数据可视化

最近有很多人问我有没有一些好用的数据可视化工具，领导催着要可视化结果，可是很多工具都不怎么好用。

《让图表开口说话》系列文章将会通过连载的形式为大家揭晓如何构建数据分析思路，如何结合实际场景剖析各种可视化图表的优缺点，真正实现“让数据更高效、让图表更直观”。

不知道多少人信过这样一句话：“只有在这里谈梦想，别人才不会说你傻X”。有人来了，有人走了，有人留下了。他们高喊着“永远年轻，永远热血沸腾”。

这是一款与 Python 深度集成、基于 Web 开发、无需在各个工具之间切换、适用大部分职业工作场景的开源电子表格应用程序。对它的评价只有 Wow awesome，amazing！

本文重点介绍分析中常用的六个重要分布，并解释它们的应用。

旧的信息管理系统不能轻易地读取数据信息，也不能轻易进行可视化面板展示。在这种情况下，BI厂商应运产生，并提出了商业智能概念。BI的最初目的是什么？企业已经拥有了一定数量的信息系统，这些系统积累沉淀了大量数据，而这些数据不易轻松使用。

关于数据可视化的认知，您有什么见解？

一则重磅收购案已完成：Salesforce斥资157亿美元收购Tableau！至此，全球领先的CRM厂商和全球最大的分析平台强强联手，双方纷纷发文表示：终于在一起了！

用图表好好说话，不要再去折磨你的受众了！

关于企业的大数据体系构建，可以分为4个层级，每个层级之间可以是递进的关系，虽然业务主导不同，但构建思路相通。

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。

2018年10月，由DataHunter主办的首届数据可视化之星大赛火热开启！即日起至11月18日，通过DataHunter数据可视化分析平台制作并提交看板，就有机会成为DataHunter产品代言人，更有万元大奖等你拿！

通过对各大招聘网站上的100万条招聘数据对比分析发现，在过去的7月份中，共计有26140条知名互联网公司职位招聘信息发布（其中剔除了销售、行政等非常规互联网职位以及非知名公司）。 与5月、6月相比，人才需求下降幅度由15%增加到了27%。7月份虽是招聘淡季，但人才流动仍十分频繁，人才需求也同样非常强烈。而对于所有程序员来讲，最关注的势必是薪资一块，综合北上广…

pyecharts是一款将python与echarts结合的强大的数据可视化工具，本文将为你阐述pyecharts的使用细则 前言 我们都知道python上的一款可视化工具matplotlib,而前些阵子做一个Spark项目的时候用到了百度开源的一个可视化JS工具-Echarts，可视化类型非常多，但是得通过导入js库在Java Web项目上运行，平时用Py…