go語言echarts go語言教程

echarts用什么編程語言

ECharts是一款基于JavaScript的數據可視化圖表庫，提供直觀，生動，可交互，可個性化定制的數據可視化圖表。ECharts最初由百度團隊開源，并于2018年初捐贈給Apache基金會，成為ASF孵化級項目。

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Echarts4.0支持typescript嗎

Echarts4.0支持typescript

ECharts 4.0 遵從這一規范,支持自動根據圖表配置項智能生成描述,使得有視力障礙的人可以在朗讀設備的幫助下了解圖表內容,讓圖表可以被更多人群訪問。

TypeScript 教程 TypeScript 是 JavaScript 的一個超集,支持 ECMAScript 6 標準(ES6 教程)。 TypeScript 由微軟開發的自由和開源的編程語言。

echarts可以用.net開發么

echarts是百度研發的一個前端報表組件，和你后臺用什么語言開發關系不大，后臺語言主要的職能是給ecsharts組件與代碼提供數據支持,而echarts前端主要職能是展示！所以echarts可以用.net開發的

5個常用的大數據可視化分析工具

1、FineReport

FineReport是一款純Java編寫的、集數據展示(報表)和數據錄入(表單)功能于一身的企業級web報表工具，只需要簡單的拖拽操作便可以設計復雜的中國式報表，搭建數據決策分析系統。

2、Echarts

前面說過了，Echarts是一個開源免費的javascript數據可視化庫，它讓我們可以輕松地繪制專業的商業數據圖表。

大家都知道去年春節以及近期央視大規劃報道的百度大數據產品，如百度遷徙、百度司南、百度大數據預測等等，這些產品的數據可視化均是通過ECharts來實現的。

3、FineBI

FineBI是新一代自助大數據分析的商業智能產品，提供了從數據準備、自助數據處理、數據分析與挖掘、數據可視化于一體的完整解決方案，也是我比較推崇的可視化工具之一。

FineBI的使用感同Tableau類似，都主張可視化的探索性分析，有點像加強版的數據透視表。上手簡單，可視化庫豐富。可以充當數據報表的門戶，也可以充當各業務分析的平臺。

4、pyecharts

Echarts(下面會提到)是一個開源免費的javascript數據可視化庫，它讓我們可以輕松地繪制專業的商業數據圖表。當Python遇上了Echarts，pyecharts便誕生了，它是由chenjiandongx等一群開發者維護的Echarts Python接口，讓我們可以通過Python語言繪制出各種Echarts圖表。

5、Bokeh

Bokeh是一款基于Python的交互式數據可視化工具，它提供了優雅簡潔的方法來繪制各種各樣的圖形，可以高性能的可視化大型數據集以及流數據，幫助我們制作交互式圖表、可視化儀表板等。

數據分析師為何有專業要求？

一、統計學專業 統計學貫穿數據分析的全過程，沒有統計學基礎，很難有專業的數據分析。數據分析的各個步驟，都要用到統計學的知識。 問卷設計時，問卷的信度是否符合要求？效度有多大？要用到統計學； 可以說，數據分析是統計學的應用。掌握統計學是數據分析師的基本功。 二、心理學專業 企業要提高市場占有率，就是要提高人心占有率，因此數據分析師研究用戶心理的工作必不可少。數據分析師若懂得心理學，則能更準確的探測到用戶的真實想法。 例如，在做品牌形象分析時，常會用到的是映射法，映射法就是基于心理學的數據采集方法。比如，讓你對某所別墅進行描述，很難說得清，但如果讓你選擇圖片，你對圖片的認識就映射了你對這所別墅的印象。比如，你選擇了勞斯萊斯車，很明顯，你認為這所別墅的形象是高端的。 三、社會學專業 從經濟學的角度看，人具有經濟性，追求利益最大化，比如人們總是喜歡買物美價廉的產品，消費量通常會隨著價格的下降而上升。但從社會學的角度看，人還具有社會性，受到社會群體心理的影響。作為數據分析師，如果沒有社會學背景，很難對市場現象做出合理的解釋。 四、人口學專業 人的特點影響市場的特點。年齡不同，家庭類型不同，則需求、價值觀和行為特征都不一樣。比如，兒童主要以生理需求為主，沒有太多的社會需求；青少年開始追求時尚和潮流，但不是高收入人群，購買的頻率高但可接受價格很低；人到中年，消費行為趨于理性化，強調功能、成本和技術優勢；而到了老年，對價格比較敏感。 有人口學知識，數據分析師可以更好地理解到用戶的差異性，有助于選擇市場細分的維度，提出合理的精細化營銷建議。 五、營銷學專業 數據分析師常要為企業的營銷決策提供支持，這就要求懂營銷。 具有營銷背景的數據分析師思路會更清晰、更開闊。當讓他做競爭分析時，他會想到波特五個力；讓他做環境分析時，他會想到PEST、讓他做消費者偏好分析，他會想到科特勒用戶決策流程；讓他做企業業務狀況分析，他會想到4P…… 六、財務管理專業 諸如此類的財務管理問題是企業選擇投資項目的依據、評價財務狀況的指標、評估決策效果的量尺。懂得財務管理，得失一筆賬，才能算得更清楚。”

數據工程師是做什么工作內容

數據工程師都做什么？

數據工程師負責創建和維護分析基礎架構，該基礎架構幾乎可以支持數據世界中的所有其他功能。他們負責大數據架構的開發、構建、維護和測試，例如數據庫和大數據處理系統。大數據工程師還負責創建用于建模，挖掘，獲取和驗證數據集合等流程。

數據工程師的關鍵技能

下面介紹數據工程師所需的幾項關鍵技能。

1.大數據架構的工具與組件

數據工程師更關注分析基礎架構，因此所需的大部分技能都是以架構為中心的。

2.深入了解SQL和其它數據庫解決方案

數據工程師需要熟悉數據庫管理系統，深入了解SQL至關重要。同樣其它數據庫解決方案，例如Cassandra或BigTable也須熟悉，因為不是每個數據庫都是由可識別的標準來構建。

3.數據倉庫和ETL工具

數據倉庫和ETL經驗對于數據工程師至關重要。像Redshift或Panoply這樣的數據倉庫解決方案，以及ETL工具，比如StitchData或Segment都非常有用。此外，數據存儲和數據檢索經驗同樣重要，因為處理的數據量是個天文數字。

4.基于Hadoop的分析（HBase，Hive，MapReduce等）

對基于Apache Hadoop的分析有深刻理解是這個領域的一個非常必要的需求，一般情況下HBase，Hive和MapReduce的知識存儲是必需的。

5.編碼

說到解決方案，編碼與開發能力是一個重要的優點（這也是許多職位的要求），你要熟悉Python，C/C++，Java，Perl，Golang或其它語言，這會非常有價值。

6.機器學習

雖然數據工程師主要關注的是數據科學，但對數據處理技術的理解會加分，比如一些統計分析知識和基礎數據建模。

機器學習已經成為標準數據科學，該領域的知識可以幫我們構建同類產品的解決方案。這種知識還有一個好處，就是讓你在這個領域極具市場價值，因為在這種情況下能夠“戴上兩頂帽子”會讓你成為一個更強大的工具。

7.多種操作系統

最后，需要我們對Unix，Linux和Solaris系統有深入了解，許多數學工具基于這些操作系統，因為它們有Windows和Mac系統功能沒有的訪問權限和特殊硬件需求。

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