这里我们首先画一个自己选择的研究区，用于方便计算NDWI，这里我们将青海湖区域作为我们的研究区，第二步我们就是要设定一个函数，用于在函数中执行循环遍历，这里包括去云和影像筛选过程，最后按照最大值合成，最后我们分别加载影像，计算影像水域的面积分别用到的就是我们提到的pixelArea()和reduceregion(),在这个过程中我们可以设定一个水域变化面积的函数，用来展示每一面水体的面积变化情况，期间我们还可以构建动态展示效果，加载影像的三年湖水的动画效果。

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以上三种，我们都是基于Power BI页面表现进行设置即可。今天我们更进一步，讲讲不变更页面设置，对后台(Query+Pivot)进行变更达到一个图表显示更多内容的目的。先看结果

SAP 分析云是一款先进的商务分析云解决方案，集商业智能 (BI)、增强分析、预测分析和企业规划功能于一体，消除单点解决方案和数据孤岛挑战，能提供你需要的全面云分析功能。

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在Excel中，我们可以使用Power Pivot和数据透视表相结合的方法来动态计算近N天的数据变化的情况。比如，我们按选择一个日期，计算当前日期的前7天、前15天，前30天等近期的数据变化情况。如图所示： 这种方法不仅可以提高数据透视表的效率，还可以打造更多的分析的维度。 初始的数据源和数据模型如下图所示： 在这个模型中，我们新建一个日期表，用来筛选订单表中的下单日期。这个例子是简化过来的。 为了当我们选择一个日期的时候，在我们透视表中和数据透视图中能显示选择的近N天的数据，我们还需要做两件事： （1

按照 Power BI 教父以及 DAX 之父所言，Power BI 为了业务分析师而设计，在可视化层面的易用性，相比 Zebra BI 来说，差距之大。

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iSlide功能的确很强大，我后面的内容肯定会避开这个强大插件的内置功能，更新一些其它类型的图表内容，比如说今天的内容就是漏斗图的制作。

如果不能将数据可视化， 那么拥有的数据除了占用存储将毫无用处。所以将数据分析起来才能大放光彩， 也是海量数据存在的意义。python中有很多将数据可视化的模块， matplotlib是最基本的一个， 也是功能非常强大的绘图库，支持绘制各种类型的统计图表。以下是几种常见的统计图表，以及绘制方法及用例

废话不多说，开始正题。正所谓，一图胜千言，经常做数据分析的都知道，数据可视化是分析报告中的关键，一张或多张优秀的图表就足以突出结论，润色报告，获得boss的肯定。

Apache ECharts 是一个由百度开源的数据可视化，凭借着良好的交互性，精巧的图表设计，得到了众多开发者的认可。而 Python 是一门富有表达力的语言，很适合用于数据处理。当数据分析遇上数据可视化时，pyecharts 诞生了;PyEcharts是Echarts的Python接口, Pyecharts = Python + Echarts

如何爬取信息以及相应信息的含义的讲解可以参看我的另一篇文章《肺炎疫情数据爬取》，变量的定义也保持了一致，这里不再赘述。

很多战友问过一个问题，那就是如何设计一个PowerBI报告，对这个问题，需要一个系统化的回答，它足可以形成一个课程，该课程将完全讲述如何纯纯地构造一个PowerBI的报告，不包括对任何可视化元素的专有讲解，而是纯纯的打造一个报告。

引子：本文学习整理自chandoo.org的《Zelda Stamina Wheel Chart》，有兴趣的朋友可以参阅原文并下载示例工作簿研究。

好看的数据可视化图片是怎么样做的？这里我将介绍如下几个知识点，相信掌握如下数据可视化技巧和知识，一定可以让你的图表焕然一新，令人眼前一亮~

Markdown 是一种轻量级标记语言，创始人为约翰·格鲁伯（John Gruber）。 它允许人们使用易读易写的纯文本格式编写文档，然后转换成有效的 XHTML（或者HTML）文档。这种语言吸收了很多在电子邮件中已有的纯文本标记的特性。

优秀的作图工具有许多，例如文本绘图工具 PlantUML，流程图设计工具 Draw.io，还有专业绘图工具 Sketch 和 Figma 等，但是最推荐的还是手绘风格的绘图工具——Excalidraw。

本教程将介绍如何在本地Windows系统的桌面版Docker上搭建PlantUML，用于生成和预览UML图表。PlantUML是一款开源的UML图形绘制工具，通过简洁的文本描述语言生成各种UML图形。

先上一张动态图片感受一下。gping 是基于 Rust 编写可视化工具，有了它，当你输入 Ping url 的时候，可在终端看到数据接收情况。