北山啦的博客

对于科研工作者而言，知识图谱无疑对于热点搜集以及可视化，是一个不错的展现方式，本文将讲解Citespace的安装以及简单使用。

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Tableau数据分析-Chapter11 范围-线图、倾斜图本专栏将使用tableau来进行数据分析，Tableau数据分析-Chapter11 范围-线图、倾斜图，记录所得所学，作者：北山啦文章目录Tableau数据分析-Chapter11 范围-线图、倾斜图推荐阅读：Tableau数据分析-Chapter01条形图、堆积图、直方图Tableau数据分析-Chapter02数据预处理、折线图、饼图Tableau数据分析-Chapter03基本表、树状图、气泡图、词云Tableau数

本专栏将使用tableau来进行数据分析，Tableau数据分析-Chapter13雷达图和凹凸图，记录所得所学，作者：北山啦文章目录本节要求1 雷达图1.1 数据表处理1.2 创建计算字段1.3 调整雷达图视图2 凹凸图2. 1 超市各年份利润的凹凸图本节要求1 雷达图雷达图主要是用来进行多个维度的比较和分析1.1 数据表处理1.2 创建计算字段1.3 调整雷达图视图2 凹凸图2. 1 超市各年份利润的凹凸图推荐阅读：Tableau数据分析-Chapter01条形图、堆.

浙江省人口普查分析汇报人：杨建松组 员：张治坤、罗世杰、王强、王龙、杨华平第七次人口普查人口数量变化图

本专栏将使用tableau来进行数据分析，Tableau数据分析-Chapter12 网络图与弧线图，记录所得所学，作者：北山啦文章目录本节要求1 网络图1.1 简单的网络图1.2 创建各省份关系的网络图1.3 线路方式创建网络图2 弧线图2.1 创建表格2.2 创建弧线图2.3 调整弧线图参数本节要求1 网络图1.1 简单的网络图数据展示关联:表示两点的关系绘图步骤x->列，Y->行，并取消聚合度量标记选择"线"，关联->路径如果想.

在时序分析众多模型中，最为基础也是最为重要的有AR§模型，MA(q)模型，以及两者的结合ARMA(p,q)模型，同时考虑ARMA模型的平稳性，若有一个或多个根落于单位圆上，则此时的ARMA模型称作自回归单整移动平均过程，ARIMA(p,d,q)模型。这里介绍Python绘制ACF和PACF图，进行模型定阶导入模块import sysimport osimport pandas as pdimport matplotlib.pylab as plt%matplotlib inlineim.

matplotlib实用绘图技巧总结在日常的业务数据分析 ，可视化是非常重要的步骤。这里总结了matplotlib常用绘图技巧，希望可以帮助大家更加更加高效的、美观的显示图表。作者：北山啦Matplotlib 是 Python 的绘图库。 它可与 NumPy 一起使用，提供了一种有效的 MatLab 开源替代方案。 它也可以和图形工具包一起使用，如 PyQt 和wxPython。文章目录matplotlib实用绘图技巧总结快速且正确的显示中文字体风格matplotlib绘图设置不显示边框、坐标轴

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数据可视化-Seaborn简易入门数据可视化利器-Seaborn绘图总结seaborn官网：https://seaborn.pydata.org/Seaborn其实是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装，从而使得作图更加容易。seaborn一共有5个大类21种图，分别是：Relational plots 关系类图表relplot() 关系类图表的接口，其实是下面两种图的集成，通过指定kind参数可以画出下面的两种图scatterplot() 散点图lineplo

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数据可视化数据没有经过处理，那么他就只是一堆数据。如果可能够将数据进行可视化操作，那数据它就可以很轻松的说明问题啦。0. 准备工作绘图工具：基于Pythonpyecharts，这里主要使用pyecharts去一个简单的介绍。matplotib，底层，学习需要一定成本seaborn，对matplotib的一个封装。pyecharts官方文档：http://gallery.pyecharts.org/#/0.1 模块安装pip install pyecharts0.2 数据获取

Kaggle中国五城市六年PM2.5数据挖掘数据来源于kaggle平台，本文对中国五城市（北京、上海、成都、广州、沈阳）六年PM2.5数据，进行分析，为了更加直观，我采用倒叙的方式，先展示成果，再展示数据预处理部分。文章目录Kaggle中国五城市六年PM2.5数据挖掘3. 数据可视化3.1 PM2.5平均分布情况3.2 随着时间的变化情况3.2.1 各季节变化情况3.2.2 逐年、季度、月、日变化趋势PM2.5与风速的关系1. Excel数据预处理1.1 数据探索1.2 数据预处理2. Pyth

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