ECharts在数据可视化中的应用

目前人们在各个领域面对海量数据,需要借助数据可视化技术把海量数据转换为动态图像或图形,并利用交互手段帮助人们进行理解数据,以便完成进一步的数据分析。在教师专业发展领域中鲜有聚焦数据可视化的研究。本文按照可视化的基本流程,探索了基于ECharts平台的可视化开发方法,以教师专业发展数据的可视化系统为例,重点叙述了ECharts图表在客户端的构建方法、交互组件在可视化中的应用,展示了通过Ajax技术实现动态数据绘制的过程。     

基于ECharts的中国环境保护情况数据可视化系统的设计与实现

目前,用户可获取环保领域数据的途径众多,但所得到的数据往往以表格作为载体,只可凭借传统图表分析进行相关工作的展开,这导致了用户体验的下降。因此,本文提出基于ECharts可视化技术并结合HTML5、CSS3和JavaScript技术搭建中国环境保护情况数据可视化系统,为相关研究人员及普通民众提供了交互式、动态数据可视化平台,并可应用于环保事业单位或教育教学部门的数字大屏,在弥补环境保护类可视化平台缺失的同时提升了全民环境保护意识。     

面向ECharts的疫情信息可视化系统

新型冠状病毒毒株的不断变异,抗体逃逸和传播能力大幅提升,已成为目前对人类威胁最大的传播性病毒体之一。为了能够更清晰地了解当前疫情的发展状况,及时地获取病毒传播状况以采取有效的防御措施降低被病毒感染的几率,本文利用疫情实时数据接口,通过部署定时爬虫抓取的肺炎疫情实时数据进行数据分析,然后利用ECharts多样化的图表,以网页的形式实现疫情数据的可视化,开发了基于ECharts的COVID-19疫情信息可视化系统。该系统以直观的方式提供疫情数据参考、预测等功能,进一步提升大众的社会风险信息感知能力。此外,还可以甄别网络舆论信息与虚假数据,展示真实可靠的资讯,加强抗疫中的科技信息共享,向公众传播预防知识。     

基于Flask框架的疫情数据可视化分析

在新冠肺炎疫情背景下,通过数据爬虫技术获取开源的疫情数据,经数据处理后形成数据集,利用可视化技术进行数据可视化与数据分析.介绍了数据爬取与处理方法,利用Python语言的Flask框架等可视化技术完成疫情数据可视化,从多角度、多方面展示与分析疫情数据.帮助民众充分了解全国各地的疫情情况、疫情发展趋势以及疫苗接种情况.     

采用ECharts可视化技术实现的数据体系监控系统

针对如何将大量数据以可视化的形式呈现在用户面前,从而能够更加清晰的传达信息的问题,采用了ECharts可视化技术实现数据体系监控系统.详细描述了该数据体系监控系统的系统设计,并讲述了该系统的具体实现,从而说明了使用ECharts可视化技术以图形化的方式对数据信息进行展示的起着十分重要的作用.     

基于Python的运城旅游数据可视化分析

针对运城市旅游业目前发展境况如何、前景是否乐观、是否存在盲目开发等问题,利用Python爬虫技术,对“马蜂窝”和“去哪儿”旅游网站有关运城的旅游数据进行采集并进行可视化分析。分析数据包括：运城旅游人数,知名度,游客评价,旅游资源及其分布等。     

基于Python爬虫的二手房信息数据可视化分析

利用Python网络爬虫技术对各大城市的二手房信息进行爬虫分析,通过数据可视化技术,直观地展示二手房价和房源数量的城市分布及市场热点,分析二手房源的面积、价格、户型情况等二手房市场现状,为政府干预房地产业提供参考,也为购房者提供帮助。     

基于Python的城市天气数据爬虫程序分析

目前,我国正在加大环境保护的力度。如何充分利用互联网上的已有的海量数据为低碳环保事业做出贡献,是我们不可推缺的责任。为快速爬取网络上的信息,网络爬虫应运而生。通过使用网络爬虫技术,能在短时内提取有价值的信息数据。得到有价值的数据后,根据数据的形式进行整理,运用HTML、CSS、JavaScript、Flask框架、Echarts、WordCloud等技术对数据进行可视化展现。将数据进行完整地分析,有利于更好地利用数据解决实际问题。本文将对基于Python的聚焦式网络爬虫设计与实现以及分析天气数据并可视化地展现作出简介。     

基于Python爬虫的音乐数据可视化分析

随着大数据时代的到来,互联网技术的快速发展,人们的听歌模式也发生了翻天覆地的变化,音乐数字化给人们的生活带来了便利,在线音乐播放成为主流.听音乐是当代年轻人最常见的解压方式之一,随之而来的在线音乐平台更是层出不穷,其中的网易云音乐最受当代年轻人的青睐.为了让用户更加清晰地了解音乐类型的分布、音乐潮流趋势,文章利用Pyt...     

