​近期国际疫情愈演愈烈,在这个特殊的时期,一方面仍要照顾好自己.不要为疫情防治添乱,另一方面,也可以利用疫情数据提升自己的数据分析和可视化技能. 下面是我制作的几个可视化图表,分别注释了每个可视化用到的图表以及可能涉及到的控件和技巧. 数据为2020年1月1日至2020年3月28日每个国家的每日累计确诊人数(利用累计确诊人数,每日新增也可以很简单的计算出来). 数据:全球每日累计确诊人数图表:柱形图 数据:全球每日累计确诊人数图表:柱形图 控件:Play Axis 技巧:利用度量值,只显示小于等

iReport 中使用 Chart 图 SSH2项目中需要引入如下两个jar包: jfreechart-1.0.12.jar jcommon-1.0.15.jar 从 iReport 的安装目录下搜索即可.   参考: http://zhidao.baidu.com/link?url=aJh-ZzuWKDx6ODB3gbwC8rm-UYxqYLspUzDMMeSJwH8DMES0ilFmWMPgKj5lib6IRVpvxGZ4xelb_Xv1OKOBoK http://www.educity.c

我们知道TCP是面向连接的,我们只知道有连接断开,其实内部还有一些比较复杂的状态.去了解各个状态之间的切换有助于我们更加深入的了解TCP.下面我们就来分析各个状态. 1.如下图示(图源百度)图中显示出了10种状态. 我们假定断开时是client主动断开的.对于server来说状态有:closed -> listen -> syn_recv -> enstablished -> close_wait -> last_ack -> closed对于client来说状态有:c

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~. 作者:赵坤|腾讯魔王工作室后台开发工程师 在项目开发中,经常会遇到程序启动时间过长.CPU使用率过高等问题,这个时候需要依靠性能分析工具来定位性能的消耗点.本文介绍三个常用的工具的入门级使用及图形化方法,供大家参考. 本文介绍Perf.gprof和Valgrind三个性能分析工具,及其分析结果图形化的方法,旨在让大家更快的上手使用工具.出于篇幅的限制,本文不会对每种工具的使用参数及结果分析做详细的介绍,只做入门级的使用说明,更多详细的

PowerBI分析Exchange服務器IIS運行日誌 啟用狀態 PowerBI分析Exchange服務器IIS運行日誌 那麼在C:\inetpub\logs\LogFiles目錄下您才會看到如下日誌目錄及文檔,每一個站點會生成一個W3SVC的文檔夾存放日誌,比如默認站點是W3SVC1,Exchange Back End是W3SVC2 PowerBI分析Exchange服務器IIS運行日誌 可以先用Notepad++查看下這些日誌.可以看出基本是以空格為每一個值的劃分的 PowerBI分析Exc

如何让chart图进行刷新并且根据数值重新绘制 首先初始化一个chart chart1.Titles.Add("柱状图数据分析"); chart1.ChartAreas[].AxisX.Title = "时间(月)"; chart1.ChartAreas[].AxisY.Title = "单位(元)"; //chart1 Series series = chart1.Series["Series1"]; series.Lege

简介: 每个前端都有一个Chart梦,至于真正去做的寥寥无几,无怪乎几个原因: 浏览器兼容问题 数据处理的一些算法,如自动计算坐标轴.自动排列文本等 流畅的动画 丰富的交互功能 去年一年的时间里,我一直在维护和丰富BUI控件库,由于缺少Chart,一直感觉不踏实,项目过程中由于Highchart收费,只能使用raphael做些临时的图表,复用性很差,最终头脑一冲动就基于Raphael模仿Highchart把整个Chart图表写了一遍,经过了2个多月的煎熬,终于能提供给大家使用,无论是否使用,欢迎

看到小芮介绍了pygal文章后, http://rfyiamcool.blog.51cto.com/1030776/1378400, 我一直搞数据工作, 所以对于这种数据的展现很有兴趣. 做了点研究, 记录如下: =================pygal的特点=================Web中显示chart, 现在的主流做法是使用javascript chart包, 比如highcharts和ECharts, 交互性很好. 另外还有server端生成图片, 然后在浏览器端加载图片,

一.基于 Doxygen或 lxr 的API形式的文档系统. 二.基于CodeViz, CodeViz是<Understanding The Linux Virtual Memory Manager>的作者 Mel Gorman 写的一款分析C/C++源代码中函数调用关系的open source工具(类似的open source软件有 egypt.ncc).属于编译器级别的分析工具. 三.基于cflow.dot(即graphviz)等系列软件.属于源码直接解析类的分析工具. 四.基于egypt

绘制函数调用关系图对理解大型程序大有帮助.我想大家都有过一边读源码(并在头脑中维护一个调用栈),一边在纸上画函数调用关系,然后整理成图的经历.如果运气好一点,借助调试器的单步跟踪功能和call stack窗口,能节约一些脑力.不过如果要分析的是脚本语言的代码,那多半只好老老实实用第一种方法了.如果在读代码之前,手边就有一份调用图,岂不妙哉?下面举出我知道的几种免费的分析C/C++函数调用关系的工具. 函数调用关系图(call graph)是图(graph),而且是有向图,多半还是无环图(无圈图)

