数据可视化 – 第6页数据科技

RadarScope：如何使用存档数据

如果您最近在RadarScope 3.4上购买了Tier 2，则现在可以访问归档数据。借助此功能，您将可以最多查看30天的雷达数据的所有字段。 RadarScope是唯一可立即使用存档数据的提供程序。查看方法2中可用的数据后，您现在会注意到图像的时间为蓝色。点击该按钮，将弹出一个日历。接下来，选择要查看的日期，然后滑动底部的标签以选择要查看的时间。点击“选择”，将显示您的存档数据。顶部的棕色栏中将清楚地标出日期和时间。要返回当前数据，请备份日历并点击“实时”。由于现在可以跨平台使用Tier 2，因此您也可以登录Mac来查看存档数据。过程略有不同。查看雷达时，单击右上角时间标记旁边的下拉箭头。现在显示一个日历。只需选择您想要查看的日期，然后使用附带的菜单来选择时间。点击“选择”，您的存档数据将显示。…

漫长而曲折的道路

在今年的GCSE结果日前夕，即将离任的国立学校专员David Carter先生发了以下推文： “学校改善不是直线的旅程。成果可能需要一些时间才能赶上正确的策略来做得更好。如果您做正确的事，今天带给我们的一切，那就继续前进” 这种观点显然引起了很多人的共鸣，因为在撰写此博客时已被转发316次，并被758次喜欢。对于尚未走上这一旅程的学校来说，好消息是戴维爵士显然正在采取某些行动…… 让我们看一看2017年中学排名前20％的情况，然后看看在过去五年中他们的排名*。我们可以看到，虽然44％的人已经在2013年排名前20％，但其他56％的人不在。实际上，其中有20％的客户在5年前就处于最低的50％。但是，虽然这张图表可能给人以印象，这些学校随着时间的推移都在平稳地改善，但实际上，许多学校的进步之路非常艰巨。以下是学校经历的跌宕起伏的细分，从2014年的最低50％到2017年的前20％（即，目前排名前20％的学校中约15％）。该图表显示，在这三年中最终从最低50％升至最高20％的学校中，有11％实际上在第一年倒退了，后来又有所改善。第一年又提高了14％，但第二年又有所下降，最终又有所改善。如果将其中24％的在第一年或第二年中表现平平的学校包括在内，则您将获得49％在此期间的前两年中经历了衰退或停滞的学校。最后，将28％的学校在两年内急剧改善但在第三年保持不变或下降的因素考虑在内，那么剩下的23％的学校在这三年中都有显着改善。确实是非线性旅程…… 但是原本排名前20％的学校又如何呢？…

在Windows 10上本机运行SQL Server的Apache Zeppelin

没有docker，只有Java和Windows 10 我终于有一些“空闲”时间为Apache Zeppelin for SQL Server创建一个二进制分发包，并弄清楚了如何使其在Windows 10下本机运行而无需像Docker这样的容器服务。如果您不想要或无法安装Docker，这是您的最佳选择。我仍将继续使用Docker作为发行平台，因为它直接绑定到GitHub存储库，这样，每次我检查源代码时，都可以自动构建Docker映像。目前，创建和发布本机发行版是一个手动过程，因此，与docker映像相比，它需要花费几天的时间。二进制分发包不包含源代码，这使其比Docker映像（也安装了Linux Ubuntu）附带的docker image小得多。现在，带有二进制包的.zip文件小于150 Mb，而docker映像接近1 Gb。选择您喜欢的发行格式并开始使用Zeppelin。…

机器学习和VP辩论

我在这里使用类似的Twitter分析方法，使用Cloud Natural Language API，BigQuery和Exploratory进行可视化分析了昨晚VP辩论中的推文。这次，除了在每条推文上运行语法分析之外，我还使用了NL API的情感分析功能：辩论中的Twitter情绪 NL API返回两个情感值：极性和大小。极性是从-1到1的数字，指示文本的正面或负面。幅度表示语句的整体强度，而不管它是正数还是负数，并且是从0到无穷大的数字。衡量情绪的一个好方法是将两个值相乘，以便对具有较强情绪（较高幅度）的语句进行加权。我使用Twitter npm包来流推文，并过滤以下搜索词： var searchTerms…