基于SSM框架的社区环境数据可视化系统

为了更高效地对社区的环境数据进行管理和直观的展示,提高社区管理系统的使用效率,该文以PM2.5、O3、SO2等社区的环境数据为对象,基于Spring,SpringMVC和Mybatis框架设计了社区环境数据可视化管理系统.前端以Bootstrap为框架,ECharts作为可视化组件实现系统的主要功能.结果表明,该数据可视化系统具有性能良好、数据展示直观、代码复用率高的特性.     

基于Vue与ECharts的粮食价格可视化系统设计与实现

为了直观清楚地了解粮食价格的变化情况,从软件设计的角度出发,对数据采集与预处理、系统设计与实现几个方面进行了介绍。系统采用Vue与ECharts等技术采集淘宝网、万邦国际等平台的粮食价格数据进行可视化分析,实现了包含首页和功能区两个部分效果,其中,首页采用静态显示的效果进行实现,功能区则采用动态效果展示玉米、韭菜在时间和空间上的演化状态,为进一步做好粮食价格的稳定和价格预测奠定基础。     

中成药多背景数据协作共享与可视化系统的设计与实现

近年来，中成药的使用频率和认可度逐步提升，相关信息平台、医疗终端，以及互联网持续产生海量多背景中成药数据。这些数据来源众多、演化较快、不易跟踪利用，难以有效支撑中成药相关领域的管理、决策与服务。基于此，利用Python爬虫技术，采集中成药大数据，尝试整合多种中成药信息资源，利用PostgreSQL数据存储技术，构建包括中成药政策、技术与流通等多背景的数据库；其次使用Flask框架设计实现系统相关的功能与界面，为不同权限的用户提供不同程度的数据管理服务；最后借助ECharts技术对用户关心的一系列药品指标数据进行可视化展示。系统力图改善中成药多背景数据孤立现象，更好地为领域专家或普通用户提供中成药多背景数据的协作共享与可视化服务。     

基于Python爬虫的豆瓣书籍数据分析和可视化

基于Python实现豆瓣网站数据爬虫,利用可视化技术分析书籍评分高低和评价人数多少的关系。实验结果表明,书籍的评分高低与书籍的评价数量非正相关,每个评分等级都有评价数比较多的书籍。“个人管理”标签下的书籍主要分布在[8,9）和[7,8）评分区间,评价人数在5000以上的热门书也主要分布在[8,9）和评分[7,8）的评分区间。     

基于ECharts的船舶航运信息可视化系统设计与开发

本文从船舶轨迹数据的特点入手,采用基于密度的聚类算法对船舶轨迹实现聚类,同时调用高德地图API与ECharts可视化库,对船舶航运信息进行可视化显示,揭示船舶轨迹特征,最终完成了系统的设计与开发。对于船舶轨迹聚类特征的探究,有助于揭示海域中船舶航道的分布特征、对港口主管部门实施的通航和环境管理工作奠定基础理论支持,进而为海上运输和交通规划建设提供更加直观的科学依据。     

基于Python爬虫的招聘信息数据可视化分析

本文利用Python网络爬虫技术对猎聘网上公司的招聘信息进行爬虫分析,整合处理爬虫得到的数据。通过数据可视化技术,展现招聘城市分布状况,分析研究各类招聘岗位与薪资、学历要求的关系,直观地展示了互联网行业招聘现状,为求职者提供相关就业信息。     

基于Python的网页数据爬取与可视化分析

基于Python的网页数据爬取与可视化分析是Python爬虫的应用及Python数据分析的应用实战.该文首先介绍了有关Python网络爬虫的相关知识,其次运用Requests和BeautifulSoup爬取旅游景点信息,并运用Excel和Tableau对数据进行分析,将分析结果进行可视化呈现,得出有关旅游景点价格、销量...     

基于微服务的疫情可视化分析系统设计与实现

通过完成基于微服务的疫情可视化分析系统设计与实现,使用网络爬虫来获取大量的疫情相关数据。通过实时计算对疫情数据处理,并通过ECharts展示数据。同时还提供了疫情实时资讯及实时舆论,方便用户理解与查看,获取及时的疫情数据。通过对大规模疫情数据的可视化展示,以及对疫情实时资讯与舆论的获取,可以更为直接地帮助用户了解当前现状,提前准备预防措施,具有一定的实践意义和应用价值。     

基于Web的大数据可视化系统

随着互联网技术的不断发展,各行业数据呈爆发式增长。为了使企业更加方便有效利用这些数据,数据可视化系统应运而生。但是,现有的数据可视化系统大部分针对特定场景开发,易用性差、学习曲线长、维护成本较高。笔者提出的基于Web的大数据可视化系统,具有灵活的交互方式,使用户在丰富图表类型的基础上,快速实现数据可视化,并支持本地CSV上传和JDBC数据源连接。该系统以组件化的方式进行开发,提高了开发效率和系统可维护性。