各种样式大数据可视化原型模板与组件。（作品持续更新中，后续会更新更多交互功能以及组件样式） 现阶段已有28款大屏模板，24个折线统计图组件，28个柱状统计图，8个饼状统计图，8个散点统计图，4个K线图、4个雷达图 —————————————————————————————————————————————————————————————— 2022/07/1日更新2个大屏模板，分别为工厂安全生产管理智慧平台、智慧工地生产运营平台 —————————————————————————————————————————————————————————————— 2022/06/21日更新1个智慧风力发电运营平台超长大屏 —————————————————————————————————————————————————————————————— 2022/0

智慧行业 axure数据可视化大屏高保证原型模版计划表 产品内容：智慧城市、智慧社区、智慧监管、智慧能源、智慧办公、智慧医疗、智慧工厂、智慧校园... 房地产市场监管、保险行业、汽车行业、餐饮行业、企业运营、公司经营、零售行业、售后等 适合人群: 适合产品经理、设计师、软件工程师、学生等，特别适合初级产品经理过想要成为产品大拿的人 适用范围：PC端 大屏展示原型

新版本的内容体系由组件列表、交互示例、界面模板、设备模型、小程序&公众号模板、相关分享等几大部分组成，虽然整体结构与V2版基本还是相同的，但是内容丰富程度有了明显的提升，细节处理也更加用心和投入。另外，这套作品是完全采用Axure9进行制作和发布的，所以作品中应用了许多Axure RP9的新特性和设计方法。 设计组件仍然是这套作品的核心内容，作品中提供的组件由通用组件、数据录入、数据展示、信息反馈、其它系列五个大类的70多种类型和数千个独立组件组成。新版的组件类型依然跟旧版本基本保持一致，但是我们对大部分以上的独立组件都利用Axure 9的特性进行了梳理和调整，使其在风格和使用方式上更加标准和统一。在新版本提供的rplib格式的组件列表文件中，我们还对组件的分类和拆分颗粒度都进行了重点优化，使其在设计过程中更方便进行应用。另外，本作品中所使用的fontawesome字体图标版本也全部由V4.7升级到了V5 Pro版本，可以获取到类型和数量更丰富的字体图标库，以及对应的更多使用方法。

资源包含文件：项目源码及数据+项目截图 针对我们清洗获得的多列数据，以及大数据算法加工过后的多元数据，我们选取了很多可视化展示的方法。基于python 平台 我们选择了pandas作为我们数据处理的依赖，matplotlib生成简单图片，利用sklearn进行了降维处理方便可视化展示。对于词频分析，我们选取了wordcloud这一库进行词云的生成。而对于频繁模式挖掘的数据，matplot已经无法满足我们的需求，我们转而选取基于web的echarts进行可视化展示，并且生成了web页面。 详细介绍参考：https://biyezuopin.blog.csdn.net/article/details/125594585

【精品】数据可视化数据组件库RP9（含柱状、散点、饼状、折线组件）.rp

包含饼图、玫瑰图、散点图、气泡图、面积图、漏斗图、雷达图、地图、热力图、关系图、树图、旭日图、仪表盘、动态数字、进度条、标签云、水波图、圆环图等元件，可通过配置项修改数据、布局、图像方向、主题、色系、字号等

python大数据课设可以采用此模班学习使用，需要配置环境和自己修改数据 仅做学习使用，希望大家可以更好的学习可视化

月销售额数据可视化图表.xlsx

matlab开发-地球观测系统数据可视化。读取HDF格式的地球观测系统（EOS）数据产品，并在MATLAB（R）中可视化。

档案 原始文件： ： 最终文件： ： 概括 该图表表示包含1,157名棒球运动员的击球平均值和本垒打的数据。 通过此图，可以观察两个参数之间的关系，并根据玩家所属的季度对他们进行分类。 设计 我不是棒球迷，但是在对数据集进行了一些探索之后，我对HR得分与击球平均值之间的关系感到惊讶，因此，我专注于尝试对此进行出色的可视化。 由于目的是显示两个拖曳变量之间的关系，因此散点图可能是一个很好的工具，因此我想到的图如下： 一旦获得了原始的可视化效果，我便根据模块视频中的建议以及我所要求的人员的反馈意见尝试对其进行改进。 改进之处： 所有用户都同意，低于50 HR的区域内的点密度很高，因此不容易进行分析。 因此，我将Y轴的比例从线性更改为对数。 通过这样做，我可以更好地了解该区域，并且可以更好地观察到HR和BA的关系。 我将圆圈的颜色更改为较柔和的颜色，并降低了不透明度来分析点密