数据可视化|15种独一无二的创新数据可视化方式( 二 ) 全文共5489字

这是一份对销售数据的分析，与原有的额度进行对比。第一个水平选项卡非常棒，它清晰地总结了客户或其他利益相关者需知的关键数据。
完整的Tableau工作簿（;__widget=learn-recs-liutm_medium=11-data-visualizations-python-r-tableau-d3js
? 如何用D3.js创建惊艳的网页数据可视化？
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10. 概念图–概念的相互关系
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笔者经常使用概念图，这样可以很容易地描述不同概念或知识点之间的关系。维基百科是这样定义的， “概念图通常将想法和信息展现在方框或圆中，分别与下级结构中的标记箭头相连” 。
概念图适用于业务决策、流程图、信息设计、知识可视化等场景。人们通常低估它的作用，但它其实十分有用。
此概念图具有一定的交互性，你也可以使用不同的节点：
11. 用D3.js实现Sunburst序列的可视化
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这种可视化展示了如何结合sunburst概念与描述事件序列的数据。
想想看——你可以用它来展示客户的行程。通过这种方式，用户可以看到所有可能性，而不止是静态漏斗。你的营销团队会为此拍手称赞的。
查看D3.js完整代码，生成sunburst序列：
12. 《权力的游戏》人物关系的可视化
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你是《权游》粉吗？如果是，那你一定会喜欢这种可视化的。上图展示了每一个角色在《冰雨的风暴》中的出场次数，从而显示每个角色的影响因子。
请注意，节点表示字符和链接，以及这两者之间的相互影响。节点和名称的大小表示角色的影响。小恶魔带来的影响最大，看到了吧？
可用此教程创建自己的《权力的游戏》可视化图像：
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13. 用Python生成数据可视化图像
人们通常认为Python是数据科学的终极编程语言。在清理数据、构建预测模型、甚至某些数据工程时都会用到它。但是你知道Python实际上也有强大的数据可视化功能吗？
没错， Python带有两个专用的可视化库——matplotlib和seaborn 。
? 9种最受欢迎的用Python生成数据可视化的方法
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14. 火星地质图
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这张火星地质图简直是艺术，它竟然是在Adobe Illustrator帮助下用Python创建的，这太不可思议了！
可用于创建这种美丽的可视化效果的Python库有:
? Matplotlib
? NumPy
? Pandas
? Cartopy
获取完整的高分辨率图像：;s=53ae6d53f5ce977ffb9f44caa336794dae1ad21e
Python代码：https://www.reddit.com/r/dataisbeautiful/comments/c4elys/oc_a_geologic_map_of_mars/
15. 用Python绘制地球同步卫星
笔者对数据科学界正在进行的卫星数据研究很感兴趣。目前已经发现了新的行星，重新创建了地面图像， NASA可进行地震预测等等。
PyEphem包可以在Python中创建此绘图。 Pyephem基本允许在Python中实现天文算法。
很多数据科学爱好者尝试绘制这种可视化图，可以在此处找到所有的资源：
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编译组：杨月、翁梦徽
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