java热力图

㈠ 北大青鸟java培训：banner轮播图的利弊

对于许多的企业网站来说，首页最上部分一般都是企业的banner图，为了能够更多的展现内容，许多的设计师将banner都设计成为轮播图的形式，但是，真的轮播图就有很好的展现和点击吗，其实不然，反而因为轮播图的图片大小和代码问题导致了许多SEO问题的产生。
今天，IT培训http://www.kmbdqn.cn/就仔细来分析一下，到底要不要设置banner轮播图呢。
确保你真的需要使用轮播图首先，设计不当的轮播图容易被用户当成与他想浏览的内容不相关的广告图片而直接无视。
在各种网页中早以身经百战的用户，会选择最快速的方式找到和浏览他们想要看的内容。
把精力放在翻看没有预期的轮播图上显然是低效的，一上来就自动进入了用户的视觉盲区。
下面的热力图展示了用户的浏览行为习惯：快速扫描找到想要阅读的区域，然后再进行有序的沉浸式阅读，毫无例外他们都忽略了看起来像广告的图片部分。
除此之外，在2013就有研究结果表明，轮播图的交互效果十分不理想：只有1%的用户点击了轮播图上切换按钮，其中84%的用户只在首屏点了1次。
还有学者针对30多个B2B的网站的网站进行了研究分析，根据轮播图的内容分成了三类：品牌宣传(Branding)、白皮书/在线研讨会(ThoughtLeadership)、服务推广(ServicePromtion)，发现不管是哪一类的内容，点击率都很低(0.16%~0.65%)：不仅如此，不少使用轮播图的网站还存在以下几种SEO问题：复杂的大图导致网站性能低，加载速度慢。
一般轮播图都会承载大量的图片信息，尤其是那些首屏就被高分辨率轮播图铺满的网站，这样庞大的图片信息会对加载速度造成很大影响。
每多加载1秒，就会流失更多用户。
无论是用户还是搜索引擎，都偏好加载更快的网站。
使用轮换的标题。
不少开发者倾向于给页面最上方的轮播图片打上标签，使页面上出现轮换的4-5个不同的标签，导致相关关键词的检索能力降低。
Flash的使用。
部分网站的轮播图使用Flash去展示内容，它能够做出很酷的效果，但却无法被任何搜索引擎抓取。
综上所述，设计不当的轮播图容易被忽略，点击率不理想，还可能会对SEO造成负面影响。
所以，我们不应该在还没有仔细思考过页面希望给用户传容的优先级和希望达到的效果时，就哪里“需要”哪里搬。
事实上，有很多其他方式也能帮助我们解决问题，并带来更好的效果：1、找到最需要触达给用户的内容，将次要内容放在次级位置展示谷歌云平台的产品与服务种类繁多，但并没有使用轮播图展示全部产品和特性，而是将浓缩的品牌价值和理念清晰地展现在用户面前，并提供主(免费试用)、次(与销售人员联系)两个明显的转化入口。
同时，将其他次要入口铺在下方，让用户可以选择通过顶导航或者继续往下浏览，快速找到感兴趣的内容。
2、让它成为内容的一部分氧气是一个专注于提供内衣购买推荐的app，当你按顺序滚动浏览页面的商品时，促销信息会以和通常产品推荐一样的形式出现在你面前，打扰感低，对进入沉浸式阅读的用户转化效果好。
3、砍掉不重要的推广图，直接展示内容右边的图片似乎看起来更“好看”，更“吸引人”，然而在实际场景中用户总是习惯性的忽略banner部分的内容，选择性的浏览正文部分，直接展示用户需要的内容，可以提高用户的检索效率，从而带来更高的转化率。

㈡ 哪个数据可视化工具比较好

看了一下其他的回答，都是利用现有的可视化软件，这里以python为例，介绍2个比较好用的可视化包—seaborn和pyecharts，简单易学、容易上手，绘制的图形漂亮、大方、整洁，感兴趣的朋友可以尝试一下，实验环境win10+python3.6+pycharm5.0，主要内容如下：

1.seaborn：这是一个基于matplotlib的可视化包，是对matplotlib更高级的API封装，绘制的图形种类繁多，包括常见的折线图、柱状图、饼状图、箱型图、热力图等，所需的代码量更少，使用起来更方便，下面我简单介绍一下这个包的安装和使用：

