Matlab数据可视化项目-NCWIT团队14的GitHub课堂创建的Project-2-NCWIT-TE

截止日期为2018年3月16日晚上11:59，通过GitHub Classroom Projects可以最多延迟3天提交，每天罚款10％。国家技术妇女中心（NCWIT）提供了一个数据集，探索计算机和工程学科的入学人数变化。项目目标是创建可视化视图，支持利益相关者有效探索数据，回答与NCWIT的多样性和包容性计划相关的问题。项目要求包括一个README.md文件，描述可视化设计和交互信息，至少三个独特的交互式可视化效果，其中一个包含时间要素，一个不包含时间要素，每个可视化至少展示五个数据属性之间的有意义比较。

本材料讲解使用 Matlab 进行数据可视化的基本方法和技巧。内容涵盖二维、三维图形绘制，图形属性设置，以及常用绘图函数的使用等方面。通过学习，您将掌握使用 Matlab 创建高质量数据可视化结果的能力。

以新冠疫情为主题，利用 Echarts 技术展示 Python 爬取的实时数据。

学习ECharts数据可视化大屏项目是一项关键的技能，结合数据处理、前端开发与交互设计，使复杂的业务数据以直观、生动的方式展示。在实际应用中，数据可视化大屏广泛应用于监控中心、决策支持系统或展示汇报，帮助企业快速理解数据背后的故事。ECharts是百度开源的JavaScript数据可视化库，支持折线图、柱状图、饼图、散点图、地图等丰富的图表类型，具备良好的交互性和响应式设计。在本项目学习中，您将深入了解如何使用ECharts实现数据可视化大屏制作。需掌握ECharts的安装、配置和实例引入，灵活配置图表样式、数据加载和交互行为等。数据来源包括数据库、API接口或静态文件，使用AJAX技术获取并进行清洗、转换，以符合ECharts图表要求。动态加载数据实现实时更新，提升大屏的动态感和实时性。组件和布局自由组合，创造个性化的数据可视化大屏。交互设计通过点击事件、鼠标悬停、图表联动等提升用户体验，响应式布局适应不同设备和屏幕尺寸。

可视化是理解和分享数据洞察力的重要工具。恰当的可视化可以帮助表达核心思想或开启探索空间；它可以让世界对数据集进行讨论或分享见解。

基于 Matplotlib 的数据可视化 本篇内容将基于 Python 的 Matplotlib 库进行数据可视化实践，涵盖以下内容： Matplotlib 库使用基础 创建画布与设置 标题、标签等元素添加 常见图表类型绘制： 折线图 饼图 柱状图 散点图 箱线图 词云 (结合 Jieba 库) 实践中将涉及 Excel 或 CSV 文件读取，并进行简单的数据分析与可视化展示。

艾滋病/埃斯图多病项目 项目履历表中说明了项目进展，包括动机和环境。 佩斯基塔斯·佩斯基萨达多斯基地 Elencar de dados candidatas que serão utilizadas no projeto. 准专业资格证书 机器学习 网络分析 统计分析 集成技术 使用的工具 [此处省略]

在当今信息化社会，数据已成为企业决策的重要依据，汽车行业亦如此。本项目以大数据技术Hadoop和Hive，结合JavaWeb开发，构建完整的汽车销售数据分析系统。Hadoop作为分布式计算框架，处理汽车销售原始日志数据，利用其高容错和可用存储特性。Hive作为数据仓库工具，通过SQL查询和分析大规模数据集。JavaWeb负责展示数据，实现各类图表的动态展示和用户友好的交互界面，提升数据理解和用户体验。

这是WPI CS573数据可视化项目的第二项任务，我使用Matlab编写了代码来导入Excel数据。在A2任务中，我使用了10种工具制作了相同的散点图/气泡图，具有大小和颜色要求，其中1/3具有交互功能。这些图表通过自己的Web服务器部署在Web上。这项任务的挑战在于，它让我熟悉了不同工具的优缺点，并深入了解它们。作为CS573课程的关键工具之一，Matlab帮助我更深入地理解了数据可视化的重要性。