互动可以做什么（文章不能做）

这是互动的艰难时期。去年围绕格式是否已失效（是否已失效）展开了辩论，很难不注意到整个行业的趋势，即从使用实时代码的交互式图形转向静态图像和ai2html。这样做有很多充分的理由：更好地了解读者的行为，从混乱的非结构化和非线性结构转变为线性结构，移动设备施加的设计限制，用于重新分发文章的第三方平台（例如Google AMP或Facebook Instant Articles） -不支持自定义脚本和复杂的内容，并且（也许最重要的是）承认出于交互目的进行交互是不值得的。这种巨变可能令人沮丧。我作为Web开发人员和报告人员的混合体进入了图形世界，因此看到“ Web开发人员”一面变得不那么重要有时会让我感到自己像是一个遗物，好像我一直在使用一种过时的格式和越来越少的相关技能。因此，为了消除这种感觉，以下是交互式图形（或使用我的首选术语，Web图形，因为其中一些并不严格涉及交互性）可以做的事情，而传统文章或静态图片则做不到。我整理了这份清单，改编自2015年我的演讲，以此作为我自己作品的灵感来源，我希望它也能激发您的灵感。探索庞大的数据集交互性的一种经典用法是为读者提供庞大的数据集，并允许他们“潜入”并根据自己的喜好进行深度探索。有时这会变成一张巨大的桌子（下图）。其他时间，一张大型互动地图。如今，这种格式经常被人们忽视，因为它希望读者自己找到有趣的部分。但是如果数据足够多，它仍然可能很有价值。…

国情咨文分析

国情咨文，或美国总统在国会发表的同等初稿，很可能会提供有关该特定总统希望将美国带往何处的想法。通过分析所有发表过演讲的候选人的演讲（有几位在获得机会之前死亡），我们应该能够看到在225年中哪些总统的思想过程和政治信仰相似。我们还应该能够检测到这些演讲的方式以及每个演讲的核心是哪些主题方面的重大变化。为此，我向国会主席致了第一份演讲，并结合了文本提取，文本处理和数据可视化方法进行了分析。让我们看看这个过程揭示了各个政治人物以及过去两个多世纪以来可能发生的任何较大变化。我们对这些演讲中的文本模式进行分析的首次尝试是由各种出色的工具提供的：Aylien用于实体提取，Exploratory用于其他文本操作，Gephi用于网络图创建和探索，最后是sigma.js用于创建一系列交互式工具。网络显示。我们为该项目提供的源数据来自美国总统职位项目，该网站专门收集和共享所有美国总统的论文和演讲。这为我们提供了许多丰富的资料可供分析，包括国情咨文或每位总统向国会发表的类似演讲。我认为比较和对比总统任职期间的最初讲话将是很有趣的，尽管看到每个总统任期的年度讲话中的变化无疑会令人着迷。第一步是使用Aylien强大的实体提取工具，该工具将使用指定的类别（例如关键字，位置，组织等）读取指定位置的网页，分析文本并以JSON格式返回结果。。为了该项目的目的，我选择了上述关键字，位置和组织类别。然后，从这个基础上，我们可以将数据推送到单个Excel（或类似文件）中，在该文件中可以开始其他处理。如果我们希望使用网络图分析来分析该数据集，则有两个需求。首先，我们将需要一个节点文件，其次，还需要一个边缘文件，用于定义节点之间的连接。现在回想一下前面提到的Aylien提取的类别；这些类别及其成员文本术语将构成我们节点的大部分。但是，我还有另外一组要提及的节点-单独的演讲者发表了我们准备分析的数十种演讲中的每一个。…

