天都在工作.生活.学习中和数字打交道.小到量化的工作内容,大到具体的工作指标,车间生产.批发零售各行各业都充斥着大量数据.在互联网诞生之后,网络把我们紧紧相连,也让数据更为密集地汇聚. 扯远了--当前,正在写月报的葡萄面对的是,后端发来铺天盖地的两万条数据. 这个数据能用吗? 能用,但不是完全能用. 毕竟做报告的时候,我们不能把两万条数据直接甩到领导的脸上,让他自…
人生苦短,我用 Python 前文传送门: 小白学 Python 数据分析(1):数据分析基础 小白学 Python 数据分析(2):Pandas (一)概述 小白学 Python 数据分析(3):Pandas (二)数据结构 Series 小白学 Python 数据分析(4):Pandas (三)数据结构 DataFrame 小白学 Python 数据分析(5):Pandas (四)基础操作(1)查看数据 引言 上一篇文章我们介绍如何在 Pandas 一些基础的查看数据的操作,但是官方更推荐我…
摘要:偶然机会接触到python语音,感觉语法简单.功能强大,刚好朋友分享了一个网课<python 爬虫与数据可视化>,于是在工作与闲暇时间学习起来,并做如下课程笔记整理,整体大概分为4个部分(1.python基础知识 2.爬虫基础知识 3.数据提取与存储 4.数据分析与可视化),入门级课程. 一.python的背景介绍.安装与配置.pycharm的安装与配置.ipython的安装.pip install的使用 二.python的变量与数据类型 数据类型:字符串.数字(整数.浮点数).布尔类型…