程序运行截图如下：

2.pyecharts：这个是echarts提供给python的一个接口，在前端的数据可视化中，可能会用到这个echarts包，借助pyecharts，我们不仅可以绘制出漂亮的柱状图、折线图等，还可以绘制3D图形、地图、雷达图、极坐标系图等，简单好用，非常值得学习，下面我简单介绍一下这个包的安装和使用：

程序运行截图如下：

补充推荐一个Python 新数据可视化模块——Plotly Express 。

Plotly Express是一个新的高级Python数据可视化库，它是Plotly.py的高级封装，它为复杂的图表提供了一个简单的语法。只需一次导入，大多数绘图只要一个函数调用，接受一个整洁的Pandas dataframe，就可以创建丰富的交互式绘图。

惯例，使用 pip进行安装。

我们使用gapminder数据集进行体验 Plotly Express 。

gapminder数据集显示2007年按国家/地区的人均预期寿命和人均GDP 之间的趋势：包含1952~2007年世界各国家人口、GDP发展与/地区的人均预期寿命和人均GDP 之间的趋势。

常用参数说明：

使用散点图描述中国人口与GDP增长趋势图

常用参数说明

使用地理散点图描述全球人口与GDP

常用参数说明

使用折线图描述1952~2007中国与美国人口增长趋势图

常用参数说明

使用条形图描述1952~2007中国与美国人口增长趋势图

常用参数说明

使用等值区域图描述各个国家人口数量

目前国内数据可视化工具或产品很多，到底那个工具或者产品是最好的？看了很多数据可视化产品，总结下来分为几大类。

下面我将一一分别进行工具介绍：

一．数据可视化库类

一个纯javascript的数据可视化库，网络的产品，常应用于软件产品开发或者 系统的图表模块，图表种类多，动态可视化效果，开源免费。

评价： 非常好的一个可视化库，图表种类多，可选的主题。Echarts中主要还是以图表为主，没有提供文本和表格方面的展现库，如果有相关需求还需要引入表格和文本方面的其他可视化库。

与echarts相似，同样是可视化库，不过是国外的产品，商用需要付费，文档详尽。

评价： 同样是非常好的一个可视化库，图表种类多。但是同样需要进行二次开发，,没有提供文本和表格方面的展现库。而且因为商用付费，所以能选择echarts肯定不会选择highcharts。

Antv是蚂蚁金服出品的一套数据可视化语法，是国内第一个才用the grammar of Graphics这套理论的可视化库。在提供可视化库同时也提供简单的数据归类分析能力。

评价： 是一个优秀的可视化库，需要进行二次开发。因为采用的是the grammar of Graphics 语法，和echarts相比各有千秋。

二．报表、BI类

由echarts衍生出来的子产品，同样继承了echarts的特点，图表种类多，没有提供文本和表格方面的展现库。Echarts接受json格式的数据，网络图说把数据格式进行了封装，可以通过表格的形式组织数据。

评价：可以把表格数据转换成图表展现形式的工具，支持excel数据导入 ，适合做静态的BI报告。因为数据偏静态，没看到与数据库结合的部分，很难和第三方系统结合展现动态变化的数据，如日报表、月报表、周报表等。

FineReport报表软件是一款纯Java编写的、集数据展示(报表)和数据录入(表单)功能于一身的企业级web报表工具，它“专业、简捷、灵活”的特点和无码理念，仅需简单的拖拽操作便可以设计复杂的中国式报表，搭建数据决策分析系统。

评价： FineReport可以直连数据库，方便快捷的定制各种复杂表样，用来做出固定格式的周报、月报等。它的格式类似于excel界面，特色功能报表制作，报表权限分配，报表管理还有填报，支持多种数据库。

Tableau 是桌面系统中最简单的商业智能工具软件，Tableau 没有强迫用户编写自定义代码，新的控制台也可完全自定义配置。在控制台上，不仅能够监测信息，而且还提供完整的分析能力。Tableau控制台灵活，具有高度的动态性。

评价： 全球知名的BI工具，价格6000元/年/人左右，但是国外产品不花钱不会为你做任何定制化改动，售后很有问题。

FineBI与FineReport都是帆软的产品。首先FineReport作为一款报表工具，主要用于解决提升IT部门的常规/复杂报表开发效率问题；而FineBI是商业智能BI工具，在IT信息部门分类准备好数据业务包的前提下，给与数据，让业务人员或领导自行分析，满足即席数据分析需求，是分析型产品。

