數(shù)據(jù)可視化無(wú)處不在，而且比以前任何時(shí)候都重要。無(wú)論是在行政演示中為數(shù)據(jù)點(diǎn)創(chuàng)建一個(gè)可視化進(jìn)程，還是用可視化概念來(lái)細(xì)分客戶，數(shù)據(jù)可視化都顯得尤為重要。以前的工具的基本不能處理大數(shù)據(jù)。 本文將推薦39個(gè)可用于處理大數(shù)據(jù)的可視化工具（排名不分先后）。 其中許多工具是開源的，能夠共同使用或嵌入已經(jīng)設(shè)計(jì)好的應(yīng)用程序

作者：?wangguo如今，同質(zhì)化的應(yīng)用越來(lái)越多，應(yīng)用開發(fā)者也開始在用戶體驗(yàn)上下功夫，比如數(shù)據(jù)可視化，將一大堆密密麻麻的數(shù)字轉(zhuǎn)成圖表形式，可以更直觀地向用戶展示數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系和變化情況，減少用戶的閱讀和思考時(shí)間，以便很好地做出決策。目前互聯(lián)網(wǎng)中有很多數(shù)據(jù)可視化工具，本文選取了最好的30個(gè)工具，希望能夠?qū)δ阌兴鶐椭?.

第一部分：入門級(jí)工具1.ExcelExcel的圖形化功能并不強(qiáng)大，但Excel是分析數(shù)據(jù)的理想工具，上圖是Excel生成的熱力地圖作為一個(gè)入門級(jí)工具，Excel是快速分析數(shù)據(jù)的理想工具，也能創(chuàng)建供內(nèi)部使用的數(shù)據(jù)圖，但是Excel在顏色、線條和樣式上可選擇的范圍有限，這也意味著用Excel很難制作出能符合專業(yè)出版物和網(wǎng)站

深度網(wǎng)絡(luò)對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)研究和應(yīng)用領(lǐng)域產(chǎn)生了巨大的影響，與此同時(shí)卻無(wú)法很清晰地解釋深度網(wǎng)絡(luò)的來(lái)龍去脈。人們一直致力于更透徹地去理解其中復(fù)雜的過程。由于人類對(duì)于世界的認(rèn)知和感受主要來(lái)自于視覺，良好的可視化可以有效的幫助人們理解深度網(wǎng)絡(luò)，并進(jìn)行有效的優(yōu)化和調(diào)節(jié)。本文主要基于ICML可視化的workshop和查到的相關(guān)論文，分享一

數(shù)據(jù)早知道，上36dsj看早報(bào)！來(lái)源36大數(shù)據(jù)，作者：奧蘭多『數(shù)據(jù)中心』2017年歐洲托管數(shù)據(jù)中心供應(yīng)量將破記錄增長(zhǎng)20％日前據(jù)悉，倫敦，巴黎，法蘭克福，阿姆斯特丹這四大歐洲數(shù)據(jù)中心市場(chǎng)供應(yīng)預(yù)計(jì)將會(huì)創(chuàng)造增長(zhǎng)率最高的歷史記錄，據(jù)數(shù)據(jù)顯示，2017年歐洲數(shù)據(jù)中心供應(yīng)量將增長(zhǎng)20％。據(jù)CBRE的“2017年第二季度歐洲數(shù)據(jù)中

作者：Chris MoffittMatplotlib是Python中最常用的可視化工具之一,可以非常方便地創(chuàng)建海量類型的2D圖表和一些基本的3D圖表。本文主要介紹了在學(xué)習(xí)Matplotlib時(shí)面臨的一些挑戰(zhàn)，為什么要使用Matplotlib，并推薦了一個(gè)學(xué)習(xí)使用Matplotlib的步驟。簡(jiǎn)介 對(duì)于新手來(lái)說(shuō)，進(jìn)

ML 數(shù)據(jù)集可以包含數(shù)億個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)由數(shù)百（甚至數(shù)千）的特征組成，幾乎不可能以直觀的方式了解整個(gè)數(shù)據(jù)集。為幫助理解、分析和調(diào)試 ML 數(shù)據(jù)集，谷歌開源了 Facets，一款可視化工具。Facets 包含兩個(gè)部分 —— Facets Overview 和 Facets Dive ，允許用戶以不同的粒度查看其數(shù)據(jù)的

如今，面對(duì)海量的生物數(shù)據(jù)集，人們往往感到束手無(wú)策。然而，這些TB級(jí)的數(shù)據(jù)有望帶來(lái)新的假說(shuō)、新的藥物靶點(diǎn)，以及對(duì)生物系統(tǒng)的更徹底了解。數(shù)據(jù)可視化在其中扮演著至關(guān)重要的作用。在這一期的《BioTechniques》雜志上，Sarah Webb博士探討了數(shù)據(jù)可視化的挑戰(zhàn)和能力。大數(shù)據(jù)是一個(gè)美好的概念。不過隨著生物數(shù)據(jù)集的增長(zhǎng)

無(wú)論是在行政演示中為數(shù)據(jù)點(diǎn)創(chuàng)建一個(gè)可視化進(jìn)程，還是用可視化概念來(lái)細(xì)分客戶，數(shù)據(jù)可視化都顯得尤為重要。本文將推薦39個(gè)可用于處理大數(shù)據(jù)的可視化工具。數(shù)據(jù)可視化無(wú)處不在，而且比以前任何時(shí)候都重要。無(wú)論是在行政演示中為數(shù)據(jù)點(diǎn)創(chuàng)建一個(gè)可視化進(jìn)程，還是用可視化概念來(lái)細(xì)分客戶，數(shù)據(jù)可視化都顯得尤為重要。以前的工具的基本不能處理大數(shù)

隨著越來(lái)越多的企業(yè)開始部署大 數(shù)據(jù) 系統(tǒng)，希望能夠充分利用快速增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)資源池，數(shù)據(jù)可視化項(xiàng)目的業(yè)務(wù)價(jià)值與日俱增。以前，數(shù)據(jù)可視化與自服務(wù)的商務(wù)智能和數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)應(yīng)用程序的關(guān)系更緊密，業(yè)務(wù) 用戶 使用這些應(yīng)用程序創(chuàng)建基本的收入、利潤(rùn)和其他