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3小时前
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一套成熟的Spring Cloud智慧工地平台源码,自主版权,开箱即用
这是一套基于Spring Cloud的智慧工地管理平台源码,具备自主版权,易于使用。平台运用现代技术如物联网、大数据等改进工地管理,服务包括建设各方,提供人员、车辆、视频监控等七大维度的管理。特色在于可视化管理、智能报警、移动办公和分布计算存储。功能涵盖劳务实名制管理、智能考勤、视频监控AI识别、危大工程监控、环境监测、材料管理和进度管理等,实现工地安全、高效的智慧化管理。
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7小时前
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Python模型评估与选择:面试必备知识点
【4月更文挑战第17天】本文深入探讨了Python模型评估与选择在面试中的关键点,包括性能度量、过拟合与欠拟合识别、模型比较与选择、模型融合和偏差-方差权衡。强调了避免混淆评估指标、忽视模型验证和盲目追求高复杂度模型的常见错误,并提供相关代码示例,如交叉验证、网格搜索和超参数调优。通过理解这些概念和技巧,可在面试中展示出色的数据科学能力。
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9小时前
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Python中的聚类分析以及如何使用Sklearn库进行聚类。
【4月更文挑战第20天】在Python的Scikit-learn库中进行聚类分析,包括安装库、导入模块、准备数据、选择算法(如K-means)、创建并训练模型、预测聚类、评估结果及可视化。
大数据技术框架
【4月更文挑战第20天】大数据一般需要经过6个主要环节,包括数据收集、数据存储、资源管理与服务协调、计算引擎、数据分析和数据可视化。
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9小时前
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使用Python的Statsmodels库进行时间序列分析
【4月更文挑战第20天】Statsmodels是Python的数据分析库,支持时间序列分析。基本流程包括安装库、导入模块、准备时间序列数据、检查数据、确定ARIMA模型参数、拟合模型、查看结果、预测未来值及评估模型性能。通过ARIMA类进行建模,并使用summary()和forecast()进行分析和预测。
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20小时前
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Matplotlib与Seaborn在Python面试中的可视化题目
【4月更文挑战第16天】本文介绍了Python数据可视化在面试中的重点,聚焦于Matplotlib和Seaborn库。通过基础绘图、进阶图表、图形定制和交互式图表的实例展示了常见面试问题,并列出了一些易错点,如忽视图形清晰度、误用色彩等。建议理解两者功能并注意保持图形简洁,以提升面试表现和数据可视化能力。
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21小时前
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Linux系统使用Docker部署Dashy导航页服务并实现公网环境访问
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21小时前
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如何在Linux部署DataEase数据分析服务并实现无公网IP远程分析内网数据信息
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