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。

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。

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

基于信息可视化软件，分析了2000-2019年分子筛领域27519篇英文文献，绘制了知识图谱，揭示研究热点和新趋势。

SWOT 数据分析与可视化 SWOT 分析法，也称为态势分析法或道斯矩阵，是一种常用的战略规划工具，用于评估企业或项目的内部优势和劣势，以及外部环境中的机会和威胁。 SWOT 分析的四个要素： 优势 (Strength)： 内部有利因素，例如强大的品牌声誉、高效的运营流程等。 劣势 (Weakness)： 内部不利因素，例如缺乏资金、技术落后等。 机会 (Opportunity)： 外部有利因素，例如市场增长潜力、新技术出现等。 威胁 (Threats)： 外部不利因素，例如竞争对手的行动、政策变化等。 在 Excel 中展示 SWOT 分析结果： 可以使用 Excel 的表格和图表功能

利用MATLAB与STK协同编程，进行GPS卫星的可视性分析。

此功能可帮助您执行文档的共现分析，并通过Matlab开发实现结果的可视化。此外，还提供了LiveScript来展示工作流程。请注意，要运行此代码，您需要使用Text Analytics Toolbox。此解决方案由MathWorks咨询服务的Toru Ikegami开发。