27一周销售数据可视化看板1

14年度销售数据可视化看板1

23销售数据可视化看板1

利用JSON数据源插件，无论数据存储在什么数据源中，只需要实现相应的接口，并在接口中实现将数据转换为Grafana的JSON插件所支持的数据格式，就可以实现无缝对接。本例对Grafana的JSON数据源插件的使用以及相应接口的实现做了详细介绍。源数据为通过SNMP协议采集的物理机的各项指标，包括CPU利用率、物理内存的利用率、虚拟内存的利用率、磁盘信息等。详见 https://blog.csdn.net/LANSHANZHUYAO/article/details/95888257

Python 和 Echart 实现的酷炫可视化大屏。 详细手册参考我的博文： https://blog.csdn.net/lildkdkdkjf/article/details/120053057

js数据可视化 随机生成表格.zip

R graphics cookbook的代码 中文名是《R数据可视化手册》 代码我已经整理过。如果你在官网下下载，得到的条形图文档打开格式很乱，我这个就能正常查看了

随着大数据、云计算、物联网的诞生、大量的设备数据、传感器数据、行为数据、日志数据、基础画像数据、运行数据等等都对传统的数据展现提出了新的要求 。随着前端技术的不断成熟，客户对业务系统的要求也由原来的简单实现功能上升到，漂亮、直观、易用、有科技未来感。因此系统的可视化难度加大，我们大多数客户的业务系统都需要可视化大屏的统计分析，甚至部分管理系统也被要求做成图表、地图、三维可视化，VR、AR，三维仿真、地理信息系统等等被要求深度结合业务，这在设计上有一定的难度，而且设计完成了大部分开发难度非常大，不过好在得益于技术的日渐进步，已经有大部分优秀的开源项目和插件可以实现和满足部分可视化的要求。数据分析的需求猛增，那么我们分析后的数据展示也成为目前比较热门的方向。数据可视化，我们常见的有表格、图标、图表、柱状图、折线图、雷达图、漏斗图、等值面图、等值线图、GIS地图、蜂窝图、格点数据、热力图、柱状图、饼图、散点图、地理坐标/地图、K 线图、雷达图、盒须图、热力图、关系图、路径图、树图、矩形树图、旭日图、平行坐标系、桑基图、漏斗图，三维模型可视化等等展现方式。 本节课我们主要以百度地图结合mapv

基于FreeCAD实现的一整套建筑信息模型(BIM)工具

机器学习与数据科学 机器学习和数据挖掘：回归[线性（选择和收缩，降维，超出线性范围）和非线性回归（逻辑，K-NN，树）]，交叉验证（LOOCV，K折，偏差与方差） ，分类（LDA，QDA，K-NN，物流，树，SVM），聚类（PCA，K-Means，分层）本课程将介绍数据挖掘/统计学习的主要主题，包括：统计基础，数据可视化，分类，回归，聚类。 重点将放在统计学习方法，其背后的模型，直觉和假设以及对实际问题的应用上。 您可以在stats 415项目文件夹中找到我的最终项目。 项目总结 实施整个学期学习的所有分类器，以预测通过BMI分类的美国肥胖率，其中最佳分类器为7倍KNN，预测准确性为81.54％ 分析模型选择方法以提供最佳模型并找到最佳预测因子； 结论是可以根据收入，饮食习惯，运动习惯和购物习惯来非参数地预测BMI