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经典数据可视化案例及其相关资源。

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简介:
这是一个由瑞典统计学家汉斯·罗斯林精心设计的经典可视化案例,它呈现了百年来全球人口数量、国内生产总值(GDP)以及平均寿命等关键数据的生动图表展示。

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客服
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  • 优质
    本资源合集涵盖了多种经典的数据可视化案例和工具,旨在帮助用户更好地理解和展示复杂数据信息。适合数据分析、设计等领域专业人士学习参考。 这是Hans Rosling的经典可视化案例——百年来世界人口数量、GDP及寿命数据。
  • 与Tableau设计
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    本资源集聚焦于使用Tableau进行数据可视化的实例分析,涵盖多种行业应用场景,旨在帮助用户提高数据分析及展示技能。 本专栏提供了完整的数据可视化案例及配套的数据资源,旨在帮助那些希望进行数据分析的朋友更好地理解和实践数据可视化技术。通过丰富的实例和详实的资料支持,读者可以深入学习并应用Tableau等工具来进行有效的信息展示与分析工作。
  • Python3爬虫清洗和
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    本资源涵盖了使用Python3进行网页爬取、数据分析与可视化的方法和技术,包含多种实用工具库的应用教程。适合初学者快速入门和进阶学习。 《Python3爬虫、数据清洗与可视化》是一本针对初学者的Python技术入门读物,通过实战教学帮助读者掌握相关技能。本书由韩要宾和黄园园编写,提供了配套资源代码和数据集,非常适合想要学习Python编程的新手阅读和实践。
  • ECharts专栏
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    本专栏汇集了ECharts数据可视化的各种资源和教程,帮助用户掌握如何利用ECharts进行高效的数据展示与分析。 **ECharts 数据可视化专栏配套资料详解** ECharts 是一款由百度开源的基于 JavaScript 的数据可视化库,它能够方便地创建各种图表,如折线图、柱状图、饼图、散点图等,并广泛应用于 Web 应用的数据展示。本资料集包含了与 ECharts 数据可视化相关的源代码、文档以及 CSS 和 HTML 文件,旨在帮助学习者深入理解并熟练运用 ECharts 进行数据可视化。 **一、ECharts基础** ECharts 的核心在于其丰富的图表类型和灵活的配置项。在 JavaScript 中,通过调用 ECharts 实例化方法 `echarts.init()` 来创建图表,并使用 `setOption()` 方法设置图表的具体样式和数据。ECharts 支持动态更新数据,可以实现实时监控、交互式操作等功能。 **二、ECharts 图表类型** 1. 折线图(line):常用于展示趋势变化,例如时间序列数据。 2. 柱状图(bar):适合比较不同类别的数量或比例。 3. 饼图(pie):用于展示各部分占总体的比例。 4. 散点图(scatter):可用来展示两个变量之间的关系。 5. 地图(map):ECharts 内置了中国及世界地图,可以进行地理数据的可视化。 6. 框图(boxplot):用于展示数据分布的四分位数。 7. 雷达图(radar):适用于多维度对比分析。 **三、ECharts 地图模块** 地图模块是 ECharts 的一个重要组成部分,可以将地理位置与数据结合,展示空间上的分布情况。虽然社区资源可能不再提供,但可以通过引入 ppchart 或其他地图插件来实现类似功能。需要注意的是,替换地图库时需要确保新的地图插件与 ECharts 兼容,并能正确解析地图数据格式。 **四、CSS 与前端设计** 在 ECharts 图表的展示中,CSS 起到美化和布局的作用。通过调整 CSS 样式可以改变图表的外观,如颜色、字体、边框等,使其更符合网站的整体风格。同时合理的布局策略(如使用 Flexbox 或 Grid)可以确保图表在不同屏幕尺寸下都有良好的显示效果。 **五、JavaScript 交互** ECharts 的交互功能主要通过 JavaScript 实现,例如点击事件监听、鼠标悬浮提示、缩放和平移等。通过监听 `click` 和 `mouseover` 等事件,可以添加自定义的交互逻辑,增强用户与图表的互动体验。 **六、ECharts 配置项** ECharts 的灵活性体现在其丰富的配置项上,几乎每个图表的每个细节都可以通过配置项进行调整。例如可以通过设置 `series` 中的 `data` 来填充数据,使用 `tooltip` 配置提示框样式,并利用 `legend` 控制图例显示和用 `grid` 调整图表容器大小等。 **七、实战项目——charts-project** charts-project 文件夹很可能是包含了实际的 ECharts 应用示例。通过研究这些示例,你可以了解到如何将理论知识应用到实际项目中,从创建图表到添加交互,再到调整样式和优化性能等方面全方位提升你的 ECharts 开发能力。 总结:ECharts 数据可视化专栏配套资料为学习者提供了一个全面了解和实践 ECharts 的平台,涵盖了 ECharts 的基础知识、图表类型、地图模块、CSS 与前端设计、JavaScript 交互以及配置项设置,并包括了实战项目的案例分析。通过深入学习和实践可以提升数据可视化的技能并为 Web 应用的数据展示增添更多可能性。
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    本资料包包含《Python数据可视化编程实战(第2版)》的相关资源,包括代码示例、图表素材和练习解答等,帮助读者深入学习Python的数据可视化技术。 《Python数据可视化编程实战(第2版)》配套资源.zip
  • Tableau.zip
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    本资料包包含多个使用Tableau进行数据可视化的实例项目,涵盖多种行业和应用场景。每个案例都展示了如何通过图表、仪表板等工具将复杂的数据转化为直观的信息,以支持决策制定过程。 数据可视化案例集合提供了详细步骤和相关数据,适合完全没有基础的新手学习使用。通过Tableau工具以讲故事的方式呈现数据,能够有效改变传统数据分析的枯燥性。
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    Vue大屏可视化案例资源库是一个专为开发者打造的平台,提供了丰富的Vue.js技术实现的大屏数据展示和交互式图表案例,助力用户构建高效、美观的数据可视化应用。 Vue大屏可视化相关案例适合掌握Vue技能并对可视化有兴趣的人群。
  • 【Matplotlib】解析
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    本教程聚焦于使用Python中的Matplotlib库进行数据可视化,通过具体案例详细讲解图表绘制技巧与实践应用。 数据可视化的主要目的是通过图形化的手段清晰有效地传达与沟通信息。但这并不意味着为了实现功能而使内容变得枯燥乏味或过分复杂以追求视觉效果的绚丽多彩。要有效传达思想,美学形式和实用性需要并重,以便直观地展示稀疏且复杂的数据显示的关键特征和方面,从而获得深入的理解。 然而,在设计过程中,设计师往往难以找到平衡点,导致最终的作品过于注重外观而忽视了信息传递的核心功能,无法实现数据可视化的初衷。数据可视化与信息图形、信息可视化、科学可视化及统计图表等概念密切相关,并在研究、教学以及开发领域中扮演着非常活跃且关键的角色。