可视分析

深入探讨如何利用 Tableau 进行数据可视化分析。从数据导入到图表创建，详细讲解 Tableau 的核心功能，并结合实际案例展示如何通过可视化手段洞察数据背后的规律和趋势。

Tableau 的拖拽式可视化体验，真的是省心省力。你只要连上数据，不管是 Excel 表格、数据库，甚至是 Hadoop，都能几分钟内看到结果图，响应也快。用过的都知道，它比多老 BI 工具快好几倍。 Tableau 的智能仪表板功能挺实用，能把多个图表拼在一起，想看什么点点就行。你可以像搭乐高一样拖来拖去，谁说数据非得写代码？不用写 SQL，不用配什么复杂逻辑，照样能挖出有价值的信息。 它的实时更新也蛮贴心，支持连接实时数据流，或者设个定时自动拉新。比如你连了一个在线数据库，系统就自己刷新，不用你手动点更新，挺适合做监控看板。 可视化方面，Tableau 对图形的美感还挺讲究，不是那种死板

图 7.54 直观展示了网络中断要素分析的结果， 使用 MATLAB 对关键要素影响进行量化评估，为网络优化提供数据支持。

Elasticsearch 的可视化神器——Kibana 8.9.2最新版，界面更清爽，功能也比老版本丰富不少。图表响应挺快，控制面板支持的过滤器更智能了。拿它来看日志、做数据，体验还蛮丝滑的。新版的Kibana跟Elasticsearch集成得更紧了，像是实时日志展示、字段级权限控制，这些都可以比较轻松地配置好。要是你之前用过 6.x 或 7.x，会发现配置方式也变得直观多。部署方面，嗯，8.9.2 要求的权限和端口也多了点，建议提前检查下你的elasticsearch.yml和kibana.yml，尤其是server.publicBaseUrl这种新加的配置项，别忘了。如果你还在摸索 EL

分析上市公司股票财务指标，如流动比率、资产负债率等。 使用Matplotlib绘制统计图，包括折线图、条形图、柱状图、散点图。 利用Jupyter Notebook进行交互式数据分析和可视化。 运用NumPy、Pandas和Matplotlib进行数据处理和图形绘制。

MATLAB 数值分析与图形可视化案例 本案例集包含一系列使用 MATLAB 进行数值分析和图形可视化的程序示例。通过学习这些案例，您将了解如何使用 MATLAB 解决各种数值计算问题，并将结果以清晰易懂的图形方式呈现出来。 案例主题包括但不限于： 数值积分与微分 线性方程组求解 插值与拟合 常微分方程数值解 数据可视化 二维和三维图形绘制 图像处理 每个案例均包含： 简洁明了的代码实现 详细的代码注释 示例数据及运行结果 希望这些案例能够帮助您更好地学习和应用 MATLAB 进行数值分析和图形可视化。

MATLAB 的生存工具里，ScopePlotSurvivation算是个挺实用的小帮手。专门用来从 Excel 导入的生存和审查数据，界面也做得比较友好。你只需要点几下就能把 Excel 里的数据拉进来，马上出图，响应也快。 交互式 GUI 界面做得还不错，适合不太喜欢写代码的朋友。你可以在图形界面里选文件、调参数，一键生成Kaplan-Meier 曲线，看着清楚，还能导出结果图表，报告里直接用也省事。 生存函数计算、Cox 回归、对数秩检验这些功能它基本都带了。数据这块也考虑到了，比如缺失值、异常值清洗，都有预设逻辑，不用你手动查半天。 还有一点比较贴心的是，结果图可以自定义样式，颜色、置

Splunk 的老版本安装包，适合做本地测试或者跑离线项目时用。功能上挺全，界面也比较顺手，毕竟是商用产品出身。你要是搞日志，尤其是系统、应用、甚至 Spark 跑出来的数据，这工具配个可视化，效果杠杠的。 Splunk的安装过程也不复杂，这篇指南写得还蛮清楚的，推荐你顺着看看。默认端口 8000，装完开浏览器就能用了，响应也快，UI 也够简洁，适合新手摸索。 对比起各种开源工具，像Flume、Log Parser那种，Splunk 在操作上直观太多了，点点鼠标就能跑查询，写search语句也比 SQL 轻松点。不熟的可以配合这篇Spark 日志实战看看，用法挺有启发的。 不过安装包比较大，下

Open Security Foundation 的数据资源还挺靠谱的，是那个叫 DataLossDB 的数据库，数据量不小，更新也比较及时。拿来做数据丢失的统计，挺合适。你要是正好在做安全类项目，想用些有说服力的例子，这份原始数据就挺值一用的。 Open Security Foundation 的DataLossDB里记录了不少数据泄露事件。挑了其中一部分，简单跑了几个统计指标，比如总次数、涉及行业分布、数据量大小等等，用来数据丢失这事儿有多频繁。 嗯，说白了，这就像你平时写前端要加个 loading 动画——不是必须，但加上后体验更好。安全数据也是，你有了一些真实案例和统计支撑，汇报汇得更

降血脂研究的代码资源里头，这个挺有意思的，虽然是偏生物医药方向的，但文献里涉及的实验设计逻辑对做数据和可视化也挺有参考价值的。是用分光光度法血脂数据这块，做前端数据展示的你，肯定会遇到医疗、营养相关项目。数据结构规整、统计方法清晰，用Matlab那叫一个顺手。如果你做和健康监测、IoT 终端相关的东西，可以借这个数据思路跑个图、模拟个流程，好用。