数据可视化

我的项目介绍一款收费的数据可视化报表，含报表和大屏设计，像搭建积木一样在线设计报表！性能涵盖，数据报表、打印设计、图表报表、大屏设计等！ Web 版报表设计器，相似于excel操作格调，通过拖拽实现报表设计。秉承“简略、易用、业余”的产品理念，极大的升高报表开发难度、缩短开发周期、节省成本、解决各类报表难题。当先的企业级Web报件，采纳纯Web在线技术，专一于解决企业报表疾速制作难题。以后版本：v1.7.0 | 2024-02-18 集成依赖<dependency> <groupId>org.jeecgframework.jimureport</groupId> <artifactId>jimureport-spring-boot-starter</artifactId> <version>1.7.0</version></dependency>::受权变更::从v1.7.0+开始，积木报表做出重大改革，推出付费版本。收费版本会继续公布，不过性能会受到限制，以便于本我的项目更好的倒退。积木报表自2019年研发以来，始终保持收费向用户提供服务。然而，随着我的项目的一直倒退和经营老本的减少，目前面临着一些艰难。为了保障我的项目的良性倒退和继续经营，团队决定从1.7.0版本开始变更开源协定，并推出付费版本和免费版。付费版本的推出将有助于筹集资金，用于软件的保护、更新和改良，以及提供更加稳固和优质的服务。同时，免费版仍将持续存在，但局部性能会受到肯定的限度。如果用户不心愿受到影响，能够抉择持续应用1.7以下的版本，这些版本将遵循原来开源协定，并会进行一段时间的保护，以保障安全漏洞等级别问题。这一变更旨在确保积木报表软件可能继续稳固地为用户提供服务，并为将来的倒退奠定松软的根底，团队心愿用户可能了解并反对这一决定。降级日志降级SQLALTER TABLE `jimu_report_share` ADD UNIQUE INDEX `uniq_report_id`(`report_id`);ALTER TABLE jimu_report_share ADD COLUMN share_token varchar(50) NULL COMMENT '分享token' AFTER preview_lock_status,ADD UNIQUE INDEX uniq_jrs_share_token(share_token);ALTER TABLE `jimu_report`ADD COLUMN `py_str` text CHARACTER SET utf8mb3 COLLATE utf8mb3_general_ci NULL COMMENT 'py加强' AFTER `js_str`;新性能缩放打印反对批量、接口、定时导出PDF/EXCEL格式化减少年/月/年月反对暗藏 数据计算单元格反对奴才表循环打印报表分享带长期令牌（更平安）issues最新版本的搜寻框搜寻生效 · Issue #2255配置了“多租户模式”=“tenant”，并且“数据源平安”=“false”后：拜访报表提醒“平安模式下，不容许应用平台数据源（请配置数据源）！” · Issue #2244Posgresql数据库， timestamp 字段 查问，提醒timestamp without time zone >= character varying · Issue #2166查问报表中日期范畴和数据集求和同时存在时，查问报错，sql缺失and条件 · Issue #2258积木报表API数据显示不进去 · Issue #881【1.6.6版本】SQL中字段别名应用中文查问时会报错，无奈解析中文 · Issue #2269API 数据返回非汇合数据，解决时应用了JSONArray解决 · Issue #2261报表条件表达式case无短路个性 · Issue #2265积木报表API数据显示不进去 · Issue #881函数不能和文字进行组合了 · Issue #2211通过api解析查问到数据，分组后排序错乱，不是sql查问，1.5.2版本还没有问题，更新到最新版本后错乱。 · Issue #2203官网在线体验，图表设置单元格背景色后打印和导出PDF显示异样 · Issue #2354导入报表配置报错 · Issue #2333自定义横向分组 日期排序谬误,不能排序 · Issue #2355删除线，下划线应用之后再点勾销，导出的excel仍有两线 · Issue #2345图表PDF导出内容异样 · Issue #2332DBSUM 加查问条件统计时报 SQL 语法错误，条件字段前短少 and · Issue #2367多租户模式下，报表钻取url参数没有tenantId · Issue #2288重构分组共计计算逻辑，解决共计的系列问题报表名称前后有空格 含糊搜寻不显示查问条件，选中后，点击不呈现下拉项查问框鼠标高低滚动，会呈现闪动的状况平安模式下存在 select * 的时候，判断领有sql解析权限的角色，如果有能够走数据库数据源测试连贯 测试不了年月选中未显示【issues/2194】多租户模式，报表名称的唯一性校验逻辑问题[issue/#881] api报表减少字段映射性能函数表达式 有空格时生效日期函数反对小时显示带背景导出图片错乱 #2379带背景导出图片时报错 #2377提供SpringBoot3+JDK17反对版本代码下载https://github.com/jeecgboot/JimuReporthttps://gitee.com/jeecg/JimuReport技术文档体验官网： http://jimureport.com疾速集成文档 ：https://help.jeecg.com/jimureport/quick.html技术文档： https://help.jeecg.com/jimureport为什么抉择 JimuReport?永恒收费，反对各种简单报表，并且傻瓜式在线设计，十分的智能，低代码时代，这个是你的首选！采纳SpringBoot的脚手架我的项目，都能够疾速集成Web 版设计器，相似于excel操作格调，通过拖拽实现报表设计通过SQL、API等形式，将数据源与模板绑定。同时反对表达式，主动计算共计等性能，使计算工作量升高开发效率很高，傻瓜式在线报表设计，一分钟设计一个报表，又简略又弱小反对 ECharts，目前反对28种图表，在线拖拽设计，反对SQL和API两种数据源反对分组、穿插，共计、表达式等简单报表反对打印设计（反对套打、背景打印等）可设置打印边距、方向、页眉页脚等参数 一键疾速打印 同时可实现套打，不动产证等精准、无缝打印大屏设计器反对几十种图表款式，可自在拼接、组合，设计炫酷大屏可设计各种类型的单据、大屏，如出入库单、销售单、财务报表、合同、监控大屏、游览数据大屏等报表设计成果报表设计器（业余一流 数据可视化,解决各类报表难题）报表设计器（齐全在线设计，简略易用） ...

引言一幅活泼的可视化作品往往少不了动画的参加。无论是各色各样的图表还是叙事作品，组织周密、成果杰出的动画都能更好的帮忙用户了解潜藏在可视化背地的数据观点。与动态的图像相比，动画以活泼的模式将简单的数据与概念转化为更易了解的视觉模式，在展现数据的变动、关系和趋势的同时也能无效的形容随工夫变动的信息。 那么 VisActor 在动画方面做了哪些事件呢？咱们将通过两篇文章为您揭秘VisActor中动画实现原理及利用： 《魔力之帧（上）：VisActor动画揭秘》《魔力之帧（下）：VisActor动画实战》本篇文章重点解说动画实现原理。 简单的动画目前学界以及业界针对于动画曾经做了许多的钻研，发明了诸多不同的产品，那么为什么目前为止在图表库这样的状态的产品中依然没有一个对立的动画实现呢？ （demo：https://visactor.io/vchart/demo/storytelling/ranking-bar） 上图形容了一个常见的竞速条形图动画，从这个动画展现的内容中，咱们能够分辨出形成可视化作品中动画的两局部因素： 动画成果：动画成果形容了在某一特定的动画阶段中图元以怎么的形式执行渲染的变动。动画成果包含一般的视觉通道插值，例如竞速条形图中柱子色彩、宽度、地位的变动；同时动画成果也蕴含一些非凡的变动，例如下图中的图元形变。 （demo：https://visactor.io/vrender/demo/examples/graphic-rect/morphi...） 动画编排：在确定每一个阶段的动画成果之后，须要思考的便是如何通过动画编排将这些原子的动画成果进行组合以失去残缺、晦涩的动画内容。例如下图中从入场、更新到出场的一连串动画成果。 （demo：https://visactor.io/vgrammar/demo/animate/basic-animate） 在理论的业务场景中，无论是动画成果还是动画编排都呈现出多种不同的模式。从一般的图表出入场动画到叙事作品中不同叙事元素之间的任意动画成果，动画成果与动画编排的相互交织发明出有数的简单动画需要。 为此，咱们须要为动画提供残缺的解释以及足够弱小的配置形式以反对自在的可视化创作。 动画设计动画定义在讲述 VisActor 的动画设计之前，让咱们首先来简略谈谈图形语法。为了系统性的形容各种不同的图表以及可视化作品中所共通的数据逻辑，利兰·威尔金森提出了图形语法的概念。从数据到映射再到具体的图元视觉通道，图形语法的设计将状态差别微小的柱状图与桑基图等纳入到对立的框架中。VisActor 中的图表库 VChart 以及语法引擎 VGrammar 同样基于图形语法的概念为可视化的创作提供反对。 对于图形语法的更多形容能够参见利兰·威尔金森影响深远的著述《The Grammar of Graphics》。 （图形语法的流程） 尽管图形语法残缺的论述了从数据变量到美学解决的整个流程，然而这一流程中并没有为图元的动画作出解释。图形语法的外围在于构建数据与图形渲染之间的分割，而动画与数据之间的关联并不那么亲密： 有些动画设计只出于美学考量，并不具备理论的数据含意： （demo：https://visactor.io/vchart/demo/gauge-chart/clock） 有些动画设计则反映了数据变更的过程： （demo：https://visactor.io/vchart/demo/storytelling/ranking-bar） 为了更好的解释动画的含意，在 VisActor 中动画被视作为渲染阶段的润饰：动画配置与图形语法流程执行失去的图元视觉通道一起决定了渲染阶段的后果。动画的体现是具体图形元素在某一时间段内视觉通道属性的插值计算或者非凡计算逻辑，而动画配置形容了这一计算的触发机会以及执行时长。 （VGrammar 动画流程） 动画触发机会动画的申明形式能够划分为两种： 被动模式的申明：配置申明图元在接下来的一段时间里该当执行何种动画成果（例如 Canis）；被动模式的申明：配置申明图元在某种状态下该当触发何种动画成果。在图表库的场景中，动画出现往往是随同着交互动作或者特定机会的，例如出场 / 入场 / hover / select 等均会触发相应的动画成果，因而被动模式的申明更便于动画的配置。 VGrammar 所提供的动画配置实际上形容了渲染阶段的执行逻辑，开发者并不间接触发动画的执行，而是通过申明动画的执行逻辑，在特定的动画机会触发时由 VGrammar 逻辑触发相应的动画计算。 从图元状态的角度来看，动画的触发机会能够分为： enter：新增图形元素时的动画触发；exit：移除图形元素的动画触发；update：图形元素视觉通道更新的动画触发；state：图形元素交互状态变更的动画触发，在最为常见的交互与动画配合的场景中，动画体现为随同着交互状态变更的插值，例如 hover 动画。针对这一动画状态，咱们独自在底层渲染库做额定解决，防止低廉的数据流计算以晋升性能；任意机会触发的动画：动画配置将会立刻利用于图元，在可视化叙事的场景中，这一模式的动画往往更为常见； 临时无奈在飞书文档外展现此内容 （动画触发机会） 基于动画与数据流的拆散，咱们可能自在划定动画的触发机会，并且配置相应的动画成果。例如在 VGrammar 的图元上能够如此配置矩形图元上各个动画阶段的成果：（参见 VGrammar 教程 https://visactor.io/vgrammar/guide/guides/animation） { type: 'rect', // other mark specs animation: { enter: { type: 'growHeightIn', duration: 2000, options: (datum, element, params) => { return { orient: 'negative' }; } }, update: { type: 'update', duration: 2000 }, exit: { type: 'fadeOut', duration: 2000 }, state: { duration: 500 } } }同时，为了便于叙事可视化场景下自在的触发动画成果，VGrammar 在图元以及顶层对象 View 上同样提供了 animate 对象以反对主动的动画接口调用： ...

前言如果你有数据分析的场景需要; 如果你有数据分析-图剖析的场景需要; 如果你须要汇报PPT,有造成数据图表的需要，如果你有数据分析开掘的需要; 如果你有日常研发图可视化/chart图可视化的需要.... 如果有需要欢迎您接着往下看(没有需要的话 还是十分心愿大家理解一下的！)。 本文会介绍次要围绕产品设计开展,当然也会波及局部技术架构设计。 性能介绍接下来由我这边给大家安利一款fastVG产品,蕴含数据采集,数据分析,剖析论断。上面开展介绍下各模块研发打算和已有性能(反对性能会注明)。 数据采集模块反对csv/xslx/...传统数据表格(RDB类型)+ schema + data-mapping的形式采集。【暂不反对】反对图JSON格局,一键进入剖析的采集。【已反对】数据分析模块反对图剖析模式,可视化反对3种布局以上。反对剖析过程的增删改查。反对数据过滤。可视化款式定制。【已反对】反对图剖析模式所须要的图算法,不限于最短门路/全副门路/社区算法/街坊查找。【局部反对】反对chart图剖析模式 蕴含数据各个维度统计汇总剖析。【局部反对】反对表格剖析,齐备的表格过滤筛选性能。图表联动剖析。【暂不反对】反对图算法剖析数据量级阐明 【试用版仅反对万级数据分析。专业版反对百亿规模数据分析】反对可视化剖析数据量级阐明 【试用版仅反对数k级数据分析 仅弹性布局凋谢反对十万级规模剖析。专业版反对十万百万级规模数据分析】数据论断模块反对导出剖析论断 比方图片/文件(不便下次导入剖析)。 【局部反对】反对剖析过程帧化(将剖析过程的特定步骤存为帧图/可整合ppt/gif等)。【暂不反对】反对数据分析一键式报告生成（ppt/word/) 【暂不反对】目前公开的产品几点现状阐明一下。试用版 实则为mvp版本 存在性能缺失问题 须要修复请分割业余人员。试用版本 存在性能问题。请分割业余人员反对。试用版本 测试数据请获取形式能够查看上面阐明。 也能够本人结构。试用版本 未经自己容许禁止盈利应用。任何疑难分割业余人员反对。试用部署目前在外服 所以波及网络问题 请多刷新几次就能够了。均为编译混同代码。 无参考意义。如果须要技术对接请分割。目前产品技术阐明可视化渲染性能版B/S架构下 采纳WebGL+Canvas多屏渲染模式 所以渲染速度/交互速度是当先的。(能够导入数据应用弹性布局应用验证观点)图算法剖析模块 试用版本采纳图算法引擎 Javascript的实现（矩阵/array构造） 存在性能问题。专业版计划是有图数据库的技术支持。提供百亿规模数据的计划。产品目前只是作为一个性能介绍平台。所以数据资源建设都在本地。如果想取得更好的体验,请增加硬件的内存/GPU。可视化局部反对作为技术工具库引入 超简略的微服务模式 。只须要数据/指令即可出图。讲到这里想试用FastVG的同学请点击,有疑问请看上面操作阐明试用步骤阐明1. 点击左侧数据--->点击导入。 获取示例数据 2. 按提醒实现数据导入。 3. 可视化剖析 4. 剖析性能介绍 关系图剖析工具列表,蕴含 弹性布局/树形布局/流向布局 显示/暗藏 合并/拆分 锁定/勾销锁定 /下载图片左导航菜单分为 数据采集数据分析(将数据分析的二级菜单 设置和算法也临时放在一级了。)剖析论断(待建设)chat图表剖析 目前反对通过抉择字段类型 进行数量统计 进行罕用图表展现。图搜寻 反对图中节点搜寻 例如搜寻节点text 会间接定位到节点地位 并选中。图元过滤器 设计初衷是一个过滤器汇合。目前这里只是显示了类型过滤。最初提供一个意见反馈渠道,任何对于试用版本的优化意见都能够留言。 非常感谢大家的浏览！

引言BI是商业智能(Business Intelligence)的缩写，是一种将企业中现有的数据进行无效的整合的平台，它能够帮忙企业、组织和集体更好地理解其业务情况、发现问题，并进行决策。BI产品广泛采纳可视化的形式，能够帮忙用户更直观、更高效、更智能地剖析和出现数据，从而晋升数据驱动的决策能力，疾速精确的提供报表并提供决策依据。 DataWind 是一款反对千亿级别数据自助剖析的一站式数据分析与合作平台。可买通从数据接入、数据整合、查问剖析到全员协同共享的全流程，以数据门户、数字大屏、治理驾驶舱等可视化状态，助力业务用户实现智能洞察，让数据施展价值。 本文聚焦DataWind 产品的外围可视化能力，并为您揭秘其实现原理。 丰盛的可视化展示模式图表是 BI 产品中最罕用的数据可视化工具之一。通过图表，用户能够更直观地理解数据的趋势、关系和散布。常见的图表类型包含折线图、柱状图、饼图、散点图等等。不同的图表类型实用于不同的数据类型和剖析目标。例如，折线图能够展现工夫序列数据的趋势，柱状图能够比拟不同类别的数据，饼图能够显示数据的占比等等，抉择适宜的图表类型对于用户了解数据十分重要。 可视化展示模式统计图表在DataWind产品中，为用户提供了丰盛的图表类型供用户应用，其中包含柱状图、条形图、折线图、面积图、双轴图、饼图、环形图、玫瑰图、散点图、填充地图、散点地图、词云图、直方图、雷达图、漏斗图、指标卡、仪表图、进度图、瀑布图等，以及关系图表类型桑基图。 DataWind比拟具备特色的是组合图表与透视图表。 组合图表能够将多个笛卡尔坐标系下的图表并列展现，不便用户对雷同维度下的不同指标进行比照察看，组合图岂但提供根底图表的组合，还提供了与双轴图得组合。 而透视图表是用来察看一个整体的数据在多个维度下的切分的后果，反映在图表上就是具备树状构造的图表展现。用户能够通过引入细分的维度，察看数据在不同分面中的特色和趋势，从而从更细粒度上理解数据中蕴含的信息。 （组合图表及透视图表） 表格在DataWind中，除了根底了二维表格渲染以外，还为用户在单元格内提供条件格局的性能，包含渲染图标集、色阶、数据图等场景，以及将单元格渲染为图片、视频、链接、迷你图表等需要。并且反对在表头上进行排序、固定列、字段配置等性能菜单。 DataWind反对了透视表格的制作，透视表将数据依照列维度、行维度进行汇总计算和展示。通过简略地配置列维度、行维度和指标，即可展现出透视表。与表格相比，透视表将维度辨别成了行与列，在多维度状况下更利于表格出现。并且同时反对了条件格局、内容渲染等二维表反对的特色性能。 此外DataWind还为用户提供了趋势剖析表的性能，趋势剖析表能够反对查看外围指标按不同日期粒度聚合的数据，并能够对单个指标进一步的作比照、看趋势、求均值。 Gis地图DataWind提供了Gis 地图来反对LBS需要，其中包含热力地图、散点地图、飞线地图、柱状地图等。 实现揭秘DataWind中丰盛的可视化展示模式得益于开源可视化解决方案 VisActor，DataWind 重度应用了图表组件VChart 和 多维表格组件库 VTable。 同时DataWind 研发团队与 VisActor 团队深度单干，参加开源建设，使得一些个性化需要能够失去疾速满足。 VChart 简直笼罩了所有常见的统计图表类型，并且提供了丰盛的扩大接口。这使得 DataWind 在依据用户反馈裁减图表类型，加强图表能力变得非常容易。 （VChart Gallery：https://www.visactor.io/vchart/example） 表格方面，VTable组件则齐全承载了业务的需要，通过Canvas对表格进行高性能渲染。实现二维表、透视表、透视图的能力以外，还反对了自定义单元格渲染，单元格渲染迷你图，树形展现、透视剖析等高阶性能。 （在线体验：https://www.visactor.io/vtable/example） 而组合图表与透视图表的实现，则是联合了VChart与VTable各自的劣势个性合并而来，得益于VisActor对立的底层渲染实现，能够容易的应用VTable的布局能力，嵌套VChart的图表渲染能力实现组合图表与透视图表。 通过在VTable上注册VChart图表组件，利用VTable的透视表布局能力，将VChart图表组件渲染到单元格内，VTable则负责保护图表实例以及事件更新。 例如下面展现的透视图表残缺实现：https://codesandbox.io/s/pivotchart-with-vtable-p8d6f6 代码构造如下： 从代码中咱们能够看到通过行列的定义和数据配置，能够表白数据的透视构造，同时在统计图表中应用的轴、图例、标注等组件能够完满的交融在表格中，极大加强了表格的可视化扩大能力。 因为BI 零碎的复杂性，以及须要通用图表和表格能力之外的定制化可视化能力，DataWind 在VisActor的扩大机制根底上，做了一层面向BI零碎的可视化封装。架构设计如下： 通过以上封装，能够疾速实现BI零碎或类BI的指标报表平台。 适配不同场景的格调以及主题自定义在DataWind产品中，面对不同的业务对象，往往采纳的图表设计也不尽相同。一个好的图表应该具备清晰的构造、易于浏览的标签和轴线、适合的色彩和字体等等，并且要适配以后业务的特点。 DataWind 中图表款式，主题配置DataWind 反对在多个层面上灵便配置图表格调。 在图表层面，反对一键替换图表的数据色板： 在仪表盘层面，则反对为仪表盘整体设置对立的主题款式。 DataWind的图表主题设计遵循以下准则： 图表的构造和布局：图表的构造应该清晰明了，不应该有过多的元素和乐音。例如，柱状图的柱子应该有肯定的距离，以便用户更容易辨别不同的数据。标签和轴线的设计：标签和轴线应该易于浏览和了解。标签应该清晰明了，轴线应该有适当的刻度和标签。例如，时间轴应该有适当的工夫距离和标签，以便用户更好地了解数据的工夫趋势。色彩和字体的抉择：色彩和字体应该适宜图表的格调和主题。色彩应该有适当的对比度和饱和度，字体应该易于浏览和了解。例如，某些图表可能须要应用不同的色彩来辨别不同的数据，而某些图表可能须要应用类似的色彩来强调数据的关系。实现揭秘VisActor提供丰盛的图表款式配置。不仅限于配色主题的自定义，更有文字自适应、布局排版、动画配置等高定制内容，以适应DataWind产品中简单的可视化需要。 上面以 VChart 的主题色板性能为例进行介绍。在对数据进行可视化的过程中，色彩是极为要害的元素。如何为图表抉择适合的色调，以突显数据的特色并搭配得体，是数据可视化中的一门艺术。VChart 为用户提供了弱小且灵便的色板性能，能满足各种利用场景下的色调需要。 ...

1.6.12023-08-16更新降级日志【破绽告诉】修复Freemarker注入破绽，危害等级：高危 形容：Freemarker模板注入导致近程命令执行, 近程攻击者可利用该破绽调用在零碎上执行任意命令。 Issues解决echarts 提示框的地位问题 #1630饼图数值显示问题 #1814分组反对自定义中文排序 #1539分组排序 #1909我的项目部署后接口申请地址问题 #1584怎么自定义API申请地址 #1576行数太少，设置行数不失效 #1537报表code字段一直减少，等复制次数达到肯定次数后，code长度超过数据库字段长度，导致无奈复制 #1533积木报表配置自定义函数抉择SUM函数共计行之后，取值谬误。 #1816纵向分组排序，排序形式 设置为默认，没有依照源数据进行排序 #1539集成依赖<dependency> <groupId>org.jeecgframework.jimureport</groupId> <artifactId>jimureport-spring-boot-starter</artifactId> <version>1.6.1</version></dependency>最新依赖还未上传maven官仓，下载失败请先配置 jeecg的 Maven私服。 mogodb/redis反对包（按需增加） <dependency><groupId>org.jeecgframework.jimureport</groupId><artifactId>jimureport-nosql-starter</artifactId><version>1.6.0</version></dependency>其余参考【破绽告诉】JeecgBoot 修复 Freemarker 模板注入高危破绽

什么是主数据管理？ 主数据又被称为黄金数据，其价值高也十分重要。对企业来说，主数据的重要性如何强调都不为过，主数据治理是企业数据治理中最为重要的一环。主数据管理的内容包含 主数据管理规范、主数据利用规范 和 主数据集成服务规范 三大类。 主数据管理的作用是什么？ 主数据管理的作用和意义次要有如下几个方面： 1、建设企业根底数据共享“语言”，突破各零碎信息交互壁垒，能够撑持客商、物料、设施、指标等重要根底数据可能在多个零碎内充沛共享、高度复用。 2、通过制订主数据规范，在零碎建设中标准应用数据规范，进而为业务报表编制、数据统计分析提供根底条件。 通过主数据建设，将为企业在数据利用与治理奠定根底。 主数据管理是一系列规定、利用和技术，用以协调和治理与企业的外围业务实体相干的零碎记录数据。主数据管理重要性是打消数据冗余，晋升数据处理效率，进步公司策略协同力。 主数据管理的难题有哪些？ 单从目前来看，很多企业对于主数据管理还处于摸索阶段，所以常常会面临诸多挑战，次要体现在以下几个方面： 1、意识不对立，领导不器重主数据的概念尚未失去宽泛遍及，企事业单位对主数据管理不够器重，不足顶层设计。 2、各自为政，规范不对立企事业单位外部难以在规范和规定层面达成统一，主数据代码难对立。 3、历史包袱重，落地施行难各企事业单位中存在着信息系统庞杂、建设年代跨度长远等问题，一些晚期的零碎数据标准化水平不高，数据荡涤难、革新老本高，给主数据利用集成带来较大的艰难。 4、通用根底主数据开放性差，获取艰难行政区划、城市代码、性能地点代码等通用根底主数据不足高质量的数据起源和便捷牢靠的获取渠道。 如何施行主数据管理？ “车同轨，字同文”，一家企业也须要有对立的认知和信息标准，能力做到高效治理。 例如ERP中的BOM、人事管理中的部门、职级，这些属于是会贯通整个业务流程体系的主数据模块。在很多数字化尚不成熟的企业，常常会呈现一个产品多种称说的状况，这给后续业务流转和数据统计会造成微小的麻烦。只有造成了对立的数据和执行标准后，才可能将数字化更好的推广上来。 但很多时候，主数据管理的施行不是搭建一个主数据管理平台就能达到的，而是一项长期、简单的工程。 波及主数据管理体系、主数据规范、主数据管理平台、主数据品质和平安、相干零碎的降级及革新、数据荡涤等多个方面。 在我的项目施行中需根据疾速奏效、急用先建的思路，先整体规划，以主数据模型和主数据规范为根底，以主数据管理平台为载体，来发展主数据管理专项工作，确保主数据管理我的项目的胜利。 主数据管理施行的内容次要包含成立主数据管理我的项目建设期组织机构、调研主数据管理现状、进行主数据辨认、制订主数据规范、编制主数据管理方法、搭建主数据管理系统、集成主数据管理系统和业务零碎、建设运维期组织机构、标准主数据内容等。 其中制订主数据规范是根底，标准主数据内容是过程，搭建主数据管理系统是技术手段，建设组织机构和流程是前提和保障。 主数据施行的7个阶段 主数据管理施行个别蕴含我的项目筹备、现状调研与剖析、规范体系构建、主数据平台搭建、数据荡涤、数据服务集成、经营体系建设7个阶段，共28个施行步骤： 第一阶段：我的项目筹备阶段 1.我的项目筹备阶段的次要工作是制订我的项目章程，即确定我的项目指标、施行范畴、建设内容并制订我的项目打算；2.确定我的项目的组织机构、人员配置、我的项目的组织资源管理及组织职责；3.选取组织架构、业务范围相似的优良企业作为标杆进行比照剖析，取优补劣，为主数据我的项目建设提出方向；4.召开我的项目启动会。主数据我的项目启动会十分重要，其既是动员会，又是分工会，同时也是培训会。我的项目启动会是主数据我的项目良好的开始，我的项目启动会的顺利召开，能够起到事倍功半的成果，为后续顺利开展工作奠定松软的根底。 第二阶段：现状调研与分析阶段 1.现状调研与分析阶段的次要工作是制订落地、高效的调研计划，蕴含调研打算、访谈提纲及我的项目调研问卷等；2.通过材料收集、业务需要调研、要害用户访谈等形式理解以后主数据管理现状和次要需要，发现数据相干问题和关注点。3.同时对企业现有信息系统中的主数据规范、主数据品质现状进行剖析，找出需要点；4.联合企业数据管理利用现状、需要和存在的问题进行差异化剖析。 第三阶段：规范体系构建阶段 规范体系构建阶段的次要工作是主数据治理蓝图规划设计和主数据规范制订。其中次要蕴含4个架构体系：主数据规范架构、主数据管控架构、主数据质量体系及主数据安全架构。主数据规范蕴含业务规范（编码规定、分类规定、形容规定等）和主数据模型规范。 第四阶段：主数据平台搭建阶段 企业要搭建主数据平台，通过数据规范文本公布、主数据模型建设、主数据管理流程建设，实现对主数据的创立、审批、公布、批改、归档等全生命周期治理，以进步数据品质和改善信息共享现状。 第五阶段：数据荡涤阶段 数据荡涤阶段的次要工作是依据我的项目范畴和对象制订数据荡涤与治理计划；建设数据荡涤规定和规范；依据主数据规范对历史主数据进行荡涤、排重、合并、编码，保障主数据的完整性、准确性和唯一性；最初造成一套标准、可信赖的主数据代码库，建设整体的规范代码库。 第六阶段：数据服务集成阶段 将主数据管理平台与各个指标信息系统集成，能够实现主数据的采集、散发等交互操作，从而最终实现将主数据服务于业务利用。依据系统集成的整体设计，企业要实现不同信息系统与主数据系统的集成利用，其中波及接口策略配置、属性映射配置、散发/订阅条件设置、日志跟踪治理、数据同步治理、零碎联调测试等。 第七阶段：经营体系建设阶段 企业要建设主数据管理经营组织，制订主数据管理方法、保护细则、利用考核标准等治理标准，还要建设主数据运维体系。其中主数据运维体系由组织、制度、流程、知识库、平台组成。企业通过组织各种形式的培训和交换，能够无效地传递常识。要害用户和外部IT人员要全职加入我的项目建设，在实践中造成企业本人的施行和运维团队。 主数据落地的9个办法 主数据施行应聚焦要害施行内容，抉择适合的办法，按秩序、分阶段、正当有序地逐步推进。 1、理需要 通过现状剖析及需要调研，企业能够对主数据管理的现状进行诊断剖析。通过考察表格下发及反馈、材料收集及剖析、业务现状调研、要害用户访谈、信息系统数据利用现状摸查、对标标杆案例钻研和考查、公司知识库比照等过程，剖析出用户对主数据建设的需要，以及与优良企业的差距，在数据规范、管理体系、数据品质、数据安全、数据全生命周期治理、数据平台利用等方面提出改良倡议。 2、画蓝图 在充沛了解企业倒退策略的根底上，企业能够依据调研剖析及主数据管理能力评估后果，依照零碎的办法设计主数据蓝图。主数据蓝图次要包含4个架构体系：数据标准化架构体系、数据管控架构体系、数据品质架构体系及数据安全架构体系。 3、定职责 企业要建设主数据认责体系，还要确定主数据工作的相干各方的责任和关系，包含确定主数据过程中的决策、治理、执行等流动的参与方和负责方，以及各方承当的角色和职责等。 4、定规范 主数据规范是主数据管理工作的核心内容。通过主数据规范和数据指标规范，能力实现跨组织、跨部门、跨流程、跨零碎的数据集成和共享。主数据规范也是买通企业横向产业链和纵向管控的数据根底。主数据规范个别包含主数据分类规范、形容规范、编码标准和治理规范。 5、洗数据 企业要依照主数据规范，梳理和荡涤企业在经营流动中产生的各类数据，造成规范主数据代码库。建设主数据代码库的过程是，依照肯定的荡涤规定对零散、反复、缺失、谬误、废除的原始数据进行荡涤，通过数据荡涤保障主数据的唯一性、准确性、完整性、一致性和有效性，而后通过零碎校验、查重及人工比对、筛查、核实等多种手段对主数据代码的品质进行查看，以及通过数据荡涤造成高质量的主数据代码库。数据荡涤工作分为3个阶段发展和推动，包含：①. 数据规范宣传培训阶段；②. 数据收集及荡涤阶段；③. 数据公布阶段。 6、搭平台 企业要搭建主数据管理平台来公布主数据规范文本，实现主数据全生命周期治理、主数据品质治理和主数据安全管控等。主数据管理平台是企业数据布局、数据规范落地的载体，也是实现主数据统一标准、对立规定的撑持，还是无效施行主数据全生命周期治理和数据服务的平台，以及实现数据从产生到利用，分层协同、全面治理的外围。（这里很多企业用得比拟多的平台工具是：企业级低代码开发平台，能够高效构建主数据管理平台。特点是：效率高，成本低，上线快。） 7、接服务 企业须要将主数据管理平台与各个指标信息系统进行集成，以实现主数据的申请、审核、散发等交互操作，从而最终实现主数据在多个零碎之间的共享和对立。集成能够通过企业服务总线（ESB）形式，也能够通过Web Service和XML形式。也能够通过企业级低代码开发平台来实现。 8、建体系 主数据管理平台上线运行后，企业须要成立数据标准化经营组织，明确各岗位的职责，联合企业的理论状况制订主数据管理制度、治理流程及保护细则，以及建设主数据运维体系，为主数据的长效、标准运行奠定松软的根底。运维体系由组织、制度、流程、知识库、平台组成。建设适宜企业的运维体系，能力确保次要的数据管理有对应的业务牵头部门负责。 9、促利用 主数据利用治理是保障主数据落地和主数据品质十分重要的一环。主数据利用治理次要蕴含明确治理要求、施行无效的治理、强化保障服务，以及转化和切换存量零碎主数据代码等内容。（1）明确治理要求。企业要制订主数据利用管理制度标准，对主数据的利用范畴、利用规定、治理要求和考核规范做出明确规定，并以此为根据，对主数据利用进行无效治理。（2）制订主数据切换计划和推广应用策略打算企业要依照已建零碎、在建零碎、待建零碎3种状况制订零碎切换计划，使我的项目成绩在将来2~3年能在企业的各层级信息系统中失去全面的利用和推广。 结语： 正当并且无效地使用低代码工具，不仅能够让咱们工作高效地运行，还能最大水平保障团队指标的达成。这里举荐织信Informat，平台基于数据模型优先的设计理念，提供大量标准化的组件，还内置了自动化（自研的一套图形化编程）、脚本、工作流引擎（BPMN2.0）、自定义API等性能，能帮忙企业构建高度简单外围的业务零碎。如ERP、PLM、MES、SCM、WMS、OMS、EMS、我的项目、企业服务等多个利用场景，全面助力企业落地数字化转型战略目标。

我的项目介绍一款收费的数据可视化报表，含报表和大屏设计，像搭建积木一样在线设计报表！性能涵盖，数据报表、打印设计、图表报表、大屏设计等！ Web 版报表设计器，相似于excel操作格调，通过拖拽实现报表设计。秉承“简略、易用、业余”的产品理念，极大的升高报表开发难度、缩短开发周期、节省成本、解决各类报表难题。当先的企业级Web报表软件，采纳纯Web在线技术，专一于解决企业报表疾速制作难题。以后版本：v1.6.0 | 2023-08-15 降级日志重点修复打印重大bug，新增一些性能：比方反对sqlserver分页设置、单元格反对设置多边框等！降级内容重点修复一系列打印重大bug单元格设置反对设置多边边框数据验证条件下拉款式错乱【QQYUN-6086】打印的时候一个table(图片)是一页【QQYUN-6090】打印时候页问题表达式数据格式 设置小数 默认为decimalsql注入 去掉update/delete后面的空格打印时图片压着单元格线了左侧序号列反对选中右键操作Sqlserver反对分页设置设计器增加边框呈现前端 svg标签 #1853如何正文打印台数据 #1876sql注入问题 #1679人民币金额转大写的时候；如果后缀金额为.78，转成大写为柒角柒分;以及.68，分也会转成七 #1673抉择单元格边框线粗细时呈现乱码 #1483报表插入本地图片时图片上传申请头未带token #1674在接入token的认证后，设计报表点击插入图片时并没有像其余接口一样带上token #1709日期控件 #1871sqlserver数据源 数据中无奈应用order by #1837sql server 数据库 报表字段明细中设置字段查问，查问时sql 中的排序有效 #1848垂直居中后 款式上有所差别 #1594修复打印issue打印莫名呈现空白页(设计页面下边空白行已删掉) #1832单元格二维码打印页解体BUG #1799打印设计，插入二维码或者插入图片后，打印时会多出一张空白页 #1737导入图片，打印呈现空白页问题 #1662浏览器打印总会多一页空白页 #1596html打印带二维码的模板，二维码会占据一整页，把内容挤到下一页 #1572单元格斜线打印问题 #1518表格二维码，胡乱分页bug #1519表格中的二维码打印时会独占一页，导致分页错乱 #1534html打印带二维码的模板，二维码会占据一整页，把内容挤到下一页 #1572表格中的二维码打印时会独占一页，导致分页错乱 #1534表格二维码，胡乱分页bug #1519单元格斜线打印问题 #1518数据集二维码循环展现，打印呈现分页 #1535设置固定表头和空白行补全后，空白行主动补全过多 #1501集成依赖最新依赖还未上传maven官仓，下载失败请先配置 jeecg的 Maven私服。 <dependency> <groupId>org.jeecgframework.jimureport</groupId> <artifactId>jimureport-spring-boot-starter</artifactId> <version>1.6.0</version></dependency>mongodb/redis反对包（按需增加） <dependency><groupId>org.jeecgframework.jimureport</groupId><artifactId>jimureport-nosql-starter</artifactId><version>1.6.0</version></dependency>代码下载https://github.com/jeecgboot/JimuReporthttps://gitee.com/jeecg/JimuReport技术文档体验官网： http://jimureport.com疾速集成文档 ：https://help.jeecg.com/jimureport/quick.html技术文档： https://help.jeecg.com/jimureport为什么抉择 JimuReport?永恒收费，反对各种简单报表，并且傻瓜式在线设计，十分的智能，低代码时代，这个是你的首选！采纳SpringBoot的脚手架我的项目，都能够疾速集成Web 版设计器，相似于excel操作格调，通过拖拽实现报表设计通过SQL、API等形式，将数据源与模板绑定。同时反对表达式，主动计算共计等性能，使计算工作量升高开发效率很高，傻瓜式在线报表设计，一分钟设计一个报表，又简略又弱小反对 ECharts，目前反对28种图表，在线拖拽设计，反对SQL和API两种数据源反对分组、穿插，共计、表达式等简单报表反对打印设计（反对套打、背景打印等）可设置打印边距、方向、页眉页脚等参数 一键疾速打印 同时可实现套打，不动产证等精准、无缝打印大屏设计器反对几十种图表款式，可自在拼接、组合，设计炫酷大屏可设计各种类型的单据、大屏，如出入库单、销售单、财务报表、合同、监控大屏、游览数据大屏等报表设计成果报表设计器（业余一流 数据可视化,解决各类报表难题）报表设计器（齐全在线设计，简略易用） 打印设计（反对套打、背景打印） 数据报表（反对分组、穿插，共计等简单报表） 图形报表（目前反对28种图表） 数据报表斑马线 大屏设计成果 ...

