作为一名数据分析师，一提到动态数据可视化就会感到莫名兴奋，我认为数据可视化有两个非常重要的部分：一个是动态，一个是数据可视化。要使数据分析真正有价值和有洞察力，就需要高质量的动态可视化工具。市场上有很多产品，特点和价格各不相同，本文列出了一些广泛认可的工具，我们来一起了解一下数据动态可视化制作工具。一、数据动态可视化制作工具——Smartbi可视化B

十年前写的，从今天看起来之前的想法还是比较幼稚的。从理论指导角度，数据分析可以划分为基于统计学的和基于数据挖掘的数据分析方法，很显然基于统计学的相对容易理解一些，而数据挖掘对高等数学要求会高一些，相信毕业十几年的同学很可能连A\X\\2B\XC0都快忘记了，甚至我不确定等小孩上了初中能不能教的了他数学。从分析的出发点看，数据分析

本文介绍了均匀分布和逻辑分布。均匀分布是连续概率分布，所有事件在指定范围内有相等概率发生，常用于随机数生成。其概率密度函数为f(x)1/(ba)，其中a和b分别为下限和上限。NumPy的random.uniform()可生成均匀分布的随机数。Seaborn可用于可视化分布。文中还提供了练习及解决方案，包括生成不同范围的均匀分布随机数、比较分布形状变化及模拟抛硬币实验。逻辑分布则常用于S形增长现象的建模，其PDF为(scale/(π(1(xloc)/scale)^2))，由位置参数loc和尺度参数scale定义。