十、tensorflow.js 入门 在前一章中，您已经了解了机器学习 ( ML )的基础知识，并学习了一些构建和使用 ML 模型所需的理论基础。 在本章中，我们将向您介绍一个高效且流行的 JavaScript 中的 ML 库，名为 TensorFlow.js，到本章结束时，您将了解如何安装和使用 TensorFlow.js，如何创建 tensor，如何使用 Core 应用编程接口 ( API )

九、机器学习基础 机器学习 ( ML )领域每天都在变大，做了成吨的研究，用 ML 算法构建了各种类型的智能/智能应用。这个领域正获得越来越多的兴趣，越来越多的人着迷于了解它是如何工作的以及如何利用它。 在这一章中，我们将试图对 ML 为什么以及它是如何工作的有一个基本的了解，并且还将看到它在现实生活中应用的各种形式。 在本章中，我们将通过以下主题来了解 ML 的基础知识: 机器学习导论 机器学

八、创建无代码数据分析/处理系统 创建 Danfo.js 的主要目的之一是在浏览器中轻松启用数据处理。这提供了将数据分析和数据处理无缝集成到网络应用中的能力。除了能够将数据处理添加到网络应用之外，我们还有工具可以让数据处理和分析看起来更像设计师使用 Photoshop 和 Figma 时所做的事情；他们如何通过点击在画布上混合笔触，或者他们如何通过在画布上放置画布，通过拖放和一些按钮点击来操作图像

第三部分：构建数据驱动的应用 在第 3 节中，我们切换到动手方法，并向您展示如何构建数据驱动的应用。首先，我们向您展示如何为数据分析和数据处理构建一个无代码环境。然后，我们用 Danfo.js 和 TensorFlow.js 向您介绍机器学习的基础知识。接下来，我们向您介绍推荐系统，并向您展示如何构建一个推荐系统。最后，我们通过向您展示如何创建推特分析仪表板来结束这一部分。 本节包括以下章节:

七、数据聚合和分组运算 数据聚合和分组运算是数据分析中非常重要的方法。这些方法能够根据指定的关键字将数据拆分成一组组，然后对分组的数据应用一些groupby操作(聚合或转换)来产生一组新的值。然后将结果值组合成一个数据组。 这种方法通常被称为。这个术语实际上是哈德利·韦翰创造的，他是许多流行的“T3”R“T4”包的作者，用来描述分组运算。图 7.1 用图形描述了拆分-应用-合并的思想: 图 7.

六、Danfo.js 数据可视化 在前一章中，您学习了如何使用 Plotly.js 创建丰富的交互式绘图，这些绘图可以嵌入到任何网络应用中。我们还提到了 Danfo.js 如何在内部使用 Plotly 直接在数据框或系列上制作图。在本章中，我们将向您展示如何使用 Danfo.js 绘图 API 轻松创建这些图表。具体来说，在本章中，我们将介绍以下内容: 设置用于绘图的 Danfo.js 使用 D

五、plotly.js 数据可视化 绘图和可视化是数据分析中非常重要的任务，因此，我们将用整整一章的时间来讨论它们。数据分析师通常会执行绘图和数据可视化，作为探索性数据分析 ( EDA )阶段的一部分。这可以极大地帮助识别隐藏在数据中的有用模式，并为数据建模建立直觉。 在这一章中，您将学习如何使用 Plotly.js 创建丰富的交互式情节，这些情节可以嵌入到任何 web 应用中。 具体来说，我们将

四、数据分析、清理、转化 数据分析、清理和转型是任何数据驱动项目的重要方面，你作为数据分析师/科学家的大部分时间都将花在做一种或另一种形式的数据处理上。虽然 JavaScript 是一种灵活的语言，具有操作数据结构的良好特性，但是编写实用函数来一直执行数据争论操作是相当乏味的。因此，我们在 Danfo.js 中构建了强大的数据争论和转换特性，这可以大大减少在这个阶段花费的时间。 在本章中，我们将向

三、Danfo.js 入门 与其他编程语言相比， Python 数据科学和机器学习生态系统已经非常成熟，但在数据呈现和客户端方面， JavaScript 独占鳌头。从其强大的数据呈现工具到其在浏览器中易于设置的易用性，始终推荐使用 JavaScript。 在本章中，我们将向您介绍 Danfo.js 库，从而为您提供一个在 JavaScript 中进行数据分析和操作的高效工具。我们将介绍 Danfo

二、Dnotebook——一个 JavaScript 的交互式计算环境 唐纳德·克努特(Donald Knuth)很好地开创了让我们的代码具有足够的表现力，让人类阅读，而不仅仅是让机器消费的想法，他还写了一本关于它的书，名为《识字编程》(T0)(https://www . Amazon . com/literable-Programming-by Knuth-Knuth/DP/B004 KFC4S