我的项目介绍一款收费的数据可视化报表，含报表和大屏设计，像搭建积木一样在线设计报表！性能涵盖，数据报表、打印设计、图表报表、大屏设计等！ Web 版报表设计器，相似于excel操作格调，通过拖拽实现报表设计。秉承“简略、易用、业余”的产品理念，极大的升高报表开发难度、缩短开发周期、节省成本、解决各类报表难题。当先的企业级Web报表软件，采纳纯Web在线技术，专一于解决企业报表疾速制作难题。以后版本：v1.5.8 | 2025-05-11 专一于开源，打造“业余 易用 智能 低代码”的数据可视化工具开源协定：`性能永恒收费、能够商用、代码不凋谢（大屏设计临时不提供离线版本）`集成依赖<dependency> <groupId>org.jeecgframework.jimureport</groupId> <artifactId>jimureport-spring-boot-starter</artifactId> <version>1.5.8</version></dependency>mogodb/redis反对包（按需增加） <dependency><groupId>org.jeecgframework.jimureport</groupId><artifactId>jimureport-nosql-starter</artifactId><version>1.5.6</version></dependency>降级日志解决一系列bug，重点稳固强壮性能，降级底层依赖解决spring安全漏洞问题。Issues解决积木报表设计器操作链接文档改成新地址积木报表误报sql危险:将 “+” 号排除,可能更新数据的时候 “+” 会批改数据issues/4511 There is a sql injection vulnerability in the jeecg 3.4.4 building block report积木报表新建数据源保留的时候，类型为空，导致加载有问题鼠标放上去不能显示报表全名sql注入非凡函数关键词排除降级底层依赖包版本号解决spring安全漏洞问题代码下载https://github.com/jeecgboot/JimuReporthttps://gitee.com/jeecg/JimuReport技术文档体验官网： http://jimureport.com疾速集成文档 ：https://help.jeecg.com/jimureport/quick.html技术文档： https://help.jeecg.com/jimureport为什么抉择 JimuReport?永恒收费，反对各种简单报表，并且傻瓜式在线设计，十分的智能，低代码时代，这个是你的首选！采纳SpringBoot的脚手架我的项目，都能够疾速集成Web 版设计器，相似于excel操作格调，通过拖拽实现报表设计通过SQL、API等形式，将数据源与模板绑定。同时反对表达式，主动计算共计等性能，使计算工作量升高开发效率很高，傻瓜式在线报表设计，一分钟设计一个报表，又简略又弱小反对 ECharts，目前反对28种图表，在线拖拽设计，反对SQL和API两种数据源反对分组、穿插，共计、表达式等简单报表反对打印设计（反对套打、背景打印等）可设置打印边距、方向、页眉页脚等参数 一键疾速打印 同时可实现套打，不动产证等精准、无缝打印大屏设计器反对几十种图表款式，可自在拼接、组合，设计炫酷大屏可设计各种类型的单据、大屏，如出入库单、销售单、财务报表、合同、监控大屏、游览数据大屏等报表设计成果报表设计器（业余一流 数据可视化,解决各类报表难题）报表设计器（齐全在线设计，简略易用） 打印设计（反对套打、背景打印） 数据报表（反对分组、穿插，共计等简单报表） 图形报表（目前反对28种图表） 数据报表斑马线 大屏设计成果 仪表盘设计器 性能清单├─报表设计器│ ├─数据源│ │ ├─反对多种数据源，如Oracle,MySQL,SQLServer,PostgreSQL等支流的数据库│ │ ├─反对SQL编写页面智能化，能够看到数据源上面的表清单和字段清单│ │ ├─反对参数│ │ ├─反对单数据源和少数数据源设置│ │ ├─反对Nosql数据源Redis，MongoDB│ │ ├─反对存储过程│ ├─单元格格局│ │ ├─边框│ │ ├─字体大小│ │ ├─字体色彩│ │ ├─背景色│ │ ├─字体加粗│ │ ├─反对程度和垂直的扩散对齐│ │ ├─反对文字主动换行设置│ │ ├─图片设置为图片背景│ │ ├─反对无线行和有限列│ │ ├─反对设计器内解冻窗口│ │ ├─反对对单元格内容或格局的复制、粘贴和删除等性能│ │ ├─等等│ ├─报表元素│ │ ├─文本类型：间接写文本；反对数值类型的文本设置小数位数│ │ ├─图片类型：反对上传一张图表；反对图片动静生成│ │ ├─图表类型│ │ ├─函数类型│ │ └─反对求和│ │ └─平均值│ │ └─最大值│ │ └─最小值│ ├─背景│ │ ├─背景色彩设置│ │ ├─背景图片设置│ │ ├─背景透明度设置│ │ ├─背景大小设置│ ├─数据字典│ ├─报表打印│ │ ├─自定义打印│ │ └─医药笺、逮捕令、介绍信等自定义款式设计打印│ │ ├─简略数据打印│ │ └─出入库单、销售表打印│ │ └─带参数打印│ │ └─分页打印│ │ ├─套打│ │ └─不动产证打印│ │ └─打印│ ├─数据报表│ │ ├─分组数据报表│ │ └─横向数据分组│ │ └─纵向数据分组│ │ └─多级循环表头分组│ │ └─横向分组小计│ │ └─纵向分组小计│ │ └─分版│ │ └─分栏│ │ └─动静合并格│ │ └─自定义分页条数│ │ └─共计│ │ ├─穿插报表│ │ ├─明细表│ │ ├─带条件查问报表│ │ ├─表达式报表│ │ ├─带二维码/条形码报表│ │ ├─多表头简单报表│ │ ├─奴才报表│ │ ├─预警报表│ │ ├─数据钻取报表│ ├─图形报表│ │ ├─柱形图│ │ ├─重叠柱形图│ │ ├─折线图│ │ ├─饼图│ │ ├─动静轮播图│ │ ├─折柱图│ │ ├─散点图│ │ ├─漏斗图│ │ ├─雷达图│ │ ├─象形图│ │ ├─地图│ │ ├─仪盘表│ │ ├─关系图│ │ ├─图表背景│ │ ├─图表动静刷新│ │ ├─图表数据字典│ ├─参数│ │ ├─参数配置│ │ ├─参数治理│ ├─导入导出│ │ ├─反对导入Excel│ │ ├─反对导出Excel、pdf；反对导出excel、pdf带参数│ ├─打印设置│ │ ├─打印区域设置│ │ ├─打印机设置│ │ ├─预览│ │ ├─打印页码设置├─大屏设计器│ ├─零碎性能│ │ ├─静态数据源和动静数据源设置│ │ ├─根底性能│ │ └─反对拖拽设计│ │ └─反对增、删、改、查大屏│ │ └─反对复制大屏数据和款式│ │ └─反对大屏预览、分享│ │ └─支持系统主动保留数据，同时反对手动复原数据│ │ └─反对设置大屏明码│ │ └─反对对组件图层的删除、组合、上移、下移、置顶、置底等│ │ ├─背景设置│ │ └─大屏的宽度和高度设置│ │ └─大屏简介设置│ │ └─背景色彩、背景图片设置│ │ └─封面图设置│ │ └─缩放比例设置│ │ └─环境地址设置│ │ └─水印设置│ │ ├─地图设置│ │ └─增加地图│ │ └─地图数据隔离│ ├─图表│ │ ├─柱形图│ │ ├─折线图│ │ ├─折柱图│ │ ├─饼图│ │ ├─象形图│ │ ├─雷达图│ │ ├─散点图│ │ ├─漏斗图│ │ ├─文本框│ │ ├─跑马灯│ │ ├─超链接│ │ ├─实时工夫│ │ ├─地图│ │ ├─全国物流地图│ │ ├─地理坐标地图│ │ ├─城市派件地图│ │ ├─图片│ │ ├─图片框│ │ ├─轮播图│ │ ├─滑动组件│ │ ├─iframe│ │ ├─video│ │ ├─翻牌器│ │ ├─环形图│ │ ├─进度条│ │ ├─仪盘表│ │ ├─字浮云│ │ ├─表格│ │ ├─选项卡│ │ ├─万能组件└─其余模块 └─更多功能开发中。。

任何数字营销流动都须要布局和施行杰出的SEO 策略。然而，为了以吸引咱们客户的形式出现故事，须要数字。然而，筛选大量数据可能会消耗脑力且费劲。数据可视化能够帮忙解决这个问题。 数据可视化是在视觉环境（例如图表、图形或地图）中出现数字数据的过程。此外，它有助于开发分明传播调查结果的数据故事。持续浏览以理解无关数据可视化、其价值以及如何将其用于 SEO 流动的更多信息。 多种形式的数据可视化多年来，将数据增加到 Excel 电子表格并将其转换为图表、图形或表格是创立数据可视化的最简略办法。该技术在过来几十年中有所批改，但依然无效。因为以下选项，用户当初能够生成简单的数据可视化： 我的项目符号列表。卡通图表。圆树。动画图表。斑点云信息艺术。热图。仪表板。信息图表。和许多其他人。 上图是用于查看网站爬网层次结构的数据可视化示例。 如何抉择正确的可视化类型抉择适当的可视化类型以分明地传播您的信息。 开始之前： 确定你想要传播的次要思维，而后简洁地陈说它。找到传播你的观点所需的信息，而后思考对其进行简化以使其更易于了解。思考您领有的不同类型的数据，包含比拟、趋势、模式、散布和地理信息。想一想含糊其辞且会吸引观众注意力的展现类型。您的可视化应该对所有访问者可用，就像任何其余站点资料一样。思考要蕴含在图片中的细节，以便读者能够了解和解释信息。数据可视化的意义通过机器学习，当代企业正在产生大量数据。只管很棒，但咱们必须筛选、过滤和解释数据，以便利益相关者和企业主可能了解它。 数据可视化使疾速发现 SEO 办法中的模式和趋势变得简略。通过可视化，传播见解变得简略快捷。在您的公司开发数据可视化程序有很多劣势。 制订强有力的价值主张向客户或利益相关者解释您的产品为什么以及如何好是很简略的，但对于这些人来说，了解您在说什么就比拟艰难。可视化您的数据是让更多人承受您的想法的好办法。该策略能够通过将网站流量转化为销售额来促成公司的胜利。 促成更快、更简略的沟通每家公司都想向公众采购其产品。然而，很少有人花工夫浏览简短的文本。相同，通过将资料转化为可出现的视觉内容，使其更易于消化。 重点将更多地放在视觉信息上而不是文本上。潜在客户、消费者和投资者被这些图片吸引并博得了他们的青眼。因而，这会激励您的业务流量，从而取得成功。 查看趋势和模式特定的模式和趋势对于商业行业至关重要。您的责任是依据市场趋势和模式进行抉择。通过数据可视化总结了寻找以后和将来机会的整个过程。此外，这些数据有助于企业主倒退成为理解行业情况的审慎决策者。 激励你的队友团队成员在此过程中付出的致力决定了业务的胜利。贵公司的每一位员工都乐于看到公司获得提高。数据可视化可用于确定企业的终点和将来过程。该程序能够激励您的员工，激励他们进步生产力，并倒退您的公司。 晋升客户体验通过数据可视化改善客户体验至关重要。数据使保障客户称心和满足他们的需要变得简略。通过数据可视化，按需数据整形、过滤和拆散变得简略。 搜索引擎优化和数据可视化用于确定站点地位的关键字搜寻量在很大水平上受 SEO 数据的影响。人们在指定时间段内搜寻某个术语的次数称为关键字搜寻量。该短语还形容了有多少人对特定关键字感兴趣。 对于网络营销各个方面的有机流量，SEO数据同样至关重要。后者是您网站的访问者数量。另一个影响网站可靠性的要害 SEO 策略是页面速度。加载页面所需的工夫不是您的网站访问者所领有的。此外，页面速度会影响您在搜寻后果中的显示方式。 利用数据可视化来晋升 SEO数据的可视化形式极大地影响了数据的解释。您心愿在下一个流动中应用的各种关键字集的搜寻量能够直观地示意进去。可视化工具还能够从 SEO 的角度对您的网站进行全面查看。当您以图表和图表的模式提供内容时，观众能够更好地了解SEO 流动的每个元素。 减少搜索引擎优化能力能够通过数据可视化以多种形式改良您的 SEO 技术。以下是可视化对 SEO 影响最大的畛域。 竞争钻研制订您的 SEO 策略还须要监控竞争对手的行为。您能够从剖析中理解须要做什么以及能够在哪些方面进行改良。 可视化能够帮忙您： 剖析竞争对手的社交媒体存在。找到最具竞争力的关键字。查看竞争对手的反向链接配置文件。 下面的例子展现了如何应用条形图来查看关键词是如何依据难度进行排名的。 反向链接剖析您能够借助可视化创立无效的链接建设流动。 须要思考的一些事件是： 搁置指向特定地位的链接。反向链接的品质。反向链接锚文本的散布。

近日，为深度展现中国信通院在数字化转型畛域的工作成绩，中国信通院召开了高质量数字化转型翻新倒退大会暨中国信通院“铸基打算”年度峰会。云智慧作为中国信通院铸基打算成员单位，受邀加入峰会。为让企业反对疾速、平安和高效利用变动的技术架构，中国信通院联结云智慧以及百度智能云、腾讯云微搭低代码、中国工商银行、中国农业银行等二十余家数字化转型解决方案相干企业及钻研机构制订了《组装式利用开发平台系列规范》 大会中，中国信通院泰尔终端实验室数字生态发展部主任王景尧博士为“铸基打算”2022年度规范建设奉献单位及年度评测产品企业代表颁发了证书。云智慧数据可视化与低代码专家王海虎（右数第五位）代表云智慧承受颁奖。 组装式开发平台及利用系列规范的建设为企业数字化转型提供了强有力的实践撑持。与此同时，云智慧低代码开发平台产品（LCAP）作为一款为利用开发提供环境、可视化编排与配置能力的麻利型、平台型利用，也将通过继续重塑企业应用开发与经营翻新，减速驱动企业数字化转型。 本次大会上，云智慧取得了来自中国信通院官网授予的《组装式利用开发平台系列规范奉献单位》证书，这代表着云智慧在低代码与运维畛域位置的进一步晋升。截至目前，云智慧曾经参加了低代码，运维等畛域多项规范的奉献。将来云智慧仍将继续推动各行业畛域规范的踊跃建设和宽泛遍及，为欠缺各行业畛域软件应用的平安规范体系建设以及有序倒退贡献力量。 对于LCAPLCAP是云智慧公司自主设计、研发的一款低门槛、高拓展性的低代码利用开发平台，为数据可视化开发场景提供了高效的一站式解决方案。目前LCAP曾经在Github/Gitee上开源，产品名为FlyFish，作为一款面向开发者的低代码平台，FlyFish领有企业版LCAP的组件开发、自定义函数、全局事件配置等大部分外围性能，点击下方链接即可部署体验。 Github：https://github.com/CloudWise-OpenSource/FlyFishGitee：https://gitee.com/CloudWise/fly-fish

“数据可视化”这个词看上去仿佛让人有点摸不着头脑，但其实在理论生存中也有相似的利用。 举个例子，媒婆给你介绍对象，后面给你铺垫一堆，如五官端正、身材修长、皮肤银白（各种繁冗的信息形容），你说发个照片给我看看（可视化）。 俗话说一千个人心目中就有一千个哈姆雷特，信息形容不能直观的显示出事物状况。尤其是对于数字信息而言，想要直观的显示进去，让用户更好的了解和剖析，就须要应用数据可视化。 数据可视化是一种将数据以图表、图形、图像等模式展现进去的技术，它可能帮忙人们更快地了解和剖析数据，从而更好地开掘数据中的有价值信息。通常，数据可视化能够应用折线图、柱状图、饼图、地图等模式来展现数据，以便更直观地查看数据的趋势和变动。 图：Smartbi可视化图形模板 在行业中，咱们通常依据业务需要和法则将数据图表有序组合造成数据可视化大屏/看板，从而清晰高效地传递信息，甚至帮忙咱们发现某种法则和特色，对于企业而言，通过数据可视化大屏能够监控企业经营状况，还能够通过对外展现企业形象，帮忙企业疾速决策。 那如何能力实现数据可视化成果呢？ 数据可视化能够通过应用图表、报表、图像和其余可视化工具来实现。能够应用各种软件来创立可视化图表和报表，也能够应用编程语言，如Python、R等，来创立可视化图像。 但对于企业而言， “欲先善其事，必先利其器”，如果想实现较好成果的数据可视化，来帮忙企业监控经营、领导决策等，就倡议应用一些比拟业余的数据可视化工具。 Smartbi大数据分析和BI产品，提供业余的数据可视化工具——交互仪表盘。 交互仪表盘通过数据可视化，能够将重要数据以直观的形式展现进去，以满足用户在大屏/治理驾驶舱中的剖析展现需要。 能够帮忙用户进行高度交互的数据摸索，以便更好地了解数据之间的关系。 Smartbi交互仪表盘具备以下个性： 交互仪表盘设计理念就是要简略易用。提供十分丰盛的图形组件、交互控件。通过拖拽就能够应用，关联字段就能够生成可视化图表，而且制作成果实时可见。 为了可视化成果更加易用和好看，交互仪表盘还提供丰盛炫酷的组件和大屏模板，用户抉择后复制粘贴即可复用； 图：各种组件模板 图：组件模板复用 提供各种便捷操作如辅助线、鹰眼性能等让大屏制作精准排版、疾速布局； 图：鹰眼性能 图：组件对齐 反对同期、后期、累计、排名、占比等疾速计算，不再用写简单SQL，点点鼠标就能实现简单计算等。 Smartbi还有各种有颜有料的业务类利用场景的可视化模板，波及金融、政府、制造业、批发、医疗、电力等行业，点击上面地址即可下载应用。 详情理解：https://member.smartbi.com.cn/score.html?type=fwh

DataGear 数据可视化看板内置了一些根本、简略的页面交互组件，当它们无奈满足理论看板需要时，能够引入更风行和弱小的前端框架。 本文以Vue2、Element UI前端框架为例，介绍如何制作具备更丰盛交互组件性能的数据可视化看板。 假如有数据库表t_region_date_value，数据结构为： col_name, col_date, col_value地区一, 2022-01-01, 30地区一, 2022-01-02, 90地区一, 2022-01-03, 50...地区二, 2022-01-01, 20地区二, 2022-01-02, 30地区二, 2022-01-03, 60...地区三, 2022-01-01, 80地区三, 2022-01-02, 60地区三, 2022-01-03, 30...首先，制作地区列表SQL数据集，用于列出t_region_date_value表中所有地区名： select distinct(col_name) as namefrom t_region_date_value制作地区日期指标SQL数据集，这是一个参数化数据集，能够查问t_region_date_value表中指定地区、日期范畴的数据： select col_date, col_valuefrom t_region_date_valuewhere col_name = '${地区名}' and col_date >= '${起始日期}' and col_date <= '${终止日期}'参数： 名称 类型 必填地区名 字符串 是起始日期 字符串 是终止日期 字符串 是而后，制作图表： 地区列表图表是自定义图表，用于为前面制作看板的地区下拉列表提供数据，不绘制为具体图表： 名称：地区列表图表类型：自定义图表数据集：地区列表数据标记：无地区日期指标-柱状图图表以柱状图的模式展现上述地区日期指标数据集的数据： 名称：地区日期指标-柱状图图表类型：根本柱状图数据集：地区日期指标数据标记：属性：col_date -> 名称 (name)属性：col_value -> 数值 (value)地区日期指标-表格图表以表格的模式展现上述地区日期指标数据集的数据： 名称：地区日期指标-表格图表类型：根本表格数据集：地区日期指标数据标记：无 而后，新建空白看板，填写名称后，先保留。 在编写看板页面之前，须要先下载Vue2、Element UI库，退出看板资源中。 Vue2下载地址： ...

DataGear 4.1.0 版本加强了Excel数据集性能，新增了【工作表名称】项，并且反对填写参数化语法内容，使得可基于Excel多工作表，构建动态数据可视化图表。 本文以某商品三个地区的各季度销售额Excel为例，介绍如何制作Excel动态数据可视化图表。 上述Excel文件蕴含三个工作表，对应三个地区的季度销售额数据，具体格局如下所示： 第一个工作表名称为：地区-1，销售数据为： NAME VALUE一季度 90二季度 155三季度 80四季度 130第二个工作表名称为：地区-2，销售数据为： NAME VALUE一季度 50二季度 95三季度 150四季度 120第三个工作表名称为：地区-3，销售数据为： NAME VALUE一季度 120二季度 80三季度 100四季度 130首先，关上 DataGear 零碎主页面，点击左侧【数据集】导航条目，在页面中点击【增加】-【Excel】条目，新建Excel数据集： 名称：各地区季度销售额文件类型：上传文件工作表名称：${地区}${地区} 即是参数化内容，即：工作表名称动静设置为数据集参数 地区 的值。而后，在上述数据集页面的【参数】栏，增加对应【工作表名称】的参数： 名称 类型 必填 输入框类型 输入框配置地区 字符串 是 单选框 ["地区-1","地区-2","地区-3"]【输入框配置】填写的 ["地区-1","地区-2","地区-3"] 即是上述Excel的三个工作表名称点击【预览】胜利后，保留数据集。 而后，点击 DataGear 零碎主页面左侧【图表】导航条目，在页面中点击【增加】条目，新建图表： 名称：各地区季度销售额图表类型：根本柱状图数据集：各地区季度销售额数据标记：属性：NAME -> 名称 (name)属性：VALUE -> 数值 (value)点击【保留并展现】，制作实现！ 图表成果如下所示： 官网地址： http://www.datagear.tech 源码地址： Gitee：https://gitee.com/datagear/datagear Github：https://github.com/datageartech/datagear

工作中经常听到这样的话“文不如表，表不如图”，“一图胜千言”。数据可视化的重要性可见个别。可工作中本人制作图表时确会遇到这样那样的问题，比方本人好不容易做进去的图表，给领导看了，却被吐槽特地毛糙上不了台面；或者领导还要屡次问你这部分是什么，那局部什么意思，用图表谈话，后果说不清楚。 如果有一份简单的数据摆在你背后，你会怎么去开掘好数据背地的法则和变迁，讲述一个生动有趣的内容故事，传递出扼要易懂的内容价值？ 小编举荐你应用数据可视化平台，让简单的数据变成有价值信息，除了能进步数据可视化的工作效率，还能让你的数据以酷炫的图表模式展现进去。数据小白也能疾速成为公司业余商务图表制作大佬。 什么是数据可视化？ 数据可视化是将繁多数据或简单数据通过视觉出现，从而精简且直观地传递出数据所蕴含的深层次信息。数据可视化设计的次要准则包含四个方面：第一，充分利用已有的先验常识；第二，抉择适合的视图与交互设计；第三，确定并管制可视化图表所蕴含的信息量；第四，增加美学因素吸引使用者注意力。 通过数据可视化，能够将一些形象的、冗余的甚至外表“毫无分割”的数据在适当的逻辑之下，通过特定工具整合起来，利用适合的图形表白出数据背地的深层信息。因而，数据可视化的实现除须要思考四大准则之外，还须要思考根本图表、展示逻辑以及实现工具三个因素的抉择与应用。 那么数据可视化有哪些劣势呢？ （1）进步工作效率：数据可视化涵盖的内容很多，比拟广泛的就是自动化的监控看板，麻利式开发也是近一两年的热词，意思是不须要每天都做日报、月报、周报。一次开发，主动造成推送。数据可视化就是管理者在和工夫赛跑的帮手。 （2）更好的传递信息：随着社会信息化的高速增长，数据大屏曾经在很多商业畛域彰显价值，比方会议展厅、园区治理、城市交通调度核心、公安指挥核心、企业生产监控等重要场合。现在的可视化大屏，搭载天文轨迹、飞线、热力、区块、3D地图/地球，多图层叠加等技术，能更加活泼敌对地活化数据，同时也能联合丰盛的交互性能和实时性，让数据闭口谈话，传播出超出其自身的信息。 （3）辅助高效决策：相比于传统图表与数据仪表盘，数据可视化监控大屏幕，能够突破数据隔离，通过数据采集、荡涤、剖析到直观实时的数据可视化，即时出现暗藏在瞬息万变且庞杂数据背地的业务洞察。通过交互式实时数据可视化大屏来实时监测企业数据，洞悉经营增长，助力智能高效决策。 在大数据浪潮中，「数据可视化」未然成为职场人必备的掘金技能，从展现1000000+数据表格到制作展现1张炫酷好看的数据大屏，越是优良的数据分析师，对于数据的把握越清晰。 如何抉择一款好的数据可视化工具？除了能进步数据可视化的工作效率，还能让你的数据以酷炫的图表模式展现进去，从而不便后续的数据分析工作。 随着可视化技术的倒退，国内国外呈现了很多数据可视化软件，想要从这其中筛选一款适宜工作需要又好用的工具，就须要咱们对这些工具软件有一个大略的理解。依据平时工作接触，上面就为大家介绍下小编用过的几款数据可视化工具。 1、Tableau适宜人群：数据分析师、数据运营官、业务分析师 国外最受欢迎、知名度很高的数据可视化平台，以界面操作灵便、图表设计简洁共性、交互体验良好著称。用户通过拖放操作就能够制作可视化，只需点击几下即可使用AI驱动的统计建模性能，而且能够应用自然语言来提出问题，这些无不体现出该平台升高了用户参加和交互的门槛。然而老手小白个别不好上手，如果要齐全把握它，则须要很多工夫和精力。 2、Flourish适宜人群：可视化爱好者、UI 国外出名的收费可视化在线flash网站，提供了十分多的数据可视化模板，只需将数据导入到模板中，而后设置好色彩、图表等信息，可视化图表就实现了，制作好的可视化图表能够公布并嵌入到网页和PPT中。然而其网站都是英文，动静图表无奈导出成视频，只能录屏。 3、Smartbi适宜人群：业务人员、数据小白、数据分析师 Smartbi是国内老牌的BI服务商，其可视化产品具备丰盛的可视化界面，无需代码操作只需利落拽即可实现一张炫酷大屏，同时官网也能够收费体验大屏制作，堪称可视化大屏制作利器！同时，内置多种丰盛的大屏模板，通过一键替换数据源性能能够疾速替换大屏模板的数据；还提供丰盛好看的组件模板供用户抉择复用；同时提供各种便捷操作如辅助线、鹰眼性能等让大屏制作精准排版、疾速布局；并反对同期、后期、累计、排名、占比等疾速计算，不再用写简单SQL，点点鼠标就能实现简单计算等。 以制造业为例，Smartbi通过多年的行业教训，建立了制造业六大模块的317个指标，帮忙企业疾速建设企业经营治理指标体系，并通过多个可视化治理驾驶舱实现对业务的剖析和监控，比方实现高管对要害业绩的监控、制作的生产治理及设施剖析、供应链的产销产需等等。 数据可视化平台更多介绍：www.smartbi.com.cn

DataGear内置了很多罕用的图表（折线图、柱状图、饼图、散点图、雷达图、地图等等），能满足大部分数据可视化需要，当内置图表无奈满足时，则能够通过自定义图表或插件的形式，实现特定业务的数据可视化需要。 自定义图表实现起来简略不便，只需为看板内的图表类型为【自定义】的<div>图表元素增加dg-chart-renderer属性（图表渲染器），并实现其逻辑即可；自定义图表插件则稍简单些，须要编写独自的插件包，并上传至零碎，之后则可在整个零碎内复用。 本文次要解说自定义图表实现形式。 在开始自定义之前，须要理解的是，零碎会为图表、看板展现页面主动引入Jquery（window.$）、ECharts（window.echarts）等JS库（具体参考官网文档内置看板资源章节），能够在自定义图表和插件中间接应用它们。 上面，以折线图为例，介绍如何通过自定义图表形式实现。 假如有如下各月份销售额CSV数据集： 名称： 各月份销售额数据： month sales1月 112月 413月 94月 205月 156月 18属性（预览后零碎主动解析而得，展现名称由用户选填）： 名称 类型 展现名称month 字符串 月份sales 数值 销售额假如有关联上述数据集，图表类型为 自定义 的图表： 名称 ：各月份销售额图表图表类型 ：自定义数据集 ：各月份销售额自定义图表须要在看板内编写图表渲染器实现代码，因而，这里新建一个看板，并增加上述图表，内容如下： <!DOCTYPE html><html><head>...<script type="text/javascript">//自定义图表渲染器var myChartRenderer={};</script></head><body> <div dg-chart-renderer="myChartRenderer" dg-chart-widget="[上述图表ID]" style="width:500px;height:300px;"><!--各月份销售额图表--></div></body></html>上面须要做的是实现myChartRenderer图表渲染器逻辑，它应至多实现如下两个函数（异步渲染、事件处理须要实现更多函数，具体参考官网文档图表渲染器章节）： { //初始渲染图表 //chart 图表对象 render: function(chart){ ... }, //更新图表数据 //chart 图表对象 //results 要更新的数据集后果对象数组 update: function(chart, results){ ... }}在实现上述两个函数之前，咱们须要先理解一下两个参数chart和results的构造。 chart示意图表对象，它封装了要渲染图表的根本信息、及其关联的数据集信息（由<div>图表元素增加dg-chart-widget属性指定），在本例中，它的根本构造如下所示： { name: "各月份销售额图表", //图表关联的数据集信息，本例中只有一个 chartDataSets: [ { dataSet: { name: "各月份销售额", properties: [ {name: "month", type: "STRING", label: "月份"}, {name: "sales", type: "NUMBER", label: "销售额"} ] } } ], //图表所处的div图表元素ID，如果没有定义，零碎会随机生成一个，并主动设置为div图表元素的id属性 elementId: "..."}除了上述根本构造，chart对象还定义了很多用于反对图表渲染、数据处理、事件处理等辅助API（具体参考官网文档图表对象章节），上面是几个比拟根本的API： ...

