导读

本周分享内容包括可视化、GIS、大数据基础和数据分析相关内容，可视化方面是从心理学的角度介绍如何设计好的可视化作品，GIS方面是关于如何从Google Map中提取信息、一个墨卡托投影的WebGL库，大数据方面介绍了大数据相关的基础知识，浅显易懂，最后是几种常见的用户行为分析模型。

可视化

1、一张漂亮的可视化图表背后
作者首先从心理学与认知系统的角度介绍了如何设计好的可视化作品，另外介绍了视觉设计的基本原则，最后通过一个可视化案例来阐述这些设计技巧的实际应用。源码在这里
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GIS

1、利用Python自动提取Google Map中的要素
作者利用Python、Selenium加载Google Map，提取绿地信息，并通过标注动画的形式展示扫描地图截图、提取绿地信息的过程。
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2、一个轻量级的计算Web墨卡托投影库-MercatorGL
MercatorGL是一个轻量级的利用WebGL计算墨卡托投影的工具。

大数据

1、大数据基础知识
本文介绍了大数据相关的基础知识，包括大数据的历史、核心概念、大数据平台的通用架构和技术体系、大数据的通用数据处理流程、大数据下的数仓体系架构。

数据分析

1、几种常用用户行为分析模型简述
用户行为分析可以帮助产品更好的了解用户的行为习惯、偏好等，从而发现产品存在的问题，提升用户体验，更好地发掘用户价值，让产品的运营更加精准、高效。本文介绍了几种常见的用户行为分析模型，行为事件分析、页面点击分析、用户行为路径分析、漏斗模型分析、用户健康度分析、用户画像分析。