图表
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一张图表，人人都能建立自己的AARRR运营模型
每次跟同行聊运营，聊用户，聊产品，最后都会回到AARRR模型上来，这个用户全生命周期模型概括了互联网产品运营的5个关键环节。 获客是运营的基础，促进用户活跃
才能让产品有生命力，提升留存减少流失让用户规模越来越大，付费转化是产品和团队持续运营的关键，用户自传播如果做的好，产品运营成本会降很多，增长也会很快。
可是，道理我都懂，该怎么用到自己的工作上呢？ 拉新、
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Frappe Charts图表应用 不依赖第三方插件库
之前我们分享过很多基于jQuery和 HTML5 的图表插件，但是很多都是基于第三方的插件实现，比如依赖jQuery库等等，例如
10款绚丽实用的HTML5图表动画应用 。今天我们要为大家分享的这款Frappe Charts图表应用并没有依赖第三方的脚本库，但是Frappe
Charts依然实现了非常实用的图表应用，包括折线图、饼图和柱形图等。不依赖第三方库的好处在于很
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数据报表：怎么让你的图表好看？这里有最重要的一条经验
编者按：这是一篇介绍如何制作图表的文章，作者是Amazon战略规划部的第一位分析师Eugene
Wei（后来还担任过Flipboard、Hulu的产品负责人，Oculus的视频负责人），原文标题叫做《 Remove the legend to
become one 》，意思是删掉图例成为传奇，因为在英语里面legend有图例和传奇的意思。简单来说，这篇文章介绍了一段经历，一套
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零基础用 Python 画图表，让你的论文更美观
曾经我在高中的时候有一篇数学探索的小作业，其中我需要画出一张比较复杂的函数图。由于 X 和 Y 的坐标轴标签都需要一定的自定义，所以微软 Office
自带的画图工具自然无法满足我的要求。经过一段时间的寻找，我终于找到了最适合自己的工具：那就是用 Python。 用 matplotlib
可以画出这样的图片，这张图的源代码请参考文末 其实，「用 Python」这个说法比较
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1元优课｜0基础玩转各类型图表，写出升职加薪的年终报告
无论各位是学生党还是白领，亦或者是行业精英领导层，2018年已经近在眼前，2017年的日历马上就要被丢进垃圾桶，say byebye了~~ But，但是，然 而，我要提醒各位，你在2017年还有一件极其重要的事情要做，这件事关乎你的升职加薪，关乎你明年的生活质量，关乎你的未来前程，那就是总结报告、业绩汇报！ 罗列N项今年做的最好的工作，汇总所有相关的数据，做出精准透彻的分析，并对明年的工 …阅读全文 -
今日力推：三个优秀的Android图表开源控件 / 按钮加载动画效果 Demo，简单易懂
最近网易评论挂菜了，正在缓慢开发评论功能，请各位稍等吼。 iOS 轻量图片编辑组件。 (代码家) 按钮加载动画效果 Demo，简单易懂。 (S) Swift
实现的 Terminal 进
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腾讯设计师：超实用的数据可视化零基础教程之实战案例篇
腾讯ISUX -凯杨：上篇文章简单的介绍了数据可视化的基础，将数据进行设计可视化后，可以让我们有一种全新的方式去认识数据，改变对数据的呈现和思考方式。那现在
就开始做一份数据的可视化表，一步步的来看下我们如何获取数据，以及如何进行可视化的展示。
在上章内容中，提到了关于【数据可视化迭代过程】的步骤，这也能看出整个过程包含的步骤，大致有： 确定主题 – 数据获得 – 图表选择（表达
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数据可视化——「科学与艺术的结合」
作者：麒麟 本文为36大数据原创，未经允许禁止转载。 数据可视化，是关于数据视觉表现形式，在大数据领域中，素来有“科学与艺术的结合”的说法。这种数据的视觉表
现形式被定义为，一种以某种概要形式抽提出来的信息，包括相应信息单位的各种属性和变量。
事实上，数据可视化是一个处于不断演变之中的概念，其边界在不断地扩大。这里的变化主要指的是技术上较为高级的技术方法，而这些技术方法允
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Dashboard设计思考（上篇）
文刀：在企业类应用服务（SaaS）、检测工具（手机安全助手）、量化自我工具（智能手环）等后台管理系统中，使用Dashboard可以帮助用户监控和分析数据，快
速获取重要信息。但如果对Dashboard设计缺乏认知，就很可能会造成Dashboard呈现的信息杂乱，充斥着无关紧要的指标、文本信息及各种半成品的图表等，
让用户抓不到重点。 那么，设计师该如何设计内容精确、体验友好的Dashboard以
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遇见大数据可视化 : 图表的视觉系统感知
作者：腾讯云 在上篇两篇文章里 《遇见大数据可视化：基础研究》 和 《遇见大数据可视化 ：来做一个数据可视化报表》 ，简单的介绍了下可视化的基础和制作流程。
我们也发现将数据进行可视化的好处，可以清晰有效的传达数据信息，以实现“用视觉的方式去思考”。相比数据的公平，视觉的方式会带有一定的引导性。
如上图所示，我们能快速的发现图形上的不同之处。NSF的图
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