DataGear 看板的 dg-chart-theme 属性，提供了简略且弱小的自定义图表主题性能。 通常，只须要设置其color、backgroundColor、actualBackgroundColor值即可，看板会依据它们主动生成题目、图例、提示框、高亮框等相干配色。 例如，在<body>元素上定义全局图表配色： <body style="background-color: #17336c" dg-chart-theme="{ color:'#FFF', backgroundColor:'#17336c', borderWidth:'2px' }">对应的效果图如下： 当看板有背景图片时，通常心愿图表背景色是通明的，此时应设置actualBackgroundColor为与背景图片统一的色彩，例如： <body style="background-image: url(bg.png)" dg-chart-theme="{ color:'#FFF', backgroundColor:'transparent', actualBackgroundColor:'#17336c', borderWidth:'2px' }">也能够为单个图表<div>元素增加dg-chart-theme属性，仅定义此图表的主题，例如： <div dg-chart-widget="..." dg-chart-theme="{backgroundColor:'green',color:'yellow'}"></div>对应的效果图如下（第一个图表）： 另外，设置dg-chart-theme的graphColors值，能够自定义图表系列条目色彩序列，设置graphRangeColors值，则能够定义图表值域映射色彩（地图区域色彩），例如： <body style="background-image: url(bg.png)" dg-chart-theme="{ color:'#FFF', backgroundColor:'transparent', actualBackgroundColor:'#17336c', graphColors: ['#EE7942', '#FFFF00', '#EE1289'], graphRangeColors: ['#FFFF00', '#EE7942'], borderWidth:'2px' }">对应的效果图如下： 官网地址：http://www.datagear.tech 源码地址： Gitee：https://gitee.com/datagear/datagear Github：https://github.com/datageartech/datagear

通过DataGear的参数化数据集、图表事件处理和看板API性能，能够很不便地制作联动异步加载图表的数据可视化看板。 首先，新建一个参数化SQL数据集，如下所示： SELECT COL_NAME, --地区名 COL_VALUE, --地区指标数值FROM T_ANALYSISWHERE<#if 下级地区名??> COL_PARENT='${下级地区名}'<#else> COL_PARENT='中国'</#if>参数： 名称 类型 必填下级地区名 字符串 否T_ANALYSIS表数据示例： COL_NAME COL_VALUE COL_PARENT山东 160 中国北京 200 中国...朝阳区 195 北京海淀区 200 北京...青岛市 10 山东济南市 160 山东而后，应用上述数据集，新建两个图表，第一个是展现全国指标的地图图表： 图表类型：根本地图数据集列标记：COL_NAME：地区名称 (name)COL_VALUE：指标数值 (value)第二个是展现指定地区指标的柱状图： 图表类型：根本柱状图数据集列标记：COL_NAME：名称 (name) COL_VALUE：数值 (value) 而后，新建可视化看板，填写如下看板模板内容： <!DOCTYPE html><html dg-loadable-chart-widgets="[第二个图表ID]"><head><meta charset="UTF-8"><title></title><style type="text/css">.dg-chart{ display: inline-block; width: 600px; height: 500px;}#loadChartWrapper{ position:absolute; top:0; left:650px; width:400px; height:300px; box-shadow: 0px 0px 6px #474747; -webkit-box-shadow: 0px 0px 6px #474747; display:none;}#loadChart{ position:absolute; top:2em; left:0; right:0; bottom:0;}</style><script type="text/javascript">function chartClickHandler(chartEvent){ //获取点击的地区名 var name = chartEvent.data.name; $("#chartTitle").html(name); //图表已加载，间接刷新数据 if(dashboard.renderedChart("loadChart")) { var chart = dashboard.chartOf("loadChart"); chart.dataSetParamValueFirst(0, name); chart.refreshData(); $("#loadChartWrapper").show(); } //图表未加载 else { dashboard.loadChart($("#loadChart"), "[第二个图表ID]",function(chart) { chart.dataSetParamValueFirst(0, name); $("#loadChartWrapper").show(); }); }}$(function(){ $("#removeChartBtn").click(function() { dashboard.removeChart("loadChart"); $("#loadChartWrapper").hide(); });});</script></head><body class="dg-dashboard"><div style="position: absolute;left:1;top:1;font-size:12px;"> DataGear <br> http://www.datagear.tech</div><div style="font-size:2em;text-align:center;margin-bottom:5px;">DataGear 看板示例</div><p> </p><div style="position:relative;"> <div class="dg-chart" dg-chart-on-click="chartClickHandler" dg-chart-disable-setting="true" dg-chart-widget="[第一个图表ID]"> <!--全国指标--></div> <div id="loadChartWrapper"> <div id="chartTitle" style="position:absolute;top:2px;left:4px;font-weight:bold;"></div> <button id="removeChartBtn" style="position:absolute;top:2px;right:2px;">X</button> <div id="loadChart" dg-chart-disable-setting="true" dg-chart-options="{title:{show:false},legend:{show:false},grid:{top:30}}"> <!--待加载的图表元素--></div> </div></div></body></html>点击【保留并展现】按钮，关上看板展现页面，实现！！！ ...

通过DataGear的参数化数据集、图表联动和看板API性能，能够很不便地制作反对数据钻取成果的数据可视化看板。 首先，以下级地区名为参数，新建一个参数化SQL数据集： SELECT COL_NAME, --地区名 COL_VALUE, --地区指标数值 COL_PARENT AS COL_MAP --下级地区名，同时作为地图名FROM T_ANALYSISWHERE<#if 下级地区名??> COL_PARENT = '${下级地区名}'<#else> COL_PARENT = '中国'</#if>参数： 名称 类型 必填下级地区名 字符串 否T_ANALYSIS表数据示例： COL_NAME COL_VALUE COL_PARENT山东 160 中国北京 200 中国...朝阳区 195 北京海淀区 200 北京...青岛市 10 山东济南市 160 山东...历下区 50 济南市市中区 78 济南市历城区 150 济南市...而后，新建一个应用上述数据集的地图图表： 图表类型：根本地图数据集列标记：COL_NAME：地区名称 (name)COL_VALUE：指标数值 (value)COL_MAP：地图名 (map) 而后，新建可视化看板，填写如下看板模板内容： <!DOCTYPE html><html><head><meta charset="UTF-8"><title></title><style type="text/css">.dg-chart{ display: inline-block; width: 100%; height: 480px;}</style><script type="text/javascript">var paramHistory = [];var chartListener ={ onUpdate: function(chart, results) { //存储以后下级地区名，用于反对返回操作 var paramVal = chart.dataSetParamValueFirst(0); if(!paramVal) paramHistory = []; else paramHistory.push(paramVal); $("#title").html((paramVal ? paramVal : "全国") + " - 数据"); }};$(document).ready(function(){ $("#backButton").click(function() { //获取上一次操作的下级地区名，设置为图表参数，而后刷新图表 paramHistory.pop(); var paramVal = (paramHistory.pop() || null); var chart = dashboard.chartOf("chart1"); chart.dataSetParamValueFirst(0, paramVal); chart.refreshData(); });});</script></head><body class="dg-dashboard" dg-chart-map-urls="{'济南市':'jinan.json'}"> <div style="position: absolute;left:1;top:1;font-size:12px;"> DataGear <br> http://www.datagear.tech</div><div style="font-size:2em;text-align:center;margin-bottom:5px;">DataGear 看板示例</div><p> </p><div style="position:relative"> <div id="title" style="text-align:center;font-size:1.2em;font-weight:bold;"></div> <button id="backButton" style="position:absolute;right:2em;top:0;">返回</button></div><div id="chart1" class="dg-chart" dg-chart-options="{title:{show:false}}" dg-chart-link="{target:'chart1',data:{name:0}}" dg-chart-listener="chartListener" dg-chart-disable-setting="true" dg-chart-widget="3fa7ecaf11742397c58b"></div></body></html>点击[保留并展现]按钮，关上看板展现页面，实现！！！ ...

从流批一体、湖仓一体、NoETL、数据中台到DataOps，古代数据分析畛域热词迭出，企业如何抓住实质，经营数据生产力以提质增效？9月26-27日，ArchSummit寰球架构师峰会杭州站举办，网易副总裁、网易杭州研究院执行院长、网易数帆总经理汪源受邀在会上发表主题演讲，深入浅出地分析了现代化数据分析架构中最值得关注的三条主线，包含对立的基础设施、对立的中间层和对立的数据资产，并介绍了国内外的相干技术实现。 对立的基础设施：流式湖仓，Iceberg+Arctic将成外围对立的基础设施要解决四大问题：湖仓一体、流批一体、规范格局和存算拆散——不仅是文件格式，还包含表格局。汪源示意，现实的对立基础设施是流式湖仓的基础设施，即湖仓和流批都做到一体。除了最底层的对象存储，目前已有可用的开源实现。对立的基础设施包含六层架构。最底层是存储层，往上是Parquet文件格式层，两头加了缓存减速层，用来补救下层需要和底层对象存储之间的性能差距，当初呈现的有Alluxio、JuiceFS、CurveFS，其中CurveFS是网易数帆开源的一个文件存储系统。最外围的是最近两三年呈现了两个新的档次，一个是表格局（table format），如Iceberg、Hudi，一个是表服务（table service），如Arctic。这两个档次可能让底层大数据体系反对湖仓一体、实时更新、版本一致性、ACID等等，之前的大数据没有这些性能，所以它无奈做一些实时的剖析服务，只能做T+1的剖析。最上层是剖析引擎层。汪源认为Iceberg是最有心愿成为table format规范的我的项目。Iceberg从数据层面提供了ACID的能力，并且能够读到任何工夫点的数据；第二个从元数据层面解决了HMS性能瓶颈，把原来集中式的元数据变成了分布式的元数据，并且相当于给数据构建了一个多级的索引，可能反对高级过滤，这能解决很多问题。比方大数据场景常见千万甚至亿级文件的查问，基于Hive的查问启动可能要花20分钟，而Iceberg能够做到一分钟以内，这是一个十分夸大的提高。Arctic由网易数帆于2022年8月发表开源，但在网易数帆外部研发曾经将近三年。Arctic次要用来帮忙Iceberg把整体的技术体系构建残缺，因为Iceberg只是一种格局，无奈独自造成面向剖析性能最优化的状态。Arctic首先提供了基于Iceberg的自优化的能力，以及upsert的性能，反对高效的数据更新。其次反对流批一体，流表和批表定义统一，能够复用。最初是兼容Hive和Iceberg，从而能够疾速落地。汪源认为，明天由Iceberg和Arctic独特构建的这一层会成为一个新的事实的规范，在它上面有不同的存储，在它下面有不同的计算体系。“这个两头基本上胜出的只有一家，不可能有多家，否则这个技术栈就凌乱了。” 对立的中间层：数据仓库+HeadlessBI数据分析的过程，现实的状态是实践巨匠们布局的路线：在数据仓库外面做好了所有的数据转化，每一个团队用很好的BI工具只做数据的展示和交互，所有的计算逻辑应该都在数仓外面实现。但实际上每一个团队都会在本人的BI外面去做很多的计算逻辑，这是数据仓库的计算逻辑不够用，导致计算逻辑扩散的问题。汪源指出，大家在不同的BI产品中看到的数据口径和后果的差别，就是由扩散的计算逻辑带来的。解决该问题的“中国计划”是数据中台，通过OneData、OneService、OneID，解决指标口径不统一的问题，所有的口径定义、计算逻辑都在中台做好。数据中台包含了数据仓库，在数据仓库定义了一套标准的指标层，包含原始指标、派生指标、复合指标。下面是数据服务层，提供所有对外的数据。同时又引入了数据治理来保障中台输入的数据合乎品质和平安要求。国内计划包含三个外围概念：Semantic Layer、HeadlessBI和Metric Layer。汪源认为最贴切的形容是HeadlessBI，以国外的Cube产品设计为例，数据输出来自右边的各种数仓，两头HeadlessBI要做的是数据建模、平安相干的访问控制、性能减速，最初以API的形式提供给左边的上游消费者，次要是BI工具以及嵌入式的剖析。在这个方向上，网易数帆强调的是开发和治理一体化，在建数仓、建指标等开发流动的过程中把数据治理同步实现，让指标、模型等持续保持高质量。此前，网易数帆发现很多客户先找开发的计划来做开发，做完之后发现数据品质不佳，又去做数据治理的我的项目。汪源示意，在开发环节同时把开发治理做好了，就不会有这样的后遗症。汪源对对立的中间层的期待，包含数据仓库和HeadlessBI两层，后者能做建模，包含指标，做权限、减速和服务，同时把开发和治理一体化，通过对立的模型指标计算逻辑和口径，实现事先事中预先的继续治理。这样BI层能够真正聚焦在展示和交付上，汪源将其命名为“NecklessBI”，与HeadlessBI对应。汪源还强调，在此过程中，ETL不会被打消，它只能被转移或暗藏，因为从数据源到剖析所须要的数据肯定是有很多不匹配的，比拟事实的是做ETL的自动化，即AutoETL。 对立的数据资产：Data Fabric已落地数据资产治理面临的问题，是数据找不到，找到了看不懂，看了之后信不过、不敢用，管不牢等。汪源认为比拟可行的思路就是剖析机构提出的Data Fabric，它的目标是实现数据的整合利用，它是一个架构思维或者设计理念，并不绑定一个特定的技术实现。Data Fabric和其余数据整合利用的形式有显著的区别：数据仓库或者数据中台，比拟强调数据的集中，同时也强调数据比拟深度的预加工。数据湖强调数据的集中，然而它强调数据不要做太多的预加工，应该依照原始的数据格式都存在湖外面，须要的时候再把它拿进去解决。Data Fabric则强调元数据的集中。Data Fabric的理论落地须要构建四个方面的外围能力，包含连贯数据源、被动元数据（active metadata）、数据虚拟化和逻辑数据湖。汪源认为数据虚拟化能最大水平施展Data Fabric的能力，因为它可能在数据没有实现集中之前就可能做肯定水平的利用，但并非所有的数据分析都能够基于数据虚拟化来做。网易数帆曾经落地的逻辑数据湖，也是Data Fabric的一种实现，它从逻辑上看是一个湖，然而从物理实现上数据还是扩散存储在Hadoop、Oracle、MySQL等零碎外面。 总结总体来说，古代数据分析技术的三大主题，第一个是构建一个对立的基础设施，可能撑持实时数据更新与生产，并且是凋谢、低成本的流式湖仓基础设施。第二个是对立的中间层，包含数据仓库和HeadlessBI两个档次，要做到对立的模型、指标、计算逻辑和口径，并实现事先事中预先继续的数据治理。第三个是对立的数据资产，目标是企业全域数据资产的高效的发现、整合和治理，它在实现上可能兼容各种格调的数据处理技术。“我心愿整个行业可能往这些方向去聚焦，不要产生太多的互相割裂的概念。”汪源说。 【点击理解更多网易技术】

什么是数据可视化数据可视化：Data Visualization，即视觉传播，为了清晰无效地传递信息，数据可视化通过统计图形、图表、信息图表和其余工具，例如点、线或条对数字数据进行编码，以便在视觉上传播定量信息。数据可视化对企业的重要性无效的可视化能够帮忙用户剖析和推理数据和证据，它使简单的数据更容易了解和应用。为了无效地传播思维概念，美学模式与数据性能在可视化中齐头并进，通过直观地传播要害的数据与特色，从而实现业务深刻洞察。数据可视化是企业进行数据分析、数据挖掘、数据治理十分重要的形式。 BI工具与数据可视化BI 工具提供的是一套残缺的数据解决方案，将业务数据进行无效的整合、建模、剖析，以可视化的形式出现，疾速精确的定位要害数据，辅助决策。 因而BI工具的最初一个环节是将要害业务可视化的出现后进行数据分析。 国内外数据可视化工具汇总“我想转行做数据分析，然而我只会用Excel，不会其余的工具，有其余的数据分析工具举荐么？““我不会python，那我能够做数据分析吗”大部分人对数据分析的的第一印象就是Excel、python，其实抉择一个工具开始学习是须要破费学习老本的，如果不分明这款工具能给你带来什么价值，就开始自觉学习，很可能会浪费时间。那么明天咱们就从整个数据分析流程，从数据接入到大屏、数据处理、报表制作来聊一聊国外内支流的数据分析可视化工具 Excel置信Excel应该是所有职场人士最后的数据分析工具，简略易上手，从简略的表格制作到数据透视表，写公式甚至到VBA语言；然而Excel要达到和BI工具雷同的成果可能要花大量的工夫来调整色彩和字体、以及图表款式，对大数据（比方几十万）的解决和反对并不敌对，通常用于集体日常大量数据的疾速剖析。对于企业级的数据分析，波及到用户，组织，权限治理，以及大数据量、多种类型数据源的接入和统计分析，Excel是远远不够的，须要降级更加业余的BI工具。 Tableau寰球知名度较高的数据可视化工具，用户群体宏大，整体操作简洁，图表设计不便，80%的性能能够通过鼠标利落拽实现。老手能够疾速解锁根底性能，获取更多高级数据分析性能，比方数据处理、利用集成等，须要具备技术背景的IT人员循序渐进的摸索和学习，学习老本较高、正版价格昂贵，市场占有率并不是很突出，在配套的施行和服务能力方面有很大的欠缺。除此之外，对国内客户来说，数据光好“看”曾经不够了，底层的数据集成和数据治理是根底，同时用户和企业更关怀继续应用和前期运维的系列问题，Tableau显著在本土化方面水土不服，目前已退出中国市场。Tableau是C/S架构，分为Desktop、Sever、Reader，构造清晰，但体量较大；在可视化方面，tableau的图表库只有24种，其余的雷达图、桑吉图、股价图等得通过这24种图、二次开发衍生进去， 开发成本较高。 随着近两年国产BI软件的崛起，市场国产BI工具百花齐放，诞生了更多更能直接触达企业外围数据的可视化剖析工具。 Power BI从Excel的插件中剥离进去的工具，性能和Tableau类似，是国外出名的麻利型BI工具，Power BI将软件服务、利用和连接器全副交融，通过数据分析将数据转换成连贯的交互式见解，上手难度大于Tableau。对于集体来说，Power BI反对下载桌面免费版，然而桌面版不能合作，集体免费版反对性能无限。作为一款国外BI工具，Power BI在图表酷炫方面的体现能力显著逊色于国内本土化工具，比方3D建模、地图集成等；很多人评估Power BI有种“工科风”，能力强悍，然而颜值不高。在可视化展示能力方面，PoweBI内置的图表品种绝对较少，例如一些罕用的玫瑰图、多层饼图、词云图、热力地图、流向地图等，Power BI都不反对(须要进行市场图表拓展下载应用)，对于用户来说很不不便。从性能上来说，Power BI更加重视数据建模能力，内置微软本人的DAX引擎，即微软自定义的一门函数语言。PowerBI有三大独立的模块须要整体学习：Power Query获取数据、Power Pivot & DAX 数据建模、Power View 数据可视化，因而系统地学习需投入较长时间从头开始学习，适宜想长期从事数据分析的专业型选手。 Wyn 商业智能Wyn是一款国产BI软件，区别于国内支流BI工具的是，葡萄城有40年控件研发的历史，业余能力过硬，紧跟嵌入式BI发展趋势，提供弱小的与现有企业应用程序的嵌入式集成能力，包含：整个仪表板和单个图表嵌入、仪表板设计器嵌入、剖析门户嵌入、OEM安装包嵌入，以及丰盛的 API 满足个性化嵌入须要。这一点真的是对于企业在选型BI时十分有帮忙。 思考国内本土化酷炫大屏的须要，内置100+自主研发的数据可视化图表，同时齐全凋谢的 可视化插件机制，能够将Echarts、D3.js、ChartJS、G2、3D模型等集成到仪表板中。 在数据接入方面，Wyn为用户提供了多达50+数据源类型反对，同时在国产化方面具备很强的适配能力，对于制造业方面，还提供IOT实时数据分析，对垂直畛域的数据分析有更加深刻的反对。再说说学习老本方面，Wyn旨在为业务人员提供一款零编码的数据分析可视化工具，从数据筹备到 BI 交互式剖析整个过程提供了高度易用的剖析体验，剖析人员通过利落拽疾速实现数据建模和仪表板设计。不具备IT常识背景的人也能轻松入门，剖析后果也具备高度自助灵便的数据探查能力，剖析过程与业务深度交融，真正让科学决策与业务管理并行。作为国内本土化BI剖析工具，除了工具自身的弱小，在技术服务方面，也提供训练营、公开课等课程辅助新手入门、专业人士进阶。 Wyn如何提供数据可视化性能？Wyn反对 200+ 可视化类型包含图表、3D 动效、3D 模型、GIS 地图，满足任意的数据个性化展现的须要，可实现全副须要，包含屏幕自适应、多页面仪表板、主动数据刷新、3D动画特效等。实用数字孪生，物联网实时数据分析等畛域。并曾经利用到智慧园区、智能车间、衰弱医疗、电力能源、校园平安、数字指挥核心等场景。 大家如果感兴趣，欢送拜访在线demo体验数据可视化：https://www.grapecity.com.cn/...

大数据曾经进入2.0时代，越来越多的企业意识到使用数据资源发明价值的重要性。如何无效利用数据，并通过大数据平台的统计、剖析、量化、转换、可视化等性能一直开掘数据法则，使其价值最大化，成为了企业数字化转型的要害，其中数据可视化是最容易被用户感知的性能。 一、数据可视化是什么数据可视化既是一门艺术，也是一门迷信。数据可视化，是将形象、简单的数据和信息转化成图形或图像，以直观的、容易了解的形式出现给用户。实质上，任何借助于图形的形式展现数据原理、法则、逻辑的办法都叫数据可视化。 二、数据可视化大屏设计流程理论利用场景中，不同规模的数据可视化我的项目在设计流程上会有所不同。大我的项目须要欠缺的流程来保障每个环节的品质，小我的项目须要紧贴业务精简流程小步快跑。在数据可视化大屏设计中，优良的设计师不仅须要关注数据的美学表现力，更要洞察用户真正的需要。 大数据类产品的可视化设计流程中，设计师个别须要重点关注需要剖析、数据分析、产品设计、可行性测试四个关键环节。 1.需要剖析需要剖析次要从三个方面动手，即业务需要调研、用户需要调研和技术计划调研。 业务需要调研明确产品须要解决的问题、服务的人群类型，针对不同人群钻研相应设计方案。用户需要调研调研不同的用户角色需要，依据调研后果整合出产品的性能架构。技术计划钻研可视化大屏产品罕用到科技、炫酷、动效以及3D成果，这类设计特效容易遇到技术实现难题，所以设计前须要与前端开发人员沟通技术计划，避免出现设计无奈落地的状况。2.数据分析数据分析是启动设计前十分重要的环节。设计师须要联合业务特点抽取要害指标、剖析指标维度，明确数据之间的关系，对数据充沛理解后以图形作为载体，明确不同图形的属性和实用场景，为不同类别的数据选用适合的图形。通过应用场景能够将数据分为比拟、分割、散布、组合四个维度。 上图可作为根本的统计图表可视化办法和实用规定。 比拟 比拟通常是为了显示变量之间的不同和相似之处。应用图形的长度、宽度、地位、面值、角度和色彩来比拟数值的大小，一是基于分类不同的比照，二是基于工夫维度的比照。常见图表包含：柱形图、条形图、雷达图、折线图、玫瑰图、环形图、饼图等。 分割 分割是显示数据之间的互相关系，通常用图形的嵌套和地位示意数据之间的前后程序，父子关系及其他相关性。常见图表包含：散点图、气泡图、柱形折线组合图、热力求等。 散布 散布个别展现每个数值在数据集中呈现的频次、数量、集中范畴或倒退法则。应用图形的地位、大小、色彩的渐变成水平来体现数据的散布。 常见图表包含：直方图、箱型图、散点图、面积图等。 组合 组合个别指展现数据由哪几局部组成以及每局部数据占比状况。 常见图表包含：饼图、环形图、沉积面积图、沉积柱状图、瀑布图等。 3.产品设计数据可视化大屏产品设计蕴含三个方面：应用场景剖析、布局设计和视觉体现。 应用场景剖析数据可视化大屏产品应用场景的设施、分辨率、色差、大屏最佳视距、环境明暗水平等都是影响界面设计的因素。其中大屏硬件设施是设计展现的重要载体，间接影响大屏设计尺寸分辨率，当设施终端与投屏电脑比例不同时，优先按大屏的比例定义设计尺寸。 常见的数据可视化设施载体 布局设计数据可视化大屏产品布局设计须要依据数据对业务和用户的重要水平来布局。从数据展现的规律性思考，咱们通常把各组数据模块化后，将同类数据放在同一个区域内展现。 视觉体现数据可视化大屏产品视觉体现尽量遵循对立的设计准则及设计规范，依据利用场景匹配不同的大屏设计格调，如传统科技风、HUD、FUI 等。 传统科技风面杂糅水平较强，比拟重视色调的使用，多色搭配，色调个别具备特质。 实用场景：政府指挥大厅、企业展厅等。 HUD格调HUD（Head Up Display）即平视显示器。这类设计格调在细节中会应用大量的图形元素，并辅以肯定的装璜元素，次要以点线装璜为主。 实用场景：政府、电力、交通等宏观决策大屏，突出日常运维告警数据的综合指挥大厅。 FUIFUI 是 Fictional User Interfaces、Fantasy User Interfaces、 Fake User Interfaces、 Futuristic User Interfaces，这类用户界面是科幻的,极具将来感和科技感的。 实用场景：政府、企业等综合指挥大厅。 4.可行性测试在设计实现后须要对界面进行可行性测试，测试范畴包含但不限于是否合乎业务需要、用户是否可能疾速直观的了解设计、分辨率比例是否正确、屏幕显示有无色差等。 数据可视化设计并不只是浮于外表的“炫”，设计师在思考美学模式的同时，还须要一直寻找设计实践支撑点，精确的传播信息，将简单数据集背地的逻辑和假相通过可视化设计，以更直观的形式展现给用户，从而实现数据价值最大化。设计终将服务于用户，因而精确了解用户外围需要是首要要害，这也是发展数据可视化设计的必要前提。

应用DataGear的参数化数据集和看板API性能，能够很不便地制作实时数据可视化看板。 首先，以工夫为参数，新建一个参数化SQL数据集： SELECT COL_TIME, COL_VALUEFROM T_TIME_SERIES<#if 工夫??>WHERE COL_TIME > '${工夫}'</#if>ORDER BY COL_TIME ASC<#if 工夫??>LIMIT 0, 1<#else>LIMIT 0, 5</#if>参数： 名称 类型 必填工夫 字符串 否上述数据集在未指定工夫参数时加载最后的5条数据，指定了工夫参数时，则加载一条数据。 而后，新建一个应用上述数据集的折线图图表： 图表类型：平滑折线图数据集列标记：COL_TIME：名称 (name)；COL_VALUE：数值 (value) 更新距离：1000毫秒而后，新建可视化看板，填写如下看板模板内容： <!DOCTYPE html><html><head><meta charset="UTF-8"><title></title><style type="text/css">.dg-chart{ display: inline-block; width: 60%; margin-left: 20%; height: 400px;}</style><script type="text/javascript">//存储时序窗口内要显示的数据var timeSeriesData = [];var chartListener={ onUpdate: function(chart, results) { var chartDataSet = chart.chartDataSetMain(); var datas = chart.resultDatasOf(results, chartDataSet); if(datas.length > 0) { if(timeSeriesData.length == 0) timeSeriesData = datas; else { timeSeriesData = timeSeriesData.concat(datas); //限定时序窗口数据量为10 while(timeSeriesData.length > 10) timeSeriesData.shift(); } //设置图表下一次刷新时取数的工夫参数 var nextTimeParam = datas[datas.length - 1]["COL_TIME"]; chart.dataSetParamValueFirst(0, nextTimeParam); } chart.resultDataOf(results, chartDataSet, timeSeriesData); }};</script></head><body class="dg-dashboard"> <div style="position: absolute;left:1;top:1;font-size:12px;"> DataGear <br> http://www.datagear.tech</div><div style="font-size:2em;text-align:center;margin-bottom:5px;">DataGear 看板示例</div><p> </p><div class="dg-chart" dg-chart-listener="chartListener" dg-chart-disable-setting="true" dg-chart-widget="[上述图表ID]"></div></body></html>点击[保留并展现]按钮，关上看板展现页面，实现！！！ ...

对于数据可视化，有时须要依据用户输出的查问条件展现限定范畴的数据图表，DataGear的看板表单性能能够疾速不便地实现此类需要。 上面的看板示例，蕴含一个柱状图、一个饼图和一个地图，用户能够通过看板表单设置柱状图和饼图的数据数目，设置地图的显示地区。 首先，新建三个参数化数据集。 第一个数据集的SQL语句为： SELECT COL_NAME, COL_VALUEFROM T_ANALYSIS_0limit 0, ${查问数目}参数定义为： 参数名 类型 必填查问数目 数值 是第二个数据集与第一个相似，SQL语句为： SELECT COL_NAME, COL_VALUEFROM T_ANALYSIS_1limit 0, ${查问数目}参数定义为： 参数名 类型 必填查问数目 数值 是第三个数据集的SQL语句为： SELECT '${省份}' AS COL_MAP, COL_NAME, COL_VALUEFROM T_ANALYSIS_CITYWHERE COL_PROVINCE = '${省份}'参数定义为： 参数名 类型 必填省份 字符串 是而后，应用上述三个数据集别离建设柱状图、饼图、地图。 第一个柱状图： 图表类型 : 根本柱状图数据集 : 第一个数据集数据集列标记 : COL_NAME 名称；COL_VALUE 数值第二个饼图： 图表类型 : 根本饼图数据集 : 第二个数据集数据集列标记 : COL_NAME 名称；COL_VALUE 数值第三个地图： 图表类型 : 根本根本数据集 : 第三个数据集数据集列标记 : COL_NAME 地区名称；COL_VALUE 指标数值；COL_MAP 地图名而后，新建可视化看板，填写如下看板模板内容： ...

NBI可视化平台版本曾经更新到4.9.1啦，在NBI可视化平台4.9.1版本中内置了多种格调、多套模板能够供用户抉择应用，并且在可视化视觉下面做了加强 NBI具备丰盛的数据源对接能力易于操作的可视化编辑器丰盛的组件库：易于性能扩大的脚本性能：NBI大数据可视化剖析平台作为新一代自助式（体验地址：http://www.easydatavis.com）、摸索式剖析工具，在产品设计理念上始终从用户的角度登程，始终围绕简略、易用，强调交互剖析为目标的新型产品。咱们将数据分析的各环节（数据筹备、自服务数据建模、摸索式剖析、权限管控）融入到零碎当中，让企业有序的、平安的治理数据和剖析数据。

NBI可视化平台疾速入门教程（三）带参工作表创立 1.如何创立带参工作表 参数格局 $参数名称$，比方2.测试验证带参工作表是否正确3.输出测试参数4.多参数演示，多参数查问无非就是依照参数格局规范多接入几个查问条件，如5.测试验证6.测试无误后，保留即可。 工作表的作用在于给NBI可视化构建模块提供数据撑持，为图形组件提供数据。 体验地址：http://www.easydatavis.com

NBI可视化平台疾速入门教程（二）工作表创立 1.接着上篇文章，在创立的数据源节点名称上右键，抉择“基于（基于 SQL 语句创立工作表）”：1.1或者在表节点上右键，创立工作表（零碎会主动生成一条快捷SQL语句）2.进入创立工作表界面：3.保留后，会在工作表节点呈现 体验地址：http://www.easydatavis.com

体系课-数据可视化入门到精通-打造前端差异化竞争力(已完结)获取资源：网盘链接Python 开发者可能都据说过鸭子类型和猴子补丁这两个词，即使没听过，也大概率写过相干的代码，只不过并不了解其背地的技术要点是这两个词而已。 我最近在面试候选人的时候，也会问这两个概念，很多人答的也并不是很好。然而当我向他们解释完之后，广泛都会恍然大悟：“哦，是这个啊，我用过”。 所以，我决定来写一篇文章，讨论一下这两个技术。 鸭子类型引用维基百科中的一段解释： 鸭子类型（duck typing）在程序设计中是动静类型的一种风格。在这种风格中，一个对象无效的语义，不是由继承自特定的类或实现特定的接口，而是由"以后方法和属性的会合"决定。 更通俗一点的说： 当看到一只鸟走起来像鸭子、游泳起来像鸭子、叫起来也像鸭子，那么这只鸟就可能被称为鸭子。 也就是说，在鸭子类型中，关注点在于对象的行为，能作什么；而不是关注对象所属的类型。 咱们看一个例子，更形象地展示一下： 这是一个鸭子（Duck）类class Duck: def eat(self): print("A duck is eating...")def walk(self): print("A duck is walking...")这是一个狗（Dog）类class Dog: def eat(self): print("A dog is eating...")def walk(self): print("A dog is walking...")def animal(obj): obj.eat()obj.walk()if name == '__main__': animal(Duck())animal(Dog())复制代码程序输入： A duck is eating...A duck is walking...A dog is eating...A dog is walking...复制代码Python 是一门动静语言，没有严格的类型查看。只需 Duck 和 Dog 别离实现了 eat 和 walk 方法就可能间接调用。 再比如 list.extend() 方法，除了 list 之外，dict 和 tuple 也可能调用，只需它是可迭代的就都可能调用。 ...

积木报表1.4.4版本在1.4.0稳固版本的根底上解决一系列bug，做了一些重要降级工作，重点稳固强壮性能。例如解决安全漏洞、解决动态资源抵触及增加了一些新性能。1.解决动态资源加载抵触应用其余框架的敌人常常会遇到动态资源抵触的问题，此版本重点解决了这个问题。 2.重大安全漏洞修复当有SQL注入时，提醒会有SQL注入危险，如：insert、update、delete、alter、drop等表构造及数据操作均不容许操作。 成果展现 3.反对pdf导出换行很多敌人反馈亟需pdf导出换行性能，此版本实现了该性能。 4.反对自定义表达式当现有表达式不满足需要时，咱们能够应用自定义表达式来实现。 首选定义表达式 import com.googlecode.aviator.runtime.function.AbstractFunction;import com.googlecode.aviator.runtime.type.AviatorObject;import com.googlecode.aviator.runtime.type.AviatorRuntimeJavaType;import org.jeecg.modules.jmreport.desreport.express.ExpressUtil;import java.util.Map;/** * 定义函数： * 1.定义getName办法，返回一个字符串 * 2.如果函数参数个数已知，继承AbstractFunction，重写call办法，call是一个多态办法，参数AviatorObject arg能够传多个 * 3.如果函数参数个数未知，继承AbstractVariadicFunction，重写variadicCall办法 **/public class UpcaseFun extends AbstractFunction { @Override public String getName() { return "upCase"; } @Override public AviatorObject call(Map<String, Object> env, AviatorObject arg1) { // 参数用此办法获取 数字也这么获取 而后本人转 String str = ExpressUtil.getArgString(arg1, env); return AviatorRuntimeJavaType.valueOf(str.toUpperCase()); }}注册表达式 import com.googlecode.aviator.AviatorEvaluatorInstance;import org.jeecg.modules.jmreport.desreport.express.IJmExpressCustom;import org.springframework.stereotype.Component;/** * 注册函数： * 1.增加类注解@Component * 2.实现接口 IJmExpressCustom，重写办法 addFunction * 3.instance.addFunction(fun.getName(), fun); * 4.如果是运算函数(如:加减乘除)，调用instance.addOpFunction */@Componentpublic class JmExpressCustomImpl implements IJmExpressCustom { @Override public void addFunction(AviatorEvaluatorInstance instance) { UpcaseFun fun = new UpcaseFun(); instance.addFunction(fun.getName(), fun); //OtherFun fun1 = new OtherFun (); //instance.addFunction(fun1.getName(), fun1); }}应用表达式 ...

