- 一、 需求分析会员信息是体检机构的核心数据，其会员数量和增长数量可以反映出机构的部分运营情况。通过折线图可以直观的反映出会员数量的增长趋势。本章节我们需要展示过去一年时间内每个月的会员总数据量。展示效果如下图：二、 完善页面会员数量折线图对应的页面为/pages/report_member.html。2.1 导入ECharts库第一步：将echarts.js文件复制到health_backe... 一、 需求分析会员信息是体检机构的核心数据，其会员数量和增长数量可以反映出机构的部分运营情况。通过折线图可以直观的反映出会员数量的增长趋势。本章节我们需要展示过去一年时间内每个月的会员总数据量。展示效果如下图：二、 完善页面会员数量折线图对应的页面为/pages/report_member.html。2.1 导入ECharts库第一步：将echarts.js文件复制到health_backe...
- 一、 ECharts简介ECharts缩写来自Enterprise Charts，商业级数据图表，是百度的一个开源的使用JavaScript实现的数据可视化工具，可以流畅的运行在 PC 和移动设备上，兼容当前绝大部分浏览器（IE8/9/10/11，Chrome，Firefox，Safari等），底层依赖轻量级的矢量图形库 ZRender，提供直观、交互丰富、可高度个性化定制的数据可视化图表。... 一、 ECharts简介ECharts缩写来自Enterprise Charts，商业级数据图表，是百度的一个开源的使用JavaScript实现的数据可视化工具，可以流畅的运行在 PC 和移动设备上，兼容当前绝大部分浏览器（IE8/9/10/11，Chrome，Firefox，Safari等），底层依赖轻量级的矢量图形库 ZRender，提供直观、交互丰富、可高度个性化定制的数据可视化图表。...
- 一、数据处理工具选型 （一）Excel：数据处理的老兵优点 ：上手容易，对于简单的数据整理、公式计算和图表制作功能强大。适合小型数据集和日常办公场景。案例 ：在处理月度销售数据时，可以利用 Excel 快速计算每个产品的销售额、平均销售量等指标，并生成直观的柱状图或折线图进行展示。缺点 ：对于大规模数据处理能力有限，容易出现性能瓶颈。缺乏复杂的数据处理和分析功能。 （二）Python（Pa... 一、数据处理工具选型 （一）Excel：数据处理的老兵优点 ：上手容易，对于简单的数据整理、公式计算和图表制作功能强大。适合小型数据集和日常办公场景。案例 ：在处理月度销售数据时，可以利用 Excel 快速计算每个产品的销售额、平均销售量等指标，并生成直观的柱状图或折线图进行展示。缺点 ：对于大规模数据处理能力有限，容易出现性能瓶颈。缺乏复杂的数据处理和分析功能。 （二）Python（Pa...
- 一、数据可视化的基础概念 （一）数据可视化是什么数据可视化是一种将数据以图形、图表、地图等视觉元素表示的技术和过程。它利用人类视觉系统对图形、色彩等信息的高度敏感性，将复杂的数据关系、模式和趋势转化为直观的视觉图像，帮助人们更快速、更准确地理解和分析数据。 （二）为什么要进行数据可视化便于理解 ：人类大脑处理视觉信息的速度比处理文字信息快得多。相比密密麻麻的文字和数字，可视化后的数据能够以... 一、数据可视化的基础概念 （一）数据可视化是什么数据可视化是一种将数据以图形、图表、地图等视觉元素表示的技术和过程。它利用人类视觉系统对图形、色彩等信息的高度敏感性，将复杂的数据关系、模式和趋势转化为直观的视觉图像，帮助人们更快速、更准确地理解和分析数据。 （二）为什么要进行数据可视化便于理解 ：人类大脑处理视觉信息的速度比处理文字信息快得多。相比密密麻麻的文字和数字，可视化后的数据能够以...
