信息可视化第三版，英文版，含目录。作者Colin Ware。

MobaXterm 是一款增强型终端、X服务器和Unix命令集(GNU/ Cygwin)封装在一个单一的便携式exe文件

互联网成了海量信息的载体，目前是分析市场趋势、监视竞争对手或者获取销售线索的最佳场所，数据采集以及分析能力已成为驱动业务决策的关键技能。《计算机行业岗位招聘数据分析》旨在利用python编写爬虫程序，从招聘网站上爬取数据，将数据存入到Mysql数据库中，将存入的数据作一定的数据清洗后做数据分析，最后将分析的结果做数据可视化。 爬取招聘网站（智联招聘）上的计算机行业数据，字段为公司招聘链接,公司名称,公司规模,公司性质，职位领域，职位名称，学历要求，职位类别，职位亮点（福利），工资水平，城市，工作经验，简历统计，公司打分，工作地址，职位要求，人员需求，公司业务范围，进行数据清洗及数据维度分析进行数据可视化。 此项目完成之后将大大节约我们查找招聘岗位的时间，它的重大意义是让我们查看工作岗位信息数据进行了数据化、规范化、自动化、可视化管理。它可以帮助我们了解行业的薪资分布、城市岗位分布、岗位要求关键字、岗位经验要求等等一系列的数据。

一共39章，2023年2月最新升级版

数据可视化 :bar_chart: 可拖拽配置的可视化监控视图，易与扩展 目前只完成了拖拽组件的配置及组件的合并与放大缩小，视图的预览功能。后面会增加单独的组件的属性修改配置并添加 依赖组件及插件 用于构造基本框架及部分拖拽组件的引用的元素（图片，走马灯拖拽组件） v-charts图形拖拽组件使用，因简化了echarts的配置，非常好使 vue-charts图形拖拽组件，当v-charts满足不了需求时使用，相当于原生的echarts echarts原生echarts，上面的两个图形组件都有依赖到，也可以使用echarts自定义组件 InteractJs适用于现代浏览器的js规模，调整大小的库 效果展示 配置

为研究深部非充分采动条件下地表移动变形规律,指导矿井安全生产,义煤集团某大型煤矿建立了地表移动观测站,根据地表移动实测数据进行参数的拟合解算,采用概率积分法进行地表移动和变形预计。结合MATLAB仿真技术,实现了煤矿深部非充分采动条件下地表沉陷可视化预计,并实现了地表变形图绘制,为煤矿深部开采地表移动规律研究提供了重要参考。

使用python的requests配合re对微博评论进行获取存储在mysql数据库中 使用pandas库对数据进行分析处理 使用snownlp对文本进行分析 使用echarts.js将分析的数据进行可视化呈现 总体框架使用python 的Django框架

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