###数据可视化-PowerBI####一、课前准备与快速入门在开始学习PowerBI之前，我们需要做好一些准备工作：1.**安装PowerBI**：首先确保已经安装了PowerBIDesktop，可以从Microsoft官网免费下载。
2.**了解图表类型**：熟悉常用的图表类型如折线图、条形图、饼图等，这些图表占据了大多数数据可视化的应用场景。
3.**熟悉PowerQuery和PowerPivot**：PowerQuery用于数据清洗和导入，PowerPivot则用于构建复杂的数据模型。
4.**准备数据源**：准备好要分析的数据，并了解如何将其导入PowerBI。
####二、PowerBI简介PowerBI是一款由Microsoft开发的商业智能工具，它提供了从单一视图到复杂的交互式报告的所有功能。
PowerBI主要有三个版本：-**Desktop**：主要用于创建和编辑报表，是最常用的版本。
-**Service(ProandPremium)**：用于共享和协作，支持实时刷新和大规模部署。
-**Mobile**：可在移动设备上查看报告。
####三、PowerBI界面介绍PowerBI的界面主要分为三个部分：1.**多页报表视图**：显示最终的可视化结果。
2.**数据视图**：进行数据建模的地方，可以在此添加新表、创建关系和度量值。
3.**关系视图**：用于查看和管理数据表之间的关系。
####四、PowerBI数据可视化流程1.**获取数据**：使用PowerQuery从各种来源导入数据。
2.**数据建模**：在PowerPivot中对数据进行清理、转换并建立模型。
3.**数据可视化**：利用PowerView创建交互式报告。
4.**分发数据**：将完成的报告发布到PowerBI服务并与他人共享。
####五、可视化图表类型PowerBI提供了多种类型的图表供用户选择，以适应不同的数据展示需求：1.**常用图表**：-**折线图**：用于展示随时间变化的趋势。
-**条形图**：适用于比较不同类别的数量。
-**饼图**：展示各个部分在整体中的占比。
-**散点图**：显示数据点间的分布或关联。
2.**高级图表**：-**卡片图**：展示单个数值。
-**雷达图**：用于比较多个变量。
-**瀑布图**：展示数据的增减变化过程。
-**箱线图**：展示数据分布的统计摘要。
-**标靶图**：对比实际值与目标值。
-**漏斗图**：展示业务流程中的转化率。
-**树状图**：用于层次结构数据的可视化。
-**气泡图**：同时展示三个维度的数据。
-**词云图**：以文字大小表示频率。
-**桑基图**：展示数据流的方向和量级。
-**热力图**：展示二维矩阵中的数据密度。
####六、项目实战1.**数据导入与整理**：-**导入数据**：使用PowerQuery从Excel、数据库等来源导入数据。
-**使用查询编辑器**：对数据进行清洗和转换。
-**数据库导入数据**：直接连接到MySQL等数据库并导入数据。
2.**建立数据分析模型**：-**建立数据模型**：在PowerPivot中创建表格间的关系。
-**新建度量值和新建列**：利用DAX函数创建新的计算字段。
-**DAX函数**：包括聚合函数、逻辑函数、信息函数等。
3.**可视化报告**：-**生成可视化报告**：在PowerView中创建交互式报告。
-**报告的筛选设置**：为报告添加筛选条件。
-**报告的格式设置**：调整图表的颜色、字体等样式。
-**设置报告的钻取**：让用户能够深入探索数据细节。
4.**Dashboard的制作原则**：-**选择合适的图表**：根据数据特性选择最合适的图表类型。
-**Dashboard的设计建议**：保持布局清晰，确保信息一目了然。
####七、拓展点、未来计划、行业趋势随着大数据技术的发展，数据可视化工具的需求日益增加。
PowerBI作为一款强大的工具，在未来有望继续扩展其功能，更好地满足企业和个人的需求。
例如，增强机器学习集成能力，提高自动化程度等。
####八、总结通过本课程的学习，我们不仅掌握了PowerBI的基本使用方法，还深入了解了数据可视化的重要性以及如何有效地运用各种图表来表达数据背后的故事。
希望每位学员都能够熟练地使用PowerBI，并在未来的工作中发挥重要作用。