- 华为开发者空间赋能合作教学企业，搭建从“教学需求”到“技术实现”的桥梁。 华为开发者空间赋能合作教学企业，搭建从“教学需求”到“技术实现”的桥梁。
- 散点图和气泡图是数据可视化中常用的图表类型，适用于展示两个或多个变量之间的关系。以下是它们的核心使用场景及对比分析： 一、散点图（Scatter Plot）核心用途：展示两个变量之间的相关性或分布模式。 典型使用场景探索变量关系检查两个变量是否存在线性、非线性或无相关性（如身高与体重、广告投入与销售额）。识别异常值或离群点（如数据集中的极端值）。回归分析预处理初步判断是否适合建立线性回归模型... 散点图和气泡图是数据可视化中常用的图表类型，适用于展示两个或多个变量之间的关系。以下是它们的核心使用场景及对比分析： 一、散点图（Scatter Plot）核心用途：展示两个变量之间的相关性或分布模式。 典型使用场景探索变量关系检查两个变量是否存在线性、非线性或无相关性（如身高与体重、广告投入与销售额）。识别异常值或离群点（如数据集中的极端值）。回归分析预处理初步判断是否适合建立线性回归模型...
- #coding=utf-8import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport timedef create_aveg_open(stock_code): quotesdf_ori = pd.read_csv('step1/'+stock_code+'.csv', index_col=[0]) ###### Be... #coding=utf-8import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport timedef create_aveg_open(stock_code): quotesdf_ori = pd.read_csv('step1/'+stock_code+'.csv', index_col=[0]) ###### Be...
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- 1 说在前边在数据驱动决策的当下，数据可视化早已不是 “锦上添花” 的需求，而是业务落地、问题诊断的核心工具；但不少开发者在落地可视化项目时，常会陷入两难：要么为了快速搭建流程，妥协于通用工具的功能局限，难以匹配个性化业务逻辑；要么为了实现复杂交互，在数据处理、接口对接、图表渲染的繁琐流程中反复 “踩坑”，耗费大量精力在非核心业务开发上。 2 有何方法有没有一种方式，既能借助智能工具简化流... 1 说在前边在数据驱动决策的当下，数据可视化早已不是 “锦上添花” 的需求，而是业务落地、问题诊断的核心工具；但不少开发者在落地可视化项目时，常会陷入两难：要么为了快速搭建流程，妥协于通用工具的功能局限，难以匹配个性化业务逻辑；要么为了实现复杂交互，在数据处理、接口对接、图表渲染的繁琐流程中反复 “踩坑”，耗费大量精力在非核心业务开发上。 2 有何方法有没有一种方式，既能借助智能工具简化流...
- 🌟【技术大咖愚公搬代码：全栈专家的成长之路，你关注的宝藏博主在这里！】🌟📣开发者圈持续输出高质量干货的"愚公精神"践行者——全网百万开发者都在追更的顶级技术博主！👉 江湖人称"愚公搬代码"，用七年如一日的精神深耕技术领域，以"挖山不止"的毅力为开发者们搬开知识道路上的重重阻碍！💎【行业认证·权威头衔】 ✔ 华为云天团核心成员：特约编辑/云享专家/开发者专家/产品云测专家 ✔ 开发者... 🌟【技术大咖愚公搬代码：全栈专家的成长之路，你关注的宝藏博主在这里！】🌟📣开发者圈持续输出高质量干货的"愚公精神"践行者——全网百万开发者都在追更的顶级技术博主！👉 江湖人称"愚公搬代码"，用七年如一日的精神深耕技术领域，以"挖山不止"的毅力为开发者们搬开知识道路上的重重阻碍！💎【行业认证·权威头衔】 ✔ 华为云天团核心成员：特约编辑/云享专家/开发者专家/产品云测专家 ✔ 开发者...
