淘宝网站是一个动态加载的网站，我们之前可以采用解析接口或者用Selenium自动化测试工具来爬取数据，但是现在淘宝对接口进行了加密，使我们很难分析出来其中的规律，同时淘宝也对Selenium进行了反爬限制，所以我们要换种思路来进行数据获取，...。...

  它的主要优点之一是可以直接在浏览器中查看动态可缩放的图形，这对于需要在web页面上直接嵌入图形的应用来说非常有用，...。...

  如果你不指定kind参数，它的默认值为，line，也就是折线图，如果不向.plot，提供任何参数，那么它会创建一个线图，其中索引位于x轴上，所有数字列位于y轴上，虽然这对于只有几列的数据集来说是一个有用的默认值，但对于大型数据集及其多个数字列来说，它看起就不好了，...。...

  在Python的数据可视化领域中，诸如Matplotlib、Seaborn、Bokeh、Plotly以及Pyecharts等库以其丰富的图形展示能力和美学设计深受开发者喜爱，但在满足日益增长的动态与交互式数据探索需求方面，部分库的功能显得相对有限，...。...

  数据可视化的图表类型十分丰富，好的图表可以有效、清晰地呈现数据的信息，对于用户而言，选择正确的图表是十分关键的，不仅可以达到，一图胜千言，的效果，而且会直接影响分析的结果，用户选择正确的数据可视化图表前，需要明确数据的逻辑关系，数据的逻辑关系可分为4种，比较、分布、构成和联系，其中，比较关系主要关注...

  到此，我们已经取得了全球人口数据，但如果你手边仅有一台普通的电脑，仍然想以100米的分辨率可视化整个世界，那该怎么办呢，我将在这里向您展示的解决方法非常简单——我将整个光栅图像分割成大约一百个较小的片断，这样一来，我的计算机就可以一个接一个地很好地处理它们，然后使用一些图像处理技巧将它们合并到一个图...

  作者，vivo互联网大数据团队，WangLei一、前言一直以来，许多产品平台都在尝试通过可视化搭建的手段来降低GUI应用的研发门槛，提高生产效率，随着我们业务的发展，数据建设的完善，用户对于数据可视化的诉求也日益增多，而数据大屏是数据可视化的其中一种展示方式，它作为大数据展示媒介的一种，被广泛运用于...

  可视化是一种方便的观察数据的方式，可以一目了然地了解数据块，我们经常使用柱状图、直方图、饼图、箱图、热图、散点图、线状图等，这些典型的图对于数据可视化是必不可少的，除了这些被广泛使用的图表外，还有许多很好的却很少被使用的可视化方法，这些图有助于完成我们的工作，下面我们看看有那些图可以进行，...。...

  在数据科学和机器学习领域，许多模型都假设数据呈现正态分布，或者假设数据在正态分布下表现更好，例如，线性回归假设残差呈正态分布，线性判别分析，LDA，基于正态分布等假设进行推导，因此，了解如何测试数据正态性的方法对于数据科学家和机器学习从业者至关重要，...。...

  今天，我将深入探讨Python中的数据可视化世界，更具体地说，我们如何利用一些官方库来可视化SQL查询的结果，已有的，轮子，可以让这个过程变得轻松愉快，我们接下来将分别给出几个库的简介及运行结果，Matplotlib，你可靠的伙伴在谈论Python中的数据可视化时，没有提到Matplotlib就不算...

  一、折线图主要用于连接各个单独的数据点，它能够简洁、清晰地展现在一段时间内的数据变化趋势，步骤1，步骤2，如果还要进一步美化视觉对象，在可视化窗格的，格式，选项卡中，可以设置视觉对象的X轴、Y轴、数据颜色、数据标签、标题等元素的格式，二、切片器使用切片器可以筛选其他对象中的日期、数值或其他类型的数据...

  在当今以数据驱动为主导的世界里，清晰且具有洞察力的数据可视化至关重要，然而，在创建数据可视化时很容易犯错误，这可能导致对数据的错误解读，本文将探讨一些常见的糟糕数据可视化示例，并提供如何避免这些错误的建议，本文总结了8个数据可视化的典型错误，在日常工作中我们应该尽量避免，这样才可以制作出更好的可视化...

  我们一起聊聊如何做一个优秀的数据分析项目，纵观整个过程，我们能看到，做好项目的过程，就是把数据方法应用于企业实践的过程，数据本身有统计学、数学、编程、数据库等专业知识，但其中相当部分，比如数仓、ETL，是为保障数据本身的正常运行；相当部分，比如语义判断、图像识别，是用于工业应用，不用考虑业务理解和配...

  数据可视化有哪些方式，我们通常所说的数据可视化是指狭义的数据可视化，即将数据以图表的方式进行呈现，常见于PPT、报表、新闻等场景，图表是数据可视化最基础的应用，它代表图形化的数据，通常以所用的图形符号命名，例如使用圆形符号的饼图、使用线条符号的折线图等，下面介绍一些常见的图表，并结合一些应用场景给出...

  数据仓库与数据分析架构，驱动数据驱动决策在当今信息爆炸的时代，数据已经成为了企业决策的核心资产，数据仓库与数据分析架构的崛起，为企业提供了有效地管理和分析海量数据的解决方案，实现了数据驱动决策的愿景，这个强大的架构不仅能够帮助企业更好地理解市场、客户和业务，还能够发掘潜在的机会，提高决策的准确性和效...