数据产品

数据可视化常用的数据分析图表总结。

数据可视化是一个需要理解业务需求、数据结构、数据交互原理、数据表达逻辑以及考察审美的复杂工作。

关于数据可视化的认知，您有什么见解？

三款开源的BI报表分析和数据可视化工具！

在一款数据产品诞生前，应该是先有数据，再有分析，然后才是产品，分析的广度和深度直接决定了产品的定位和价值。

如何从零开始做出数据可视化的动效图?

目前市面上网站分析的工具有很多，存在即合理，各个工具都有各自的优点，细分市场和生存空间，下面我们来看看各自的特点。

近日又陷入了分析数据的泥潭，一个搞工程的公司，居然有这么多要分析的数据，真的是大数据时代饶过谁。最开始用excel做透视表和各种复杂函数，后来用过一段时间Tableau Online，最近在用亿信华辰公司的豌豆BI，自己总结了一下Tableau和豌豆BI的优缺点。

基于数据集创建预警规则，可轻松实现行级别的差异化预警设置。层层追责，级级落地，让问题诊断和应对决策快人一步。

智能分析平台叠加AI，观远数据行业首发「AI预测引擎」。

pyecharts.engine 定义了若干个继承自 jinja2.Environment 的模板引擎类，每个类都有其适合的使用场景。

现在虽然数据可视化仍然具有巨大的前景，且近十年来它也一直是一门主流学科，但目前它依然不够成熟。

经常在网络上看到这样的问题：“从零开始学习数据可视化，需要怎么开始？”《Data at Work》一书的作者Jorge Camoes在一次演讲中，提出了“数据可视化思考者”这一概念，并分享了他的12个想法。我们从中选取了最具价值的8个，进行了编译。

本文要讲的是Matplotlib，一个强大的Python可视化库。一共5小段代码，轻松实现散点图、折线图、直方图、柱状图、箱线图，每段代码只有10行，也是再简单不过了吧！

看似复杂的库存体系，可以通过简明的数据可视化还原全貌！