数据可视化软件

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。

这款数据库可视化工具允许用户查看表、视图和存储过程，还可以方便地修改表中的数据。

操作DB2、MySQL和Hadoop数据库的优秀工具。特别适合连接和管理DB2。

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。

WinsVM是一款专为数据挖掘和机器学习爱好者设计的可视化支撑向量机（SVM）软件。支撑向量机，全称Support Vector Machine，是一种监督学习算法，常用于分类和回归任务，特别适用于小样本和非线性问题。WinsVM的核心优势在于其友好的图形用户界面，使用户无需编写代码即可完成模型训练和评估，大大降低了SVM的应用门槛。 界面设计简洁直观，用户可以通过导入数据集、选择核函数（如线性核、多项式核、高斯RBF核）、调整参数（如C值和γ值），进行模型训练。软件会自动找到最优超平面，将数据分为不同类别。此外，WinsVM支持多种数据格式导入，如CSV、Excel，便于处理多源数据。 在实际应用中，支撑向量机的核心思想是最大化边界间隔，即通过最大边距超平面将样本分类。对于非线性问题，通过核函数将数据映射到高维空间，解决难以分隔的问题。WinsVM提供的可视化功能包括数据分布图、决策边界图、特征重要性分析等，帮助用户直观了解分类效果和特征选择的意义。WinsVM还支持交叉验证，用于评估模型的泛化能力，防止过拟合。 除了分类任务，WinsVM还适用于回归问题，通过预测连续变量的值来解决实际需求。在回归任务中，支撑向量机会寻找最小化误差的超平面。WinsVM 2.01版本可能增强了对大数据集的支持，并增加了新的可视化选项，使模型解释更为直观。WinsVM对于初学者和专业人士来说，都是一款实用的工具，有效简化了支撑向量机的学习与应用过程。无论在学术研究还是实际业务中，掌握WinsVM都能帮助用户更好地利用SVM解决复杂问题，提升模型的预测能力和解释性。

本次实验介绍了比例数据可视化的相关概念和方法。

Matplotlib 数据可视化进阶 本节深入探讨 Matplotlib 库，涵盖更高级的绘图技巧和自定义选项，帮助您创建更具洞察力和视觉吸引力的数据可视化作品。 自定义图形 颜色、标记和线条样式: 通过控制颜色、标记和线条样式，您可以为数据点和趋势线添加更多视觉细节。 轴标签和标题: 清晰的轴标签和标题对于传达图形信息至关重要。 图例: 图例可以帮助区分不同的数据集或类别。 注释: 使用注释突出显示数据中的特定点或区域。 高级绘图 子图: 将多个图形组合在一个图表中，以进行比较或展示不同方面的数据。 3D 图: 使用 Matplotlib 创建三维图形，以可视化多维数据。 图像: Matplotlib 还可以用于显示和处理图像数据。 自定义和扩展 样式: 利用 Matplotlib 的样式功能，您可以更改图形的整体外观。 自定义: Matplotlib 提供了广泛的自定义选项，允许您根据需要微调图形的各个方面。 扩展: Matplotlib 的功能可以通过第三方库和工具进一步扩展。

RedisDesktopManager，助你轻松管理和查询Redis数据库数据。

便捷获取疫情数据 统计整理数据 图形化展示疫情趋势 实时了解疫情状况 满足疫情防护需求

ApacheZeppelin是基于网络的可视化工具，支持数据挖掘和协作。通过ApacheTrafodion的JDBC/ODBC连接，可实现ApacheZeppelin对ApacheTrafodion的可视化功能。ApacheZeppelin的用户可使用不同的执行块/段创建步骤，并组成Notebook工作流。每个段由解释器处理。