** 医院是一所科室齐全、技术全面、业余特色显明，集医、教、研为一体的综合性医院。积木报表目前使用在医院的体检零碎中，实现了报告打印，如：集体报告、团队报告、入职体检、费用统计、医生工作量统计等等。1.集体体检报告成果展现 报告设计 2.职 业 健 康 检 查 表成果展现 报表设计 3.医 师 执 业 注 册 健 康 体 检 表报表设计 4.集体职业病体检报告报表设计 5.费用统计成果展现 报表设计 附录 体验地址：http://jimureport.com/文档地址：http://report.jeecg.com/

业务人员对Excel进行数据收集时，原始数据量动辄几十万上百万条；因数据量大，导致excel关上慢，编辑卡顿，在多指标剖析时，需拆分多个excel进行剖析，领导查看剖析后果时，连带要查看多个报表，体验不好。更辣手的是，excel剖析具备时效性，当数据更新后，要从新导数做报表，剖析效率低。 想要解决超大的数据量，Smartbi一站式数据分析平台来帮你。针对数据量大的问题，小编将以Smartbi为例，为大家介绍在创立大数据量的Excel交融剖析报表过程中，应该采取哪些操作计划，能够帮忙业务人员无效防止大数据量导致卡顿、晋升查问性能。 在创立Excel交融剖析报表前的数据筹备阶段，咱们可参考如下两个形式操作： 单表查问时，操作人员能够通过创立透视剖析数据集，提前进行数据过滤、数据汇总，将清单数据在数据库层面进行加工，晋升性能。在smartbi零碎中，咱们可基于数据源表创立透视剖析，进行数据初步汇总、数据过滤，再接着创立Excel交融剖析报表。 而多表查问时，则需创立自助数据集，数据抽取到高速缓存库SmartbiMPP；进而抽取用户须要的数据，存储到缓存数据库中进行剖析；这样岂但可能缩小原始数据仓库的压力，也能取得很好的剖析性能。 假如已有透视剖析的聚合数据、即席查问的明细数据，为了满足多个报表查问的业务需要，对此咱们可创立自助数据集，并将设置数据抽取到高速缓存库SmartbiMPP，接着可创立Excel交融剖析报表了。如需对数据进行筛选，可基于自助数据集创立透视剖析增加过滤条件。 为了防止在Excel中刷新大数据量时导致卡死问题，咱们还能够对Excel插件端进行优化操作 。基于 Excel交融剖析报表类型，在上方工具栏勾选上【默认加载100行】，当咱们在Excel插件端中点击【刷新数据】后只返回展现前100行数据，以此防止用户在Excel中刷新大数据量引起的卡顿问题。 在数据刷新时，勾选默认加载100行，能够使操作更加晦涩。公布浏览前，记得勾选【Web端显示优化】，搭配上web端显示优化性能，可缩小大数据量占用缓存。 Smartbi一站式剖析平台是一个弱小且直观的BI工具，从数据提取、解决、剖析及展示的各层面为用户提供了残缺的解决方案，现个人版提供全模块长期收费应用，有趣味的小伙伴可登陆官网收费试用~

赛格团体是以电子元器件制造业为主体，高科技产品和古代物流、房地产为两翼的大型国有企业团体。该团体间断十年获全国电子百强企业名称、广东省企业100强名称，是全国企业500强、全国制造业500强企业，注册资本达15亿元。 为撑持赛格团体“十四五”策略倒退，推动新并购测验检测认证（TIC）企业信息化管理水平晋升，赛格集团选择与力软信息技术（苏州）有限公司携手，独特打造了TIC企业管理信息系统（1.0）。 该零碎在后期实现零碎开发设计、测试调试和数据初始化等根底工作后，于近日举办上线试运行典礼，赛格团体、赛格股份、泰斯特、力软相干领导加入会议并发言。 TIC企业管理信息系统在力软开发框架的根底上研发而成。 零碎涵盖客户治理、业务管理、项目管理、设施治理、样品治理、供方类别、外包治理、人员治理、财务管理九大模块及智慧监督模块，在全面满足团体日常办公的根底上，做到全链条、全周期、全过程监督及投后管理工作。 同时，该零碎装备了数据平台驾驶舱。通过搭建数据可视化看板，围绕团体运行各环节的重要因子发展相应的治理、汇总与剖析，对设施状态、订单统计、波及畛域等相干数据进行多维度的展示，以满足日常业务管理决策需要，增强团体监测治理能力。 在会议上，赛格团体发表TIC企业管理信息系统1.0正式上线试运行，并示意，在将来，赛格团体TIC企业管理信息系统将全面降级为面向内部的TIC服务平台，为客户提供业务征询、办理及售后治理等增值服务，通过大数据技术，继续为客户发明价值，赋能TIC行业倒退。

前言在这个“全民读图”的时代，传统的地图款式曾经很难满足人们多样化的需要。腾讯位置服务始终在让地图变“美”的路上继续摸索，力求提供更好的地图视觉体验。 信息时代数据为王，将形象的数据以直观活泼的可视化成果出现进去，能够让人们更容易发现数据背地的法则，晋升业务决策的效率。如果这些数据同时带有地理位置属性，那么可视化与地图的联合就更加浑然天成了。 近年以来，腾讯位置服务在数据可视化方面继续发力，不仅对Web端的数据可视化成果进行了全新降级，还在业内首发了APP端的数据可视化图层。 最近上线的可视化图层编辑平台，为开发者提供了一个十分便捷的工具。鼠标轻点之间，一个业余好看的图层款式便跃然纸上，大大降低了开发者配置可视化图层的难度，晋升了创立图层的效率。 一、弱小编辑平台，配置轻松把握1.1格调配置 辐射半径、热力高度、蜂窝类型、蜂窝高度等参数的凋谢，让多变的数据规模和散布都有一个正当的表白；色彩、透明度、成长动画等参数的设置更是给予了开发者个性化定制的短缺空间。 另外，编辑平台还预置了多套配色模板，包含通用、寒色系、冷色系、强烈比照等。开发者无需繁琐的配置，抉择对应的模板即可间接领有“高颜值”的可视化成果。 1.2显示管制 编辑平台反对管制图层与POI的高低层叠关系、极值的显示区间等；同时，还反对设置图层在哪些地图级别中显示。开发者能够依据业务须要，自在管制图层在什么条件下、以什么样的形式显示进去。掌控，得心应手！ 1.3批改底图款式 图层编辑平台做到了与个性化款式的完满联合。开发者在编辑数据图层之前，能够抉择任意一套个性化款式作为底图，让你的可视化成果更加超群绝伦、标新立异。平台内置了11套个性化款式的模板，总有一款适宜你！ 1.4疾速预览，所见即所得 下面提到的所有配置批改，都能够在编辑平台的右侧预览界面实时看到成果。如果下载了咱们的SDK Demo，还能够在挪动端预览成果。随时预览，随时调整，帮忙开发者轻松的将可视化成果调至最佳。 二、反对小程序，全平台通用之前咱们的可视化图层曾经笼罩了Web端和挪动端，最近咱们也买通了微信小程序端的开发接口，真正做到了全平台通用，成为腾讯位置服务的独特劣势！一次编辑，多端共用，将大大节俭开发者的配置老本。 详情可参考可视化图层使用指南，理解各利用端如何调用。 三、丰盛利用场景可视化数据图层的利用场景十分宽泛，曾经有多家客户接入了这项性能。 比方飞常准的航行记录模块，就是基于咱们弧线图的可视化成果，绘制出专属于每一个用户的航线网络图，为用户织出一张以家为核心的网。 而像热力求这种可视化款式，则宽泛的利用于各类后盾管理系统当中，比方景区、商场、机场车站等等，用于管理人员对人流量进行实时监控，进步管理效率。 还有像蜂窝热力求，则被咱们的出行行业客户用到了司机端APP上，用来显示司机周边区域的订单散布状况，让司机做到“对症下药”，减少接单成功率。 总结置信看到这里，有很多的开发者曾经筹备蠢蠢欲动了。咱们期待着数据可视化产品可能与你的业务场景深度联合，助力客户业务高速倒退。欢送大家登录腾讯位置服务官网，进入控制台-数据图层，立刻体验数据图层编辑平台，让你的数据“活”起来，跃然“图”上！

download:体系课-数据可视化入门到精通-打造前端差异化竞争力(已完结)构造字符串 你会常常需要打印字符串。要是有很多变量，避免上面这样： name = "Raymond" age = 22 born_in = "Oakland, CA" string = "Hello my name is " + name + "and I'm " + str(age) + " years old. I was born in " + born_in + "." print(string)额，这看起来多乱呀？你可能用个丑陋简洁的方法来代替， .format 。 这样做： name = "Raymond" age = 22 born_in = "Oakland, CA" string = "Hello my name is {0} and I'm {1} years old. I was born in {2}.".format(name, age, born_in) print(string)返回tuple元组 ...

我的项目介绍积木报表，一款收费的可视化Web报表工具，像搭建积木一样在线拖拽设计！性能涵盖，数据报表、打印设计、图表报表、大屏设计等！秉承“简略、易用、业余”的产品理念，极大的升高报表开发难度、缩短开发周期、节省成本、解决各类报表难题，完全免费的！以后版本：v1.4.0 | 2021-11-01 集成依赖<dependency> <groupId>org.jeecgframework.jimureport</groupId> <artifactId>jimureport-spring-boot-starter</artifactId> <version>1.4.0</version></dependency>降级日志重点新性能反对分组共计计数统计反对特殊字符分组反对表达式compute计算js加强反对设置下拉框默认值工夫默认值反对计算yyyy-MM格局字典支持系统变量设置反对表达式数据集小写降级minidao,反对自定义数据源预览导出百分比对立导出excel斜线表头反对色彩值为英文导出excel默认款式加上边框修复横向有3级分组时模版计算的bug修复Quickstart版本,图表默认乱码问题修复行号函数#{t_index+1} 导出excel报错修复数据量大时打印浏览器解体问题修复数值计算问题double显示E,int求和展现成正数修复分页导出excel问题Issues解决应用Quickstart版本,图表默认乱码问题issues/#584数据带有括号时出错issues/#491jimuReport由特殊字符导致组合分组生效问题issues/#518groupRight分组，无数据时显示的字段名issues/I4BNXB纵向小计结果显示有问题issues/I4D9U8横向分组反对特殊字符issues/I48Y2Ucompute() 计算生效issues/#535降级1.4.0-beta后对mysql json解决不反对了issues/#582降级到1.4.0版本sum共计还是不行issues/#581横向分组表头超过三层时，数据显示为空白issues/#562百分比数据导出有问题，多除以了100 issues/I4EZPQ导出报表配置sql问题issues/I4DB4L条件下拉框默认值可否默认第一条issues/I4DJXF导出excel，数据为空时报错issues/#587导出excel谬误issues/#588应用行号函数#{t_index+1} 导出excel报错issues/I4DYT4小数位数设置为0，导出excel显示为两位小数issues/I4E9M4导出excel，数据为空时报错issues/I4DIFR主数据源为Oracle数据字典点击查问，报语法错误issues/I4DCXA代码下载https://github.com/zhangdaiscott/JimuReporthttps://gitee.com/jeecg/JimuReport技术文档体验官网： http://jimureport.com疾速集成文档 ：http://report.jeecg.com/2078875技术文档： http://report.jeecg.comQQ群：212391162为什么抉择 JimuReport?永恒收费，反对各种简单报表，并且傻瓜式在线设计，十分的智能，低代码时代，这个是你的首选！采纳SpringBoot的脚手架我的项目，都能够疾速集成Web 版设计器，相似于excel操作格调，通过拖拽实现报表设计通过SQL、API等形式，将数据源与模板绑定。同时反对表达式，主动计算共计等性能，使计算工作量大大降低开发效率很高，傻瓜式在线报表设计，一分钟设计一个报表，又简略又弱小反对 ECharts，目前反对28种图表，在线拖拽设计，反对SQL和API两种数据源反对分组、穿插，共计、表达式等简单报表反对打印设计（反对套打、背景打印等）可设置打印边距、方向、页眉页脚等参数 一键疾速打印 同时可实现发票套打，不动产证等精准、无缝打印大屏设计器反对几十种图表款式，可自在拼接、组合，设计炫酷大屏可设计各种类型的单据、大屏，如出入库单、销售单、财务报表、合同、监控大屏、游览数据大屏等零碎截图报表设计器（业余一流 数据可视化,解决各类报表难题）报表设计器（齐全在线设计，简略易用） 打印设计（反对套打、背景打印） 数据报表（反对分组、穿插，共计等简单报表） 图形报表（目前反对28种图表） 数据报表斑马线 性能清单├─报表设计器│ ├─数据源│ │ ├─反对多种数据源，如Oracle,MySQL,SQLServer,PostgreSQL等支流的数据库│ │ ├─反对SQL编写页面智能化，能够看到数据源上面的表清单和字段清单│ │ ├─反对参数│ │ ├─反对单数据源和少数数据源设置│ │ ├─反对Nosql数据源Redis，MongoDB│ │ ├─反对存储过程│ ├─单元格格局│ │ ├─边框│ │ ├─字体大小│ │ ├─字体色彩│ │ ├─背景色│ │ ├─字体加粗│ │ ├─反对程度和垂直的扩散对齐│ │ ├─反对文字主动换行设置│ │ ├─图片设置为图片背景│ │ ├─反对无线行和有限列│ │ ├─反对设计器内解冻窗口│ │ ├─反对对单元格内容或格局的复制、粘贴和删除等性能│ │ ├─等等│ ├─报表元素│ │ ├─文本类型：间接写文本；反对数值类型的文本设置小数位数│ │ ├─图片类型：反对上传一张图表；反对图片动静生成│ │ ├─图表类型│ │ ├─函数类型│ │ └─反对求和│ │ └─平均值│ │ └─最大值│ │ └─最小值│ ├─背景│ │ ├─背景色彩设置│ │ ├─背景图片设置│ │ ├─背景透明度设置│ │ ├─背景大小设置│ ├─数据字典│ ├─报表打印│ │ ├─自定义打印│ │ └─医药笺、逮捕令、介绍信等自定义款式设计打印│ │ ├─简略数据打印│ │ └─出入库单、销售表打印│ │ └─带参数打印│ │ └─分页打印│ │ ├─套打│ │ └─不动产证书打印│ │ └─发票打印│ ├─数据报表│ │ ├─分组数据报表│ │ └─横向数据分组│ │ └─纵向数据分组│ │ └─多级循环表头分组│ │ └─横向分组小计│ │ └─纵向分组小计│ │ └─分版│ │ └─分栏│ │ └─动静合并格│ │ └─自定义分页条数│ │ └─共计│ │ ├─穿插报表│ │ ├─明细表│ │ ├─带条件查问报表│ │ ├─表达式报表│ │ ├─带二维码/条形码报表│ │ ├─多表头简单报表│ │ ├─奴才报表│ │ ├─预警报表│ │ ├─数据钻取报表│ ├─图形报表│ │ ├─柱形图│ │ ├─重叠柱形图│ │ ├─折线图│ │ ├─饼图│ │ ├─动静轮播图│ │ ├─折柱图│ │ ├─散点图│ │ ├─漏斗图│ │ ├─雷达图│ │ ├─象形图│ │ ├─地图│ │ ├─仪盘表│ │ ├─关系图│ │ ├─图表背景│ │ ├─图表动静刷新│ │ ├─图表数据字典│ ├─参数│ │ ├─参数配置│ │ ├─参数治理│ ├─导入导出│ │ ├─反对导入Excel│ │ ├─反对导出Excel、pdf；反对导出excel、pdf带参数│ ├─打印设置│ │ ├─打印区域设置│ │ ├─打印机设置│ │ ├─预览│ │ ├─打印页码设置├─大屏设计器│ ├─零碎性能│ │ ├─静态数据源和动静数据源设置│ │ ├─根底性能│ │ └─反对拖拽设计│ │ └─反对增、删、改、查大屏│ │ └─反对复制大屏数据和款式│ │ └─反对大屏预览、分享│ │ └─支持系统主动保留数据，同时反对手动复原数据│ │ └─反对设置大屏明码│ │ └─反对对组件图层的删除、组合、上移、下移、置顶、置底等│ │ ├─背景设置│ │ └─大屏的宽度和高度设置│ │ └─大屏简介设置│ │ └─背景色彩、背景图片设置│ │ └─封面图设置│ │ └─缩放比例设置│ │ └─环境地址设置│ │ └─水印设置│ │ ├─地图设置│ │ └─增加地图│ │ └─地图数据隔离│ ├─图表│ │ ├─柱形图│ │ ├─折线图│ │ ├─折柱图│ │ ├─饼图│ │ ├─象形图│ │ ├─雷达图│ │ ├─散点图│ │ ├─漏斗图│ │ ├─文本框│ │ ├─跑马灯│ │ ├─超链接│ │ ├─实时工夫│ │ ├─地图│ │ ├─全国物流地图│ │ ├─地理坐标地图│ │ ├─城市派件地图│ │ ├─图片│ │ ├─图片框│ │ ├─轮播图│ │ ├─滑动组件│ │ ├─iframe│ │ ├─video│ │ ├─翻牌器│ │ ├─环形图│ │ ├─进度条│ │ ├─仪盘表│ │ ├─字浮云│ │ ├─表格│ │ ├─选项卡│ │ ├─万能组件└─其余模块 └─更多功能开发中。。

作者丨 石秀峰全文共3765个字，倡议浏览8分钟 数据中台为什么要建标签体系，分类它不香吗？ 在泛滥的数据中台的解决方案中，一个叫做“标签核心”或“标签体系”的利用，简直成了数据中台的“标配”。 乍一看，标签体系就像一个树状的分类。 因而，有专家吐槽：“当初讲啥数据标签，数据类目，跟SAP Classification比真是弱爆了”。 注：SAP Classification为SAP产品中的一个分类零碎，它反对以有序的构造将特定对象（例如，文章和站点）组合在一起。它的基本功能是为各种不同类型对象的所有属性特色提供存储库。而后将类似特色的对象分组到类中（“分类”对象），以便零碎能够更容易地在事务中找到它们。 那数据标签到底是什么？它与数据分类体系相比，是“真的香”，还是“弱爆了”？ 概念的廓清 无论是在数据中台，还是传统产品设计中，绕不开的几个概念：分类、属性、标签。1、什么是分类分类，就是指依照品种、等级、性质或特色的归类。也就是把雷同属性或特色的“对象”归集在一起，造成不同的类别，不便人们通过类别来对“对象”进行的查问、辨认、治理和应用。“对象”能够是人、产品、物料或其余实体，例如：人能够分为男人、女人，也能够分为老年人、中年人、青少年。2、什么是属性属性是事物所具备的性质或特色，重点强调的是事物自身，例如：人的性别、身高、胖瘦、年龄、性情等都是人的属性。能够将某个事物的属性形象进去作为事物的分类，如咱们上边举的例子，男人、女人是依照性别属性对人的分类；老年人、中年人、青少年是依照年龄属性对人的分类。事物能够依照属性来分类，分类也是事物的属性之一。3、什么是标签标签，原意是表明物品的品名、分量、体积、用处等信息的简要标牌，例如：商品标签、图书标签、车检标签、文件标签、服装吊牌等。从这个概念衍生到网络标签，是人工或零碎主动或用户自发的，通过相关性很强的关键字对事物或内容进行形容，帮忙人们分类内容，以便于检索和分享。例如：咱们也能够给“人”这个对象打上男人或女人，老人或青年的标签。可见，标签也有维度或分类，而属性也是一种标签。 分类VS标签，到底有啥区别？ 前边的例子中，男人、女人，老人、青年，这既能够是对人的分类，也能够是人的标签。分类和标签有时候没有明确的分界线，分类能够作为一个标签，标签也能够形象出分类。那么，分类和标签到底有什么不同？ 对于这个问题，知乎上网友的一个答复挺有意思的： 分类因为只能隶属于一个，所以往往带有果断和不失当的色调，它是一个“is a”的问题，属于本质论的领域，而对事物的“实质”的认定，严格来说，这事只有上帝能力做，换句话说，谁做都不适合。标签则不同，它是一个“has a”的问题，说某个货色有某种属性，要求就没那么严格了。 笔者了解：分类是一种谨严的数据组织形式，个别依照一个或多个维度自上而下、从整体到明细的穷举，遵循“互相独立，齐全穷举” 的准则。而标签是一种灵便的数据组织形式，放弃大而全的框架，基于业务场景自下而上地倒推标签需要。 除此之外，分类和标签还存在如下不同点： 1、分类个别是面向团队或组织的，重视标准化；而标签能够面向组织，也能够是面向集体，重视的是个性化。 2、分类具备排他性，分类之间是独立的、不能穿插；而标签容许穿插，标签之间能够互相关联、相互依赖。 3、分类体系须要当时布局，在标准化的框架下进行应用；而标签能够动态的，也能够是动静的，容许随时增加。 4、分类重视结构化，具备层级管制，是一个树状构造；而标签的构造是涣散、灵便、凋谢的，整体看是一个网状结构。 (图片起源：PMCAFF产品社区《常识治理——如何应用印象笔记的多级我的项目标签做常识分类管理》) 分类VS标签，哪个香？ 在数字化利用中，分类和标签其实根本无法分出个伯仲。标签体系也须要肯定的分类，而基于某个维度的分类也能够作为一种标签，只是他们反对的利用场景或有不同。 分类始终存在，它源于人的认知，能够追溯到人类的起源。 在几百万年前的原始部落，人们将打回来的猎物、采集回来的种子进行分类寄存，以便存储和治理。分类的作用天然不用多说，它能够让咱们条理清晰，档次清晰，高深莫测的辨认和治理事物。 即便在当今由互联网、计算机形成的数字化世界中，分类体系也始终是咱们组织数据、解决数据、查问数据、治理数据的一个重要的伎俩。 在传统企业的信息化建设中，应用更多的是分类，例如：ERP中的物料分类、人员分类、客商分类等。一套迷信、谨严的分类体系是企业的“人、财、物、进、销、存”等业务流程无效治理的根底，在企业治理中施展着重要的作用。一家企业的“物料分类”科不迷信、规不标准，在很大水平上可能反映这家企业的治理的规范性状况和精细化水平。上文咱们提到的SAP Classification就是这样一个能够依据事物属性特色进行多维分类体系的零碎。不仅SAP，像Oracle、用友、金蝶等ERP大厂，同样也有相似的多维数据分类体系。 标签（网络标签）是随着互联网倒退产生的，最早用在博客、文章的内容分类中，不便用户治理和聚合内容。随着大数据的倒退，标签体系的作用也越来越大，被互联网企业宽泛应用，通过特色汇合并关联打标签的对象，对剖析对象生成画像，开掘对象的价值。例如：各大互联网APP（淘宝、今日头条、抖音等）都有一个基于标签体系的举荐引擎模块，通过用户动态属性和行为属性给用户打标签，造成360度用户画像，而后依据用户的偏好将信息或产品推送给用户。 因而，分类VS标签，根本无法区别哪个更“强”或者哪个更“弱”，依据不同的利用场景抉择不同的体系就好了。 在企业的数字化建设中，须要分类和标签联合应用，能力最大化施展数据效力、开掘数据价值。 数据中台为什么须要标签体系 上文中咱们说过，传统企业的信息化应用更多的是分类体系，而标签体系是互联网企业的“致胜法宝”。 随着数字化时代的到来，掀起了传统企业数字化转型的浪潮。从技术侧来看，转型就是拥抱互联网，战略性的应用数据和IT。在这场数字化的改革中，数据中台被认为是赋能企业数字化转型，实现降本增效的新引擎。 对于数据中台的文章，笔者也写了很多了，咱们再回顾一下它的概念：数据中台是数据+技术+产品+组织的有机组合，是快、准、全、统、通的智能大数据体系。与数据仓库等传统数据工具相比，数据中台是一种新的理念，以“技术+业务”为双驱动，是企业发展新型经营的一个中枢系统。 因而，如果你将数据中台定位成一个存数据、管数据的技术平台，那或者有“分类体系”就能够了。如果你的数据中台定位的是企业数字化转型的经营中枢系统，要实现对前端业务的反对和赋能，那“标签体系”就是数据中台一个标配。起因前边介绍过，分类是自上而下的布局，偏重标准化，标签是自下而上的倒推，重视业务场景。 “数字转型，场景为王”，在“技术+业务”双驱模式的数据中台中，标签体系、数据萃取将助力企业经营转型降级。 数据中台生产数据标签的四个步骤 商务单干是指所有流动中与人，公司单干而产生的商务活动，以盈利性和商业性的单干为根底。从事商务活动的企业或人必须有肯定的资格。 在经验过“追捧”和“质疑”等种种考验后，数据中台在基于业务驱动的标签体系助力下，正在用事实验证其价值。对于数据中台标签体系的建设，能够关注公众号（谈数据），浏览《数据中台：基于标签体系的360°用户画像》一文。 上面咱们简略介绍下数据中台如何通过加工和生产数据标签，从而助力企业实现数字化转型的，这个过程大抵可分为四个步骤： 第一，须要从业务视角对企业数据进行梳理，并将各业务域、各渠道、各类型的数据进行采集和汇聚。 第二，通过对数据进行分类解决，从中提炼出可复用的行为元素（业务线、实体对象、实体属性、动作等），通过积淀行为元素，能够更好地标准起源数据。这里业务线是在不同业务经营线，例如：某造纸公司有生存纸经营线，文化纸经营线、工业纸经营线、特种纸经营线等。实体对象是指操作和被操作的各商业主体，例如：用户、产品等。实体属性是指实体对象的属性特色信息，例如：用户的年龄、性别、爱好等。动作就是主体收回的操作，例如：询价、购买、浏览等。 第三，依据对象的行为元素给对象打上相应的“标签”，以反对信息查问、信息推送等利用。与传统博客、CMS（文章管理系统）的手动给内容打标签不同，数据中台是依据对象的行为规定主动给对象打标签，并且能够设置行为数据的工夫衰减算法，为不同标签调配不同的权重，造成全面的“用户画像”，做到“比用户本人还理解他本人”。 第四，各相干利用间接调用数据中台的标签体系、画像服务，反对企业的精准营销、共性举荐、渠道优化、产品翻新等利用场景。 其中，执行第二、第三个步骤的前提就是要做好标签类目体系的布局。也就是说，标签体系也是具备肯定的分类构造的。例如：用户标签能够依照标签的管制深度划分为根本属性标签、行为属性标签、商业属性标签等；也能够依照数据中台的数据分层构造，分为事实标签、模型标签、预测标签等。请参考《数据中台：基于标签体系的360°用户画像》 写在最初的话 分类体系和标签体系虽各有各的实用场景和偏重，但它们都是企业数据中台理念落地的要害因素，帮忙企业积淀数据资产化，优化数据服务，助力企业落地数字化转型。分类体系可能帮忙企业迷信、无效的组织数据，布局标签类目；标签体系可能萃取和精炼数据服务，并对数据分类进行反向优化。在企业数据的治理和利用中，它们相互配合、互为撑持，不仅可能让企业无数可查，无数可用，而且可能让企业的数据用的更好。

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简介：最近，钉钉公布了低代码开发师能力图谱，引发业界的宽泛关注 。当初低代码开发师（高级）认证曾经启动。最近，钉钉公布了低代码开发师能力图谱，引发业界的宽泛关注 。 所谓的低代码开发其实是一种可视化利用开发方式让没有代码能力的普通人（比方经营、产品、设计、财务、HR等）可能通过“利落拽”的形式构建贴合业务需要的利用。换句话说，就是像“搭积木”一样开发利用。 权威机构Gartner预测：到2024年，绝大多数（80%）的“技术产品和服务”都能够由非技术专业人士构建。到2024年，低代码利用程序开发将占利用程序开发的65％以上。 能够预感，将来低代码开发能力将成为企业数字化能力的重要组成部分，愈演愈烈的企业数字化和业务上云趋势，催生了企业各种个性化的利用的需要。 以云钉低代码利用构建平台-钉钉宜搭举例，以后，钉钉宜搭已服务超25万企业\组织，帮忙他们用更低的老本构建业务专属利用，实现业务在线。 在合肥，低代码校长一个月工夫就为学校搭建了50个校园利用，100多页厚厚的老师手册霎时实现了“无纸化”富得利地板用3个月工夫搭建了过来3年能力开发实现的MES零碎竟然之家用钉钉宜搭构建的全新OA零碎及业务利用，每年可节俭近千万费用这些企业中的业务人员正是抓住低代码开发的趋势，应用钉钉宜搭开始低代码开发，疾速成长为企业数字化转型的外围推动者。而当初，你也能够和他们一样，成为低代码开发师！ Q1：如何加入低代码开发师高级认证？关上钉钉—我的—发现—数字化治理师，点击进入后依照步骤进行课程学习和认证。 Q2：考取低代码开发师的价值？对集体的价值：新的职业抉择，造成复合型人才竞争壁垒，领有良好的待业和薪资前景 对企业的价值：推动企业在各个方面进化，全面实现数字化，助力企业降本增效 对社会的价值：推动各行各业实现数字化转型，晋升社会生产力 Q3：低代码开发师的将来市场需求？依据国内权威机构IDC的预测，2021年数字经济规模将达到45万亿美元，寰球数字经济的比重将超过50%。数字经济的倒退，须要更多数字化企业来推动，而企业的数字化转型，离不开低代码开发师。 你是不是心动了？那么心动不如口头，快去考据，给本人的职场减少一份竞争力！ 版权申明：本文内容由阿里云实名注册用户自发奉献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不领有其著作权，亦不承当相应法律责任。具体规定请查看《阿里云开发者社区用户服务协定》和《阿里云开发者社区知识产权爱护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌剽窃的内容，填写侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立即删除涉嫌侵权内容。

气象数据，这个词想必大家都并不生疏。 因为大家必定都看过天气预报啦！ 那在你的印象中，天气预报是怎么的呢？ 是这样？ 这样的？ 还是这样？ 明天，我要通知你，这样的气象数据展现已！经！Out！啦！ 当初风行的是气象数据可视化，咱们利用BI工具所制作进去的成果比以前的高大上多了！不信你看： 可能在大家的观点里，气象数据可视化对饼状图、柱状图、表格图等传统图形图表的使用率是最高的。不可否认，此类图形图表是数据可视化的鼻祖，在大多数时候也是最清晰直观的。 然而，在可视化技术飞速发展的当下，传统图形图表一方面曾经跟不上用户多样化的信息获取脚步；另一方面，绝对繁多的可视化表达方式也无奈满足气象数据分析过程中越来越深刻化、专业化的解读须要。 因而，广东省气象探测数据中心基于Smartbi大数据分析平台和武汉兆图科技GIS平台，并依靠气象业务网我的项目而研发的可视化引擎，实现了气象数据的多样可视化表白与剖析。引擎反对散点图、色斑图、等值线面、流场图、流线图等多种可视化成果。 广东省气象业务网提供智能化的门户，在门户首页上主动显示报警信息，直观理解报警因素、地区等。零碎通过配置或者行政指令，被动向用户举荐最新或者点击率高的业务。此外，门户提供了多维度的检索性能，除了对首页和菜单的逻辑指向，还减少了综合搜寻、关联举荐及专题利用，并提供了空间地名检索、DEM检索、全文检索等性能。智能化使门户的内容更加丰盛、交换互动更为便捷，极大晋升了用户体验。 利用气象数据可视化平台，对于气象信息的流传将起到弥足轻重的促进作用。目前，气象业务网在广东省气象局各部门曾经失去广泛应用，零碎运行稳固，日访问量一直减少，效果显著。将来，随着利用的进一步推广，气象业务网必将施展出更大的价值。

简介：杭州云谷学校通过钉钉宜搭，用2年多工夫一直梳理开掘校园工作场景，陆续建设开发了40多款利用，低成本、高效率地构建了一个数字化校园管理网络。对于家长来说，孩子事无小事。当孩子因为身材或者其余起因不能到校时，可能在传统学校里，家长通过通信软件给老师发个音讯、打个招呼就实现了。但学校老师收到这些音讯后，还要做很多的统计和信息同步。学生的销假数据可能关系到学生午饭、点心的筹备，波及到学生餐费的结算，当天课程老师后续跟进的揭示，甚至还可能影响到学期末的学生缺勤状况统计。 传统的软件开发当然能解决这个问题，但须要用到的经济、工夫老本都不小。 杭州云谷学校奇妙地应用钉钉宜搭低成本、高效率地解决了这一问题。家长只须要在钉钉关上智慧云谷利用，就能够给孩子销假。销假信息通过首席导师的审批后会主动同步至学生缺勤零碎、课堂考勤零碎，每天中午也会通过插件程序主动统计并抄送给学校餐厅，便于餐厅及时调整学生餐筹备，并据此进行相应的用餐费用退费结算。整个过程，所有参加进来的部门老师都能体验到信息传递的疾速精准、事务办理的便捷。 图注：“学生销假”利用截图 在个性化教育背景下，智慧校园的建设曾经从通用型利用中，衍生出了更多粗疏化、个性化的场景。“钉钉宜搭不光让零碎之间的数据可能联动起来、流动起来，还让很多计划可能低成本、高效率地得以实现”，杭州云谷学校教育科技研发核心负责人介绍，通过云钉低代码利用开发平台钉钉宜搭，学校能够低门槛、上手快地开发基于校园粗疏场景的微型利用，通过数字化工具，让老师、家长、学生高效地实现各项事务性工作。 除了学生的销假零碎，家长同样能够在本人的手机上为孩子申请IPad上的利用App装置，以及手环等挂失补办，免去了大量的两头沟通环节。 图注：“场馆预约申请”利用截图 校内的场馆预约、参观者的访客预约等等，看起来都是分外个性化、粗疏化的事务场景，但基于钉钉宜搭的低代码能力，非软件开发专业人士都能够通过可视化拖拽的形式、一键公布利用到PC和手机端，简便、高效地实现各类业务场景的数字化。 “原理都是不同的需要匹配不同的表单和审批流程，实现起来特地轻量、特地高效”，云谷学校介绍说，当初学校行政部门的老师、局部授课老师都能轻松搭建个性化的利用，并疾速上线应用。 最近半年多，云谷学校的宜搭利用都不须要业余的前后端研发投入，最多只须要IT托管团队的技术支持人员就能够疾速实现，让校园里的资源失去更正当的布局和利用。 据理解，杭州云谷学校涵盖幼儿园，小学部，初中部，高中部，曾经有800多位在校学生，最多能够承载3000位学生同时退学。学校通过钉钉宜搭，用2年多工夫一直梳理开掘校园工作场景，陆续建设开发了40多款利用。 图注：杭州云谷学校—智慧云谷 作为矢志面向未来摸索中国教育的翻新学校，杭州云谷学校诞生于数字时代，想要通过大数据、云计算、物联网等科技打造凋谢、分享、绿色的教育生态系统，而钉钉宜搭就是让智慧校园的办公数字化场景落地的桥梁。 杭州云谷学校认为，基于钉钉宜搭的校园办公数字化教训同样能够在其余传统校园里高效落地。 版权申明：本文内容由阿里云实名注册用户自发奉献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不领有其著作权，亦不承当相应法律责任。具体规定请查看《阿里云开发者社区用户服务协定》和《阿里云开发者社区知识产权爱护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌剽窃的内容，填写侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立即删除涉嫌侵权内容。

开始一个开箱即用的技术框架，肯定会有齐备的配套工具。X6 提供了大量的图编辑性能，它们基本上都是基于配置式，而且配置参数是通过大量业务实际进去的，开发过程中充分考虑可扩展性以及兼容性，能笼罩到大部分的性能场景。 实现节点缩放通过拖拽批改节点的尺寸和旋转角度是常见性能，在 X6 中只须要做简略的配置： const graph = new Graph({ resizing: true, rotating: true,})还能够通过 css 来批改操作元素的默认款式： .x6-widget-transform { margin: -1px 0 0 -1px; padding: 0px; border: 1px solid #239EDD; > div { border: 1px solid #239EDD; } > div:hover { background-color: #3DAFE4; } .x6-widget-transform-active-handle { background-color: #3DAFE4; }}.x6-widget-transform-resize { border-radius: 0;} 抉择抉择性能提供了快捷的形式批量挪动、删除节点，是应用频次十分高的性能。 const graph = new Graph({ selecting: { enabled: true, rubberband: true, showNodeSelectionBox: true }}) 对齐线对齐线是用来帮忙咱们实现节点对齐的重要辅助伎俩： const graph = new Graph({ snapline: true,})同样也能够通过批改 css 来自定义对齐线款式： ...

