中国科学院上海光学精密机械研究所 中国现代光学和激光科学领域领先研究所 中国科学院上海光学精密机械研究所(简称中科院上海光机所)是我国建立最早.规模最大的激光专业研究所,成立于1964年,现已发展成为以探索现代光学重大基础及应用基础前沿研究.发展大型激光工程技术并开拓激光与光电子高技术应用为重点的综合性研究所. 上海光机所重点学科领域为:强激光技术.强场物理与强光光学.信息光学.量子光学.激光与光电子器件.光学材料等. 建所50余年来,上海光机所获得院.部级以上成果奖300多项,其中获得国家级奖

任何一项产品的选择都需要谨慎而全面,BI数据可视化工具的选择就更不用说了.作为企业的IT部门,如果没有良好的BI工具支持,IT部门将会十分容易陷入困境.那么面对多元化的BI工具市场,IT部门该如何选择BI工具呢?BI工具选择的标准有很多,其中数据可视化效果的呈现也是不可或缺的一项要求. 俗话说得好,"没有数据可视化功能的BI工具都是耍流氓."那么数据可视化功能为什么会如此重要呢? 数据可视化的意义是帮助人更好的分析数据,信息的质量很大程度上依赖于其表达方式.对数字罗列所组成的数据中所包

BI工具是商业智能(Business Intelligence)软件的英文缩写.目前,商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识,帮助企业做出明智的业务经营决策的工具. 企业经常会为如何选择BI工具而苦恼,其实对于企业来说,在选择bi工具时,除了要结合自家企业的需求.后期的维护成本等,还有一点是非常重要的,那就是数据可视化. 数据可视化,是指将信息用视觉上吸引人的方式展示出来,使大家更快更好地理解数据.能否选择合适的图表类型,决定了能否做出优秀的可视化数据.比如,比起柱状图,饼图能更好地展

前些日子公司引进了帆软商业智能FineBI,在接受了简单的培训后,发现这款商业智能软件用作可视分析只用一个词形容的话,那就是“轻盈灵动”!界面简洁.操作流畅,几个步骤就可以创建分析,获得想要的效果.此番学习也算让我入了数据可视化的门,今天就在这里和你们分享我做数据可视化的心得. 先来说说Dashboard,商业智能仪表盘,是可视化分析的重点.它可以组合多个不同的表格,图表控件,所有指标和维度一键生成.很多BI工具在建立全局分析时,组件都是单独设立然后拼接而成,这里FineBI创造性地将分析容器和

意识到数据探索带来的无尽信息,越来越多的企业开始建立自有的数据分析平台,打造数据化产品,实现数据可视化. 在零售商超行业,沃尔玛"啤酒与尿布"的故事已不再是传奇.无论是大数据还是小数据,众多智者都意识到,与其逐波随流,不如就地落实,深化管理,打造数据于战略的联盟. 永辉也深知这样的道理.作为首批将生鲜农产品引进现代超市的流通企业,十几年来,永辉一路经历了家门口永辉.百姓永辉.绿色永辉.科技永辉.生态永辉的发展.在企业管理上,注重员工文化,注入了很多理想,推行合伙人机制.员工.供应商和企

搜索引擎最重要的目的,嗯,不出意料就是搜索.你传给它一个请求,然后它依照相关性返回你一串匹配的结果.我们可以根据自己的内容创造各种请求结构,试验各种不同的分析器,搜索引擎都会努力尝试提供最好的结果. 不过,一个现代的全文搜索引擎可以做的比这个更多.因为它的核心是基于一个为了高效查询匹配文档而高度优化过的数据结构——倒排索引.它也可以为我们的数据完成复杂的聚合运算,在这里我们叫它facets.(不好翻译,后文对这个单词都保留英文) facets通常的目的是提供给用户某个方面的导航或者搜索. 当你在

前言 最近特别忙,承蒙大伙关照,3D机房的项目一个接着一个,领了一帮小弟,搞搞传帮带,乌飞兔走,转眼已经菊黄蟹肥……有个小弟很不错,勤奋好学,很快就把API都摸透了,自己折腾着做了个HTML5的魔都的地铁线路图,能拖能拽的,还和电子地图做了交互.哥决定把小弟的成果纳入“HTML5大数据可视化效果”系列,以示鼓励(P.S. 其实还挺有压力的,后浪推前浪,新人赶旧人.我们这些老鸟也得注意,免得让00后给抢了饭碗) 效果图对比 网上的地铁图还是很多的,小弟选了这张比较新的做参考.想当年哥来魔都打拼时,

