R语言数据可视化讲稿
黑色主题的ggalluvial图挺有意思,适合做分类流向。用 R 语言搞可视化的你,应该试试这个。图表结构清晰、交互性也不错,配色还能自己调,做报告展示用刚刚好。
R 语言的可视化资源还挺丰富,像ggplot2这种老牌库不用说了,适合做各种静态图,入门也简单。你要是想上点复杂玩法,比如动态效果或者仪表盘,Highcharts和OmicNavigatorWebApp就比较合适。
顺便提一下,r_nuan这个项目也蛮有意思,是个集建模和可视化于一体的整合项目。你可以把它当模板用,改改参数就能出图,响应也快。
想做相关性矩阵的话,推荐看看ggplot那一篇,写得挺直观,示例代码也清晰。需要动态图表的
统计分析
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2025-07-01
ECharts数据可视化实战教程
数据可视化的事儿,绕不开 Echarts,是做前端开发的你,肯定多少接触过。《Echarts 从基础到上手实战》这套课程,属于那种一步一步带你把图画漂亮的类型,从折线图、饼图一直到异步加载、主题自定义,内容覆盖得还挺全。一开始就讲清楚了为啥要做可视化——不是让老板看着爽,而是能一眼看出问题和趋势。课程讲得也不绕,基础讲完就开始实战,什么图该用在什么场景,也有案例说清楚。官方文档的阅读方法也有教,这点挺贴心。毕竟多时候卡住是因为不会查文档,讲师直接教你怎么找配置、怎么调图,效率高多了。图表类型这一块讲得蛮细的,柱状图、散点图这些用得多的,课程里都举了不少例子。有些混搭图你平时不太会碰,它也教你怎
Hadoop
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2025-06-18
r相关可视化代码
提供丰富的可视化库,满足不同需求。
绘制各种图表,包括条形图、折线图、散点图等。
自定义图表外观和设置。
交互式图形,方便探索和分析数据。
统计分析
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2024-04-30
Python数据可视化实战教程
数据可视化的实战例子,挺适合那些想深入了解如何通过可视化零售数据的同学。整个过程从数据的读取到清洗再到最终的可视化图形,每个步骤都有源码和详细的实现步骤。尤其是针对销售、库存、用户图的绘制,挺有实用价值。你可以跟着教程一步一步操作,也能在实际项目中运用这些技巧。尤其是如果你在做零售相关的数据,能你更好地理解数据背后的规律。还不错的资源,值得参考哦。
统计分析
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2025-06-25
R语言数据可视化与统计建模
利用R语言强大的统计计算和图形展示能力,深入挖掘数据背后的信息,构建预测模型,并以直观易懂的图表呈现分析结果。
统计分析
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2024-05-21
R语言ggalluvial冲积图可视化
用ggplot2和ggalluvial画冲积图,真挺方便的,是你想可视化变量之间的流动关系的时候。嗯,比如展示年龄段和生存情况的关联,这种图一看就明白,结构清晰,信息量还大。
冲积图的层叠效果让变量间的转化路径一目了然,适合做用户流转、状态变迁那类。数据格式也不复杂,一个DataFrame就能搞定,像下面这样:
library(ggplot2)
library(ggalluvial)
df <- data.frame(
Age = c("Child", "Adult", "Senior", "Child", "Adult", "Senior"),
Survive = c("Yes
算法与数据结构
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2025-06-29
数据可视化
可视化是理解和分享数据洞察力的重要工具。恰当的可视化可以帮助表达核心思想或开启探索空间;它可以让世界对数据集进行讨论或分享见解。
算法与数据结构
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2024-05-20
r_nuan R语言数据建模与可视化项目
研究生期间的 R 语言作业项目,其实还挺有意思的。项目文件名叫r_nuan,就是“R 语言的温度”那种感觉,听着就不冷冰冰,蛮有温度的。这个项目基本上涵盖了 R 语言常用的那一套:数据导入、清洗、建模、作图啥的都有。
数据部分用的比较多的像read.csv、is.na这些基础函数,搭配as.numeric或as.Date做类型转换,写起来比较顺手。清洗部分做得挺细的,像缺失值、异常值都有考虑,不是那种一股脑就建模的流程。
统计也挺全,线性回归用lm,广义线性模型用glm,聚类也玩了点kmeans和hclust。如果你之前用过caret做模型调参,会觉得这里的流程还蛮清晰的。
作图方面,基础绘图
统计分析
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2025-06-18
大数据治理与服务数据可视化与实战指南
大数据治理的全流程,大数据服务的实战类型梳理,这份《大数据治理与服务.pdf》可以说是做数据可视化项目的参考宝典了。数据采集、、挖掘、可视化,一步步都有讲清楚,适合正在搞项目或者准备上手的朋友。讲得不光细,而且实在,里面提到的各种服务类型,比如数据可视化、数据报表,都能在项目中直接对上号。
内容覆盖得蛮全的,从数据质量管理到数据安全再到隐私保护,能帮你把底层的治理思路理顺。你要是碰到那种数据乱、权限混、出报表靠手点的项目,真的值得看一看,能帮你少踩不少坑。
还有一些看点是服务部分讲得比较系统,比如数据挖掘配合机器学习那段,适合对算法感兴趣的同学,搞不清什么时候该用哪种方式的,可以对着对着场景琢
Hadoop
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2025-06-25