开始在手动连线的过程中，还须要解决一些交互细节，比方达到连贯桩左近主动吸附、可连贯元素的高亮显示等，侥幸的是这些都不须要咱们本人去实现，X6 提供了便当的配置形式帮咱们解决这些问题。 实现连贯配置当连线达到连贯桩左近时，咱们心愿连线会主动吸附到连贯桩下面，这样交互体验会更好： const graph = new Graph({ connecting: { snap: { radius: 20, // 离指标 20px 的时候主动吸附 }, }})当初拖动连线到空白处放开后，会生成一条起点在空白处的连线，这种连线在流程图中是有效的连线，所以心愿如果起点在空白处时，该连线主动隐没： const graph = new Graph({ connecting: { allowBlank: false }}) 在理论业务中还须要用户依据业务逻辑来定义连线有效性，X6 依据判断的先后顺序提供了三个办法： 办法触发机会validateMagnet点击 magnet 元素时依据 validateMagnet 返回值判断是否新增边validateConnection拖拽连线的过程中依据 validateConnection 返回值判断是否能够连贯validateEdge当进行拖动边的时候依据 validateEdge 返回值来判断边是否失效，如果返回 false, 该边会被革除const graph = new Graph({ connecting: { validateConnection({ targetMagnet }) { if (targetMagnet) { // 只能连贯 group 为 top 的连贯桩 return targetMagnet!.getAttribute('port-group') === 'top' } return false } }})高亮配置从上图咱们能够发现，当连贯桩能够被连贯的时候，当连线达到它左近时，会呈现高亮的成果，这个成果其实也是能够自定义的： ...

开始很多图形都有连贯桩的概念，连贯桩是节点上固定的点，罕用于连线。连贯桩的应用形式非常灵活，本文只介绍最佳实际。 实现连贯桩定义首先来看一个节点周围核心各一个连贯桩的节点配置： graph.addNode({ ports:{ groups: { group1: { position: 'top', attrs: { circle: { stroke: '#D06269', strokeWidth: 1, r: 4, magnet: true } } }, group2: { position: 'right', attrs: { circle: { stroke: '#D06269', strokeWidth: 1, r: 4, magnet: true } } }, group3: { position: 'bottom', attrs: { circle: { stroke: '#D06269', strokeWidth: 1, r: 4, magnet: true } } }, group4: { position: 'left', attrs: { circle: { stroke: '#D06269', strokeWidth: 1, r: 4, magnet: true } } } }, items: [ { group: 'group1' }, { group: 'group2' }, { group: 'group3' }, { group: 'group4' } ] }})上面具体解释下面要害配置项： ...

开始连线是 X6 中十分重要的一部分，X6 内置了很多实用的连线性能，也提供了优雅的扩大机制 ，这是相比于其余流程图框架占据绝对优势的中央。本文通过实现流程图的连线性能来一步步介绍 X6 的连线机制。 实现图形定义X6 中连线分两种模式，代码生成的和用户手动拖拽而成，首先来看怎么通过代码建设连线： // source 或 target 是坐标点graph.addEdge({ source: [0, 0], target: [100, 100]})// source 或 target 是节点对象graph.addEdge({ source: sourceNode, target: targetNode,})// source 或 target 是节点 IDgraph.addEdge({ source: 'sourceId', target: 'targetId',})// source 或 target 是连贯桩graph.addEdge({ source: { cell: 'cellId1', port: 'portId1' }, target: { cell: 'cellId2', port: 'portId2' }})如果想通过手动操作来创立连线，须要有两个条件： 须要从具备 magnet: true 属性的元素上能力手动拖拽出连线须要在全局 connecting 配置中自定义 createEdge 办法import { Graph, Shape } from '@antv/x6'const graph = new Graph({ connecting: { createEdge() { return new Shape.Edge() }, },})graph.addNode({ shape: 'rect', x: 100, y: 100, width: 80, height: 40, attrs: { body: { stroke: 'red', magnet: true } }})graph.addNode({ shape: 'rect', x: 400, y: 100, width: 80, height: 40, attrs: { body: { stroke: 'red', magnet: true } }}) ...

开始在流程图中咱们须要通过拖拽交互往画布中增加节点，X6 不仅内置了弱小的拖拽性能，还内置了很多罕用的图形，接下来咱们一起实现根底的流程图图形以及图形拖拽性能。 实现图形定义首先来看下一个简略的矩形节点的根底配置： graph.addNode({ shape: 'rect', x: 100, y: 100, width: 80, height: 40, attrs: { body: { stroke: 'red' } }}) shape：定义图形的形态，X6 内置了 rect、circle、ellipse、polygon、polyline、image、html 等根底形态x/y：定义图形的左上角坐标width/height：定义图形的尺寸看到 attrs 大家可能比拟奇怪，这是什么货色？其实能够将 attrs 看做 css 款式汇合，其中 body 相似于 css 选择器，body 的值是被选中元素的属性。那 body 又是哪来的呢？这里就要说的另一个重要的配置项markup，markup 示意的是图形的 DOM 构造，内置的 rect 的默认 markup 为： [ { tagName: 'rect', selector: 'body', }, { tagName: 'text', selector: 'label', },]渲染实现后，理论失效的 DOM 为： <g data-cell-id="ca715562-8faf-4c88-a242-2b18d4ce47a6" data-shape="rect" class="x6-cell x6-node" transform="translate(100,100)"> <rect fill="#ffffff" stroke="red" stroke-width="2" width="80" height="40"></rect> <text font-size="14" fill="#000000" text-anchor="middle" text-vertical-anchor="middle" font-family="Arial, helvetica, sans-serif" transform="matrix(1,0,0,1,40,20)"></text></g>所以说一个图形是由 markup 和 attrs 来决定构造和款式，咱们能够通过设置 markup 和 attrs 来定义本人业务中的图形，看上面的例子： ...

开始上面咱们开始实现流程图的画布性能，从两个方面着手，第一个是画布的款式，包含网格和背景，第二个是画布的操作，包含平移和缩放。首先来看看两个经典的流程图利用 Drawio 和 BPMN editor。 从上图咱们能够看到两种不同的画布，带滚动条的和不带滚动条的，两种类型画布都有各自的优缺点，比方带滚动条的画布能够依据滚动条地位清晰的理解以后画面处于整个画布的地位，然而滚动条在 windows 下款式不够好看。不带滚动条的画布也能实现和滚动条画布一样的有限拖拽、缩放等成果，然而如果画布上图形较扩散，容易失落视线，比拟难以查找。X6 同时反对下面两种类型画布，在这里咱们还是看重画布的颜值，所以抉择不带滚动条的，如果须要实现带滚动条的画布，能够参考这里。 实现初始化首先进入装置步骤，如果再 Vue/React/Angular 等我的项目中应用，能够应用 npm 或者 yarn 进行装置，如果应用 script 标签引入，能够应用 CDN 地址。 # npm$ npm install @antv/x6 --save# yarn$ yarn add @antv/x6# cdn# <script href="https://unpkg.com/@antv/x6/dist/x6.js"></script>而后咱们在页面上创立一个包容画布的容器： <div id="container"></div>接下来咱们就能够初始化一个画布了： new Graph({ container: document.getElementById('container'), width: 800, height: 800,})网格与背景X6 能够在 Grpah 中全局配置网格状态与款式，例如上面配置了双线条网格，主网格尺寸为 10px * 10px，主网格线条色彩为 #E7E8EA，宽度为 1px，次网格线条色彩为 #CBCED3，宽度为 1px，次网格线条之间距离 4 个主网格。同样能够在 Graph 中全局配置画布的背景色彩和背景图片，如果须要配置，能够参考官网。 new Graph({ grid: { size: 10, visible: true, type: 'doubleMesh', args: [ { color: '#E7E8EA', thickness: 1, }, { color: '#CBCED3', thickness: 1, factor: 4, }, ], },})画布出现的款式如下图： ...

很多时候图形自身的表白就可能展示数据的意义，然而有些需要出现数据源或者表格、文字等来更好地解读时,仅有图形就有些不够用了，所以数据可视化中常常应用图表混排、组合交互、甚至图表合一，岂但有利于数据内容的出现，还能使人印象粗浅。两个以上的根底图表混合到一起应用，天然就是混合图表，图表混合展现Redash中文版自是不在话下。Markdowm引擎反对图片、文字、表格、视频的任意布局混排，解决各种个性化定制需要。 Plotly.js引擎让大量交互式数据可能更加高效疾速出现，且反对切片、筛选、交互、缩放等。 此外，Redash中文版反对组合视图性能，能够将表格和其余任意图表组合或叠加显示，实现混合图表成果，任意地图叠加、3D动静模型组合轻松实现，让你的可视化更灵便。 Redash中文版表格新增反对自定义代码性能，视图编辑界面能够抉择列显示格局，颠覆了数据表的出现形式，容许在表格内每一列自定义视觉化元素，比方对某一列数据或数组进行图形化解决，整体的版式依然保留表格的款式，真正实现图表合一，极具创意，还能自定义图形的色彩、形态等简直所有属性，表格灵活性超过90%的同行。 这种表格在财务数据、营销数据或者绩效数据表中是常常会用到的可视化模式，简单明了，十分醒目。搭配Redash中文版反对的工业设施数据应用，可能清晰展示设施状态和流程，实用性超强。 在线试用新性能

适时数据大屏作为可视化治理的利器，受到越来越多的窗口行业、企业目视治理等畛域的高度重视。 数据大屏前端工具库一个难看的大屏离不开负责出现的前端工具库，目前次要有两类的前端工具库， ECharts以其丰富多彩的壮丽外观、简略易上手驯服了绝大部分国内用户；在国外和科学计算图表畛域，老牌的Plotly以其渲染速度快，图表细腻更受欢迎。 前端工具库不是一个最终用户应用的系统软件，次要是为软件公司抉择应用开发BI类软件。 ECharts ECharts是一个基于 JavaScript 的开源可视化图表库，能够应用收费，反对多种图表款式，反对各种动静展现成果，能够自定义各种配置选项，是一款十分优良的可视化前端框架，然而不足文本和表格方面的展示。 PlotlyPlotly是一个交互式的、开源的绘图库，它反对许多独特的图表类型，笼罩宽泛的畛域，如统计、金融、天文、迷信和三维用例。常见的仪表盘、切片、筛选、交互、缩放等，Plotly也都能轻松胜任。 前端工具库实现可视化的过程中具备极大的自由度，但因为只是前端框架，无奈胜任数据荡涤、关系模型、用户随时拖拽等性能，企业级利用数据接入等须要进行二次开发，应用可视化工具库绘图语言，业余与技术要求都很高，上手难度较大，破费工夫长。 2.SAAS模式的大屏软件 近年来互联网公司纷纷推出BI软件，如微软的Power BI、阿里的DataV、百度Sugar、腾讯云图等软件自身是以SAAS租用模式打造的、数据分析综合利用为主的零碎，也都具备肯定的大屏能力。 DataV 提供丰盛的模板与图形，反对多数据源，拖拽式布局，反对云上部署线上开发。前端次要以ECharts为主，整体来说是一款很好的大屏的产品。毛病次要是根底版本性能限度很多，本地部署服务价格昂贵。 百度Sugar、腾讯云图等根本相似。 3.传统BI类大屏性能 传统BI软件厂商看好大屏市场增长，纷纷退出大屏性能。 Tableau Tableau是一款老牌的大型数据分析类、价格昂贵的商用软件，具备优良的数据可视化展现成果，数据图表制作能力强，只须要拖拽就能够制作丰盛多样的图表。Tableau是一款风靡寰球的数据可视化软件，在全世界领有着十分多的粉丝。然而因为其更偏差纯BI工具，不善于开发中国式报表，款式也难以满足需要，在国内数据大屏行业显然有点水土不服，相似的还有PowerBI。 帆软 提到数据可视化工具，不得不提老大哥帆软，成立工夫较早，在行业内曾经有了肯定的名气。帆软的工具Finereport和Fine BI次要是做报表，也能够开发大屏，产品的款式也很不错，数据展示以ECharts为主。然而各个报表间的数据集不能共用，每做一张报表，都得从新建数据集，因为技术架构起因只能下载离线版设计器应用，产品并非开源，图表款式只有几十种，拓展款式须要封装插件，灵活性差。 4.达之云屏 达之云屏开创性集成了前端ECharts、Plotly.js和Markdown三引擎，能够出现简直所有的可视化图表类型，无需封装组件，沙盒模式间接援用，自在定制。反对所有可视化视图：动画、3D、地图、科学计算、卡通、视频、简单报表等任何品种的创意视图，图表类型超过1000种，图表类型和成果一骑绝尘。 达之云屏提供可配置数据交互剖析，实现地图下钻、数据图表联动筛选、跳转、弹窗、切换等简单交互。拖拽式布局，图表组合性能能够让任意多个视图随便叠加显示，充分利用空间，达到最佳展现成果。达之云屏除了前端工具集成的长处外，技术架构上采纳Redash寰球最受欢迎的BI平台，部署形式灵便，反对私有化部署、云部署、本地部署等多种部署形式，开发成绩运行于 pc 端、手机端和数据大屏，并可能以嵌入形式 集成至其余利用零碎。反对100种以上数据库间接连贯，轻松采集数据，弱小的技术撑持数据疾速刷新，开源技术架构，品质看得见，合乎国产化要求，运行效率高、开发效率高、零碎技术先进，我的项目施行交付快、运行稳固无忧，是目前制作数据大屏的业余之选。

简介：作为老牌消费者私域经营代表服务商之一，群脉围绕社交平台的消费者私域经营能力，曾经充沛集成于阿里云数据中台外围产品Quick Audience，并为贝泰妮等企业提供在社交平台端的全链路用户旅程布局与互动服务。近日，中国效用护肤第一股——云南贝泰妮生物科技集团股份有限公司（股票代码300957，以下对立简称“贝泰妮”）公布2020年报和2021年第一季度财报。 据数据显示，2020年贝泰妮实现营收约26.36亿元，同比增长35.64%；归母净利润约5.44亿元，同比增长31.94%；2021年一季度，贝泰妮实现营收约5.07亿元，同比增长59.3%；扣非归母净利润约0.77亿元，同比增长61.1%。 不难看出，持重进击的贝泰妮，在营收和归母净利润上实现了高增长，且财报显示，其外围品牌薇诺娜的市场影响力也失去了进一步晋升。 值得注意的是，第一季度财报中特地提到，2021年公司将“一直进步公司信息化程度”， 打造全域消费者经营的更多可能性。即“将以会员经营为外围，通过建设技术中台和数据中台、降级现有的信息管理系统和会员管理系统、引入新的治理模块，进一步增强外部治理能力和产业链上下游的控制能力，实现产供销、人财物的全链路数据化治理，从而实现业务上的前后台高效经营和治理上的内外部掌控，实现优化资源配置，做到精准营销，进一步晋升公司的市场竞争力。” 抓住行业倒退黄金期，贝泰妮实现高速奔跑据国家统计局数据显示，2015年至2020年期间，我国限额以上化妆品类批发总体放弃增长趋势，2020年限额以上化妆品行业零售总额为3,400亿元，同比增长9.5%。 致力于打造中国皮肤衰弱生态，集研发、生产、营销和服务为一体的贝泰妮诞生于2010年，在美业倒退的黄金期，趁势数字化降级，实现了高态势的增长。 据悉，早在2011年，贝泰妮就成立了电商事业部，随后，通过线下打基础进业余渠道，线上踊跃拥抱互联网的变动，贝泰妮胜利搭上了电商高速增长的慢车，实现了全渠道互相浸透、对生产群体的深度笼罩，减速销售增长和进步盈利。 尤其是近两年，贝泰妮胜利在线上市场解围，据年报数据显示，2017至2019年，贝泰妮的线上销售收入别离为4.9亿、8.9亿、14.9亿，旗下外围品牌薇诺娜更是胜利“破圈”。 在上海群之脉科技信息有限公司（以下简称“群脉”）市场部负责人汤璇看来，围绕消费市场的全域营销，是贝泰妮数字化降级过程中的要害一战。 她认为，贝泰妮之所以可能迅速占据市场，一方面是精准切入敏感肌赛道，器重产品研发和技术创新，据理解，贝泰妮研发核心，领有寰球当先研发硬件条件和多种精密仪器设施，境内无效专利50项，把握11项核心技术，还通过产学研一体化平台，凭借硬核的科研实力成为行业榜样；另一方面，作为效用性护肤品牌的薇诺娜，其产品复购率较高，而且应用感触易于口耳相传，疾速实现消费者口碑裂变。 Quick Audience牵手群脉，集成社交平台私域经营作为老牌消费者私域经营代表服务商之一，群脉起家于2003年，从最后提供IT技术服务到紧贴互联网社交倒退，累计服务了包含贝泰妮、波司登、元祖食品、联合利华等在内的百余家企业。 “得益于群脉领有绝对弱小的IT开发背景及近18年的倒退教训，咱们可能更好地发现企业数字化建设过程中的问题，”汤璇通知记者，“过来，因为不同企业的数字化建设水平不同以及想要失去的目标差别，群脉多是去依据企业需要落地定制化服务，但随着整个行业数字化降级到了新阶段，以及群脉依据过往我的项目抽离出多套数字化方法论体系，目前曾经有多款成熟且标准化产品面世，能满足大多数企业需要。” 其中，围绕社交平台的消费者私域经营能力，曾经充沛集成于阿里云数据中台外围产品Quick Audience，并为企业提供在社交平台端的全链路用户旅程布局与互动服务。 比方，大多数线上线下并重的品牌都会在线下市场布局专柜，并配有1-2个导购员。线下消费者在购买时，除了导购提供的专项服务以外，还能够通过扫描二维码，进入品牌的专柜服务平台成为会员，造成相当体量的私域流量。 为什么企业（品牌）须要经营本人的私域流量？贝泰妮董事长、总经理郭振宇博士曾给出本人的解释，“私域流量的会员、客单价与复购率都更高。”一组数据表明，仅在2019年，贝泰妮专柜服务平台的复购率为52.5%，远超行业平均水平，其中客单价大于1000元销售金额的占比达到87.9%。 而通过Quick Audience，企业还能畅享群脉在私域经营畛域的“智能营销”“内容银行”“优惠券”“流动矩阵”四大社交互动产品模块能力。 其中，智能营销，可依据企业需要抉择不同市场标签，预设营销流程主动执行，同时反对执行状况实时追踪且可动静调整。 内容银行，可反对图文、图片、视频、音频、问卷等多种内容格局，实现全程可视化内容制作、智能化内容推送和触达成果追踪； 优惠券，能够模板化模式自主生成折扣券、优惠券、代金券、礼品券等多种优惠券类型，并反对企业按需配置在既有流动中，用户在支付优惠券后，可在包含线上商城、线下商户等生产场景中间接应用优惠券扣减或扫码核销； 流动矩阵，领有多种开箱即用的营销工具（如侥幸抽奖、投票宝、直播流动、裂变分享等）。企业可自行设置各类线上线下流动，联合优惠券，晋升用户与品牌互动。 对群脉来说，将本身的产品能力充沛融入Quick Audience是一项双赢策略。 汤璇把阿里云数据中台行业解决方案比喻为一条河，“群脉的产品能力就像其中的一个水车，源源不断地将河水盘活。” 在她看来，对数据中台来说，群脉在社交端的私域经营能力，是对整个行业解决方案的一项重要能力补充，同时对群脉来说，借助阿里云数据中台的能力，可能为企业客户输送更为精准的市场分层和画像，并以此依据客户需要制订更齐备的解决方案，“另外，依靠阿里云数据中台弱小的销售团队，群脉也可能把本身产品能力推向更多企业。” 链接产品服务商生态的Quick Audience有着更多可能性除了集成第三方产品在社交平台的私域经营能力，Quick Audience还能通过全链路消费者经营治理能力输入，为企业在日趋简单的商业环境中，带去业务新增长。 几年前，贝泰妮就构建实现数据仓库，成立专门的数据分析部门，可能对根底会员体系和商品体系进行统计分析。而到了2020年，贝泰妮正式接入阿里云数据中台，借助其外围产品Quick Audience在全链路消费者经营上的能力，将数据在全域精准营销场景中的作用进一步放大。 2020年天猫双11期间，贝泰妮一方面通过Quick Audience根底性能实现站外媒体曝光（短视频平台、社交平台）数据回流，在淘系内实现指标市场匹配，精准营销；另一方面，又充沛联动线下会员体系，圈选优质高潜指标市场，与线上指标市场进行穿插匹配，并定向推送相干营销内容，激励优质会员实现全渠道购买。 数据显示，截止2020年11月11日24时，薇诺娜天猫官网旗舰店以破7亿销售额斩获天猫国货美妆NO.1席位，间断三年荣登天猫美妆类目TOP9，并成为2020年惟一跻身TOP10的国货品牌。 在整个全域营销数字化环节中，作为阿里云数据中台的外围产品之一，Quick Audience可能为贝泰妮提供多阵地用户引入，实现社交层面的跨端互动和全链路消费者经营，一直加深用户对企业（品牌）的认知、趣味，从而转化成为消费者。 另外，Quick Audience目前还集成诸多第三方产品能力，除了群脉的社交私域经营之外，还有比方趣云的数据回流等性能，真正实现企业一站式全域消费者经营。 阿里云数据中台生态倒退负责人甄日新示意，Quick Audience还将继续引入在会员经营、广告经营、APP经营三大场景中成熟度高的第三方产品能力，“咱们对产品搭档始终放弃凋谢态度，”他补充道，期待将来有越来越多的通过实际测验的产品能力可能融入到Quick Audience中来，聚焦全域消费者经营畛域共建更多可能。 版权申明：本文内容由阿里云实名注册用户自发奉献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不领有其著作权，亦不承当相应法律责任。具体规定请查看《阿里云开发者社区用户服务协定》和《阿里云开发者社区知识产权爱护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌剽窃的内容，填写侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立即删除涉嫌侵权内容。

简介：【零起点入门系列教程】将会带给大家从业务视角登程由浅入深地学习用宜搭实现利用搭建。即使是没有任何代码根底的老手只有跟着系列课程，从0开始缓缓修炼，也能找到胜利搭建利用的乐趣。明天第五讲，如何用宜搭简略布局一个首页。【零起点入门系列教程】将会带给大家从业务视角登程由浅入深地学习用宜搭实现利用搭建。即使是没有任何代码根底的老手只有跟着系列课程，从0开始缓缓修炼，也能找到胜利搭建利用的乐趣。明天第五讲，如何用宜搭简略布局一个首页。 如何布局首页？咱们以“企业综合防疫”为例，给大家分步教学，如何用宜搭进行首页布局。 首先，拜访宜搭首页，在模板核心找到 “企业综合防疫计划”利用，点击并启用此利用，给利用命名并且抉择“保留示例数据”。创立结束之后会主动跳转到该利用的后盾治理。 从后盾治理页面能够看到很多类型的页面，其中蕴含了咱们之前没有见过的页面类型，它后面的图标是一个黄色的窗口，代表的是一个自定义页面，在“新建页面”看到有“新建自定义页面”这个选项。 自定义页面次要是给利用提供一些门户或者作为以后利用的首页。咱们能够在下面搁置一些业务拜访入口，或者在这个页面里提供一些资讯信息提供用户去查阅。 能够看到以后这些页面没有提交按钮，同时也没有数据管理，也就是意味着它只是作为一个展现类的作用，并不是用于提交数据或发动流程。咱们能够利用它来做一些首页，并且这些页面外部也提供了很多丰盛的前端组件。 通过首页进入到表单设计器内，从“纲要树”能够看到整个页面的布局。从“页面内容”外面能够看到以后页面放了两个轮播图组件。 下方会有一个“容器”，它的次要性能是提供了一个区域，在这个区域外面会蕴含各种业务页面的拜访入口。在“容器”上面还有 “布局容器”，“布局容器”次要的作用是把以后容器内的一些内容分成了等比例的构造。点击“布局容器”，在“布局容器”的右侧能够看到个“列比例”，它将整个容器分成了6:6:6:6:6:6的构造。 实际上咱们在前端设计的时候，把咱们这一个页面的一行实际上是把它定义成了12个价格，就12格12个格子，而后咱们将咱们以后这一行如果设置为6:6的时候，它就会出现一个左右等比的这样一个状态。 同样的布局容器上面会蕴含小的布局，外面会有一个“分组”，“分组”外面有“链接块”，它的作用是用于链接跳转，相当于限定的区域，当用户点击这个区域会跳转到链接块。“链接块”组建外面提供了一些图片和文本。图片对应的是图标，文本对应的是题目。 在明天的教程中，咱们其实用到了多个报表组件。报表组件包含 根底、布局、筛选和图表四类组件，其中：“根底”和“布局”类组件能够在画布的数据筛选与出现区域均可应用；“筛选”类组件只能在画布数据筛选区域应用；“图表”和“其余”类组件只能在画布数据出现组件区域应用。 布局容器：是一种有「布局」能力的容器，咱们最常见的是线性程序布局，即页面自上而下，顺次排列。但理论页面设计与实现时，出了线性布局，经常还会遇到 绝对布局、相对布局、弹性布局等诉求。链接块：是一个容器类型组件，点击该容器内任意元素，都会触发跳转链接分组：一个官网举荐的区块管理器，用于将性能能力类似的模块，内聚在一个分组中。布局：是对已有的可视化组件的地位摆放管制，对应英语动词layout，示意了一种动作。… …在下一讲中，咱们将针对企业疫情防控场景，教会大家从表单设计——首页布局——数据查看的全链路利用设计 \>>>>第五讲具体步骤，点击收看视频版课程 版权申明：本文内容由阿里云实名注册用户自发奉献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不领有其著作权，亦不承当相应法律责任。具体规定请查看《阿里云开发者社区用户服务协定》和《阿里云开发者社区知识产权爱护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌剽窃的内容，填写侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立即删除涉嫌侵权内容。

制作数据可视化界面误区1、饼图分隔凌乱 饼图在人事数据分析中应用比拟多，饼图的设计不须要太简单，一个饼图分隔的扇形最好不要超过 5 块，扇形多了反而显得简单，不够直观。 如下图所示的饼图就是因为分隔的扇形太多，显得简单。 遇到这种状况，能够采纳字母饼图或复合饼图来展现数据。 在制作饼图时，如果想让大家的注意力霎时集中到要表述的重点上，那么饼图扇形的排列程序需发生变化。 将饼图中最大的扇形从 12 点开始排列，残余的扇形顺时针或逆时针方向按从大到小降序排列，如下图所示。 制作数据可视化界面误区2、折线图中应用虚线 很多人在应用折线图来展示多组数据的变化趋势时，喜爱应用虚线辨别每组数据。 其实，虚线容易产生不确定因素，给人一种数据不实在的感觉，如左下图所示。 因而，在对实在的人事数据进行剖析时，折线图中不能应用虚线。 如果要辨别每组数据的变化趋势，应用实线和色彩反而更容易辨别，使数据表白更为精确，如右下图所示。 并不说是在折线图中齐全不能应用虚线，但要分状况，当须要示意预测的数据时，就能够用虚线示意。 如下图所示为对公司的总人数进行预测，前 8 个月的人数是能够确定的，前面 9~12 月的人数是预测的，那么 1~8 月的人数是实在的数据，9~12 月的数据是虚数据，当须要在对立折线图中展现时，实在的数据用实线示意，预测的数据就用虚线示意。 制作数据可视化界面误区3、数据排序凌乱 图表中数据系列的排列程序默认是依据数据源的程序进行排列的，很多人制表时都会采纳默认的排列形式。 其实，很多状况下在制作图表前，能够先将数据依照升序进行排列（这种状况多用于条形图中），这样制作进去的图表更合乎逻辑，并且能更直观地疏导读者理解数据。 如左下图所示是默认的排列程序；如右下图所示为对数据进行升序排列后制作进去的图表。 并不是所有的状况都适宜于先排序数据，后制作图表，如反映工夫序列的图表、数据系列类别较多的柱形图等都不适宜排序。 制作数据可视化界面误区4、柱体过宽或过窄 在制作柱状图时，还应留神各柱体（各柱状数据系列）之间的间隔要适中，既不能太窄，也不能太宽。 一般来说，各柱体之间的间距应该为 1/2 栏宽度，即各柱体之间的间距是柱体的一半。 如左下图所示为蓝色柱体和红色柱体之间的间隔太窄；如右下图所示的蓝色柱体和 红色柱体之间的间隔刚好是柱体宽的一半。 制作条形图时，也须要留神各条形之间的间隔。 制作数据可视化界面误区5、应用三维图表 Excel 中提供了三维图表的制作，但对人事数据进行剖析时，并不适宜用三维图表来直观展示数据。 因为三维图表减少了空间维度，这样的成果容易扩散大家对数据自身的注意力。 此外，在三维空间上读图，可能呈现阅读障碍，影响对后果的判断。 如左下图是一般图表，也就是二维图表，绝对于如右下图所示的三维图表，二维图表更直观。 制作数据可视化界面误区6、图表元素随便增加 图表的组成元素很多，不能为了放弃图表的完整性，将图表中的所有组成元素都显示进去。 个别图表都不会将所有的组成元素都显示进去，而是会依据理论须要只显示局部图表元素，这样更利于图表数据的高效传递。 因而，为图表增加元素时，不要随便增加，而是依据理论须要进行增加。 如左下图所示为将所有图表组成元素都显示进去的成果；如右下图所示为只显示局部图表元素的成果。 从图中就能够看出，绝对于左图而言，右图显得更简洁、直观，更利于数据的展现。 以上分享源自思迈特软件感谢您的浏览，更多常识，请持续关注咱们，下期再见！

什么是数据大屏？数据可视化大屏有什么作用？在一些大型企业中，每天都会产生很多数据内容，有的时候为了直观体现数据的变动会采纳大屏展现。上面为大家介绍数据可视化应用场景和四个常见的操作方法，一起来理解下吧。 数据的变动，往往可能实在地反映出显著的变动。而在汽车销售行业中使用数据可视化大屏展现企业数据，实在、主观地让用户理解到企业的倒退变动，让更多用户信赖企业，从而进步企业的知名度。 若是想要做出好的数据可视化大屏，则要从排版布局、配色、装点、动静可视化四方面来展现进去，为用户出现更多精彩纷呈的数据变动。 一、排版布局 一个好的排版往往是胜利的一半，而数据可视化大屏也要有好的排版布局能力清晰地展现每一个数据指标，用户在观看时，也可能更加理解到企业前后变动。因而每个数据可视化大屏的排版布局都是须要精心设计，能力呈现好的作品，出现显著的变动。 二、配色 排版布局好后，就要对数据可视化大屏进行正当地布局，不一样的色彩，所出现的成果也是不一样的。大部分的数据可视化大屏都会抉择深色调的色彩，不仅可能清晰地展现其中的内容，还能搭配应用科技感的成果，展示科技感十足的数据可视化大屏。 三、装点 数据可视化大屏的排版布局、配色实现好后，则须要适当地增加一些元素，让数据可视化大屏的整体成果更好看，重要数据也可能更加显眼地呈现在用户背后。 四、动静可视化 数据可视化大屏若是没有肯定的动态变化，就好像一张动态图片一样，因而在制作数据可视化大屏时，还须要通过程序对数据可视化进行动态变化，让数据可能更加酷炫地展示在用户背后。 把握好以上四点所做出的数据可视化大屏，就实现了一大半了，只有将其中的细节欠缺好，就能做出令人满意的数据可视化大屏了。 以上就是对于大屏数据可视化的一些内容介绍，想要理解更多数据大屏内容能够关注思迈特软件官网。

