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可视化
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撕开B端封印，数字时代下的可视化构建
可视化设计可以帮助用户提升数据处理效率，如今，B端可视化设计需求也在逐步提升。那么，作为产品设计师，应该如何构建可视化呢？本篇文章里，作者从三个方面讲述了构建B端可视化的策略，一起来看一下吧。为什么说是撕开 B 端封印呢？没接触过 B 端的
如何设计成功而有价值的数据可视化？
可视化能将不可见的数据现象转化为可见的图形符号，能将错综复杂、看起来没法解释和关联的数据，建立起联系和关联，发现规律和特征，获得更有商业价值的洞见和价值。what：什么是数据可视化？塔夫特所说：图形表现数据。实际上比传统的统计分析法更加精确
2016 年 10 个重要的可视化发展
原文链接：10 SIGNIFICANT VISUALISATION DEVELOPMENTS: JULY TO DECEMBER 2016为了记录可视化领域每一年年中、年尾的发展里程碑，我对领域内近6个月期间的可视化作品进行了回顾，并挑选和
环境数据分析和可视化
数据介绍本文基于以下数据进行分析和可视化，山东江苏空气质量数据、全国水质监测数据、全国气象数据、全国风场格点数据、山东污染企业和污染排放数据，希望能够唤醒公众对于公益环保的认识。作品内容我主要做了以下几个方面的统计、分析和可视化：空气质量、
如何画好看的可视化图片
作者：挖数作为一个全栈的数据分析师，必须能够操办从数据爬取，到数据存储，到数据清洗，到数据分析，到数据可视化一条龙的服务。很多人包括我自己会羡慕网上的一些可视化图片，怎么可以做的那么好看，将数据与UI完美地结合到一起，让冷冰冰的数据不那么枯
超全面！一份详尽实用的信息可视化绘制指南
编者按：今天这篇文章不仅介绍了6种常见可视化图表的类型，包括每种图表的适用场景和优劣势分析，而且附上了10个简单好用的数据可视化使用小贴士和制作信息可视化的5个流程，特别实用，一起来学习。我们常常迷失在数据中，纷繁复杂的数据让我们无所适从。
matplotlib知识点整理
本文作为学习过程中对matplotlib一些常用知识点的整理，方便查找。强烈推荐ipython[br]无论你工作在什么项目上，IPython都是值得推荐的。利用ipython --pylab，可以进入PyLab模式，已经导入了matplot
做好数据可视化的五虎将
[br]因为接下来要做卖家后台数据纵横的改版，对数据可视化这块儿又进行了研究和心得的整理，跟大家分享下数据可视化常用的五种方式，希望能给大家带来思路的拓展。概念借助于图形化的手段，清晰、快捷有效的传达与沟通信息。从用户的角度，数据可视化可以
搞懂数据可视化的五虎将，做热门信息图！
因为接下来要做卖家后台数据纵横的改版，对数据可视化这块儿又进行了研究和心得的整理，跟大家分享下数据可视化常用的五种方式，希望能给大家带来思路的拓展。概念借助于图形化的手段，清晰、快捷有效的传达与沟通信息。从用户的角度，数据可视化可以让用户快