前言笔者最近在工作之余,一直在做数据可视化和nodejs方面的研究,虽然之前的web工作中接触过nodejs和可视化相关的内容,但是没有一个系统的总结和回顾,所以为了更深入的研究和复盘我的nodejs和数据可视化之路,笔者将会花两个月的时间,做一个彻底的复盘.Node.js是一个事件驱动I/O服务端JavaScript环境，基于Google的V8引擎，

↑关注星标  有趣的不像个技术号每晚九点，我们准时相约  我们要的不是数据，而是数据告诉我们的事实。大多数人面临这样一个挑战：我们认识到数据可视化的必要性，但缺乏数据可视化方面的专业技能。部分原因可以归结于，数据可视化只是数据分析过程中的一个环节，数据分析师可能将精力花在获取数据、清洗整理数据、分析数据、建立模型，但在最终的展示沟通

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随着医疗行业信息化的发展，积累了大量的业务数据，如何挖掘这些数据，实现数据的可视化被提上日程，医院中通常有许多的信息化系统，使用的又都是不同厂商的数据库产品，如何统一汇聚数据，实现数据互通也是一个大问题。目前有一款数据交换软件TreeSoft数据库管理系统，可以实现异构的数据自动交换同步，目前支持MySQL，Oracle，SQLServe

JEPaaS是一款优秀的软件平台产品，可视化开发环境，低代码拖拽式配置开发，操作极其简单，可以帮助解决Java项目80%的重复工作，让开发更多关注业务逻辑，大大提高开发效率，能帮助公司大幅节省人力成本和时间成本，同时又不失灵活性。适用于搭建OA、ERP、CRM、HR、HIS等所有的企业信息管理系统（且适用于集团公司部署）。!(http://p1t

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这里只介绍liteflow的简单基础使用以及作者对liteflow进行可视化扩展的相关阐述

在数据科学领域，动态数据可视化是一种强大的工具，它可以帮助我们实时监控和分析数据变化。在本文中，我们将探讨如何使用Python中的Pandas和Matplotlib库来实现动态数据可视化，并以访问京东数据为案例进行详细说明。为什么选择Pandas和Matp