大数据时代，咱们最常听到的一句话就是“用数据谈话”。但数据自身是寒冷的数字，它很难间接通知咱们哪些数据是有价值的信息。只有通过适合的可视化工具来进行数据的展现表白，才能够使传递给使用者的感触更加直观，也更容易取得其中价值。 数据大屏就是一种十分无效的数据可视化工具，它能够将业务的要害指标以可视化的形式展现到一块或多块LED大屏上，不仅能够让业务人员疾速、间接地从繁冗的业务数据中找到重要数据，还能够对决策人员起到辅助作用。 对于大数据从业人员来说，可视化大屏可能是最能展示工作价值的一个路径。因为数据分析的最初成绩就须要可视化展示进去，而可视化大屏这种直观的、炫酷的、具备科技感的形式。 那怎么设计制作出领导称心、成果拔群的可视化大屏呢。上面这些设计步骤，必须理解。 一、客户沟通，明确需要 可视化大屏开始设计之前，最重要的就是，跟客户进行沟通，明确用户的需要。 整体我的项目是利用大屏设施进行相干数据及图表展现，咱们料想将我的项目利用的场景分为两种状况：1.业余展现：参加商务活动、分享或为某些个人进行解说及展现应用。2.一般展现：主办公区域或前台大厅实时数据展现。 通过利用场景，还能够进一步将用户进行辨别。将场景和用户进行分类后，就能够进一步依据他们的需要，进行需要可视化大屏的归集。 二、理解物理大屏，确定设计稿尺寸 大屏个别分辨率比拟高，如果不当时确定物理大屏尺寸，设计稿设计进去的成果被投放到大屏上就会有偏差失真。个别状况下，确定设计稿尺寸须要分两种状况：当投屏电脑与与大屏零碎尺寸比例、分辨率统一时，设计稿的尺寸、分辨率以投屏电脑为准;当投屏电脑与与大屏零碎尺寸比例、分辨率不统一时，设计稿的尺寸、分辨率以物理大屏为准; 留神，若物理大屏分辨率过高，可进行分辨率减半设计 所以，个别咱们也不倡议大屏用自适应形式，如果是自适应，零碎就会按各自模块的宽高比先计算理论值，一旦大屏内容布局较多或指标计算简单，则会十分影响大屏计算性能和实时剖析能力。 三、确定要害指标 要害指标是一些概括性词语，是对一组或者一系列数据的统称。个别状况下，一个指标在大屏上独占一块区域，所以通过要害指标定义，咱们就晓得大屏上大略会显示哪些内容以及大屏会被分为几块。 四、页面布局划分 尺寸和要害指标确立后，接下来要对大屏进行布局和页面的划分。这里的划分，次要依据咱们之前定好的业务指标进行，外围业务指标安顿在两头地位、占较大面积;其余的指标按优先级顺次在外围指标四周开展。个别把有关联的指标让其相邻或凑近，把图表类型相近的指标放一起，这样能缩小观者认知上的累赘并进步信息传递的效率。 主次明显、条理清晰、留神留白，正当利用大屏上各个小的显示单元，并尽量避免要害数据被拼缝宰割。 五、确定统计图类型 选定图表注意事项：易了解、易实现;图表类型抉择，能够参考思迈特软件统计图，百余种统计图组件，任君抉择。 易了解：要思考大屏最终用户，可视化后果应该是一看就懂，不须要思考和适度了解，因此选定图表时要感性，防止为了视觉上的成果而抉择一些对用户不太敌对的图形。 易实现：某些成果用设计工具能够轻易实现，但开发要用代码落地却十分艰难，所以大屏设计中肯定要善用工具，切忌不计成本，埋头苦作。 六、定义设计格调 可视化大屏的设计格调次要依据行业类型、客户爱好、具体展现指标整体搭配，但总体个别以深色为主，这次要是因为大屏如果是浅色系长时间观看会造成眼睛疲劳、刺疼，还一点就是浅色下面不是很适宜体现动感光线等特效的展现。当然大屏虽酷炫，但咱们也不能遗记了为了炫酷而炫酷，理论咱们还是要以展现具体指标为次要目标。平时的时候能够多看一下优良的可视化大屏案例网站，也会对设计格调有良好的帮忙。 七、可视化色彩搭配 色调是最能给人直观感触的，可能间接的牵引用户去寻找无效信息。整体色调确定后，便使用色调来划分信息的层级关系，用主色调强调重点内容，以疏导用户可能清晰、明确、迅捷的辨认重要信息。 图表须要的色彩较多时，倡议最多不超过12种色相。通常状况下人在不间断的区域内能够分辨612种不同色相。过多的色彩对传播数据是没有作用的，反而会让人产生蛊惑。 八、动效设置 整个我的项目中有许多数据都是实时变动的，为了缩小数据变动刷新时的突然性，动效设计必不可少。在整个动效设计的过程中，除过场动画、数据的变动外，动效还肩负起削减空间感、均衡画面和整合信息的作用。 然而在减少动效的同时，仍需思考服务器在承载大量数据涌入的同时，是否可能承载较多的动效，剖析画面与数据量，对动效局部进行适当取舍。使动效不用喧宾夺主，明确画面中的重点进行展现。 九、定稿 确定五方面内容： 之前确立的布局在放入设计内容后是否仍然适合； 确立的图表类型带入数据后是否依然主观精确； 依据要害元素、色调、构造、质感打造出的页面格调是否根本传播出了预期的气氛和感触;已有的款式、数据内容、动效等在开发实现方面是否存在问题； 大屏是否存在色差、文字内容是否清晰可见、页面是否存在变形拉伸等景象。 如果还有细节问题能够进一步调优。 大屏数据可视化设计的准则：　1.是要服务于业务，让业务指标和数据正当的展示 因为往往展示的是一个企业全局的业务，个别分为次要指标和主要指标两个档次，次要指标反映外围业务，主要指标用于进一步论述剖析，所以在制作时给予不一样的偏重。 2.正当的布局能让业务内容更富裕档次，正当的配色能让观看者更舒服 配色的学识次要是背景色，背景色又分为整体背景以及单个元素的背景，无论是哪一个，都听从两点根本准则：深色和谐一致性。深色调是为了防止视觉刺激。 3.在大屏展示上，细节也会极大的影响整体成果 通过适当给元素、题目、数字等增加一些诸如边框、图画等在内的装点成果，能帮忙晋升整体好看度。 4.动效的减少能让大屏看上去是活的，减少观感体验 但过分的动效极其容易喧宾夺主，反而丢失了业务展示价值，咱们须要把握一个度，既要均衡酷炫成果，又要突出内容。 以上就是对于数据可视化大屏设计的一些内容介绍，想要理解更多数据可视化大屏设计内容能够关注思迈特软件官网。

简介：首次上线利用，面对业务框架搭建你是否曾感到无从下手？保护线上利用，面对大量历史包袱你是否正避坑不迭深陷泥潭？为何同样是业务利用，不同人的设计格调千差万别？为何最后的设计通过多个迭代后总是面目全非？新人来到团队，怎样才能疾速理解业务，不被大量技术细节折磨？如果你也有这些困扰，心愿本文能提供些许帮忙。 作者 | 木沉 起源 | 阿里技术公众号 首次上线利用，面对业务框架搭建你是否曾感到无从下手？保护线上利用，面对大量历史包袱你是否正避坑不迭深陷泥潭？为何同样是业务利用，不同人的设计格调千差万别？为何最后的设计通过多个迭代后总是面目全非？新人来到团队，怎样才能疾速理解业务，不被大量技术细节折磨？如果你也有这些困扰，心愿本文能提供些许帮忙。 一 初衷1 细节割裂架构业界的成熟利用框架有很多。无论是SpringMVC/SpringBoot还是SofaBoot，都对工程构造给出了明确的标准约定，职责边界看似十分清晰。但在实践中，再简略的业务利用都防止不了业务逻辑扩散各处，突破module边界呈现隐式耦合的景象。扩散的业务细节必然导致利用架构的割裂，如果没有继续的重构调整，最终总会变得复杂臃肿（当然，是继续有新需要的前提下），老人缄默新人流泪，只能依附天降猛男重做2.0。究其原因，集体认为次要在于： 框架灵活性过高：利用框架给出的是工程标准，而非业务设计规范，为开发者保留了十分大的灵活性，一个业务性能能够有很多种实现形式。架构约束力有余：业务架构的搭建和保护是在不同时段由不同人别离投入的后果，设计思维的不同，自我要求的不同，我的项目进度压力的不同，都会对利用的现状产生影响。若以法律和道德的关系做类比，通用框架束缚了技术编码的“法律”底线，而设计准则就是开发人员对本身的“道德”要求。在简略的业务场景下，满足需要是第一优先级，设计能力的诉求并不突出。但在多方合作的业务团队下（真实情况大多如此），没有对立的“道德规范”，将很难造成合力实现简单我的项目。《Java开发手册》（阿里巴巴Java开发规约）在推动编码标准的路线上迈出了很大一步，极大晋升了工程人员的业余素质，大大提高了“道德共识”。那么在业务架构设计的畛域里，是否至多能在某个问题域内，也建设一套面向业务研发同学的“设计规约”。 2 技术积淀散失另一方面，进入阿里巴巴后，本身研发经验尽管并不多，但接触过不少优良设计。这些产出无论是否最优计划，都体现出了技术同学对优良设计的美好愿望和弱小落地能力，也的确在肯定的历史期间内高效地保障了业务倒退。然而，令我困惑的是，只管每个业务我的项目和业务产品都能积淀出一些可复用的组件或框架，参加研发的同学也能总结出一套面向未来需要的设计准则和实践经验，但这些财产始终难以保护和传承。可能的起因有（对前端/测试/数据/平台等研发经验不太理解，这里仅针对一线业务研发）： 保持设计成绩而非设计准则：有成功经验的研发同学，偏向于用已经的架构设计来套用当下的业务场景。这种思路自身没有对错，但如果钉不配锤，往往会在短期内引入大量额定老本，反倒丢失了本来的设计劣势。面对具体问题域，只有保持一贯的设计准则，在需要剖析的过程中联合诸多因素进行动静衡量，能力打造真正合乎当下和将来需要的设计。喜爱造新轮子而非继续重构：研发同学的设计准则和代码洁癖可能是一种“玄学”，对前人代码的不待见倒是更具确定性的常态，其实这不难理解。即便都是DDD流派，计划沟通时也未必相互认可；即便通过退让对架构设计达成统一，编码实现的格调也是各领风骚。了解前人的设计思路和代码嗜好更重要，还是按时实现业务需要更重要？按本人善于的设计格调重写更简略，还是在别人的“过期”设计上继续重构优化更简略？靠文档传承而非工具化复用：对新人来说，文档里的再多倡议和疾速上手指南，都比不上一个开箱即用的工程DEMO；在成熟利用上继续开发的人，不会因为历史文档上大写的注意事项就抵制住长期代码换取早点上班的事实引诱，除非利用工程中有编译/部署失败的强制束缚让你不得不放弃。相比于短少“设计规约”导致的低效合作，曾经积淀的“规约原型”被轻易摈弃更加令人惋惜。业务研发的日常工作，实质上是拆解问题域的复杂性，用分层解耦/工具化/平台化/业务形象的多种思路将子问题一一击破。如果局部子问题已被很好解决，为何不站在前人肩上？放弃造不造新“轮子”的纠结心态吧，或者咱们更须要搭“积木”的心态。 二 思路：业务架构设计规约联合蚂蚁链-利用技术团队近年来的技术实际，咱们试图从本身需要登程，搭建一套或者能满足更多业务场景的业务架构设计规约。重点阐明下，本文是从无限的问题域登程提出的解决思路，不奢求成为通用解决方案。如果其余业务线也有相似的痛点，心愿能有些许借鉴。 规范：对立业务设计框架，用标准化架构简化技术细节积淀：从业务场景中继续积淀“积木”重构：继续重构“积木”，缩小反复建设集成：基于业务服务编排引擎疾速集成1 规范——缩小细节现实状况下，业务技术只需关注领域建模，但事实中却不得不思考更多通用的技术细节。以供应链金融场景下简化版的应收账款发行流程为例，须要思考的有： 领域建模：应收账款畛域模型及其行为的设计流程编排：流程模型的设计及发行流程的状态机设计数据转换：畛域模型<->数据模型及流程模型<->数据模型的双向转换并发管制：业务锁机制的设计业务幂等：流程中各业务环节的幂等管制异样解决：异样捕获，错误码约定监控报警：摘要日志，异样日志，边界日志其余在以上未齐全列举的几项中，除了“领域建模”以外，根本都是与具体业务无关，但对于一个稳固牢靠的业务利用不可缺失的局部。如果能建设一套标准化的框架计划，用对立的标准解决掉业务无关的大量细节，是否就能让业务技术同学真正的专一于“领域建模”？ 2 积淀——能力复用积淀和复用是技术群最常出圈的几个词，可见认同度之高。能力复用不局限于模式和粒度，可能切实升高技术老本，进步业务扩展性，就是不错的积淀，可作为“积木”供后续应用。以蚂蚁链利用技术团队场景为例，近年来积淀的能力包含但不局限于： 技术类 工程标准系列：束缚编码标准和边界接口定义格调，日志打印，异样解决，仓储行为，状态机等等读写拆散机制：屏蔽交易类需要与查问类需要对数据模型的设计抵触，升高设计复杂性，晋升查问性能和灵活性业务类 网银核身：进步网银核身签名在不同业务流程中的扩展性合约上链：进步智能合约对接在不同业务流程中的扩展性平台类 配置核心：灵便定义和治理业务流程须要的各类配置项产品核心：平台性能打包和隔离，实现业务流程的全局视图3 重构——继续优化积淀来源于业务需要，却经常落后于新需要。对于设计者以外的人来说，保护别人的“积木”经常会踩到不少坑，反倒不如本人重写。这也是为何每个团队都在说积淀，但可能横向复用，甚至在同一个团队内继续复用的能力都少之又少。尽管这个景象没有完满解法，但集体倡议采取以踊跃的心态对待这些“积木”： 剖析历史背景，理解“积木”呈现的技术和业务背景明确该能力可能解决的问题，和不实用的场景剖析当下业务需要，是否能够重构该能力后间接复用与创作者沟通，评估重构落地计划这里没有强调重构复用和重写这两种计划的ROI比照，是因为集体看来，即便前者老本更高，重构的过程对集体技术成长和团队文化对立都是无利的。绝对于一直颠覆和创造新“积木”，继续优化的过程，是对本人和别人教训的一直回顾和反思，看清历史的坑，能力防止新危险的呈现。 4 集成——灵便搭建规范可能落地，除了有足够趁手的“积木”库外，更重要的一点，是要有灵便便捷的“粘合剂”，以实现业务性能的疾速搭建和灵便调整。在供应链金融的场景下，业务需要次要体现为各种各样的业务流程，比方发行/转让/清分等等。为了简化“积木”搭建，灵便复用底层能力，咱们基于以下指标，设计了面向业务的服务编排引擎： 标准化：遵循设计规约，将业务无关的通用技术细节屏蔽插件化：对“积木”敌对，可继续积淀和复用新能力业务化：面向业务，有业务形容能力的流程编排配置化：通过配置即可实现流程编排，最好能做到可视化配置5 产品——业务大图“积木”+“粘合”可能满足技术落地的低成本高扩大，但从业务视角，还须要一个全局大图来描述业务线的全域能力和性能流程。本文中暂不波及。 三 实际——业务架构规范计划如前所说，只靠文档造成的共识，对技术没有足够的束缚，极难维持。因而，咱们基于上述规约的各项准则，搭建了一套标准化的业务架构设计计划，通过组件化工具化的形式束缚业务利用，造成团队共识。一个规范的业务利用架构如下： 1 组件——标准技术细节通过组件化约定，束缚通用技术细节的行为，包含但不局限于： 交易模型 形容业务流程的外围交易模型，用于管控状态推动，维持与业务模型的关联。 仓储行为 数据长久层的通用行为，包含锁定查问/插入/更新/一般查问等。 事务模板 定义事务边界，确保模版内业务逻辑的事务一致性；反对幂等能力。 通用业务模板 定义业务逻辑边界，无事务性保障，但蕴含了异样解决/日志埋点等通用能力。 通用查问模板 定义查问逻辑边界，与通用业务模板相似，但次要面向单项/批量/分页等查问场景。 音讯 对消息中间件的简略封装，适配业务利用规约，升高配置老本。 调度 对调度中间件的简略封装，适配业务利用规约，升高配置老本。 服务凋谢 api组件标准对外服务能力，通过注解辨认服务定义和服务实现，主动生成接口文档，形容接口参数/返回/业务域/错误码等等。 其余——日志/异样解决/申请参数/返回类型 这里不做开展。 以上是所有业务利用都会遇到的技术细节，用组件屏蔽细节的思路也没有简单之处，咱们想要表白的重点是：尽可能积淀和复用技术组件，尽可能应用别人的成绩，不要反复搭建，把重心放到业务上！ 2 畛域——专一业务建模再次强调，对业务技术来说，业务建模是外围，业务建模是外围，业务建模是外围！本文的初衷和计划都是为了让开发解放出来，直面外围业务的设计和思考。本大节仅给出畛域产出的根本要求，后续在【案例剖析】再做详述。 畛域实体 建模的外围是形象出畛域实体及其关联关系，不同的业务场景和设计思路，会有很大差别，最终会体现为一到多个畛域模型。须要明确在不同业务流程下，各交易模型内须要蕴含的畛域模型（比拟形象，后续在【案例剖析】再做详述）。 畛域仓储 定义数据模型，及其与畛域模型的对应关系（各种converter）。基于上文提到的仓储组件，配置数据库表和连贯，实现锁定查问/插入/更新/一般查问等业务行为。 畛域服务 基于业务行为，形象出原子化的畛域服务能力。该服务无需关注数据仓储，无需关注业务流程，仅形象出畛域实体的原生能力。以上文中提到的应收账款模型为例，至多须要蕴含： 应收账款的创立应收账款的拆分/流转应收账款的销毁等等根本行为。 交易实体 用于承载交易流程的业务实体，上文中交易模型的业务实例，外部关联一到多个畛域实体。 交易仓储 用于管控交易实体以及外部各畛域实体的仓储行为。 ...

本文利用数据可视化工具对医疗卫生数据进行可视化剖析和钻研利用，从而获取医疗卫生数据的暗藏价值为治理部门提供倡议心愿能够对大家有所帮忙。 1. 钻研办法 本钻研数据来自北京市卫计委信息中心。数据包含2017年北京市医疗机构根本状况、患者总数和入院人数。 2. 数据可视化剖析 2.1总治疗师人数 突出显示的图表是依据色彩辨别数据，并在每种色彩之上增加数据以提供详细信息。依据分工程度以便分明地表明总诊疗人次的区域散布,充分说明了北京地区医疗诊所重大失衡,大量的病人抉择一流的医院的级别造成的一流医院拥挤的状况。 2.2基于条形图的员工形成 数据可视化工具的人员构成蕴含员工总数、卫生技术人员、医生和注册护士在条形图的模式,以促成程度和垂直维度的比拟。因为人员构成的差距太大无奈应用雷同的比例，所以每栏都标注了比例并在栏边标注了理论人数。通过这种形式纵向比拟的比例在每个类型的不同类型的医疗机构人员组成能够间接看到列的长度,在横向比拟中不同类型的医疗机构的组成不同的人员也能够联合的比例和理论值疾速得出结论。 2.3基于地图的各区医疗机构数量 地图是显示地理分布最直观的形式。依据地图，以设置单位划分2017年北京市16个区医疗机构散布状况。设置主办单位指标将医疗机构分为卫生行政部门、其余行政部门、事业单位、社会组织、其余社会组织、企业、集体和未评估。 2.4基于词云图的专科医院治疗师总人数和入院人数 近年来,这个词云数据可视化工具视图成果显示最风行的一种形式,它省略了大量的数据与咱们的繁琐以书面形式向所有不同的我的项目的信息,依据比例的字数越多,越能够依据把握所需的信息的剖析更直观的理解绝对资源的目标。 3.论断 显示数据可视化工具进行数据分析和数据服务是至关重要的,其弱小的性能为数据可视化剖析论断清晰和易于了解,了解医疗数据容易,本钻研更细粒度的数据分析和提炼,借助数据可视化工具实现视图的显示成果,更直观,更有利于疾速获取信息的价值,更好的科学决策辅助监管部门。 Smartbi作为成熟的大数据分析平台，具备可复用、 动静联合独特的展现成果，使得数据可视化灵便弱小，动静皆宜，为宽广用户提供了有限的利用能力和设想空间。 除了反对应用Excel作为报表设计器，完满兼容Excel的配置项。反对Excel所有内置图形、背景图、条件格局等设计简单的仪表盘款式，同时反对残缺ECharts 图形库，反对各种各样的图形，蕴含瀑布图、关系图、雷达图、油量图、热力求、树图等几十种动静交互的图形，借助于天文信息技术，还打造了地图分析性能。

你是否已经想过，你的维格表数据有朝一日变动出如科幻电影般的数据图表？你是否感到厌倦，对以后的后盾零碎稀稀拉拉的数据累觉不爱？ 你是否始终期待，领有一个专属大数据 BI 看板，让你的布局如有神助，挥斥方遒？ vika 维格表 2 月更新版，迎来了超强性能：让你的数据能霎时变成科幻大片同款可视化成果的 「图表」 性能上线！ 本次更新后，面向 API 的维格表能够做到：一个工具实现数据分析全流程，包含数据的整顿、监控、可视化。 数据 BI 仪表盘 只需录入数据，点选拖拽，图表就能智能实现数据计算，数据分析零门槛~ 企业在数据工具上破费的洽购老本，员工在报表上消耗的工夫老本， vika 维格表都为你节俭了~ 维卡比仍旧贴心地提供了本次的 更新概览 ： 1：仪表盘带着「图表」「统计与指标」小组件上线2：vika 维格表 PC 客户端上线3：邀请码降级，码链合一，一键注册返回将来办公模式的「绿码」，在理解完以下新性能阐明就能取得，一起来看看吧~ 图表＋仪表盘，组装你的办公「贾维斯」本次更新最具「将来感」的性能来了！ 走进智能办公时代，试问哪个人类不想领有 AI （特地是人工智能管家） 同款泛着蓝光的酷炫数据看板呢？ AI 界的白月光，非钢铁侠的智能管家「贾维斯」莫属 | 图源网络 一般打工人还停留在「幻想阶段」。高阶打工人，曾经用起维格表的 图表、仪表盘 性能了： 例如这份门店经营数据仪表盘，展现了每日销售数据、销量汇总、百分比……直观地获取最全面的信息，实现数据状态的监控，数据分析和总结。 门店经营数据仪表盘 而这张仪表盘的背地不是 Excel，不是 Python，不是 MySQL，更没有数据分析师熬的大夜，只须要 vika 维格表，一个人就能轻松、疾速实现。 重要的是整个搭建过程，简略到像组装玩具一样，充斥轻松愉悦感。 只有看完以下这份「说明书」，循序渐进地操作，你就能变成「钢铁侠」，组装出你的「专属办公贾维斯」啦~ 意识小组件 在维格表 2 月新版本中，你能够将维格表内的全量工作数据，进一步实现数据可视化，格式化，及数据再生。帮忙你实现这所有的工具，就是维格表的小组件，小组件集中的面板，就是组件板。 组件板 以后已上线两款小组件——「图表」和「统计与指标」。 图表作为第一批和组件板同时现身的「图表」，实力不容小觑。 维格表本次上线的「图表」，囊括柱状图、条形图、饼状图、折线图、散点图，5 个展示模式，共 11 个图表类型。 不论是进行数据比拟，还是钻研数据形成、分割、散布， 维格表的「图表」能全方位满足你的数据可视化需要。 「图表」 ...

科学技术的倒退带动了信息技术的提高。随着信息技术的飞速发展信息技术课程设置曾经遍及到小学层面。信息技术课程的学习是小学生间接体验信息技术的次要伎俩。然而，因为了解的不足对于过于形象的信息技术教学内容，他们很难了解。因而，在小学信息技术课程教学过程中正当应用数据可视化工具，对于进步小学生信息技术教学效率具备重要意义。 学生基金也有不同因为受家庭条件等因素的影响，小学生对计算机的意识也不同导致学生的计算机根底存在差别。这种差别间接影响老师的教学进度。理解计算机根本利用的学生能够很好地跟上教学进度，但对于根底较弱的学生，老师也应予以考虑。在信息技术课程的教学中，老师能够利用数据可视化工具来补救学生了解的有余。 进步课堂教学效率老师的课堂教学效率与学生的学习效率密切相关。学生对计算机信息技术的把握水平和学习过程中解决问题的效率是影响其计算机信息技术能力的因素。数据可视化工具的利用对进步课堂效率起着重要的作用，帮忙学生进步对计算机信息技术的了解和学习效率。 3.简化教学工作 数据可视化工具简洁易懂，流程清晰。数据可视化工具在小学信息技术课程中的利用具备升高复杂性的作用。数据可视化工具在小学信息技术课程中的利用，不仅加重了老师的教学工作而且造就了学生学习信息技术的趣味。 纯熟的操作技能数据可视化工具在小学课堂教学中的利用就是为了充分发挥其弱小的性能。小学信息技术教学是实践与实际相结合的教学方法。然而，因为课程工夫的限度，学生很少有工夫操作计算机，这导致了他们在理论操作技能方面的不纯熟。简化教学过程是减少学生实际操作工夫的无效措施。 Smartbi大数据分析工具，致力于为客户提供一站式的BI解决方案，在教育行业领有宽泛的客户群体，如中山大学、西安交通大学、重庆大学等一批出名的高校。 Smartbi推出的“高校教学质量大数据分析开掘平台”就是为了帮忙高校建设一套迷信的教学质量评估体系，从而造就出更多合格的、适应新期间倒退要求的人才。 教学质量评估体系的建设，必须以大数据为依靠，能力保障评估的科学性与有效性，借助大数据技术对教学质量进行评估与剖析已是必然趋势。因而，Smartbi高校教学质量大数据分析开掘平台首先采集数据，建设根本状态数据库，而后对数据进行多维度评估和多方面剖析，用于领导教学工作的改良。

数据可视化工具能够直观地出现在面对面的教学常见的盲点,比方学习过程、抉择学习、学习教训、常识盲点等能够使老师和学生分享面对面教学的因素中正确的意识,扩充平等互动凋谢教学是一种新型的教学模式体验，总的来讲其有以下三点特色。 应用数据可视化工具进行实时评估，创立“实时场”教室所谓“实时”课堂，是指在老师、学生和学生信息之间构建实时场连贯的课堂。在传统的面对面教学中，课堂看似是师生之间的实时互动，实际上是老师无奈实时理解所有学生学习状况的课堂。一方面，老师能够利用数据可视化工具对全体学生进行评估，并将评估后果可视化地出现进去使老师和学生可能立刻理解本人和全体学生的学习状况。另一方面，在探讨局部，学生能够本人确定探讨的主题，这样老师就能够立刻理解学生的趣味和探讨需要。 应用数据可视化工具记录过程并创立基于证据的类技术倒退的时代颠覆了课堂学习能够真正“所有过来都将留下痕迹”,和传统的面对面教学通常用摄像机或数字记录器记录整个过程的教室,很难对每个学生进行记录跟踪,创立类的生成基于证据,能够提供更弱小的老师和学生之间的对话与交换。在循证课堂中，老师还能够将数据可视化工具的利用与学习评估相结合，营造平等、公正的学习气氛，激励学生逐渐养成对本人学习负责的好习惯。 3.应用数据可视化工具随机抉择并创立全员参加的类 以前的面对面的教学是为数不多的几个人在教室里,而应用数据可视化工具能够导入所有学生的姓名和随机解决使课堂流动人员设置和安顿更偏心和主观的、面向全体学生,为面对面的课堂教学的参加创立的。同时，在随机抉择的过程中，面对面教学的互动不局限于老师、学生和学生之间的互动，更重视学生之间的自我互动和名字的表白。此外，数据可视化工具的随机抉择性能，使学生无奈预测本人将在同一组中，谁将被选中发言，这有利于激发学生的好奇心和适度的紧张感从而实现充沛参加。 Smartbi大数据分析工具，致力于为客户提供一站式的BI解决方案，在教育行业领有宽泛的客户群体，如中山大学、西安交通大学、重庆大学等一批出名的高校。 Smartbi推出的“高校教学质量大数据分析开掘平台”就是为了帮忙高校建设一套迷信的教学质量评估体系，从而造就出更多合格的、适应新期间倒退要求的人才。 教学质量评估体系的建设，必须以大数据为依靠，能力保障评估的科学性与有效性，借助大数据技术对教学质量进行评估与剖析已是必然趋势。因而，Smartbi高校教学质量大数据分析开掘平台首先采集数据，建设根本状态数据库，而后对数据进行多维度评估和多方面剖析，用于领导教学工作的改良。

WHAT? 什么是MySQL? MySQL是一种关系型数据库管理系统，关系数据库将数据保留在不同的表中，而不是将所有数据放在一个大仓库内，这样就减少了速度并进步了灵活性。 WHY？为什么须要MySQL工具？ MySQL现曾经成为大多数中小企业及集体站长建站的首选数据库，其自带了简略web图形治理phpmyadmin工具，然而治理、操作能力无限，这就使得人们常须要寻找一个更为业余，治理性能更为弱小的管理工具，以不便于咱们更好的利用和治理MySQL数据库。 HOW？怎么在报表工具中应用MySQL？ 其实当初所有的报表工具，根本都反对MySQL数据库，都能够直连数据库，或者动静绑定数据源，直连的话个别都须要有对应的数据的驱动，如果是动静绑定数据源的话，那就跟数据库没有什么关系了。后盾绑定个别都是绑定dataset、json数据源、object数据源。像国内的Smartbi、润乾等报表工具等等。 For Example!有什么好用的报表工具？ 我意识的有Smartbi，它是一个十分成熟的报表工具。它反对Hadoop、Ms SQL Server、Oracle、DB2、Informix、Sybase、Teradata、MySQL、PostgreSQL、Greenplum、金仓数据库KingbaseES、南大通用Gbase、Access、Excel，以及各种ODBC数据源；反对JDBC和JNDI形式连贯数据库，易于配置和治理数据源连贯。除此之外，还能够通过产品自带的JAVA数据集性能反对其它文本类型的异构数据源。如果是制作企业级报表，Smartbi的报表制作计划会比较简单和不便，只有设立正当的参数，开发一张模板可套用多种数据，前端提供数据决策零碎，可视化展示报表和治理报表。 Smartbi Insight 能帮忙企业用户疾速搭建企业报表平台，将企业外部流转的营销、财务、人力等数据进行整合加工，结构不同部门的业务模型，最终生成业务报表、数据驾驶舱等剖析利用。它面向的是经典的商业智能剖析展示场景，以中国式报表、多维度剖析、可视化业务仪表盘、挪动BI剖析和业务剖析报告等利用为外围。Smartbi Insight 基于业界当先的技术体系，设计了全新的企业报表平台，提供了一整套全面及可扩大、可继承的产品组合，借助这些开箱即用的组件，用户可轻松实现企业外部扩散在个中央的数据对接、加工、数据可视化剖析展示，帮忙用户洞察业务产生的实质。 得益于云计算技术的疾速倒退，MySQL数据库云服务曾经越来越为各类用户所认可和承受，Smartbi可能满足用户的不同需要，提供具备弱小性能的报表平台，如果大家想要体验更多功能，能够到Smartbi官网体验一下，好啦，下次我再给小伙伴们分享其余干货！

导读： 纷繁复杂的数据经常让咱们莫衷一是，而可视化可能通过视觉的形式让数字易于了解。数据可视化将数据库中每一个数据项作为单个图元元素示意，大量的数据集形成数据图像，同时将数据的各个属性值以多维数据的模式示意，能够从不同的维度察看数据，从而对数据进行更深刻的察看和剖析。本文梳理了可视化的10个要害术语的次要内容，与大家分享。 Format 交互方式 交互式可视化容许您批改，操作和摸索计算机显示的数据。绝大多数交互式可视化零碎在计算机网络上，但越来越多呈现在平板电脑和智能手机上。相比之下，动态可视化只显示繁多的、非交互数据，它通常是为了打印和在屏幕上显示。 Chart type 图表类型 图表是数据视觉化示意的非凡形式。示意数据的办法有很多，如应用不同的符号、形态和排列，咱们把这些称之为图表的类型。一些图表类型你比拟相熟，如条形图、饼图、折线图，但其余类型你可能就很少见了，如桑基图、树图、等值线图的地图。 Dataset 数据汇合 数据汇合是须要可视化解决的数据汇合。你能够简略认为数据汇合就是很多行和列的数据，这些数据通常在电子表格或数据库中。行代表一个记录，也就是一个事务的实例；列是变量，代表事务的具体信息。数据汇合的大小、模式和关系是能够看到的，否则咱们就很难察看。 Data source 数据源 当数据可视图的作者想通知你展现的数据或信息的起源时，这些起源信息也会显示进去。通常会显示在题目左近或页面的底部。如果数据可视图有文章材料，你能够在文章中找到起源信息。 大数据 Axis 轴 许多类型的图表有轴。轴分为垂直的Y轴(向上或向下）和程度X轴(向左或向右)，目标是为浏览数值的高度或地位提供一个参考。轴的地位通常会有刻度(见下文)，刻度为浏览图标提供一个固定的参考点。 Scale 度量 度量示意数值的规模和范畴。度量通常以距离示意(10、20、30等等)，代表度数字的单位，如价格、间隔、年，或百分比。 Legend 图例 许多图表应用不同的视觉款式来示意不同的数据，如色彩、形态或大小。一个图例或样例通知你这些款式是什么意思，从而帮忙你浏览图表。 Variables 变量 咱们能够用变量形容不同的人或事，例如，它可能是名字，出生日期，性别和工资。变量有不同类型，包含数量(如工资)、类别(如性别)，还包含属性或文本信息(如名字)。图表能够示意不同变量之间的关系。例如，左边的条形图能够显示不同部门(不同的组)的员工的数量(柱的高度)和性别组成(不同的色彩)。 Outliers 离群值 离群值是那些数值超出了失常数值范畴的数据。咱们晓得图表经常能够帮忙辨认数据模式，在左边的例子中，x轴上的数量越大，在y轴上数量就越大，这就是一种数据模式。有时候有些非凡的数据不合乎图表中数据模式，如图中橙色点，它们就是离群值。 Input area 输入区 输入区容许你在图表中输出信息，或是寻找特定名字或地位，或为了输出你本人的信息。 Smartbi 思迈特软件 思迈特商业智能与大数据分析软件（简称：Smartbi Insight）是企业级商业智能和大数据分析平台，通过多年的继续倒退，整合了各行业的数据分析和决策反对的性能需要，在传统BI → 自助BI → 智能BI的历史进程中不断创新与摸索。 Smartbi Insight产品定位于一站式大数据服务平台，对接各种业务数据库、数据仓库和大数据平台，进行加工解决、剖析开掘与可视化展示；满足各种数据分析利用需要，如大数据分析、自助摸索剖析、地图可视化、挪动治理驾驶舱、指挥大屏幕、企业报表平台等等。Smartbi功能设计全面残缺，笼罩数据管理、数据提取、数据分析、数据分享四大环节，帮忙客户从数据角度形容业务现状、剖析业务起因、预测业务趋势、驱动业务改革。

上文回顾链接 什么是数据可视化。 通过上文的材料的查阅以及一些本人的感触，当初大略也搞明确了什么是数据可视化，以及数据可视化的推动过程中存在哪些问题，比方自觉的进行可视化以致迷失了自我，一味的谋求酷炫的成果以致重点内容被弱化··· 那么落实到集体，作为一个心愿进入数据可视化畛域的前端开发工程师而言，我应该如何进行可视化方面的学习呢？应该从何做起？ 可视化库1. AntV老是说谁不是上来就是一个数据可视化的引擎搜寻呢？我也不例外···通过一顿查阅，我发现蚂蚁家的 AntV 可视化系列做的很不错，为什么说是系列？我先给上个链接： AntV 如果你关上的网站的话，你会发现它其实蕴含了很多的子项目，包含： G2：统计图引擎（折线图、桑吉图）F2：挪动端统计图引擎（折线图、桑吉图）G6：图可视化引擎（关系图、门路图）X6：图编辑引擎（可操作的流程图）L7：空间天文可视化引擎（大多与地图无关）···而在这根底之上又衍生出了基于相干引擎的图形案例，造成了诸如 G2 Plot 此类的图形库，并最终被汇聚到了 Ant Design Charts。 2. Apache Echarts 这个库可能晓得的人十分多，并且使用量也是蛮大的，就比方我之前就比拟喜爱用它。 Apache Echarts 3. D3.js D3.js D3 (Data-Driven Documents or D3.js) is a JavaScript library for visualizing data using web standards. D3 helps you bring data to life using SVG, Canvas and HTML. D3 combines powerful visualization and interaction techniques with a data-driven approach to DOM manipulation, giving you the full capabilities of modern browsers and the freedom to design the right visual interface for your data.值得注意的是当初 D3 反对 SVG、Canvas、HTML，我好像记得之前看它还不反对 Canvas。 ...

数据图表前端组件在物联网和实时监控的场景有宽泛的利用，以后比拟风行的有Echarts、HighCharts等组件。本文次要解说如何通过DolphinDB的Web数据接口和JavaScript来展现 DolphinDB time-series database 的数据。 DolphinDB提供了基于HTTPS协定的接口，能够通过HTTP的post形式提交查问语句并返回JSON格局的后果。具体用法能够参考DolphinDB Web API。 DolphinDB的返回数据格式是列式的JSON字符串。例如，一个表返回JSON如下： { "sessionID": "3691974869", "userId": "admin", "resultCode": "0", "msg": "", "object": [{ "name": "", "form": "table", "size": "11", "value": [{ "name": "second_time", "form": "vector", "type": "second", "size": "11", "value": ["13:03:50", "13:03:51", "13:03:52", "13:03:53", "13:03:54", "13:03:55", "13:03:56", "13:03:57", "13:03:58", "13:03:59", "13:04:00"] }, { "name": "ec", "form": "vector", "type": "double", "size": "11", "value": [1.019094, 0.971753, 0.962792, 1.014048, 0.991746, 1.016851, 0.98674, 1.00463, 0.991642, 1.018987, 1.008604] }] }]}Echarts前端组件所需的数据格式如下： ...