虽然数据可视化领域有很多成熟.界面友好.功能强大的软件产品(例如Tableau.VIDI.NodeXL等),但是借助Processing我们可以基于Java语言框架进行丰富多元的可视化编程,熟悉了Processing也可以说是上一学期Topics课程的最大收获,以另一种方式将数据重新组织.统计并以可视化界面展现出来.今天再看其他资料时碰巧看到XX对Processing的支持,颇感亲切,所以决定把上学期Topics的作业过程记录下来. 可视化内容是从Databank下载的217个国家.6个地区的7

摘要:本文以本人目前所做项目为基础,从设计的角度探讨数据可视化的设计的方法.过程和结果,起抛砖引玉之效.在技术方案上,我们采用通用web架构和d3js作为主要技术手段:考虑到项目需求,这里所做的可视化案例都是数据演示工具,不是数据探索工具.其中所用截图,并非最终效果图. 一．             基础说明 1.       基础技术 使用D3js绘制图形 图1,五彩斑斓的d3js D3js是应用在web开发上的开源JS组件库,是一个数据可视化工具.D3的全称是Data-Driven Docu

全栈工程师开发手册 (作者:栾鹏) Echarts数据可视化开发代码注释全解 Echarts数据可视化开发参数配置全解 6大公共组件详解(点击进入): title详解. tooltip详解.toolbox详解.legend详解.dataZoom详解.visualMap全解 5大坐标系详解(点击进入): 地理坐标系geo详解.grid直角坐标系(xAxis.yAxis)详解.parallel平行坐标系详解.polar极坐标系详解.radar雷达坐标系详解 19种图表类型详解(点击进入,待续): s

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前段时间自己研究了demo就是把某个区域的某个位置通过经纬度在地图上可视化.其实就是使用了第三方插件,比现在比较火的可视化插件d3.js echart.js.大致思路就是,把要用到的位置的geojson数据报错,然后本地调用这些数据,通过d3.js或者echart.js通过地图中的api把他显示到页面上,这样可以更直观更方便的进行预览,也就是现在比较火的数据可视化,也是未来前端发展的一个不错的方向.由于第一次做所以有些需要优化的地方自己可以根据需求优化.代码如下: html: <!DOCTYPE

在上篇结尾处我提到“如果现在让我重新选择,我会使用哪个可视化工具?”我的答案是 Redash,原因主要不是功能层面,而是技术层面.本篇就从项目关注度与活跃度,项目的技术架构,源代码的规模与质量,这三个方面来比较一下 Superset,Redash 与 Metabase. 关注度与活跃度 看一个项目在 Github 上的星数,是评判一个项目成熟度最快速的方法.那除了星数以外,项目的 Github 页面上还有什么重要信息呢?这里我建议大家去看一看项目的 Insights.首先我们来看 Superse

PoPo数据可视化 聚焦于Web数据可视化与可视化交互领域,发现可视化领域有意思的内容.不想错过可视化领域的精彩内容, 就快快关注我们吧 :) World Wire 数据可视化演示(视频) IBM公司于2018年8月推出全球支付系统“World Wire” 珊瑚城市-全球10大最适宜居住的城市(视频) Coral Cities - The top 10 world's most liveable cities in 2018.这个作品出自IoTWorld公司,非常惊艳. 视频请关注微信公众号浏览

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

       数据的可视化一直是自己瞎玩着学,近来想系统的学数据可视化的东西,于是搜索资料时看到有人推荐<show me the numbers>作为入门. 由于搜不到具体的书籍内容,只能搜到一个128页的PDF,且里面的内容是PPT加注释,倒也讲得蛮清楚的.但是由于此书的定位是给商科学生讲授图表展示,信息如何有效的沟通与传达,所以,内容比较浅.虽说这PDF是04年的,但是不少准则.理论还是比较经典实用的.         PDF: http://courses.washington.edu/