- 今天，我们要深入探讨三种常见但各具特色的图表类型：条形图、折线图和雷达图。无论你是数据分析师、产品经理，还是对数据故事感兴趣的爱好者，这篇博客都将帮你理解这些图表的原理、应用场景以及如何用代码实现它们。数据可视化不仅仅是让数据看起来漂亮——它是一种强大的沟通工具，能帮助我们快速理解复杂信息、发现模式并支持决策。想象一下，你需要在会议上展示销售趋势，或者比较多个产品的性能特征。选择合适的图表类... 今天，我们要深入探讨三种常见但各具特色的图表类型：条形图、折线图和雷达图。无论你是数据分析师、产品经理，还是对数据故事感兴趣的爱好者，这篇博客都将帮你理解这些图表的原理、应用场景以及如何用代码实现它们。数据可视化不仅仅是让数据看起来漂亮——它是一种强大的沟通工具，能帮助我们快速理解复杂信息、发现模式并支持决策。想象一下，你需要在会议上展示销售趋势，或者比较多个产品的性能特征。选择合适的图表类...
- 大家好！欢迎来到我的数据可视化探索之旅。今天，我们要深入探讨三种常见但各具特色的图表类型：条形图、折线图和雷达图。无论你是数据分析师、产品经理，还是对数据故事感兴趣的爱好者，这篇博客都将帮你理解这些图表的原理、应用场景以及如何用代码实现它们。数据可视化不仅仅是让数据看起来漂亮——它是一种强大的沟通工具，能帮助我们快速理解复杂信息、发现模式并支持决策。想象一下，你需要在会议上展示销售趋势，或者... 大家好！欢迎来到我的数据可视化探索之旅。今天，我们要深入探讨三种常见但各具特色的图表类型：条形图、折线图和雷达图。无论你是数据分析师、产品经理，还是对数据故事感兴趣的爱好者，这篇博客都将帮你理解这些图表的原理、应用场景以及如何用代码实现它们。数据可视化不仅仅是让数据看起来漂亮——它是一种强大的沟通工具，能帮助我们快速理解复杂信息、发现模式并支持决策。想象一下，你需要在会议上展示销售趋势，或者...
- 今天我们要深入探讨一个每个数据分析师、报告编写者和信息传达者都会遇到的核心问题：如何为不同类型的数据选择合适的图表？选对图表，就像选对语言一样，能让你的数据故事娓娓道来；选错图表，则可能让最精彩的洞察被埋没在混乱的视觉表达中。在这篇全面指南中，我将带你系统了解各类常用图表的适用场景、优缺点，并通过实际的Python代码示例展示如何创建这些图表。无论你是刚刚入门的数据新手，还是希望提升可视化技... 今天我们要深入探讨一个每个数据分析师、报告编写者和信息传达者都会遇到的核心问题：如何为不同类型的数据选择合适的图表？选对图表，就像选对语言一样，能让你的数据故事娓娓道来；选错图表，则可能让最精彩的洞察被埋没在混乱的视觉表达中。在这篇全面指南中，我将带你系统了解各类常用图表的适用场景、优缺点，并通过实际的Python代码示例展示如何创建这些图表。无论你是刚刚入门的数据新手，还是希望提升可视化技...
- 大家好！欢迎来到我的数据可视化探索之旅。今天我们要深入探讨一个在数据科学和数据分析中至关重要的话题：数据可视化原则。无论你是数据分析师、业务人员，还是刚刚入门的爱好者，掌握如何有效地将数据转化为直观的视觉形式，都能帮助你在工作中更好地传达信息、支持决策，甚至讲述动人的数据故事。数据可视化不仅仅是画图表，它是一种艺术和科学的结合，目的是让复杂的数据变得易于理解。想象一下，你是一家公司的市场分析... 大家好！欢迎来到我的数据可视化探索之旅。今天我们要深入探讨一个在数据科学和数据分析中至关重要的话题：数据可视化原则。无论你是数据分析师、业务人员，还是刚刚入门的爱好者，掌握如何有效地将数据转化为直观的视觉形式，都能帮助你在工作中更好地传达信息、支持决策，甚至讲述动人的数据故事。数据可视化不仅仅是画图表，它是一种艺术和科学的结合，目的是让复杂的数据变得易于理解。想象一下，你是一家公司的市场分析...
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