Redash是一款开源的BI工具，提供了基于Web的数据库查问和可视化性能。DolphinDB反对通过https协定的POST和GET接口获取数据，能够应用Redash中的JSON和URL两种数据源来连贯DolphinDB database。 应用JSON数据源连贯DolphinDBRedash目前只有在线版本（SAAS）中反对JSON，因而应用在线版本的用户能够抉择这种连贯形式。这种形式须要DolphinDB可能外网拜访。要应用Redash版本，须要在Redash官网注册并登录。 登录后，在首页创立数据源，依照上面步骤进行配置： （1）建设新的数据源 （2）抉择JSON数据源 （3）在Name中配置数据源名称，并保留 （4）点击Create按钮，创立一个Query JSON数据源须要应用yaml格局编辑。 query中须要蕴含三种根本的元素：url, method和json。 url：承受数据的地址，即DolphinDB数据节点，如http://host:portmethod：http提交形式，JSON接口必须应用POST形式json：提交的JSON数据，DolphinDB接口须要提供固定的key值client和queries，如：{client:"redash","queries":"[sql query]"}，用户能够应用任意的sql语句来替换[sql query]局部。残缺的query示例如下： url: http://115.239.209.226:18531 method: "post" json: {'client':'redash','queries':'select * from typeTable'}应用URL数据源连贯DolphinDBredash的url数据源不仅在线版本反对，在开源独立部署的版本上也能够反对。因而，应用独立部署的用户能够通过这种形式来连贯DolphinDB。 连贯和配置数据源的形式与JSON形式基本相同，在数据源抉择时抉择URL类型数据源，如下图： 在URL中配置数据源名称和门路，URL base path是获取数据的跟地址，配置成DolphinDB的数据节点的地址即可，格局为http://host:port。 创立一个new query,在编辑区以URL参数字符串的模式输出查问内容，查问内容格局上有如下要求： 子门路必须为/json。query参数必须蕴含 : client和queries两个key，其中client指定固定值为redash残缺的query示例如下： /json?client=redash&queries=select * from typeTable where id between (1..10)留神： 因为redash对url形式的参数要进行编码校验，所以一些特殊字符须要手工做url编码能力通过校验，比方query中呈现://,+,&这些字符，须要替换为%3a%2f%2f,%2b,%26能力通过校验。举个例子，DolphinDB中的分布式数据库门路dfs://dbpath，须要用url编码替换为dfs%3a%2f%2fdbpath能力通过redash的校验。 须要提交的query: /json?client=redash&queries=login('admin','123456');select avg(ofr-bid) from loadTable('dfs://TAQ','quotes') group by minute(time) as minute理论写到redash的编辑器中的内容为: /json?client=redash&queries=login('admin','123456');select avg(ofr-bid) from loadTable('dfs%

地图分析作为数据分析的其中一种可视化资源，其重要性显而易见！Smartbi产品领有令人激动全方位的新版地图！新版地图成果更炫、展现形式更全面：包含点（热力求、散点图等）、线（航线图）、面（染色图），各种形式随便组合，还反对缩放挪动成果，若想理解更多地图的示例成果和特色能够参考《性能快递：令人激动的全方位地图功能》。 新版地图百度地图作为底图形式可间接替换矢量地图，无需开发集成抉择即可应用，还反对提供标记以及热力两种指标展示形式，性能特色能够参考Smartbi的《有集体摔了一跤，导致脸部重度烧伤》。 这么炫丽动静的地图分析你想晓得怎么实现的吗？能够到咱们的体验核心查看，手把手教大家如何应用地图进行数据分析。

Smartbi Insight V7产品线上系列培训课程第二期课程 数据可视化之交互仪表盘2 也完满收官。在培训中既有实践（论一个仪表盘的正确创立模式和可视化仪表盘的谬误设计形式），又有实际（图表参花色传值，自在交互）；既有深度（助力仪表盘的各种性能如图表参传值、URL控件等），又有广度（演示残缺创立一个仪表盘的思路和形式），在培训中咱们用上面的示例做演示，手把手教大家做仪表盘，小伙伴们你们加入了吗？ （动图1：演示交互仪表盘交互成果） 课程内容分享 Smartbi示例演示 （动图2：演示全局局部参数和点击传参互动） （动图3：演示嵌入分页清单表） 实践概述 论一个仪表盘的正确创立模式，首先咱们必须先明确这个仪表盘针对的对象是谁，能实现什么指标，对象基于这个指标具体到展示什么指标；而后确定布局、色调、可视化形式、交互方式等。做好以上筹备工作，能力做到对症下药，再依据下图流程在Smartbi外面做出好看无效的仪表盘。 理解了正确创立仪表盘的形式流程，就须要躲避一些谬误的设计形式，比方，”仪表盘应该放弃在一屏内”，”无需关注的细节不须要在仪表盘级别呈现”等等。 实际操练 次要培训内容包含： 1. 图形传值、表格传值、控件传值、URL控件。图表控件传值既反对传值给参数，也反对传值给单元格，不必写宏就能够实现各种联动互动。为实现各种交互仪表盘省时省力。URL控件完满实现了嵌入其余内部电子表格的性能，使实现交互仪表盘布局更加灵便。 2. 从设计思路到数据筹备到仪表盘创立到交互成果，演示一个残缺的交互仪表盘设计思路和制作流程。

思迈特软件产品 本产品由思迈特软件投递并参加“数据猿年度金猿策动流动——2020大数据产业翻新服务产品榜单及奖项”评比。 寰球权威的参谋征询公司Gartner公布《Hype Cycle for ICT in China, 2020》报告（2020年中国ICT技术成熟度曲线报告），思迈特软件Smartbi作为国内极具实力的BI厂商，凭借Smartbi Eagle自助数据分析平台，入选加强数据分析代表厂商（Augmented Data and Analytics Sample Vendor）。 Smartbi Eagle 自助剖析平台并不只是一个BI 工具，它还会集了泛滥有利于剖析应用、流传、积淀的性能。因而除了提供全面且易用的自助剖析工具集外，还提供对立门户、数据导航、数据答疑、利用商店等特色性能。实质上Smartbi Eagle 自助剖析平台是企业的的数据生态圈，通过平台的形式整合企业数据资产，进步数据利用效率，促成企业大数据凋敝，让企业获取更高治理和业务效益。 利用场景/人群 Smartbi Eagle自助剖析平台，为业务人员提供数据分析服务，为企业客户提供一个数据化经营的外部门户平台，为数据分析的各种参与者提供敌对易用的服务，帮忙企业实现“数尽其用、人尽其才”的经营指标。Smartbi自助剖析平台力求以最简略易懂的界面语言，帮忙一般业务人员不必通过IT人员即可实现数据的查问、数据的剖析、数据的可视化、数据的分享和公布，享受“我的数据我做主“的畅快感触。 产品性能 1、Smartbi Eagle集成一体化的ETL，无需独立部署就能够应用，并且齐全可视化操作，业务人员也能参加。同时，利用ML技术扩充数据筹备的能力，退出数据降维、Onehot编码等伎俩使数据能用于后续的高级剖析。 2、Smartbi Eagle通过提供语义模型和数据目录，对数据表、字段名称进行业务含意翻译，把干燥的数据翻译成容易了解的业务数据，并且提供精准搜寻。 3、Smartbi Eagle提供多种自助剖析工具，包含反对智能配图的自助仪表盘，反对大数据量清单查问的即席查问，反对超多维度、甚至维度无奈固定的透视剖析，反对深度数据分析的Excel交融剖析，反对预测性剖析的数据挖掘等等。 4、Smartbi Eagle提供基于AI技术的语音助手小麦，用户可通过小麦对系统收回语音指令，解放双手实现关上报表、切换参数、摸索剖析等操作，进一步晋升了数据分析的智能性和易用性，升高了数据分析的应用门槛。 5、Smartbi Eagle把数据分析资产化，通过提供利用商店使优良的剖析成绩失去流传，用户能很不便的看到哪些是最热门、最优良的剖析，也能通过搜寻找到想要的剖析。用户之间能够进行社交互动，对剖析、利用、问题等进行点赞、评论。这些剖析成绩能够积淀下来，造成企业的常识资产，防止当前重复性的开发。通过社区分享教训，老手进行自助剖析也无需从零开始。 产品劣势 Smartbi Eagle采纳国内先进的设计理念和开发技术，同时作为纯国产的数据分析产品，在放弃对国内同级别产品竞争力的根底上，针对国内用户广泛的外乡性需求有更好的设计弹性和适应性，可能更好地服务国内的数据分析用户。 应用客户/人群 立足于BI产品的外围能力，Smartbi目前服务的各行各业客户超3000家。在线拜访数日均访问量超过万次，服务的客户类型涵盖银行、保险、证券、基金、信托、互金等泛金融畛域，能源、制作、通信、批发、地产、运输、科技等实体经济畛域，以及各级政府、高校，次要利用场景涵盖销售、财务、生产、经营等各个业务部门。其中民生银行一线业务人员通过Smartbi Eagle设计智能营销产品，半年新增400亿贷款。 市场价值 在大数据时代的明天，企业无不提倡基于数据驱动决策的数字化转型。Smartbi Eagle通过提供增强型大数据管理和剖析平台，智能地帮忙企业用户辨认、治理和优化最有价值的数据，让业务用户可能更自在、更疾速地剖析大数据，获取最有信念的数据洞察，并帮忙 IT 缩小总体领有老本，帮忙企业进步整体的市场竞争力。 产品所属企业·思迈特软件： 广州思迈特软件有限公司（Smartbi）成立于 2011 年，致力于为企业客户提供一站式商业智能解决方案，以晋升和开掘企业客户的数据价值为使命，专一于商业智能(BI)与大数据分析软件产品与服务。 思迈特软件是国家认定的“高新技术企业”，广东省认定的“大数据培养企业”，先后取得“大数据百强企业”、“中国十佳商业智能计划商”、“中国科技翻新企业100强”等多项荣誉资质。凭借NLP和数据挖掘性能入选Gartner“中国AI守业公司代表厂商（2020）”，凭借Eagle自助剖析平台入选“Gartner 加强剖析2020代表厂商”。

新基建倒退建设集中于城市铁路交通和城际高速铁路，宽泛利用云计算、大数据、物联网、挪动互联、北斗导航、GIS、BIM等新技术。我国曾经成为高速铁路经营里程最长的国家，但勘探、设计、建设、经营管理所依赖的媒体次要以二维地图为主。 将管理手段从二维晋升到三维，在三维环境下实现多源异构大容量数据的综合展现和剖析，能够为大规模高速铁路勘察设计、建设治理和经营保护提供很大的反对和推动力。铁路作为交通建设枢纽，连贯城市之间的间隔，不便人们的日常生活和旅行，具备十分重要的意义。 本文以福厦漳高速铁路为例，HT for Web是以三维数字信息技术为根底的高速铁路工程展现平台，在布局、施行等各个阶段为我的项目提供工程信息，实现工程信息互相可操作性，达到彻底消除信息孤岛的目标，确保工程建设的效率和准确性，实现我的项目增值最大化。 界面由远至近出现，展现了残缺的福建铁路路线图。屏幕加载后，能够一眼看到福建省内各条铁路和各条线路的各网站。两侧由2D面板形成，左侧是具备标注性能的按钮，底部的输入框显示标注指标的地理位置信息。左边是福厦漳高速铁路信息及沿线各站点的建设信息。 高速铁路建设中采纳数字信息化技术，能够将施工全周期的所有信息建设作为数字模型，同时通过优化施工计划模仿、对立施工治理过程零碎调整等一系列性能，改善现有项目管理过程中治理无奈实现的这种弊病。也就是说，各参加单位、参与者能够无效地独特沟通，为高速铁路实现“高标准、高质量、高效率”。 1、进度批示实现 在展现平台上，利用HT for Web的数据建模仿真，提出了福厦漳高速铁路施工路线图，通过平台直观地理解高速铁路目前的实现停顿状况。 2、施工点标记性能 界面左上角的终点、隧道、起点、桥梁和门路5个施工指标按钮能够灵便应用，工程师能够依据须要将施工点指标搁置在施工点。 3、我的项目点纬度和经度查问性能 工程师能够在地图上单击工程点，获取其名称、编号和纬度及经度信息。同样，在输入框中输出精确的纬度和经度信息，能够在地图上找到相应的工程点。该性能打消了简单的换算工作，进步了技术人员的工作效率，同时向施工人员提出明确的施工指标，确保施工指标的准确性，进步施工品质。 4、各网站建设 界面右上角能够分明地看到福厦漳高速铁路的全程长度、设计速度、站点数量和每个站点的建设状况。会发现三维可视化扭转了现有的二维图形和基于报告的治理模型。 以人力、机械、资料、办法、环境等现场施工的外围因素为核心，在高速铁路建设过程中利用三维可视化技术，不仅能够进步施工现场的工作效率，还能够实时监控施工进度。该我的项目扩充了可视化模型的利用空间和利用价值。 1.我的项目信息管理 通过BIM、GIS技术、云计算、大数据、物联网、智能利用等高级技术的综合利用，施工现场感知更加彻底，相互连接全面，变的智能化，现场工作人员的工作效率有了很大进步。 HT的轻量化形式与现有GIS和BIM技术相比带来了新的变动。 HT的轻量化、低成本使企业不用购买轻便、低廉的GIS和BIM软件。 具备终点低，成果好等劣势，现有web开发人员可立刻利用，利用HT弱小的3D渲染成果，创立高仿真路线场景。 能够跨平台、在所有桌面和挪动终端上关上，容许现场操作和保护人员间接用手机进行现场查问、编辑和治理。 2.施工过程治理 使施工管理人员可能更精确地把握构架设计和施工过程信息，做好过程无效治理，打消谬误破绽。实现精密治理，最终达到缩小施工老本、保障施工平安、保护环境等目标，实现品质和品质，实现施工工作。 3、施工老本治理 实现施工现场“人、机、资料、法、环”、各关键因素实时、综合、智能化的监测和治理，无效反对现场工作人员、项目经理各层的单干和治理，进步施工品质、平安、老本和进度的治理，缩小节约。 4、平安和品质治理 通过三维可视化技术的利用，及时发现危险隐患，标准质量检查、监测行为，保障工程质量，实现品质跟踪和人工实名制治理，无效反对主管部门对工程现场品质、平安、进度和人员的监督。 高速铁路建设是我国基础设施建设的标杆，受到社会各界的关注。施工过程中要求精密治理是必然趋势。现在，高速铁路工程不用依赖过来的数据和不把握信息来反映工作状况，而是基于铁路沿线提供的高精度、大批量、多源、异构地质地理信息和工程信息、综合信息技术和铁路业余技术、三维可视化建设高速铁路、经营生命周期不同阶段的综合模仿技术服务，进一步实现智慧高铁的建设指标。

可视化剖析决策零碎宽泛用于智慧公安、智慧城市、智慧园区、智慧航空、智慧交通、医疗系统等。数据可视化的趋势对这些行业来说起到极其重要的作用。应该应用哪种可视化形式出现数据，晋升决策才是要害。 1.直观解决数据，助力决策 数据可视化涵盖的内容很多，比拟广泛的就是自动化的监控看板，然而更多的劣势在于不须要每天都汇总数据进行剖析。一次开发，主动执行命令生成新图表。将数据分析师从中解放出来，更多去思考数据驱动业务倒退，而不是困在取数的阶段。数据分析的最终意义是推动决策，那么如何了解数据才是数据可视化的外围。 目前的数据可视化有的关注外观和展现成果，有的在意数字和论断。用什么图形展现你的数据，十分重要。直观的展现是数据可视化的目标，许多BI软件突出可视化酷炫的图形外观和特效，过于谋求模式本末倒置。数据可视化可不仅仅只是简略的图表拼接，要依据出现数据的不同特点整顿数据，选用适合的图表。同时要用多个相干的图表从工夫，地区，交互关系等多个维度上构建出全方面平面角度的解析数据，直观的将论断精准地出现给用户，这才是一个合格的数据可视化解决方案。 2.低代码平台，高自由度 很多商业化的报表零碎，零碎都提供了较好的可视化界面，对于轻量级数据的展示也不错，但这个对于大型企业来讲没有吸引力。一是可替代性太强，当初开源组件太多了，性能也雷同，为什么要用标准化被捆绑的货色，对于具备肯定开发能力的公司，仿佛无此必要。Redash中文商业版除设定好的根底图表模板外反对个性化定制图表，内置的图表品种也很多，图形属性方面丰盛，开放性好，能够由用户自定义进行图表款式属性的设置调节，能满足企业大量个性化的要求，包含自定义图表、图文排版、安全控制等等。 3.操作简略，搭建疾速。 目前市面上很多BI产品尽管打着自助报表平台的旗号，业务人员本人就能够做剖析报表，然而报表零碎不是间接摘取一个报表粘贴到一个报告上，数据依然要二次加工，用户须要破费大量工夫和精力对数据进行预处理，让数据对应内置的关键字段，对于一些数据录入要求很高，数据的精准度也有待测验。 这个凋谢的时代，需要和新技术层出不穷，这类标准化的产品能赶上变动吗?剖析变化多端，你是心愿本人得心应手用SQL畅通无阻还是面对一个板滞的界面进行固定的简单的多维操作？作为技术人员不喜爱用它，业务人员也不喜爱用它，操作门槛偏高。因而抉择一款实用的BI产品，可能大大简化数据分析的繁冗工作，进步剖析效率与品质。 Redash中文商业版因为间接采纳sql语句解决数据，可视化查问界面，能够非常灵活地治理与剖析数据，在疾速变动的环境中从容响应，从而取得竞争劣势。不肯定要建数据仓库，能够间接从多个异构数据源提取数据进行剖析。不要求用户指定对数据的寄存办法，使用户更易集中精力于要失去的后果，数据库管理员、利用程序员、决策支持系统人员及许多其它类型的终端用户，根本的SQL 命令只需很少工夫就能学会，高级的命令在几天内便可把握。

Plotly，一个用于做剖析和可视化的在线平台，不仅与多个支流绘图软件的对接，而且还能够像Excel那样实现交互式制图，而且图表品种齐全，反对20种根本图表；12种统计和海运形式图；21种迷信图表；8种地图；19种3D图表等等，被誉为“性能最为弱小的可视化神器”。 Redash中文商业版集成Plotly.js性能，能够自定义绘制任何想要的图表，不再被模板固定，领有高自由度，简直能够实现任何立体的设计需要，能最大限度地展现出用户想象力，自在定制个性化图表。 plotly.js的三大次要属性data、layout、config： data：用于指定和图表品种相干的数据属性，为对象数组类型[{},{}]； layout：用于图表布局相干属性，为对象类型{}； config：为一些配置属性，为对象类型{}； 在Redash中，chart视图的绘图模式栏默认是关上的，咱们须要关掉只需零碎设置中将暗藏绘图模式栏勾选即可，然而对于自定义视图咱们则须要在config属性中将displayModeBar的参数设置为false即可将自定义视图的绘图栏模式敞开。绘图栏关上语言默认为中文，如需设置为英文，需在config属性中将locale的参数设置为en即可。 上述任意属性数据有三种起源：其一为静态数据，自定义代码定义；其二接管入口参数带来的属性；其三通过Redash中文商业版自定义取数函数性能取出零碎内任意查问后果集的任一单元数据。 静态数据： 接入口参数数据： 取数函数数据：

一、钻取实现形式1、视图反对内容点击：目前地图反对区域点击（和弹出信息模板性能互斥）、Chart图表单元点击、Table视图行点击、自定义代码类型点击。视图内容点击事件传出参数和值：地图是固化的传出adcode参数和点击区域的adcode值，因而无需设置。Chart视图：1）默认会取x轴取数列字段名作为参数名，点击单元x值作为参数值返回；2）如果设置了点击取数列，会取该列字段名作为参数名，点击单元该列值作为参数值返回；3）如果设置了参数名，会取该名作为参数名；Table视图：1）必须设置点击取数列名，会取该字段名作为参数名，点击该列值作为参数值返回；2）如果设置了参数名，会取该名作为参数名；配置承受上述点击事件指标内容报表：实践上该报表要能接管传出参数，如不能承受参数，则内容报表内容不会追随动点击事件。指标内容报表如果为中国省级行政地图（动静抉择）类型，则内置了adcode参数作为地图的抉择根据，不须要进行任何的数据设置。其它指标弹窗报表须要自行定义接管参数。3、利用上述视图的报表部件里设置指标弹窗为内容点击弹窗： 二、钻取中国省级行政地图（动静抉择）：内置了取adcode参数值作为地图抉择的根据，能够通过url参数、报表参数或部件参数模式给该参数赋值。 利用场景1：地图钻取地图。因为地图类型内置传出和承受adcode参数，这个配置最简略。原视图设置容许点击（该勾选和容许弹出信息勾选互斥），指标报表抉择动态地图，部件弹窗设置接管指标报表即可。利用场景2：地图视图钻取弹出其它类型报表因为地图类型内置传出adcode参数，指标报表要定义名为adcode参数接管该信息。利用场景3：其它视图钻取弹出地图类型报表因为地图类型内置接管adcode参数，视图点击事件要设置参数名名为adcode能力保障传出参数能被指标地图报表接管该信息。

点击获取工具>> 自定义节点应用SankeyDiagramControl.NodeLabel属性拜访节点标签设置，以下选项使您能够配置节点标签的文本： TextOrientation - 标签文字方向。MaxWidth - 标签宽度（以像素为单位）。MaxLineCount - 多行文字能够占用的行数。TextAlignment - 文字对齐。Font - 字体参数。C# `sankeyDiagramControl1.NodeLabel.TextOrientation = TextOrientation.TopToBottom;sankeyDiagramControl1.NodeLabel.MaxWidth = 200;sankeyDiagramControl1.NodeLabel.MaxLineCount = 1;sankeyDiagramControl1.NodeLabel.TextAlignment = StringAlignment.Center;sankeyDiagramControl1.NodeLabel.Font = new Font(FontFamily.GenericSerif, 10);` VB.NET `sankeyDiagramControl1.NodeLabel.TextOrientation = TextOrientation.TopToBottomsankeyDiagramControl1.NodeLabel.MaxWidth = 200sankeyDiagramControl1.NodeLabel.MaxLineCount = 1sankeyDiagramControl1.NodeLabel.TextAlignment = StringAlignment.CentersankeyDiagramControl1.NodeLabel.Font = New Font(FontFamily.GenericSerif, 10)` 您还能够解决CustomizeNode事件来拜访特定节点并依据特定条件对其进行自定义： C# `sankeyDiagramControl1.CustomizeNode += OnCustomizeNode;//...private void OnCustomizeNode(object sender, CustomizeSankeyNodeEventArgs e) {if (e.Label.Text == "France" && e.Node.Level == 0) {e.Label.Font = new Font("Tahoma", 16);e.Label.Text = "France (Source)";}}` VB.NET `Private Sub OnCustomizeNode(ByVal sender As Object, ByVal e As CustomizeSankeyNodeEventArgs)If e.Label.Text Is "France" AndAlso e.Node.Level = 0 Thene.Label.Font = New Font("Tahoma", 16)e.Label.Text = "France (Source)"End IfEnd Sub` ...

1.装置阐明Centos8内置的Python为3.6.8版本，以下是在内置Python3.6.8根底上的装置步骤。因为装置多版本Python会导致系统底层库须要下载源码从新编译，比拟麻烦，不倡议在多版本Python环境下装置Redash中文版。 官网:www.dazdata.com 2.初始化环境装置    1)、进入设置yum源目录下：    cd /etc/yum.repos.d/    2)、下载主动下载文件工具    sudo yum install wget    3）、将yum源文件备份一下：    sudo mv /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo.backup    4）、下载阿里yum源：    sudo wget -O /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repohttp://mirrors.aliyun.com/rep...    5）、清理原缓存：    sudo yum clean all    6）、建设缓存当前不便缓存中搜寻：    sudo yum makecache    7）、更新零碎包：    sudo yum update -y    8）、装置罕用包：    sudo yum -y install gccgcc-c++ kernel-devel make zlibzlib-devellibffi-developenssl-develpython3-devel git    9）、装置dnf:    sudo yum install dnf -y    10）、进入root用户下将以后用户增加到root组：    su -    usermod -g root 以后centos用户名 3.Postgresql9.6装置    1) 、装置PostgreSql9.6初始化并配置为系统启动时主动启动：    sudo dnf install @postgresql:9.6    sudo dnf install postgresql-contrib    sudo yum install postgresql-devel    sudo postgresql-setup initdb    sudo systemctl enable --now postgresql    2) 、登录Postgresql：    sudo -u postgrespsql    3) 、更改postgres明码：    alter user postgres with password '[明码]';        4) 、创立角色：    create role 以后centos用户名;    5) 、赋予登录权限：    alter role 以后centos用户名 login; ...

前言AntV G2保持天然、确定性、意义感、成长性的设计价值观。与其余可视化插件不同的是，G2是以数据驱动的高交互可视化图形语法，具备高度的易用性和可扩展性。 随着业务可视化一直倒退，数据复杂度越来越高。实现一个通用的可视化插件越来越迫切。本文基于G2实现了一个可视化Vue插件——p-charts。 提醒：p-charts是基于AnV G2 v3.x最新版本，因为v3.x版本文档比拟成熟。后续会紧跟v4.x版本进行降级。目前，p-charts只实现了p-pie（饼图）、p-bar（条形图）、p-column（柱状图）、p-line-chart（折线图）。后续会对罕用其余图形进行扩大。 案例点这里 疾速开始装置npm install -S p-charts# oryarn add p-charts应用// main.jsimport PCharts from 'p-charts'Vue.use(PCharts)案例：饼图（p-pie）<template> <p-pie :data="PieJson" :options="options" ref="pieRef" @pie-title-click="handleTitleClick" @pie-label-click="handleLabelClick" /></template><script>import PieJson from './data/pie1.json'export default { data() { return { PieJson, options: { fieldMap: { time: 'year', name: 'budgetSubject', // 统计指标，能够更换 value: 'budgetNum' }, title: `总收入和总支出占比状况-估算数（单位：万元）`, colorList: ['#1890ff', '#37c661'] } } }, methods: { updateData() { this.$refs.pieRef.initData() }, handleTitleClick() { console.log('title-click') }, handleLabelClick(data) { console.log('label-click', data) } }}</script>实现原理本文以p-pie饼图实现为例。选项和数据p-charts的选项和数据采纳props传递。组件中定义默认选项配置。 ...

Superset 0.37，减少可视化插件，行级权限管制应用Superset曾经有一段时间，其良好的体验与丰盛的图表性能节俭了大量的工夫。然而对于权限，自定义图表，图表下载，报警邮件始终没有很好的反对，大部分公司对于这些性能的实现还是须要大量的二次开发，费时费力。 近日Superset 0.37 正式公布，令人惊喜的是，新性能简直都是大家期待已久的，而对于Superset的将来也更加的期待了。 上面简略介绍本次的一些次要的更新~ 间隔Superset 0.36 的公布曾经过了四个多月的工夫，但superset的沉闷水平一点没有削弱，GitHub的Star曾经冲破了30k，Superset曾经成为数据可视化平台的不二抉择。 可视化插件0.37对Superset可视化代码进行了重构，开发人员当初能够援用图表API来构建本人的可视化插件，无需再去二次开发代码。 除了对现有图表类型（如数据透视表，饼图和过滤器框）进行的其余小改良和谬误修复之外，此新体系结构还使用户可能对数据进行更多解决。 当初，能够应用任何可用的基于JavaScript的数据可视化库在Superset上创立自定义可视化插件，例如ECharts，AntV，HighCharts，VX，D3。 行级权限管制 构建新的可视化插件显然是很酷，然而对于要成为企业级的任何数据可视化应用程序，它在安全性上都必须坚如磐石。此次的0.37版本在此方向上也获得了长足的提高，并进步了行级安全性。 当初，Superset能够具备多个表行级安全性过滤器，而不仅仅是一个表过滤器。 置信将来Superset会在数据安全方面给咱们更多的惊喜。 Excel上传性能在建表的时候，能够上传Excel 基于SQL的电子邮件警报和屏幕截图这性能就十分炫酷，能够将图表间接截图发送邮件 在治理菜单抉择报警性能 接管到的报警邮件 编辑报警页 报警记录 减少了将仪表板和图表下载为图像的性能 图表最大化最小化性能 更多Flink，Kafka等实时大数据分析相干技术博文，科技资讯，欢送关注实时流式计算 公众号后盾回复 “电子书” 下载300页Flink实战电子书

随着互联网信息技术的飞速发展，使得企业的信息化水平一直进步，企业数据也呈现出了爆发式增长的态势。相应地，企业数据量越大，数据问题就裸露得越显著，数据驱动决策的需要也愈发强烈。在这样的时代背景下，商业智能（Business Intelligence，简称BI）成为了信息化热词，咱们常常能听到企业说“上BI”、“建设BI零碎”、“构建BI决策平台”等内容。那企业到底应该如何实现对商业智能的建设与使用！ 借助当下炽热的大数据技术在数据报表的根底上进行大屏可视化数据的剖析与决策，这便是目前BI智能商业的底层逻辑与根底使用。以上两张图便是JNPF疾速开发平台的大屏数据分析解决性能的展现与使用。通过在JNPF平台的数据录入与采集，在生成数据报表的同时，后盾主动剖析解决的后果也就会很快很直观的出现进去了。它同步采集剖析了ERP零碎、CRM零碎、OA零碎、HRM零碎、BPM零碎等多端零碎数据，实现了对企业经营数据的一体化、一站式剖析使用。     而大数据处理的后果也可在PC端、挪动端等多端同步展示，多个部门多个岗位之间也可实现多维的个性化出现展现，因而，大数据的剖析便可全方位的赋能企业经营与决策。将来，随着5G时代的到来，大数据的解决将走向更深层次的集成剖析与使用，而且也将会带来一个更加智慧的商业智能时代。

缘起    疫情以来，越来越多的家长和学生开始被动或者被动的承受在线这种教学方式。在线教育行业迎来了一波流量增长，积攒的数据也越来越多。与此同时，越来越的创业者开始进入这个行业，行业内的竞争也越来越强烈。是否高效的利用这些数据，成为一个公司是否装上涡轮发动机顶风腾飞的关键因素。 一. 业务背景在线教育的成交转化流程个别如下：用户报名 -> 上体验课 -> 付费购课 。体验课个别蕴含 3 - 5 节，每天 1 节。每节课程有若干个模块，模块中会蕴含各种模式的互动问题。问题是封闭式的，都会有正确答案，用户的每次答题后果会保留下来。 二. 数据维度和数据结构数据维度划分 用户维度 家长信息，包含性别、年龄、报名工夫、地区信息、报名渠道孩子信息，包含性别、年龄、用户报名之前是否购买过本公司的其余科目的课程用户课程维度 是否学完某个课节、模块、问题某个问题是否答对时序维度 每一道题的答题反应时间 （听完/看完题目到最终作出答复的工夫）第一次答题是否正确，第二次、第三次答题是否正确（答错之后的能够重试）三. 数据收集和整顿设计矩形数据的字段 为了不便统计，采纳最常见的矩形数据来作为剖析的根底。具体来说，每个用户在某个体验课下会有一行记录，每一列就是一个特色数据。针对体验课可能有 N 天，N 并不相同的状况，在须要的字段上通过增加数字编号来解决。例如：d1s ( day one state )示意第 1 天的课程实现状况，当残缺上完时字段值为 2，未开始时值为 0 ，已开始未实现时是 1。顺次类推。数据表共计  40 列。 采集数据 通常数据采集有推流和拉流两种形式，各自的优缺点这里不再赘叙。感兴趣的同学能够画一个损益矩阵抉择本人实用的形式。这里咱们采纳了拉流的形式实现数据采集，每次在业务流量低峰时跑脚本。脚本会先拉取指标用户群，而后循环抽取每个用户的具体数据。在抽取具体数据时并没有大量应用数据库表 join ，也没有过多的应用 where 条件，把计算和逻辑放到本地进行离线计算。得益于 Golang 弱小的 GMP 调度器，纯 CPU 计算并不会成为瓶颈。 数据荡涤 每次剖析时先将指标维度的空值字段所在行删除，例如剖析孩子年龄时将 0 岁、大于 15 岁的行删除。应用 Pandas 的 dropna 能够很不便的实现数据荡涤。df.dropna(subset=[column_a, column_b])删除 outlier 。应用 Pandas 删除异常值，clean_df = df.loc[df[column_a] > column_a_bound]其中 column_a_bound 能够通过 4 分位数、方差、均值等得出。抉择适合的值即可； ...