FineBI的使用感同Tableau类似，都主张可视化的 探索 性分析，有点像加强版的数据透视表。上手简单，可视化库丰富。可以充当数据报表的门户，也可以充当各业务分析的平台。

评价：FineBI做到了自助式分析，图表类型丰富，数据分析功能较强大，钻取，筛选，分组等功能都有。但是对于普通没有IT基础的人来说，要想真正熟练地掌握finebi，还是有一定的难度的，需要花上几天，但是这个难度相比Excel的VBA学习还是低不少的。

Power BI 是一套商业分析工具，用于在组织中提供见解。可连接数百个数据源、简化数据准备并提供即席分析。生成美观的报表并进行发布，供组织在 Web 和移动设备上使用。每个人都可创建个性化仪表板，获取针对其业务的全方位独特见解。在企业内实现扩展，内置管理和安全性。

评价： 类似于excel的桌面bi工具，功能比excel更加强大。支持多种数据源。价格便宜。但是只能作为单独的bi工具使用，没办法和现有的系统结合到一起。

三．可视化大屏类

提供丰富的模板与图形，支持多数据源，拖拉式布局，支持服务化服务方式和本地部署。整体来说是一款很好的大屏的产品。

评价： 产品不错，就是价格服务版每年5100元/年，本地部署竟然要110万，每年续费也要37万。

前文有介绍过，finereport是一个企业级的报表工具，同时也提供大屏的服务。通过布局、色彩、绑定数据等环节完成大屏的制作。拥有很多自助开发的可视化插件库。

评价： 很优秀的软件，性价比高。学习方面，掌握FineReport的dashboard制作，应该也比较简单的。

五 .专业类（地图、科学计算、机器学习）

很多工具都能实现数据地图，比如echarts，finereport，tableau等。

ggplot2是R语言最流行的第三方扩展包，是RStudio首席科学家Hadley Wickham读博期间的作品，是R相比其他语言一个独领风骚的特点。包名中“gg”是grammar of graphics的简称，是一套优雅的绘图语法。主要用于机器学习绘图。

评价： 机器学习、数学、科学计算领域专业的绘图语言。专业与技术要求都很高，不是专业搞机器学习或者科学计算的工程师，一般不会用到。

Python是一门编成语言,其周边的绘图库也比较丰富比如pandas和matplotlib ,pandas能够绘制线图、柱图、饼图、密度图、散点图等； matplotlib主要是绘制数学函数相关的图如三角函数图、概率模型图等。

评价： 机器学习、数学、科学计算领域专业的绘图语言。专业与技术要求都很高，不是专业搞机器学习或者科学计算的工程师，一般不会用到。

ggplot2是R语言最为强大的作图软件包，强于其自成一派的数据可视化理念。当熟悉了ggplot2的基本套路后，数据可视化工作将变得非常轻松而有条理。

技术相关

1. 将数据，数据相关绘图，数据无关绘图分离

这点可以说是ggplot2最为吸引人的一点。众所周知，数据可视化就是将我们从数据中 探索 的信息与图形要素对应起来的过程。

ggplot2将数据，数据到图形要素的映射，以及和数据无关的图形要素绘制分离，有点类似java的MVC框架思想。这让ggplot2的使用者能清楚分明的感受到一张数据分析图真正的组成部分，有针对性的进行开发，调整。

2. 图层式的开发逻辑

在ggplot2中，图形的绘制是一个个图层添加上去的。举个例子来说，我们首先决定 探索 一下身高与体重之间的关系；然后画了一个简单的散点图；然后决定最好区分性别，图中点的色彩对应于不同的性别；然后决定最好区分地区，拆成东中西三幅小图；最后决定加入回归直线，直观地看出趋势。这是一个层层推进的结构过程，在每一个推进中，都有额外的信息被加入进来。在使用ggplot2的过程中，上述的每一步都是一个图层，并能够叠加到上一步并可视化展示出来。

3. 各种图形要素的自由组合

由于ggplot2的图层式开发逻辑，我们可以自由组合各种图形要素，充分自由发挥想象力

基本开发步骤

1. 初始化 – ggplot()

这一步需要设定的是图的x轴，y轴和”美学特征”。基本形式如下：

p

㈢ echarts 热力图 可以不要x y 轴吗

1 首先，在Java Web项目中新建一个JSP页面someChart.jsp，引入echarts核心JS // 路径配置 require.config({ paths: { echarts: "/scripts/echarts/build/dist" } }); 2 由于这里要用到折线图，需要将折线图的JS引入 require( [ 'echarts', 'echa。