第二部分：使用 Danfo.js 和 Dnotebook 的据分析和处理 本节向读者介绍 Danfo.js 和 Dnotebook(JavaScript 中的交互式计算环境)。它还深入到 Danfo.js 的内部，检查数据框架和系列，数据转换和分析，绘图和可视化，以及数据聚合和组操作。 本节包括以下章节: 第二章 ，Dnotebook -一个 JavaScript 的交互式计算环境 第三章 ，D

一、现代 JavaScript 概述 在本章中，我们将讨论一些核心的 JavaScript 概念。如果您是 JavaScript 新手，需要入门，请查看 第 13 章附录 : 基本 JavaScript 概念。 理解 JavaScript 的一些现代概念并不是使用 Danfo.js 的先决条件，但是如果您是 JavaScript 新手或者来自 Python 背景，我们建议您通读这一章，原因是在使用

第一部分：基础知识 本节介绍 JavaScript 和 Node.js 框架。为了充分理解和使用 Danfo.js，需要这些概念，它还介绍了如何使用 Babel 和 Node.js 为现代 JavaScript 建立一个环境，还教读者一些代码测试的基础知识。 本节包括以下章节: 第一章 ，现代 JavaScript 概述...

零、前言 由于这些库提供的便利性和性能，大多数数据分析师使用 Python 和 pandas 进行数据处理和操作。然而，JavaScript 开发人员一直希望机器学习 ( ML )也能在浏览器中实现。这本书重点介绍了 Danfo.js 如何为 JavaScript 开发人员带来数据处理、分析和 ML 工具，以及如何充分利用这个库来开发数据驱动的应用。 这本书首先介绍了 JavaScript 概念和

九、实用时间感知层的可视化 在前面的章节中，我们已经讨论了阅读和显示基于时间的数据，以及使用 D3 和雪松等创新库的非空间制图方法。本章涉及使用空间可视化来可视化时空数据，以及其他非空间可视化辅助工具，如时间滑块和时间图。本章将讨论以下主题: 时间感知层及其需求 使用时间滑块构建干旱应用 使用 D3 基于时间数据进行查询 使用雪松图的高级时空可视化 时间感知层 ArcGIS 10 及以上版本包

八、高级地图可视化和图表库 在地图上渲染可能不是可视化空间数据的唯一方法。为了正确看待数据，我们可能不得不求助于 dojo 和其他流行库提供的非空间分析和制图功能，以补充地图的空间可视化功能。在本章中，我们将借助图表库和其他可视化方法(如数据聚类)来扩展我们在上一章中开始构建的人口统计分析门户。本章涉及以下主要主题: 道场制图 用 D3 库制作图表 用雪松制图 用道场制图 ArcGIS 应用编

七、地图分析和可视化技术 对地图数据进行分析将揭示许多原本会隐藏的空间模式。该应用编程接口提供了许多方法，通过对数据进行高级统计查询来获取此类信息。将此与 API 提供的直观数据可视化方法结合起来，您就离成为地图数据科学家又近了一步。在本章中，我们将首先尝试理解一些基本的统计概念，然后借助于 API 提供的分析和呈现模块，在代码中实际应用这些概念，从而构建一个人口统计分析门户。具体来说，我们将涵盖

六、使用实时数据 不断更新的数据给我们带来了检索和呈现数据的巨大挑战。在本章中，我们将通过开发一个旨在跟踪飓风的应用来处理两种处理实时数据的基本方法。在本章中，您将了解以下主题: 了解实时数据(如飓风数据)的性质 使用 ArcGIS 提供的内置选项来可视化数据 获取最新数据的方法 方法来设置图层的刷新间隔 申请背景 我们将处理由国家飓风中心(NHC)提供的飓风数据。NHC 提供描述热带飓风活动

五、使用渲染器 渲染器为我们提供了一种媒介，可以使用不同的符号和颜色直观地可视化数据。渲染器不仅仅是一种数据可视化技术，它越来越被视为一种数据分析工具。正确使用渲染器将帮助我们看到数据中的空间模式，并显示各种现象的地理分布。对基础制图、色彩理论甚至统计学的理解将帮助我们创建更好的渲染器，并最终更好地洞察可用数据。本章将涵盖以下主题: 了解 API 提供的不同符号和颜色 学习如何创建SimpleR

四、构建自定义小部件 本章的主要目标是开发一个定制的小部件，它可以执行空间查询并在一个简单的 HTML 表格中显示结果。在构建自定义小部件的过程中，您将了解以下主题: 如何使用 dojo 创建一个简单的类 如何全局配置 dojo dojo 小部件的生命周期是什么 如何创建模板小部件 如何为国际化提供支持 如何组织道场代码 绘图工具栏如何工作 如何使用本章中讨论的所有功能构建自定义小部件 创建一