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卡托(数据可视化中的基础图表)

1、卡托图是一种数据可视化中常用的基础图表，也被称为柱状图。它可以用来展示不同类别之间的比较，例如不同时间段、不同地区或不同产品的销售量。卡托图的主要特点是将数据按照大小排列，然后用柱状图展示出来，让人一眼就能看出各个类别的大小关系。

2、Weka是一个能根据属性分类和集群大量数据的优秀工具，Weka不但是数据分析的强大工具，还能生成一些简单的图表。GephiGephi是进行社交图谱数据可视化分析的工具，不但能处理大规模数据集并生成漂亮的可视化图形，还能对数据进行清洗和分类。Gephi是一种非常特殊的软件，也非常复杂，先于他人掌握Gephi将使你一骑绝尘。

Python数据分析:可视化

交互式 Python 解析器 Pvthon-功能丰富的工具，非常有效的使用交互式 Pvthon。bpython- 界面丰富的 Python 解析器。ptpython-高级交互式Python解析器，构建于python-prompt-toolkit 上.Dash 比较新的软件包，它是用纯Pvthon构建数据可视 化app的理想选择，因此特别适合处理数据的 任何人。

为什么用Python做数据分析 首先因为Python可以轻松地集成C、C++、Fortran代码，一些底层用C写的算法封装在python包里后性能非常高效。并且Python与Ruby都有大量的Web框架，因此用于网站的建设，另一方面个人觉得因为Python作为解释性语言相对编译型语言更为简单，可以通过简单的脚本处理大量的数据。

数据预处理：数据完整无缺失值 2）特征工程：从datetime中提取年、月、日、时、星期等时间信息 可视化分析 1）单车使用量在天气维度上的分析（天气、温度、湿度和风速相关性）可以看到，整体租车量受天气影响较为明显，极端的天气租车数量减少。

数据可视化分析的几种展现形式?

1、数据可视化通常有三种主要的表现形式：静态图表、动态图表和交互式图表。 静态图表包括柱状图、折线图、饼图等传统图表，它们通常用于展示静态的数据趋势和关系。 动态图表则更加强调数据的变化和动态过程，如动态地图、时间序列动画等，能够更直观地展示数据的变化和趋势。

2、条形图：以长条形为基础，用条形的高度或长度来表示各类别的占比比例，适用于表示数据的大小或数量。 堆积条形图：将不同类别的数据以条形的形式叠加在一起，不同类别的数据可以分别用不同的颜色表示，适用于表示多个类别占比关系的比较。

3、做成图表样式（用折线图、柱形图、面积图等等）根究你想要的展示的维度选择不同的图表来展示。可以做成一个综合性的数据可视化看板，在看板中将数据从多维度展示，也就是第一种的综合美观版。

4、柱形图 柱形图是最基本的可视化图表，根据柱形的高低来判断数据的多少，以直观的视觉角度描绘数据的基本变量。通常情况下，为了图像的视觉接受程度，通常一组数据不超过十个。

你知道智慧工厂的五大基本特征吗?

生产现场无人化 工业机器人和智能设备的广泛应用使得生产现场无人化成为现实。自动化装卸调度和生产任务优先级的智能管理，使得离散制造业能够实现全自动化生产模式，无需人工参与。综上所述，智慧工厂的五大特征正在改变着传统的制造模式和流程，推动着中国制造业向更智能、高效、环保的方向发展。

生产过程透明化，智能工厂的神经系统 中国制造2025明确提出推进制造过程智能化，通过建设智能工厂，促进制造工艺的仿真优化、数字化控制、状态信息实时监测和自适应控制，进而实现整个过程的智能管控。

智慧工厂的智慧特性体现在制造生产上：- 系统具有自主能力：能够采集并理解外界及自身的信息，据此进行分析判断并规划自身行为。 整体可视化技术的应用：- 结合信号处理、推理预测、仿真及多媒体技术，将现实情境通过扩增现实展示，使设计与制造过程在现实生活中得以呈现。

“智慧工厂”的发展，是智能工业发展的新方向。特征体现在制造生产上：系统具有自主能力：可采集与理解外界及自身的资讯，并以之分析判及规划自身行为整体可视技术的实践：结合讯号处理、推理预测、彷真及多媒体技术，将实境扩增展示现实生活中的设计与制造过程。