㈣ 有人了解夸父RDP智能报表工具吗

夸父RDP智能报表工具是一款专业的报表工具，领先的企业级Web报表平台软件，采用纯Web技术，专注于解决企业报表快速制作难题。

专注于中国式复杂报表、可视化大屏、移动端报表的需求，集合多年的研发经验和技术积累，无需编码，通过拖拽所见即所得的方式，就能完成复杂报表的开发，让数据更生动清晰的展现。

JS+Echarts编程：

大部分人可能会选择大数据可视化图表插件Echarts组件来做数据可视化大屏，大数据可视化图表插件Echarts是网络的一款开源数据图表组件产品，它是一个纯Java的图标库，底层依赖轻量级的canvas类库ZRender。

用JS+Ecahrts编程实现可视化图表，需要一定的学习成本的，并且需要大量的时间，即使是制作出来，配色也是一大难题，对于编程零基础的小白来说，显然有些太困难了，而且一旦数据口径改变，或者数据量多，需要对接系统，就要写代码调整，麻烦至极。

使用专业的可视化报表工具：

越来越多的项目和行业要用到报表工具，但国内市场上数据报表工具很多，鱼龙混杂。面对如此多的产品，很难只从一个方面就分出高低优劣，经常得从多方面进行比较。

现在我给大家推荐一款超强可视化报表工具-RDP报表工具，RDP报表工具依靠自主研发和Echarts的技术支持，提供近百种可视化图表，除常见的传统图表外，更涵盖标签云、地图、热力图等，充分满足各类数据的展现需求。

还支持插件方式，集成各种自定义插件，进行高度自由化的展现数据。

㈤ android 百度地图使用jar包会冲突吗

1/map/index.php?title=androidsdk/sdkandev-download网址下载sdk，可以全部下载，也可以自定义下载。从V2.3.0之后的版本，SDK的开发包以可定制的形式提供下载，用户可以根据自己的项目需要勾选相应的功能下载对应的SDK开发包。 三、在android项目中引用网络SDK 1. 将开发包中的jar包和so文件添加到libs文件下。 2. 在AndroidManifest.xml中添加开发秘钥和所需权限。 [java] view plain <application android:allowBackup="true" android:icon="@drawable/ic_launcher" android:label="@string/app_name" android:theme="@style/AppTheme" > <meta-data android:name="com..lbsapi.API_KEY" android:value="填写你申请的AK" /> 权限： [java] view plain <!-- 网络API所需权限 --> <uses-permission android:name="android.permission.GET_ACCOUNTS" /> <uses-permission android:name="android.permission.USE_CREDENTIALS" /> <uses-permission android:name="android.permission.MANAGE_ACCOUNTS" /> <uses-permission android:name="android.permission.AUTHENTICATE_ACCOUNTS" /> <uses-permission android:name="android.permission.ACCESS_NETWORK_STATE" /> <uses-permission android:name="android.permission.INTERNET" /> <uses-permission android:name="com.android.launcher.permission.READ_SETTINGS" /> <uses-permission android:name="android.permission.CHANGE_WIFI_STATE" /> <uses-permission android:name="android.permission.ACCESS_WIFI_STATE" /> <uses-permission android:name="android.permission.READ_PHONE_STATE" /> <uses-permission android:name="android.permission.WRITE_EXTERNAL_STORAGE" /> <uses-permission android:name="android.permission.BROADCAST_STICKY" /> <uses-permission android:name="android.permission.WRITE_SETTINGS" /> <uses-permission android:name="android.permission.READ_PHONE_STATE" /> 3. 在布局文件中添加地图控件： [java] view plain <com..mapapi.map.MapView android:id="@+id/bmapview" android:layout_width="match_parent" android:layout_height="match_parent" android:clickable="true" /> 4. 在应用程序创建时初始化SDK引用的Context全局变量。 [java] view plain @Override protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) { super.onCreate(savedInstanceState); requestWindowFeature(Window.FEATURE_NO_TITLE); // SDKInitializer.initialize(getApplicationContext()); setContentView(R.layout.activity_main); init(); } 这里需要注意一下：initialize方法中必须传入的是ApplicationContext，传入this，或者MAinActivity.this都不行，不然会报运行时异常，所以网络建议把该方法放到Application的初始化方法中。 然后重写activity的生命周期的几个方法来管理地图的生命周期。在activity的onResume、onPause、onDestory方法中分别执行mapview的onReusme、onPause、onDestory方法。 完成以上步骤，此时就可以完成一个简单的”Hello Map“程序了。 三、普通地图和卫星地图切换 网络地图将地图的类型分为两种：普通矢量地图和卫星图。 [java] view plain mMapView = (MapView) findViewById(R.id.bmapView); mBaiMap = mMapView.getMap(); //普通地图 mBaiMap.setMapType(BaiMap.MAP_TYPE_NORMAL); //卫星地图 mBaiMap.setMapType(BaiMap.MAP_TYPE_SATELLITE); 四、显示实时交通图（路况图） [java] view plain //开启交通图 mBaiMap.setTrafficEnabled(true); 五、显示热力图 热力图就是以特殊高亮的形式显示访客热衷的页面区域和访客所在的地理区域的图示。通俗来说就是显示地图上某一块区域的人的密集程度。

