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DataV:可能是我用过最可怕的数据可视化神器 DataV:可能是我用过最可怕的数据可视化神器 原创 2017-03-27 阿文 我懂个P 我懂个P.DataV 是阿里云出品的拖拽式可视化工具,专精于业务数据与地理信息融合的大数据可视化。DataV 针对不同的使用场景,提供了很多酷炫的数据模板,其中就包括天猫双十一的数据大屏:所以为了让 DataV 能自动...
1. 分析数据前,一定要尽可能多的进行数据可视化!可视化!可视化!做exploratory data analysis.数据可视化后,很直观的,左上图是传统的线性回归;右上图需要high-order nonlinear term;左下图x和y是线性关系,但是有outlier;右下图x和y没有线性关系,也有outlier, etc.每一个数据科学家都应该熟悉各种图的画法,更重要的是,不同的图如何反映不...
经验贴│怎样进行大数据入门级学习。Visualize This:中译本叫“鲜活的数据”,作者是个“超级数据迷”,建立了一个叫http://flowingdata.com的网页展示他的数据可视化作品,这本书告诉你该选择什么样的可视化工具,然后告诉你怎样visualize关系型数据、时间序列、空间数据等,最后你就可以用数据讲故事了。至于存储方面,他们之间的区别就是,...
推荐 :如何选择一个合适的数据图表。在传递信息时,有数据比没数据更有说服力,而一旦有了数据,那就牵涉到如何呈现。(一)单一数据的表示。通过简单图形颜色对比反映数据。在对比型数据表示过程中,一个通用的图表就是条形图(或柱形图),长长短短一目了然。有的时候信息太多太杂,单一简单图表并不能够合适(全面)地传递相关内容。此时,...
Data Mining常能挖掘出超越归纳范围的关系,但OLAP仅能利用人工查询及可视化的报表来确认某些关系,是以Data Mining此种自动找出甚至不会被怀疑过的数据模型与关系的特性,事实上已超越了我们经验、教育、想象力的限制,OLAP可以和Data Mining互补,但这项特性是Data Mining无法被OLAP取代的。Data Mining在各领域的应用非常广泛,只要该产业拥...
词云可视化:中文分词与词云制作。中文分词对一些人是技术和障碍,但是现在中文分词是一个简单而通用的技术,很多软件和在线工具都可以完成一般意义下的分词,例如:Rweibo、weiRbo、中科院张华平老师ICTCLAS2012、武大沈阳老师的ROST CM等,这里推荐初学者考虑用ROST-CM工具入手,分词主要考虑是否可以用户自定义词典和剔除、词性标注等。少量...
如何真正学好数据科学?数据科学在带来巨大经济效益的同时,人们在数据科学技术方面的知识沟也逐渐出现,这意味着更多的人需要试图了解和学习数据科学。2通过实际操作来学习数据科学。数据科学家需要不断地向别人传达他们的技能和研究结果,这一点,恰恰也是一个合格的数据科学家和一个伟大的数据科学家之间的区别。多向你的朋友和家人练习讲授...
照例观点先行:数据分析不等于数据分析算法/程序,数据分析算法/程序只是分析师手中的工具,数据分析要取得成功必须依赖人的力量,数据分析师的作用在于根据对业务的理解,合理使用分析工具,完成分析目标。计算机能实现的算法也好,程序也好,只是数据分析中的一部分;如何选择分析切入点,如何选择数据来源,如何确定算法,如何解读结论,这些...
“在物理学界,你能够自然而然地学习到所需要的数据科学领域的知识:编程、操作数据,获取原始数据并根据实用性对数据进行转换。你能够学习到统计学知识,重要的是:你将学到解决问题的能力。这些是作为一名数据科学家应当具备的基本技能。”最后,你是否拥有处理数据的实际经验?正如我们在第一章中提到的,手动转换数据是商业数据科学的重要组...
一文读懂大数据:Hadoop,大数据技术及相关应用。数据集成工具用于从企业应用程序和事务型数据库中提取、转换和加载数据到一个临时区域,在这个临时区域进行数据质量检查和数据标准化,数据最终被模式化到整齐的行和表。·类型-数据类型的多样性增加,包括非结构化文本数据以及半结构化数据(如社交媒体数据,基于位置的数据和日志文件数据...
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