优秀的地图分析是高信息量与美感兼具的.以往制作地图分析基本都需要依靠编程,制作的门槛比较高,制作也比较复杂.如果有一款只需要套入地理经纬度数据或区域名称,就能自动识别定位出相应位置的地图可视化工具是不是就方便多了呢? 思迈特软件Smartbi就是这么一款工具,Smartbi的地图分析功能,能够让用户更为直观.高效地观察到不同地区的业务发展.绩效情况,从而更好的了解到公司的运用情况.Smartbi还能探索到问题的根源,从而增强业务的洞察力. Smartbi的地图分析功能,既可以通过不同的颜色显示各

1.我们通过数据可视化,是为了从数据中寻找什么呢?三个方面:模式.关系和异常.不管图形表现的是什么,我们都要留心观察这三者.

1.选择"记录数",拖拽两个记录数放入列中,求总和,选择饼图: 2.选择"大小",调整两个饼图的大小: 3.点击第二个总和(行上的),选择“双轴”: 4.点击坐标轴,选择“同步轴”: 5.修改小饼图的颜色,设置为白色: 6.修改"记录数"运算为求平均值: 7.选择"整个视图",点击"编辑轴",调整坐标范围(根据情况动态调整),使饼图位于合适的位置: 效果如下: 8.添加分类和统计字段(注意:要添加到大饼图中

如果要给2015年的地理信息行业打一个标签,地理大数据一定是其中之一.在信息技术飞速发展的今天,“大数据”作为一种潮流铺天盖地的席卷了各行各业,从央视的春运迁徙图到旅游热点预测,从大数据工程师奇货可居到马云布道“DT”时代,“大数据”被推到了一个前所未有的高度,连国家领导人出访演讲都言必称大数据.地理信息数据天生具有大数据属性,作为整天和地理信息数据打交道的地信人自然不甘落后,地理大数据概念脱颖而出. 地理大数据是什么?大体来说就是把社会经济.自然资源.商业信息等但凡具有一点空间维度的数据一股脑

使用python和tableau对数据进行抓取及可视化 本篇文章介绍使用python抓取贷款及理财平台的数据,并将数据拼接和汇总.最终通过tableau进行可视化.与之前的python爬虫文章 不同之处在于之前是一次性抓取生产数据表,本次的数据需要每天重复抓取及存储,并汇总在一起进行分析和可视化. 开始前的准备工作 开始之前先导入所需使用的库文件,各个库文件在整个抓取和拼表过程中负责不同的部分.Requests负责页面抓取,re负责从抓取下 来的页面中提取有用的信息,pandas负责拼接并生成数

作者:Mike Gallucci 如今,当谈到商业智能(BI)分析软件时,有两个主要的行业领导者 - 微软的Power BI和Tableau.根据分析和业务平台的2018年Gartner Magic Quadrant报告,Power BI和Tableau在“执行能力”方面均超越竞争对手. 因此,如果您正在寻找一项服务来帮助您将公司数据转化为战略和BI团队的洞察力,您如何在它们之间做出选择?正如您所料,答案与您尝试解决的特定业务问题有关.因此,让我们来看看每个属性的一些关键属性,以便您可以为您的团

在网页三维地球上进行可视化开发与经纬度坐标以及高度是分不开的,能够实时获取鼠标位置的经纬度对可视化效果有很好的帮助,Cesium当然能做到: (1)首先在里创建显示坐标的容器  样式自己调整的合适即可,要注意一点,position必须设成absolute,z-index必须大于1,因为cesiumcontainer的z-index是1. (2)在 //显示坐标   var canvas = scene.canvas;    var handler = new Cesium.ScreenSpace

一.Python基础 Python简明教程(Python3) Python3.7.4官方中文文档 Python标准库中文版 廖雪峰 Python 3 中文教程 Python 3.3 官方教程中文版 Python3 Cookbook 中文版 笨办法学 Python (PDFEPUB) <Think Python 2e>最新版中文 Python 核心编程 第二版 中文 菜鸟教程 Python3基础 W3cschool Python3基础 Python最佳实践指南 Python 精要教程 Pytho

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

Cesium中文网:http://cesiumcn.org/ | 国内快速访问:http://cesium.coinidea.com/ Camptocamp为瑞士拓扑的孪生数字增加了地下可视化功能. 免费向公众提供瑞士3D地图 基于3D Tiles, 瑞士联邦Geoportal 3D Viewer提供免费访问全国的交互式地图,包括地形.桥梁.建筑,甚至树木--超过7000万个物体. Camptocamp已经在swissgeol中实现了这些新功能,swisstopo Web端的3D地质数据浏览器.