㈥ 北大青鸟java培训：数据可视化图表类型分析

数据的可视化显示能够让我们的工作更加流畅，以及对项目的发展状态有直观的了解。
今天我们就一起来学习一下，常见的数据可视化图都有哪些类型。
折线图折线图可能是常见的可视化方式了，它可以让用户很直观地按照时间维度了解系统的情况。
系统中每个单一或聚合的指标都会以一条折线在图表中体现。
但当同一个图表中同时存在多条折线时，就可能会对阅读有所影响，所以大多数情况下都可以选择仅查看其中的少数几条折线，而不是让所有折线同时显示。
如果某个指标的数值产生了大于正常范围的波动，就会很容易发现。
例如下图中异常的紫线、黄线、浅蓝线。
折线图的另一个用法是可以将多条折线堆叠起来以显示它们之间的关系。
例如对于通过折线图反映服务器的请求数量，可以单独看到每台服务器上的请求，也可以聚合在一起看。
这就可以在同一个图表中灵活查看整个系统以及每个实例的情况了。
热力图另一种常见的可视化方式是热力图。
热力图与条形图比较类似，还可以在条形图的基础上显示某部分在整体中占比的变化情况。
例如在查看网络请求延时的时候，就可以使用热力图快速查看到所有网络请求的总体趋势和分布情况，另外，它可以使用不同颜色来表示不同部分的数值。
仪表图还有一种常见的可视化方式是仪表图，用户可以通过仪表图快速了解单个指标。
仪表一般用于单个指标的显示，例如车速表代表汽车的行驶速度、油量表代表油箱中的汽油量等等。
大多数的仪表图都有一个共通点，就是会划分出所示指标的对应状态。
除了常规仪表样式的显示方式之外，还有较为直接的数据显示方式，配合相同的配色方案，一眼就可以看出各个指标所处的状态，这一点与和仪表的特点类似。
用户不需要仔细阅读，就可以大致了解各个指标的不同状态。
这种类型的可视化是我常用的类型，在数秒钟之间，我就可以全面地总览系统各方面地运行情况。
火焰图由Netflix的BrendanGregg在2011年开始使用的火焰图是一种较为少见地可视化方式。
它不像仪表图那样可以从图表中快速得到关键信息，通常只会在需要解决某个应用的问题的时候才会用到这种图表。
火焰图主要用于CPU、内存和相关帧方面的表示，X轴按字母顺序将帧一一列出，而Y轴则表示堆栈的深度。
图中每个矩形都是一个标明了调用的函数的堆栈帧。
矩形越宽，就表示它在堆栈中出现越频繁。
java课程培训机构http://www.kmbdqn.cn/发现在分析系统性能问题的时候，火焰图能够起到很大的作用，大家不妨尝试一下。

㈦ java web项目如何用heatmap.js实现热力图展现

此src表示为web的根目录 即 WebRoot下 建议加个images文件夹放图
可写成 src="images/45.......224.jpg"/>
建议写成 绝对路径
在生成xxxx.jsp文件时 系统会在 上面增加：
<%
String path = request.getContextPath();
String basePath = request.getScheme()+"://"+request.getServerName()+":"+request.getServerPort()+path+"/";
%>
在这里 只要写成
src="<%=basePath%>images/45.......224.jpg"/>
就绝对不会错