LocusZoom图几乎是GWAS文章的必备图形之一,其主要作用是可以快速可视化GWAS找出来的信号在基因组的具体信息:比如周围有没有高度连锁的位点,高度连锁的位点是否也显著. 下面是locuszoom的示例图: 下面具体讲讲如何实现Locuszoom的绘制 1.进入Locuszoom的主页 http://locuszoom.org/ 2.进入Locuszoom的主页后,点击single plot 3.按如下图操作 第一步:上传关联分析结果的文件,plink格式的话是assoc.logistic

目的:矢量图画好后,检查是否有伪节点,悬挂节点等,线要素和面要素都可以检查.伪节点,两条线应该相交但是画的没相交:悬挂节点,两条线看似相交了但是没有节点,因此路径不同(类似于高架桥和交叉口,悬挂节点就类似高架桥) 基本步骤: 1.建立拓扑 2.验证拓扑 拓扑的建立可在arcCatalog里完成,也可以在arcMap里右侧目录下完成(本人常称小catalog).catalog是管理文件的一个软件. 注意!!建立拓扑之前需要将要素导入到数据库里的数据集中. 下面简述这个问题.通常来说在arcgis里

FORK(相机)是一个通过分享图片来建立社交的app,它有着鲜明的配色,还算不错的贴图创新,细腻的产品设计,但是由于产品定位不清晰.设计亮点不多以及推广不利,从2014年5月第一版开始就没有火过.所以我要在此分析一下这个app的设计思路和优缺点. 从产品设计初衷来说,中国缺乏有创意的图片社交app.很少有app愿意将自己的路线向纵深发展.然而糗事百科.陌陌这些自降规格的产品仍然能风靡一时,证明只要图片社交有黏性就还是有受众欢迎的. 下图是fork的产品结构: 从功能上来说,它已经是一个及格的社交

个人在咨询公司做过分析师(分析师必须懂运营),该咨询公司主要针对电商,零售 结合公司的搭建的CRM系统及报表体系,列了个分析师分析维度,搭建公司自己的BI系统 个人经验:分析师的分析思维可以多看看艾瑞,虎嗅上的帖子 分析师必须懂运营 很多时候可以借鉴第三方平台提供的分析维度,例如 百度统计 谷歌分析(需要VPN,而且经常断) taliingdata(个人认为最好的移动端分析平台) growingio(目前很火的一个分析平台,里面的魔法数字功能非常好使,该微信公众号经常分享干货) 公司的CRM报表

我们发现这张Gary.csv表格存在学生成绩不完全的(五十三名学生,三名学生存在成绩不完整.共四个不完整成绩) 79号大学语文.高等数学 96号中国近代史纲要 65号大学体育 (1)NA表示数据集中的该数据遗失.不存在.在针对具有NA的数据集进行函数操作的时候,该NA不会被直接剔除.如x<-c(1,2,3,NA,4),取mean(x),则结果为NA,如果想去除NA的影响,需要显式告知mean方法,如 mean(x,na.rm=T):NA是没有自己的mode的,在vector中,它会“追随”其他数

原由 最近因为kafka.zookeeper.ES和相关的Java应用的内存问题搞的头大,做运维将近4年,对Java调优.性能方面的知识了解的少之又少,是时候下定决心来对他多一个学习了.不能一口吃成一个胖子,每天学一点学一点.Brendan D. Gregg他真的是我膜拜膜拜又膜拜的偶像,他的博客里有很多很多的干货,也一直还没全面的学习,强烈推荐http://www.brendangregg.com/index.html.也是看了他的博客和相关书籍,里面的火焰图看起来就很牛逼,于是就想着理论结合

火焰图(flame graph)是性能分析的利器,通过它可以快速定位性能瓶颈点. perf 命令(performance 的缩写)是 Linux 系统原生提供的性能分析工具,会返回 CPU 正在执行的函数名以及调用栈(stack). 系统版本:Centos7.6 一.配置JAVA环境 二.安装perf yum install perf -y 三.下载FlameGraph yum install git -y git clone https://github.com/brendangregg/Fl

场景进行中,或者之后进行结果分析中,连接图表没有数据,取消选择标记选项.

摘要:UAVStack推出的JVM监控分析工具提供基于页面的展现方式,以图形化的方式展示采集到的监控数据:同时提供JVM基本参数获取.内存dump.线程分析.内存分配采样和热点方法分析等功能. 引言 作为AllInOne的智能化服务技术栈,UAVStack提供了非常全面的监控数据采样功能,同时支持数据监控与预警.近期,我们整合了原有的数据采集展示功能,新增JVM分析功能,推出了更易用的JVM监控分析工具. 熟悉JDK的开发者都知道,JDK本身提供了一套JVM分析工具,包括jinfo.jmap.j

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时间序列预测就是利用过去一段时间内的数据来预测未来一段时间内该数据的走势,比如根据过去5年的销售数据进行来年的收入增长预测,根据上个季度的股票走势推测未来一周的股价变化等等. 对于大部分人来说,这是个相对比较复杂的预测建模问题,但在工具如此丰富的今天,当然可以不用自己动手建模,很多工具都可以实现这一功能.本文介绍在PowerBI中如何进行时间序列预测. 折线图中的预测 时间序列数据一般使用折线图来展现,因此在PowerBI的折现图中也就有了预测功能. 先在PowerBI中创建一个折线图, 然后在