本文总结了使用 Python 经典数据可视化库 Matplotlib 实现数据图表制作，重点是：这些图表是根据可视化目标的 7 个不同数据逻辑展示目的进行分组的，包括：相关性，偏差，排名，分布，组成，变化，分组。原文链接。
一个有效的图表是:
- 不歪曲事实，传达正确和必要的信息。
- 设计简单，你不必为了得到它而紧张。
- 美学支持信息，而不是掩盖它。
- 没有过多的信息。
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标签： Business-Intelligence
《商务智能数据化运营管理》课程
本课程面向数据科学与大数据应用专业建设，定位一线运维人员岗位需求实现人才培养规划。基于商务智能数据可视化分析科研教学实践环境，通过直观的可视化操作界面，先进的商务智能数据可视化分析平台，并穿插海量真实行业数据分析案例，实现业务逻辑与商务思维应用在大数据分析领域的结合，精准匹配行业需求并提升职业竞争能力。不但对于计算机专业学生，即便是经管学院，数理学院，乃至文史类专业学生都能利用商务智能数据可视化分析平台，实现对数据的精确分析。[……]
企业数据科学成熟度模型评估之4
最近两年最火的话题无非就是大数据、人工智能，但都离不开机器学习；机器学习通俗点说就是将我们人的处理事情的思想和逻辑赋能给计算机。也就是说在我们的精确指导下，计算机能够替代我们去完成这些常规的工作。要想好好发挥机器学习的作用，当然离不开各种语言和框架。但是更重要的是企业需要一开始就能清楚了解自身的企业数据科学成熟度，从而制定相应的数据科学战略。
日前，《Oracle 大数据和分析》发布了 12 期关于企业数据科学『成熟度模型』的研讨，跨象乘云™ 分四期进行转载 —— 文末提供企业数据科学成熟度模型评估表下载；讨论商业领袖和数据科学从业者如何评估他们的企业所在的每个维度和级别，并帮助他们确定[……]
企业数据科学成熟度模型评估之3
最近两年最火的话题无非就是大数据、人工智能，但都离不开机器学习；机器学习通俗点说就是将我们人的处理事情的思想和逻辑赋能给计算机。也就是说在我们的精确指导下，计算机能够替代我们去完成这些常规的工作。要想好好发挥机器学习的作用，当然离不开各种语言和框架。但是更重要的是企业需要一开始就能清楚了解自身的企业数据科学成熟度，从而制定相应的数据科学战略。
日前，《Oracle 大数据和分析》发布了 12 期关于企业数据科学『成熟度模型』的研讨，跨象乘云™ 分四期进行转载 —— 文末提供企业数据科学成熟度模型评估表下载；讨论商业领袖和数据科学从业者如何评估他们的企业所在的每个维度和级别，并帮助他们确定[……]
企业数据科学成熟度模型评估之2
最近两年最火的话题无非就是大数据、人工智能，但都离不开机器学习；机器学习通俗点说就是将我们人的处理事情的思想和逻辑赋能给计算机。也就是说在我们的精确指导下，计算机能够替代我们去完成这些常规的工作。要想好好发挥机器学习的作用，当然离不开各种语言和框架。但是更重要的是企业需要一开始就能清楚了解自身的企业数据科学成熟度，从而制定相应的数据科学战略。
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企业数据科学成熟度模型评估之1
最近两年最火的话题无非就是大数据、人工智能，但都离不开机器学习；机器学习通俗点说就是将我们人的处理事情的思想和逻辑赋能给计算机。也就是说在我们的精确指导下，计算机能够替代我们去完成这些常规的工作。要想好好发挥机器学习的作用，当然离不开各种语言和框架。但是更重要的是企业需要一开始就能清楚了解自身的企业数据科学成熟度，从而制定相应的数据科学战略。
日前，《Oracle 大数据和分析》发布了 12 期关于企业数据科学『成熟度模型』的研讨，跨象乘云™ 分四期进行转载 —— 文末提供企业数据科学成熟度模型评估表下载；讨论商业领袖和数据科学从业者如何评估他们的企业所在的每个维度和级别，并帮助他们确定[……]
教学工具：迷你电影数据库
通常学习了 Python 入门课程之后，初学者会开始思考如何编写一个很酷的 Python 程序，来演示一些高级的语言能力，比如使用网页抓取或数据库操作。在《手把手搭建迷你 IMDB 数据库》教程（中文翻译）中，Tirthajyoti Sarkar 向我们展示了如何使用简单的 Python 库和其内置功能来获取网上的电影信息，并将它们存储在本地的 SQLite 数据库中，之后还可以查询电影数据并进行数据分析。我们可以将它看作是一个构建自己迷你 IMDB 数据库的项目!
这种类型的数据工程任务 —— 从网上收集数据并建立与数据库的关联；通常是数据分析项目的第一步。在做任何预测建模之前，你都需[……]
商务智能数据可视化分析科研教学实践环境
商务智能数据可视化分析科研教学实践环境，是跨象乘云公司专门为高校教师与学生定制化的设计的商务智能与大数据可视化分析实战综合环境。以提升高校社会科学类专业学生数据素养，培养商业数据分析师，数据新闻记者，数字图书馆及知识库管理员为人才定位，可供高职类大数据技术与应用（610215）专业学生，及新闻传播，社会科学，经济管理，统计数理学院等非计算机专业学生或项目研究小组完成数据整理，商务数据智能分析，数据可视化运营，可视化机器学习与数据挖掘，业务预测，报表输出等全生命周期的工程实践及实验操作。厂家工程师在工程实践系统环境内部，对应相关课程模块教学与实验需求，预装完整的数据采集，数据整理，机器学习，数据[……]