数据可视化：数据可视化的路径

一幅图片比一千个单词的价值….. !! 您是否想知道公司如何管理其数千名员工的所有数据？利用每天变化的数据，如何将公司与竞争对手的成功率进行比较？所有这些问题的答案是“ 数据可视化 ” 什么是数据可视化？数据可视化可以定义为图形，图表和其他图形形式的数据表示形式。数据可视化使用户和决策者可以直观地看到分析，以便他们可以轻松掌握困难的概念。通常，这样做是为了帮助IT管理员快速，直观和易于理解的底层系统性能见解。大多数IT性能监控应用程序都使用数据可视化技术来提供有关被监控系统性能的统计信息。从以下流程图可以很容易地理解数据可视化的过程：上图显示了数据可视化的过程，其中为了便于理解，将异构数据（不同类型的数据…

饼图与甜甜圈图：环中的对决

当然，在这里，我们的话题更多地与数据有关，而与烹饪艺术无关。即，哪个更好：饼图还是甜甜圈图？简短地说-我知道对于你们中的某些人，答案是c）以上都不是。很好，我们欢迎您继续进行无糕点的图形绘制，但是有些人确实喜欢他们的圆形图形。对于我来说，我也不是很强烈。如果您可以制作有效的饼图或甜甜圈图，那就太好了。当然，我也是海洋生物学家，他不在乎您说的是“海星”还是“海星”。您可能之前已经看过饼图-大圆圈，切成碎片，不能错过。甜甜圈图本质上是相同的，除了它的中间有一个较小的圆形切口，将填充的饼变成空心的甜甜圈。这看起来似乎是一个很小的差异，但是去除Timbit会发生一些重要的事情，这说明了人脑和视觉感知的复杂性。如何看一个圆继续看下面的饼图。注意您如何看待它-机会是，您的眼睛正对中心，并且（至少起初）您完全查看了饼形图。由于已填写饼图，因此您可以将它们视为一个整体。您会看到圆圈，并根据其面积判断碎片。甜甜圈图这是一个甜甜圈图。因为甜甜圈图被挖空，所以没有中心点可以吸引您的注意力。…

幸存者联盟网络可视化

现在我们已经定义了联盟索引来量化被抛弃者之间的关系，接下来我们该怎么做？我们可以通过以遇难者为节点，以一对遇难者之间的联盟索引为边缘，来建立幸存者联盟网络。然后，可以将Survivor联盟网络用作每个季节关系的直观摘要。在本文中，我将演示如何构建联盟网络，然后展示它们的外观。使用NetworkX建立幸存者联盟网络考虑一个幸存者的单个季节。通过将被抛弃者视为节点集，并将每对被抛弃者之间的联盟指数视为边缘集，可以提取出本赛季以外的网络。请注意，我们对联盟指数的解释是关系强度，因此生成的网络不仅是普通的，未加权的网络，而且是具有联盟指数给定的关系强度的加权网络。稍后，我们将可视化强度与边缘厚度的关系。我们可以使用Python中的NetworkX模块以一种非常简单的方式来构建网络。为了在NetworkX中定义网络，我们使用nx.Graph（）构造一个网络对象。让我们将结果网络称为G。要向G添加节点，我们执行G.add_nodes_from（node_list），其中node_list自然是节点列表。要向G添加一条边，我们执行G.add_edge（edge_pair），其中edge_pair是我们要连接的一对节点。然后，我们定义一个函数plot_network（），将季节名称作为输入并将关系网络输出为png文件。此功能分别依赖于Scraping the Survivor Wiki和Survivor…

Tableau Automation发送电子邮件。

在过去的几年中，tableau已成为可视化数据分析师，学生和其他BI专业人员中的首选。为什么？在一个数据量巨大的大型组织中，当进行可视化时，我们大多数人都为之感到困惑。 Tableau具有一个优势，我们可以在较短的时间内基于分析建立可视化。在本节中，我将讨论有关创建自动化过程以从表格发送电子邮件的问题。步骤1。我们将创建一个虚拟字段，并根据国家名称随机计数。第2步。我们将在工作表上为虚拟列创建一个操作，请转到工作表>操作。在动作中，单击添加动作以在工作表上创建动作功能。选择URL选项作为您的操作功能。第三步在URL选项中，我们将选择包含我们字段的工作表。第四步。在URL文本框中，我们将编写mailto ：（提及您要发送电子邮件的人的电子邮件地址）。步骤五类型？主题=（您的电子邮件主题）…