​一.国外BI----tableau   BI平台Tableau帮助企业可视化和理解数据.它使组织能够通过PC或iPad连接,可视化和共享数据.用户可以轻松创建仪表板,发布甚至与同事,合作伙伴和客户共享 - 所有这些都无需编程知识.该软件可以连接到众多信息源,并在很短的时间内导入和可视化信息. 该软件直观,易于使用,并允许使用拖放功能进行数据分析.它促进了协作,允许进行群组分析并始终保持所有团队成员的知情.当应用程序附带本机移动应用程序时,用户还可以随时随地完成任务. Tableau有什么独特之

Smartbi是国内一家知名的BI厂商,Alteryx.Tableau是国外两款重要的BI工具,它们都是在BI领域内提供特定的功能,以满足企业的数据分析需求.那么,对于用户来说,在选择BI工具的时候要如何取舍呢? 在本文中,明月老师就和大家探讨一下. 1. Alteryx有何优势? Alteryx侧重ETL处理,可以提取,转换和加载来自不同数据源的大量数据.它以工作流的形式自动执行ETL流程,极大提升了数据处理效率.Alteryx采用一系列分门别类的可以拖动的模块化小工具,用户只需要拖动小工具.

3 - F 3map:行星地球项目由3map驱动,这是一个自由软件,由Telstra宽带基金会创建并支持,提供客户端与服务器的能力以在线再现虚拟地球. Amein!:其界面介于ArcMap和UMN Mapserver之间.AmeiN!写了一个ArcMap下的扩展,把UMN Mapserver写成了ArcMap的一个组件,同时也编写了它的项目文件,转换了它的许多实例. APR Parser:与ArcView协同工作,引导包含了众多项目.表单.视图等的海量文件获取和存放.由于获取的复杂性,几乎不可能

3map:行星地球项目由3map驱动,这是一个自由软件,由Telstra宽带基金会创建并支持,提供客户端与服务器的能力以在线再现虚拟地球. Amein!:其界面介于ArcMap和UMN Mapserver之间.AmeiN!写了一个ArcMap下的扩展,把UMN Mapserver写成了ArcMap的一个组件,同时也编写了它的项目文件,转换了它的许多实例. APR Parser:与ArcView协同工作,引导包含了众多项目.表单.视图等的海量文件获取和存放.由于获取的复杂性,几乎不可能看到这些表单

本文对应代码和数据已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 通过前面的文章,我们已经对geopandas中的数据结构.坐标参考系.文件IO以及基础可视化有了较为深入的学习,其中在基础可视化那篇文章中我们提到了分层设色地图,可以对与多边形关联的数值属性进行分层,并分别映射不同的填充颜色,但只是开了个头举了个简单的例子,实际数据可视化过程中的分层设色有一套策略方法. 作为基于geopandas的空间数据

本文示例代码和数据已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 在前面的基于geopandas的空间数据分析系列文章中,我们已经对geopandas的基础知识.基础可视化,以及如何科学绘制分层设色地图展开了深入的学习,而利用geopandas+matplotlib进行地理可视化固然能实现常见的地图可视化,且提供了操纵图像的极高自由度,但对使用者matplotlib的熟悉程度要求较高,制作一幅地图可视化作

本文作为Elastic search系列的开篇之作,简要介绍其简要历史.安装及基本概念和核心模块. 简史 Elastic search基于Lucene(信息检索引擎,ES里一个index—索引,一个索引指向一个或者多个分片—shards,一个分片就是一个Lucene实例). ES的诞生于04年,Shay Banon—据传刚失业又新婚,祸不单行(港蓉蒸蛋糕,蒸的吗),在Lucene的基础上为他去伦敦学厨师的老婆做的食谱搜索.一不小心,搞出了ES,然而老婆大人的食谱搜索却遥遥无期,估计Shay在家键

Web Scraping在大数据时代,一切都要用数据来说话,大数据处理的过程一般需要经过以下的几个步骤    数据的采集和获取    数据的清洗,抽取,变形和装载    数据的分析,探索和预测    数据的展现其中首先要做的就是获取数据,并提炼出有效地数据,为下一步的分析做好准备.数据的来源多种多样,以为我本身是足球爱好者,而世界杯就要来了,所以我就想提取欧洲联赛的数据来做一个分析.许多的网站都提供了详细的足球数据,例如:    网易 http://goal.sports.163.com/   

1.概述 经过各版本的积累和更新,Portal for ArcGIS在ArcGIS10.2中以正式产品的形态加入到了ArcGIS系列产品线中.它有3个主要定位:协同管理平台.在线制图平台以及内容管理平台.Portal for ArcGIS与ArcGIS for Server或者ArcGIS私有云套件相结合,为GIS应用带来了一个全新的模式.再加上即拿即用.方便管理,简单高效的特点给组织内网用户带来了类似于ArcGIS Online的使用体验.可以说Portal for ArcGIS就是一个部署在

用最近做的理赔申请人测试数据集做了个在线分析小网站. 数据结构,算法等设置都保存在json文件里.将来对这个小破站扩充算法,只修改一下json文件就行. 当然,结果分析还是要加代码的.页面代码不贴了,搞清楚django的view+model模型后,写程序还是很简单的. 那些不要脸的爬虫网站,敢不敢注明来源? 聚类算法结果,对连续性变量我用的是变异系数(Coefficient of Variation), 离散性变量简单统计记录数组成的矩阵. 最后把原始数据和分类结果合并成csv提供下载,可导入t