学习python与OpenGLmywxmain.py为主调用文件File-＞Open:打开模型文件，示例为input.datTool-＞solid:设置模型为实体显示Tool-＞wire:设置模型为线框显示Tool-＞solid+wire:设置模型为实体+线框显示File-＞Merge:在模型上加入场数据，示例为温度场数据temp.datViewField-＞temperature:可显示温度场云图鼠标操作:左键按下移动为旋转模型移动，光照效果等功能还未加入。
现有功能也有待改进。

TMDB电影数据分析，包括Kaggle上的原始数据集，以及代码，实现电影类型和票房，利润等的关系，对比两个公司的电影类型收入，拍摄集中年份，画出饼图，条形图，折线图，并进行关键词的提取，做出词云图。

TMDB电影数据分析，包括Kaggle上的原始数据集，以及代码，实现电影类型和票房，利润等的关系，对比两个公司的电影类型收入，拍摄集中年份，画出饼图，条形图，折线图，并进行关键词的提取，做出词云图。

词云图的C#实现源代码，方便搞文本分析的童鞋使用。
值得学习

旭日图-基于EChartsV4.2树图-基于EChartsV4.2地图数据可视化-基于EChartsGeo3D图表展示-基于EChartsGL热力图展示-基于ECharts&百度地图ECharts扩展示例阿里云DataV案例-智慧文旅驾驶舱阿里云DataV案例-企业实时销售大盘百度Sugar案例-上交所上市公司全景概览百度Sugar案例-深交所上市公司全景概览腾讯云图案例-云计算服务监控

（1）打开豆瓣一部电影评论区，根据html结构捕获三个信息：一，每账号的评分等级为5星、4星、3星、2星、1星；
二，每个账号的评论留言；
三，跳转到下个评论页面的http链接（2）获取所有的信息后对信息进行处理：一，计算出每个星级的总数和一共多少账户进行了评级二、将所有的评论内容放在一起，处理评论中的空格和其他不规范形式（3）用matplotlib绘制评分等级占比的饼图，用jieba进行分词处理，用wordcloud生成词云图同个修改url=https://movie.douban.com/subject/26430636/comments?start=0&limit=20&sort=new_score&status=P&percent;_type=之中“26430636”为电影的代表，将其换做其他的编号就可以读取和生成其他电影的matplotlib和wordcloud制作评分图和词云图

Python练习项目目标编写Python微博爬虫数据来源微博列表请求分析应答报文分析获取微博正文微博正文文本提取获取多页微博反爬虫机制应对处理爬虫完整代码词云图生成成果展示目标用爬虫程序抓取目标用户人民日报的微博文本，通过分析词频，生成直观的词云图。
编写Python微博爬虫注意：微博的接口可能会发生变化，所以请不要盲目照抄，建议按照下述流程独立分析。
数据来源微博移动版网页（点此跳转）内容简洁，便于分析，因此选用移动版网页作为爬取对象。
微博列表请求分析打开目标用户的移动版微博主页：人民日报注意：此处需要退出微博登录来保证请求内容的普适性。
F12打开开发者工具，这里使用的是谷

针对散乱点数据，构建出三角网，并追踪出等值线，随后进行填充算法实现。
附件中包含有实现源代码工程（VS2008）、编程调试文档笔记、试验数据等。
-Forscatteredpointdata,constructatrianglemesh,andtrackthecontour,followedbyfillingalgorithm.Implementationannexcontainsthesourcecodeproject(VS2008),programminganddebugging,documentationnotes,testdata.

数值传热的二维稳态导热实验。
根据确定的边界条件，利用C语言编写程序对研究区域进行网格划分，获取各网格点的温度值，再利用MATLAB进行数值模拟，确定温度场分布云图

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。