㈧ 大神们有什么简单易用的动态数据可视化工具推荐吗

Choropleths
如果你想要呈现基于地域的数据信息，那么choropleth一定是你的不二选择。通过对于不同区域对应的数值着色，可以十分方便的呈现出某一数据在不同地区的数值和差异，上图的例子显示美国的失业率分布。我们可以利用这个工具对不同国家、市镇、乡村、市场区域甚至邮编表示的区域来呈现数据分布。
Graated Circles
利用这一工具我们可以在一张图上呈现出多个不同维度的信息，就像上图所示的例子，可以利用圆圈的大小来表示数量，颜色来表示范围，位置来描述各个数据源之间的空间趋势。这种图在描述某种变量的分布时十分有用，例如对于某一人群的分布、某些疾病数据的呈现等都十分直观。
Dot Distributions
这一工具用来描述十分密集的数据点。可以通过图中数据点的密度直观的获取对应数据的地理分布和强度。例如交通、互联网流量、社交媒体的点击量等，都可以用这种方式呈现出来。
Dot Distributions
这一工具用来描述十分密集的数据点。可以通过图中数据点的密度直观的获取对应数据的地理分布和强度。例如交通、互联网流量、社交媒体的点击量等，都可以用这种方式呈现出来。
3D Extrusions
除了平面的数据，我们还能利用三维空间呈现出数据更加迷人的一面。利用高度来表示不同地区数据的数量、强度，可以直观的感受到不同地区间的差异。例如经济发展和人口分布、GDP等。如果你看过全球经济发展数据的话，你一定会感叹于美国发达的经济摩天大楼和第三世界低矮的经济平房间巨大的差距。
3D Environments
我们有了数据，为什么不通过另一中更为有趣的方式来探索数据呢？利用Unity的游戏引擎，我们可以将获取的数据呈现在虚拟世界甚至是增强现实中去，就像游戏一样去更直观的探索和感受数据。这也许将成为可视化的下一次革命。
Heatmaps
相信很多朋友都用过地图中的热力图功能来避开拥堵和人山人海的假期景点。热力图利用颜色梯度来表示某个量的分布情况。我们利用它可以方便的得到数据间联系的数据内部的分布关系。出行网站和城市管理部门以及在大范围应用热力图进行数据的呈现并提供有效的决策信息。

㈨ 5个常用的大数据可视化分析工具

1、FineReport
FineReport是一款纯Java编写的、集数据展示(报表)和数据录入(表单)功能于一身的企业级web报表工具，只需要简单的拖拽操作便可以设计复杂的中国式报表，搭建数据决策分析系统。
2、Echarts
前面说过了，Echarts是一个开源免费的javascript数据可视化库，它让我们可以轻松地绘制专业的商业数据图表。
大家都知道去年春节以及近期央视大规划报道的网络大数据产品，如网络迁徙、网络司南、网络大数据预测等等，这些产品的数据可视化均是通过ECharts来实现的。
3、FineBI
FineBI是新一代自助大数据分析的商业智能产品，提供了从数据准备、自助数据处理、数据分析与挖掘、数据可视化于一体的完整解决方案，也是我比较推崇的可视化工具之一。
FineBI的使用感同Tableau类似，都主张可视化的探索性分析，有点像加强版的数据透视表。上手简单，可视化库丰富。可以充当数据报表的门户，也可以充当各业务分析的平台。
4、pyecharts
Echarts(下面会提到)是一个开源免费的javascript数据可视化库，它让我们可以轻松地绘制专业的商业数据图表。当Python遇上了Echarts，pyecharts便诞生了，它是由chenjiandongx等一群开发者维护的Echarts Python接口，让我们可以通过Python语言绘制出各种Echarts图表。
5、Bokeh
Bokeh是一款基于Python的交互式数据可视化工具，它提供了优雅简洁的方法来绘制各种各样的图形，可以高性能的可视化大型数据集以及流数据，帮助我们制作交互式图表、可视化仪表板等。

㈩ 数据分析需要掌握哪些知识

数据分析要掌握主流的数据分析方法。

1、事件分析

可以根据用户在企业APP、网站、小程序等平台上的操作记录或是行为日志，来确定用户在平台上各个板块之间行为的规律和特点，通过商业智能BI数据分析，研究出用户的内心需求，对板块内容进行优化调整，一般会涉及浏览页面、点击元素、访问板块等。

2、热力图分析

和事件分析类似，热力图一般指用户访问企业网站、APP和小程序时，会在一些元素和板块进行停留，根据这些在元素和板块上的点击次数、点击率、访问次数、访问人数等，通过商业智能BI以高亮图形形式进行显示，可以方便识别用户行为，优化逻辑。

数据分析-派可数据商业智能BI