项目名称： datagear 我的项目作者： datagear 开源许可协定： LGPL-3.0 我的项目地址：https://gitee.com/datagear/datagear 我的项目简介DataGear是一款数据可视化剖析平台，应用Java语言开发，采纳浏览器/服务器架构，反对多种数据库， 次要性能包含数据管理、SQL工作台、数据导入/导出、数据集治理、图表治理、看板治理等。 我的项目特点可治理数据库驱动 管理员可通过驱动程序治理性能增加数据库驱动程序，无需重启，即可反对连贯新数据库。参数化数据集 可编写动静SQL语句数据集，为其增加参数，构建可交互式图表。多数据源聚合图表 一个图表可增加多个不同数据源的数据集，将它们聚合展现于同一图表。插件式图表类型 每一种类型的图表都以图表插件模式提供反对，并内置了大量图表插件，管理员也可上传自定义图表插件，丰盛零碎图表类型。可自在编辑的HTML看板模板 看板应用原生的HTML网页作为模板，可自在编辑、绑定、异步加载图表，并反对将任意HTML网页导入为看板。丰盛的看板API 看板页面内置了大量的页面端API，可用于个性化扩大看板性能。我的项目架构 我的项目界面数据管理 SQL 工作台 数据导入 数据导出 图表 图表-数据集参数 看板 看板-图表联动 看板-时序图表 看板-表单 目前该我的项目曾经更新至 1.11.0 版本，并入选了 Gitee 的 GVP 我的项目，如果你想亲自上手试试这个数据可视化剖析平台，那么就点击前面的链接去我的项目主页吧：https://gitee.com/datagear/datagear

WGCLOUD是最轻量的，装置最简略的监控零碎之一。 轻量和安装简单，不象征其性能繁多，相同它是高性能高并发的分布式监控零碎，采纳springboot微服务架构和go来实现，其中server采纳springboot，agent用go，以后版本是v3.2.1 WGCLOUD整个安装包只有60M，agent只有6M大小，而且agent能够随便放到linux或win下运行，不必其余依赖环境。 WGCLOUD能监控什么： 1.主机的内存，cpu，负载状态，磁盘空间，网络流量，零碎各种形容，这个是所有监控零碎的标配哈，WGCLOUD监控工具最大的特点就是，装置实现后主动运行，不要你写脚本，不要你写模板。 2.过程治理，它能够监控主机上的过程资源，如过程占用的cpu，内存的变动 3.告警治理，反对邮件，钉钉，微信，短信等，其中邮件是默认，其余形式须要在告警脚本里实现。告警指标反对cpu，内存，过程下线，主机下线，数据源连贯失败，磁盘空间有余等，这些都能够进行配置。 4.业务数据监控，比方你想监控每个小时的日志数量，固定时间段的订单量或注册用户增长数量，它齐全反对，反对数据库类型mysql，oracle，db2，postgresql，sqlserver。 5.docker治理，这个可能利用场景少，然而它也能监控，和过程治理差不多，能够本人装置试试。 6.主机画像，这个要降级到专业版能力应用，就是对主机的一次全维度监控数据整顿剖析，很全面，很有用。 7.公众看板，除了管理员，其余的共事也想看怎么办，又不想凋谢给他们登陆权限，这个公众看板就很有用了，公众看板不须要登陆，专门给游客应用，只能浏览主机的监控状态，不能做其余操作。 8.服务接口API监控，比方想监控零碎的衰弱状态，能够轻易找一个http接口来进行监控起来，接口返回谬误时候，进行告警。 9.临时先写这么多了，这些都是咱们运维人员比较关心的性能。想理解能够下载安装一个试试，装置照着官网的装置阐明一步步操作就行了，比较简单，文档也很具体。 下载：www.wgstart.com

原文链接 微博作为热门话题的聚集地，评价、点赞转发、评论有无水军……都可能影响新人们的判断。本文对婚策微博上的用户行为数据进行盘点，一起来看看微博用户行为里有哪些值得深挖的奥秘吧！　▼ 每年的“五一”前后都是新人结婚的扎堆期。随着结婚旺季到来，如何办一场终身难忘的婚宴成为人们的热门话题。微博作为热门话题的聚集地，评价、点赞转发、评论有无水军……都可能影响新人们的判断。 有鉴于此，tecdat研究人员对婚策微博上的用户行为数据进行盘点，结合语义分析，定位用户的互动情况，以此来提炼有价值的信息。 互动分析 ：用户最关注婚礼品牌和案例 本次分析我们采集共计13585条微博，678295条关键词以及每个微博对应的点赞，转发，评论。 并分别配置权重：转发0.5，评论0.3，点赞0.2。计算加权值(记做互动分)。依据：权重公司内部应用使用的加权算法。 展示 为了方便衡量互动程度，我们定义：互动分值小于等于最低的25%互动级别记为low（差），50%-75%的互动分互动级别记为high（较好），>=75%的互动分:互动级别记为max（优秀）。 展示 活跃度最高的词汇是 “婚礼” 活跃度高的词汇都和公司名字紧密相关：营销号好百年婚礼一共4967条微博，好百年出现了1090次千百合一共2718条微博，千百合出现1090次银禧婚礼策划公司 一共1754条微博，仅高互动关键词里银禧现了516次，以上数据还仅仅是高互动微博的数据分布情况。 关键词关于婚礼策划案例相关的微博，用户活跃度高（即：非僵尸粉的有效用户多） 场景细分：内容，描述，色彩 然后我们选取关于活动策划方面的高活跃词，进行词频分布分析。选取关于互动级别为max的策划相关关键词： 1. “婚礼”互动评分3717660，占5.07%，高居榜首； 2. “转发”互动评分2799078，占3.82%； 3. “酒店”互动占2.71%。 婚庆账号在微博推广，围绕“婚礼”为主题频繁举办“转发”“抽奖”活动。根据微博活跃分的数据看。这种方式在综合转发、评论、点赞上看，效果最佳。 有利于客户直观地了解微博文章主题，利用转发抽奖，触发潜在客户活跃、吸引眼球，有利于提高微博账号曝光度。 展示 选取关于互动级别为max的内容属性相关关键词： 微博内容中多以展示案例图片为主，主要介绍婚礼举办“酒店”，婚礼涉及“品牌”，婚礼“摄影摄像”等，多以图片为主。 选取关于互动级别为max的案例相关关键词： 用户最喜欢带有高级属性的案例，红蓝金紫粉的颜色最受用户喜欢。

阿里云DataV最近上新了全新三维地形可视化神器——三维平面地图组件~ 一、为何要推出新版三维平面地图？DataV以前就有三维平面世界与三维平面中国两个组件，差不多长这样 从现在的技术水平来看旧版三维平面地图，已经存在明显的短板： 1.开发时间较早，在WebGL未普及时代效果突出，但是现在已经在各方面都明显落后于时代了2.覆盖地区很少，只支持世界与中国两个地区；省级场景或者更细分的地域展示需求无法满足3.交互功能非常弱，不支持数据交互，仅支持最简单的显隐操作4.视觉效果很一般，仅支持纯色材质，不支持灯光、贴图等高级特性由于内外部用户强烈呼唤更新三维平面地图这个热门场景，DataV团队在这两个月加班奋战，终于推出了新版三维平面地图。 二、新版三维平面地图新特性2.1 更全的区域覆盖全国、省份、地级市、县级市4级覆盖· 支持全国34省、333地级市、2862县级市全域覆盖· 支持点选下钻，可视化选择区域 · 提供了贴心的地区搜索功能 · 便捷搜索，快速定位 2.2 更好的视觉效果升级数据映射子组件设计· 全新的柱状图、飞线、散点、区域热力层设计· 更丰富的视觉配置项，提供更多视觉可能性 · 升级渲染模式，采用PBR材质与贴图，生成更逼真的地形· 真实卫星影像作为基础色贴图· 真实地形生成法线贴图· 真实地形生成粗糙度贴图 · 支持快速样式，一键切换不同风格· 轻科技风格· 蓝色科技风格· 写实风格 2.3 更灵活的数据交互体验支持区域动态下钻与图表联动· 支持根据中国行政区域编码切换地区，非常人性化· 应用蓝图节点编程进行交互操作，支持三维场景与图表的联动交互效果参考： · 节点编程实现：上述场景开发只需要拖放3个节点，非常简单，强烈建议亲自体验！ 2.4 体验入口新版的三维平面地图是专业版组件，专业版用户体验地址请访问这个地方哦！ 也可申请试用来尝尝鲜！专业版试用申请入口：https://c.tb.cn/I3.bvWJK

年终将至，不少人都在赶自己的年终报告吧？ 身边有这样一位财务的朋友向我吐槽： 年终总结无内容可写，过去一年一直在做报表，130多张，财务技能没有提升，Excel倒是进步不少，一度陷入迷茫和恐思。既然做了这么多报表，应该对财务整体的情况很了解，就没对有问题的地方进一步做分析。 工作量大，基础工作得有人做，重复工作多，尾大不掉，根本没有时间做分析。自己尝试做过费用、生产利用率分析，但因为数据不准确，分析没目标等的原因被搁置了，就再也没有时间对数据进行深入挖掘。这是大部分财务人的通病：时间分配不均衡，更多的时间花在了数据整理和做报表上，而实实在在能做出成绩的经营分析，花费的时间却很少。 无独有偶，之前听同行说现在有一个“财务机器人”，能替代大部分财务流程中的手工操作，包括报表制作。暂且不说这想技术的成熟度，不过可以预料的是，随着AI人工智能以及信息技术的发展，一些低调费时的工作确实是有可能被取代。 瑟瑟发抖吧？ 尤其是企业ERP系统普遍以后，核算不再会是财务工作的重心。财务工作的重点更多是通过财务的角度分析公司的经营状况，并给出相关的建议，对风险等因素进行合理分析。将业务数据转化成财务数据再转化成可视化数字给管理层做分析。相应的，工作也应该从收集、统计数据、做报表转变为分析数字背后的经营问题，能够及时反映企业的经营状况，发现经营问题，并在符合公司战略规划的前提下，承担资源调配，考核指挥，决策参谋的工作。 为什么要做财务分析？首先，财务管理对象的直接表现就是数字，换句话说，我们做财务管理首先是管数的。当然，这个数字背后有其业务行为和关系。所以，我们其实可以通过一些数据之间的分析，来看到或者说发现企业内部存在的问题，可以确定不同部门、团队乃至于个人其行为对企业利润的贡献度，也就是绩效。 还有非常重要的一点，就是基于数据分析，给业务部门提出建议和意见，指导他们后续的工作。就是我们常说的，用数据说话。这个过程中数据分析就变得非常重要，因为你必须从不同纬度进行分析比较，深挖数据背后的业务意义，才能形成分析报告，做成价值输出。 财务人如何向财务分析转变，做好数据分析？从自身出发 1、试着将重复性的工作用工具替代掉。 比如日报、周报、月报这类重复性较高的工作可以交给报表工具，简单的展示分析交给BI。ERP的报表功能不全面，自由度也不高，现在很多报表工具都可以做到实时的数据填入和读取，做一张固定的模板，写好逻辑，自动导出就行。这个技术不够的话可以和信息部提需求，联合开发，或者小需求用VBA钻研一下也能解决大部分。 2、汇报时用好PPT和dashboard 其次，分析之后，成果需要展现被管理者认同才能实现初步价值。在汇报时，最直接的办法是看什么人说什么话，展示管理层关心的指标和数据。用简明的Dashboard来呈现，所以业余学习一些BI工具是很有必要的。比如从系统里面提取出凭证明细账数据到PowerPivot数据模型里，可视化呈现各类产品的成本构成并找到可改进的地方。带着成果和解决思路向领导汇报。 3、沉下来学习财务分析，拓展知识面 然而，关于分析，汇报展示是一方面，背后对财务知识的掌握程度决定着你的分析是否严谨和扎实。所以除去以上说的报表工具、BI分析工具，最重要的是沉下心来学习财务分析，成为财务专家，为以后做准备。 企业层面推动1、信息化方面，除了财务系统，还要上BI系统 财务系统中的报表是基于历史需求而做的，在最初的时候就没有我们单一做数据分析考虑的全面，更不要说经历了多年业务的变化，财务系统中的报表在企业经营侧面往往会用不上。 比如说： 企业经营决策报表对指标和维度关注，ERP报表大多只是数据库数据的格式化呈现，需要加工成指标和维度进行汇总分析； 企业经营决策报表全面反映企业运营状况，信息来源不仅仅是ERP，还有POS、CRM、OA、生产制造系统、供应链系统和其他各个信息系统； 企业经营决策报表是为企业高层、管理层服务的，格式、维度、指标、数据等依据高层、管理层自身管理需要决定，是不同企业、领导的个性化需求； 2、举例：如何用BI搭建财务分析系统？ 方案内容： 1.企业如何快速搭建财务智能数据分析平台？ 2.如何让财务人员直接对接财务数据库快速完成基础数据报表？ 3.如何让财务人员直接对接财务数据库快速完成统计数据分析？ 4.如何让财务人员直接对接财务数据库快速完成企业财务多维能力分析？ 5.如何让财务领导直接对接财务数据库快速完成即席数据分析？ 6.如何让企业财务智能数据分析成果实现团队协作共享？ 1.企业如何快速搭建财务智能数据分析平台？ 这部分工作属于企业IT部门的前期数据准备工作，需要IT部门在FineBI的数据配置-数据连接管理中新建好数据连接，保证数据连接测试成功。然后添加财务管理业务包，将相关数据表加入并且建好立表间关联关系即可（如果是FineIndex类型的业务包需要更新好FineIndex数据）。 以本方案为例，如上图所示，我们在财务管理业务包中添加好公司维度表、时间维度表、现金流项目维度表以及利润表、现金流量表、资产负债表、现金流入流出表，并且建立好维度表和事实表之间的数据关联关系。 最后在数据配置-权限配置管理界面中将建立好的财务管理业务包的权限分配给财务部门相关人员，并且在管理系统-用户管理中将财务部门人员加入到BI编辑用户的已授权列表中。 2.如何让财务人员直接对接财务数据库快速完成基础数据报表？ 财务人员在使用分配好数据权限的账号登录平台之后，就可以新建仪表盘开始做基础的数据分析了。 我们以制作如上图所示的财务基础数据-资产负债表为查询页面例，因为这边是做一个基础的资产负债表明细数据的查询，所以我们选择仪表板左侧的明细表直接进行展示即可。明细表组件中选择资产负债表的资产类别、行次、期初金额，选择控件方面使用文本控件和年月控件作为仪表板的筛选器来进行不同公司在不同时间的资产负债数据查询。 资产负债表的仪表板做好之后，财务人员可以申请给IT部门的超级管理员将该模板挂出到财务管理-财务基础数据分析目录下面，并且将仪表板开放给其他人员进行查看。另外利润表、现金流量表的财务基础数据分析也是同理，用同样的方法做好之后申请给超级管理员挂出即可。 3.如何让财务人员直接对接财务数据库快速完成统计数据分析？ 上面给大家介绍了最基础的财务数据分析方法，下面我们再来看看FineBI是如何实现让财务人员直接对接财务数据库快速完成统计的数据分析的。 我们以上图的财务统计数据分析-资产负债分析为例，首先通过饼图统计出当月资产负债表的主要项目对比图，可以看到在固定资产净额、货币资金、存货、应收账款、预付账款这几类资产中，固定资产净额为7231.81万，占比37.05%，是最高的，说明该企业有比较大可能是传统行业的制造企业。之后我们通过堆积柱状图，轻松统计出当年每个月份的资产负债表的主要项目结构对比图。在分析当年货币资金比增长趋势方面，我们选择使用折线图来进行分析即可，其中货币资金比=货币资金/总资产。 最后再使用分组表展示当年资产负债的主要项目结构明细数据，选择控件方面使用文本控件和年月控件作为仪表板的筛选器来进行不同公司在不同时间的资产负债数据查询，最后添加仪表板的文本组件，输入“资产负债分析”作为大标题，即可完成资产负债的相关数据分析。 资产负债分析的仪表板做好之后，财务人员可以申请给IT部门的超级管理员将该模板挂出到财务管理-财务统计数据分析目录下面，并且将仪表板开放给其他人员进行查看。另外利润分析、现金流量分析的财务数据分析也是同理，用同样的方法做好之后申请给超级管理员挂出即可。 4.如何让财务人员直接对接财务数据库快速完成企业财务多维能力分析？ 在做过企业的财务基础数据分析和统计数据分析之后，我们就可以开始分析企业的综合财务指标了。如上图所示，一般来说我们可以从企业的盈利能力、营运能力、偿债能力、发展能力这四个角度来进行核心指标拆分，分析企业的总体经营状况。 下面我们通过企业盈利能力的角度，让财务人员通过FineBI来分析企业资本运营的综合效益。 净资产收益率=净利润 / 平均净资产 =净利润 /（(期初净资产 + 期末净资产 )/2）净资产收益率是评价企业自有资本及其积累获取报酬水平的最具综合性与代表性的指标，反映企业资本营运的综合效益。该指标通用性强，适用范围广，不受行业局限。在我国上市公司业绩综合排序中，该指标居于首位。通过对该指标的综合对比分析，可以看出企业获利能力在同行业中所处的地位，以及与同类企业的差异水平。一般认为，企业净资产收益率越高，企业自有资本获取收益的能力越强，运营效益越好，对企业投资人、债权人的保障程度越高。 总资产利润率=总利润 / 平均总资产 =总利润 /（（期初总资产 + 期末总资产 ）/2）总资产利润率是企业利润总额与企业资产平均总额的比率，即过去所说的资金利润率。它是反映企业资产综合利用效果的指标，也是衡量企业利用债权人和所有者权益总额所取得盈利的重要指标。 ...

作者 | Destiny来源 | 木东居士0x00 前言之前已经分享过「趋势型（时间序列）」、「比例型」、「对比型」、「分布型」数据的可视化图表方式。 今天这篇，是数据图表选择的最后一篇，准备分享下可视化中几类比较特殊、但是常用的数据的可视化方式。 主要包含如下如下几类数据： 区间型数据：区间型数据一般是用来监控数据当前的进度情况，指示数据是否正常，其数据格式一般为数值或者百分比。关系型数据：数据之间的关系有，包含关系、层级关系、分流情况、联结关系等。地理型数据：包含地理型信息的数据，如国家、省份、城市、行政区、经纬度等。0x01 区间型数据可视化区间型数据，一般可分为两种情况： 第一类：数据本身就是比例型数据，一般以XX率的形式出现，用来指示某项指标的达成情况，比如电商网站的销售额完成率、营收完成率。第二类：数据本身是数值型数据，但是根据业务需要，会对数据进行区间段划分，并和一些定性指标进行对应。比如，国家气象部门对台风预警级别的划分，人体舒展和收缩压的范围，胖瘦指数评估BMI范围等。1.条形进度图 进度图，适合比例型区间数据的可视化，通常用来表示某项任务的进度情况。比如，显示某个APP的当前下载进度，当前设备的电量剩余情况，电商网站交易额的完成率等。 重叠条形图的绘制，有几个要点，以电商网站的交易额为例说明： （1）根据统计期间，交易额的目标值T，交易额的实际完成值A，计算出交易额的完成率R，R=A/T*100%。 （2）对交易额的完成率进行区间划分，然后和定性指标进行关联。通常，定性指标可以是文字表示（差、一般、好、极好…），但是更常见的做法是拿区间和颜色来进行映射。 示例如下： 指标区间的划分和颜色的选取，可以根据具体业务的实际情况自行决定。但是要注意一个要点，在不同的文化中，不同颜色具有不同的寓意，实操过程中，要因地制宜的进行颜色映射。 2.仪表盘 仪表盘，由表盘刻度、指针、指针所在角度三者构成，可以直观的展示某项指标的进度（比例型）或实际情况（数值型）。 仪表盘三要素： 表盘刻度：用来度量数值的大小，且一般表盘的刻度范围就是某项指标可能取值的区间。指针：指针代表某一指标或者指标的某一维度，如时钟上的时分秒指针。指针所在角度：指针的角度，确定指针当前所指向的具体数值。通常，为了视觉展示的美观和降低映射的次数，建议指针的数量不超过 3 根。 3.环形进度图 环形进度图，它除了可以表示比例型的数据以外，还可以表示数值型的数据，并将其和定性指标相关联，可以看成是仪表盘和条形进度图的结合体。 和仪表盘相比，环形进度图没有指针；和条形进度图相比，环形进度图的内部可以展示和定性指标关联的结果。 环形进度图展示的数据指标，其区间划分既可以和颜色映射，也可以和定性文字表达映射，具体方法参照条形进度图部分的表格示例。 0x02 关系型数据可视化数据之间的关系，主要包含如下几种关系类型： 表示数据之间的包含关系→韦恩图；表示数据之间的层级关系→漏斗图&矩形树图；表示数据之间的分流关系→桑基图；表示数据之间的联结关系→节点关系图；1.韦恩图 作为表示集合之间关系的可视化图形，韦恩图是展示数据集之间包含关系的绝佳方式，它通过面积的大小来映射集合元素的个数，重叠部分的面积，则代表多个数据集重合元素的个数。 在工作中，我们要研究多个数据集之间的包含关系，就可以使用韦恩图来展示数据。比如，购买啤酒的用户和购买尿布的用户有多少是重合的，收过某快递公司包裹的用户和选择某快递公司寄件的用户，有多少是重合的。 当然，韦恩图的使用并不仅仅局限于人群的包含关系展示，只要你需要研究多个数据集的包含关系，都可以使用韦恩图，但是前提是：多个数据集描述的对象维度需要相同，比如都是用户ID或商品名称等。 2.漏斗图 漏斗图，适合作为具有层级关系的数据的可视化方式，特别是流程类或具有先后关系步骤的数据，且一般是用来描述单变量在不同环节的变化情况。 在网站或APP分析中，通常使用漏斗图来比较完整流程中，各关键步骤的转化率，以此来发现各个环节的问题并进行改进。在电商类购物网站中，常用漏斗图来分析用户从浏览商品至最终交易成功的各个关键环节的转化率，具体如下图所示： 通过纵向对比各个环节的用户转化率和流失情况，可以发现业务流程中各环节存在的问题，从而采取相应的措施来改进。除了纵向对比以外，在实际业务中，也经常会横向对比不同时间周期的转化率情况，从而来评估某项改进措施的效果或发现现阶段的问题。 3.矩形树图 在分布型数据可视化中讲到过，矩形树图适合具有「树状结构」的层级关系数据的可视化，它通过「面积」来映射数据大小或者数据占比，通过颜色来区分类别。 且当矩形树图有多级结构时，通常需要一些交互来辅助数据细节的展示，如鼠标悬停显示实际数或占比、单击某个类别区域进入该类别细分视图、单击面包屑返回指定层级等。 4.桑基图 桑基图，是一种描述数据分流关系的可视化图表方案，它的优势是可以直观的展现数据流动。 它主要由边、流量和支点组成，其中边代表了流动的数据，流量代表了流动数据的具体数值，节点代表了不同分类。边的宽度与流量成比例地显示，边越宽，数值越大。 桑基图有一个重要特点就是保持能量守恒，即：所有主分支的高度总和=所有分出去的分支高度之和，因此桑基图也称为「桑基能量平衡图」。起初，桑基图主要用于分析能源的用途流向和行业损耗、工业生产材料的成分构成、金融领域的资金流向等。后来，桑基图使用领域扩大，比如可以用于分析用户在网站或APP上行为路径和分流情况，比如分析家庭收入来源和支出流向，世界人口迁移等。 总之，如果需要展示数据的分流情况，桑基图是一种绝佳的可视化方案。 5.节点关系图 节点关系图，常用来表示两个或多个对象之间的关系。节点关系图，主要有如下几个要素： 节点：表示一个对象，常用圆形、方形等形状来表示，有时还会在节点内显示对象图片等信息；联系：如果两个节点之间有联系，则使用线段连接，线段上通常会有关系说明；方向：节点之间联系的方向性，使用线段的箭头来表示联系的单向或双向；比较常用的场景有，剧集中人物关系的可视化、个人的社交网络拓扑等。 0x03 地理型数据可视化地理型数据，是指数据的维度属性中包含地理信息，如国家、省份、城市、区、街道等。对于地理型数据的可视化，我们首先想到的可视化方案是使用地图。 从可视化的空间维度上划分，地图分为二维地图和三维地图。二维地图，包括区域地图、道路地图、室内地图等，在出行类APP如高德地图、百度地图、腾讯地图中都有广泛应用；三维地图，即我们通常所说的全景地图，它具有真实感强、易于沉浸的特点，可以真实的展现现实的空间场景，如室外天气情况、人群多寡等。 本次分享的地理型数据可视化，侧重于地图与其他图表组合的可视化方案。 1.地图+散点图/气泡图/热力图 地图+散点图：数据的地理属性确定散点位置，数据大小则通过散点的颜色来体现，通常会配以色带来映射颜色的取值范围和大小关系。地图+气泡图：数据的地理属性确定气泡位置，数据大小则通过气泡的面积来体现。地图+热力图：数据的地理属性确定热力色块位置和面积，但是不代表其他含义，数据大小则通过热力图颜色的深浅来体现，通常会配以色带来映射颜色的取值范围和大小关系。三者的共同点是，数据中的地理属性都会映射到地图上的具体位置；不同点是，散点地图是通过散点的颜色来映射数值的大小，气泡地图是通过气泡面积来映射数值大小，热力地图是通过区域颜色的深浅来映射数值大小。 2.地图+线图 地图和线图结合的场景，一般是用于数据中具有两个维度的地理信息，用于展示数据的流入&流出情况，其数据格式一般为：「地理信息1+地理信息2+数值」。 ...

作者 | Destiny来源 | 木东居士0x00 前言数据图表的选择（上），分享了「时序数据」和「比例数据」的可视化图表方案。 不同的数据类型、不同的阐述目的，决定了数据可视化展现形式的差异。因此，今天这篇文章，主要是分享两类不同的可视化目的及其可选择的图表形式。 「对比型数据」：对比两组或两组以上数据的差异。「分布型数据」：研究数据分布的集中趋势、离散程度、偏态和峰度等。 0x01 对比型数据可视化在实际工作中，我们经常需要对比多组数据之间的差异，而这些差异通常是通过不同的标记和视觉通道体现出来。 高度差异/宽度差异：柱状图、条形图。面积差异：面积图、气泡图。字号差异：单词云图。形状差异：星状图。1.柱状图 在《数据图表的选择（上）》有写到，柱状图是离散时间数据可视化的方式之一，只不过这里的系列值的数据类型是「时间」而已。 柱状图除了可以用于离散时间数据的可视化，更多的是用于比较不同分类数据的可视化，且柱状图的数据条数，最好不要超过12条。 以下根据数据类别的个数和可视化的目的，细化柱状图的图表选择： 单一柱状图：适合单一类别的数据比对，也适合表示离散型时序数据的趋势。重叠型柱状图：适合两个类别的数据对比，半透明柱形条，代表某项指标的「目标值」，内部偏窄且不透明的柱形条表示某项指标的「实际完成情况」。通常会搭配折线图使用，折线图则表示目标完成率。并列柱状图：适合两个或三个数据类别的对比，若数据类别超出3个，不建议使用并列柱状图。堆叠柱状图：适合既要对比总体的数据，又要对比总体各构成项的数据，但是总体各构成项一般不要大于5个，若大于5个，可按占总体的比例进行归类，展示TOP5的分类，剩下则归为「其他」。 2.条形图 条形图，可以视为是柱状图的一种变体，在大部分情况下，是可以互换的。那么在哪些情况下，条形图能比柱状图更好的展示数据呢？ 条形图，相比柱状图而言，可以展示更多的数据条数，一般不要超过30条。若分类项的文本过长时，柱状图的文本需要进行旋转才能不重叠，不利于阅读，而条形图就就没有这个缺点。 3.面积图 面积图，是折线图的一种延伸，其实就是折线图和折线图投影到X轴的直线所围成的面积。 按照对比方式的不同，面积图可以分为：「重叠对比型面积图」和「堆砌对比型面积图」，两者的区别如下。 重叠对比型：所有系列的面积基线都是X轴，系列之间有重叠和覆盖的关系。堆砌对比型：只有底层系列的面积基线和X轴重合，其他系列都是堆砌在它们下面一组的数据上面。面积图，一般也是用于趋势分析中。 当需要分析各个系列，随时间的变化趋势时，此时使用「重叠对比型面积图」比较合适；当既需要分析整体随时间的变化趋势，又要了解整体的各构成项随时间的变化趋势时，使用「堆砌对比型面积图」比较合适。 4.气泡图 气泡图，和散点图的区别是，气泡图一般是用于三维数据的可视化，而散点图是用于二维数据的可视化。 在散点图中，圆点的面积是相同的，主要是通过圆点在坐标轴中的坐标点（X，Y）确定的位置，来映射数据。 而气泡图，是通过气泡的面积大小来对比数据的图形方式，它除了可以反映散点图中坐标点X、Y的相关关系，还有一个维度的数据可以映射到气泡的面积大小上，因此「气泡图」可以在二维平面展示三维信息的数据。 如上图所示，左侧的气泡图，每个气泡展示了三个属性的信息，X-代表人均GDP，Y-代表对应国家的平均寿命，Z-即气泡的大小，代表对应国家的人口数量。所以，相较于散点图而言，气泡图除了可以展示X、Y两个变量间的相关关系，同时还可以对比主体另一个维度的数据，并且这个数据是映射到气泡的大小上的。 当只有一个系列时，只需要一种气泡图只需要一种颜色即可。当有多个系列时，不同系列之间可以用颜色来区别。 5.单词云图 单词云图，主要是用于网络文本中词频数据的可视化，如关键词搜索，文章高频词，热点事件关键词等。 单词云图，是通过单词的字号大小来反映词频的大小，字号越大，词频越高。通常，为了达到贴合主体的特征，以及视觉美观的目的，用户可以自定义单词云的配色方案、背景形状等设计层面的个性化。 通过单词云图，用户可以快速找出网站搜索的高频词汇、了解文章的主旨、get到热点事件的关键信息。但是要注意一点，单次云图只适合表示一组文本数据的对比，不适合多个类别的文本数据之间的比较。 6.雷达图/星状图 当需要对比一个主体、或多个主体本身，在不同维度上的特征时，雷达图和星状图是不错的选择。 雷达图和星状图的区别是： 雷达图是一体多维的数据，即可视化的对象是一个主体，只是这个主体具有多个维度上的数据特征。对比的是，同一个主体，在不同维度上的数值，可以看出主体在不同维度上的偏向。星状图是多体多维的数据，即可视化的对象是多个主体，且多个主体维度相同，且单个主体具有多个维度上的数据特征。对比的是，多个主体，在同一维度上的数值，可以看出不同主体之间的差异和侧重点。简单理解就是，雷达图可以视为是星状图中的一行记录。而且，一般情况下，会给予不同维度上的数值一定的权重，从而算出各个主体的综合得分，我们的芝麻信用分就是这么来的。 0x02 分布型数据可视化数据的分布特征，是统计学中「描述性统计」模块研究的内容。要对数据的分布情况进行可视化呈现，首先需要了解数据的描述性度量（集中趋势、离散程度、偏态和峰度），通过这些反映数据分布特征的关键指标，才能确定能够使用哪些图表来进行可视化展示。 描述性统计的相关内容，可以参考这篇文章《统计学第1篇 描述性统计》。 1.直方图 我们常用的直方图，主要有「频数直方图」和「频率直方图」，它们都是用于展示离散型分组数据的分布情况。 绘制直方图，有如下几步： 首先，要对数据进行分组，然后统计每个分组内数据元的频数和频率。其次，在平面直角坐标系中，横轴标出每个组数据的下限和上限，即上图中的a和b。最后，纵轴表示频数或频率，每个矩形的高代表对应的频数或频率，即上图中的h。若纵轴表示的是频数，则是「频数直方图」；若纵轴展示的是「频率」，则为「频率直方图」，如上图所示。 「频数分布直方图」中，频数乘以组距得出每个分组的数量，可以看出频数分布直方图是用面积来表示频数的，和柱状图（条形图）是用长方形的高度（宽度）表示数量是有本质性区别的。 2.茎叶图 茎叶图一般适合数据为整数的数据的可视化，就目前而言，我工作中用得比较少，简单讲下用法。 茎叶图的原理是，将一组数据按照数据位数进行比较，将数据中的高位数作为树茎，低位数作为树叶。假设有如下一组数据： 3，7，9，14，15，16，25，26，29，36，41，43，45，46，49 数据范围频数0-9310-19320-29330-39140-495 对应的树茎和树叶可以表示为： 树茎树叶03791456256936413569 图形化表示为： 3.箱线图 在描述性统计中，有涉及到分位数相关的知识，其中比较常用的是四分位数，即一组数据中的下四分位数Q1、中位数、上四分位数Q3，关于分位数的概念不清楚的同学可以自行查阅相关资料。 一组数据中的四分位数，加上这组数据的最大值、最小值，这5个特征值，就可以绘制一个箱线图。 箱线图释义： ...

Davinci既可作为公有云/私有云独立使用，也可作为可视化插件集成到三方系统。用户只需在可视化UI上简单配置即可服务多种数据可视化应用，并支持高级交互/行业分析/模式探索/社交智能等可视化功能。 大数据可视平台Davinci的安装与配置攻略 我们先来实现第一个应用。如果某一步不会操作，别担心，你可以到后面的章节中找对应的介绍。 一、注册Davinci 0.3 需要用户自己注册系统账号，注册前确保邮件服务器已正确配置。填写真实的邮箱地址，用于接收注册邮件，密码不需要为邮箱对应的密码。点击注册后，到对应的邮箱中激活。 (quickStart_register) 二、登录 (quickStart_login) 三、创建 Project登录成功后，系统默认分配一个组织，你能在该组织下创建项目。 (user_org_add_pro) 四、创建 Widget进入项目。创建 Widget 之前，确认导入了数据源并建立了合理的视图。 1、在 Widget 列表，点击右上角“新增”。 2、进入 Widget 编辑页，选择数据驱动模式以及想要的展示方式，并进行简单的图表配置，点击“保存”并退出。 (widget_per1) 五、创建 Viz进入 Viz 页，创建 Dashboard 和 Display 应用层。 (dashboard_viz_add) 六、创建 Dashboard1、进入 Dashboard 应用层，新建 Dashbord 菜单项，再点击右上角“新增”。 (quickstart_dashboard2) 2、弹窗是所有可供选择的 Widget，选中一个或多个 Widget，点击“下一 步”。 (quickstart_dashboard4) 3、配置数据刷新模式，保存，选中的 Widget 就被添加到对应的 Dashboard 了。你还可以进一步编辑和移动 Widget，拖拽出自己喜欢的排列方式。 这样我们的第一个 Dashboard（仪表板）就创建完成了。 七、创建 Display1、进入 Display，点击顶部菜单的 “Widgets”。 （quickstart_diaplay1） 2、与 Dashboard 类似，弹窗选择 Widget，点击“下一 步”。 ...

导读：通过图形化手段清晰地传达数据，促进信息的传递与沟通，是数据可视化的基础要素，也是设计美学和功能相结合的具体表现形式。Davinci便是这样一款可视应用平台。在敏捷大数据（Agile BigData）理论的背景下，围绕“数据视图”和“可视组件”两个核心概念设计，支持多种可视化功能。Davinci具体的设计理念和功能特点都有什么呢？它又将怎么成长呢？让我们一起来阅读本文吧~ 一、Davinci背景介绍在现代商业中，大数据扮演着越来越重要的角色，企业在数据分析和呈现上逐渐青睐于数据可视化工具，这类工具往往能有效地帮助使用者： 回顾大量数据 决策者通过查看以图形形式呈现的数据，能够在短时间内有效地理解大量数据的意义，相比分析数据表格要快得多。 发现趋势 时间序列数据通常蕴含趋势，但是当数据源种类繁多、数据量巨大时，发掘出隐藏在数据中的趋势便很难实现了。使用恰当的大数据可视化技术可以很容易地发现这些趋势，从而支持商业中更加快速和精准的决策。 识别相关性和意外的关系 大数据可视化的一个巨大优势是它可以让用户自由探索数据集，这并非为了寻找某个问题的特定答案，而是去挖掘数据所能带来的出人意料的结论。在数据中识别出以往未被重视的模式和关系可以为企业提供巨大的竞争优势。 友好地数据呈现 大数据可视化有一个经常被忽视的特性：它往往提供了一种非常有效的方式来传达他人对数据的的发掘成果，因为使用图形化的方式传达信息更容易被理解。 然而，在可视化工具的选择中，我们经常会陷入功能性和易用性的困境。功能强大如老牌数据可视化软件 Tableau、PowerBI 等，想要上手的话需要了解不少概念，当熟悉教程之后，想要与同事或朋友们分享可视化成果，又面临着众多 license 的选择。在使用一些第三方数据可视化平台时，又不免会有一些对数据隐私性的担忧。如果放弃使用成熟的软件和平台，自己去搭建一个可视化工具，可是需要有编程能力的。那么有没有一个数据可视化软件既可以上手简单、开源免费，又提供丰富的可视化功能呢？说到这里，就轮到Davinci出场了。 二、Davinci是什么Davinci 是一个DVAAS（Data Visualization as a Service）平台解决方案，面向业务人员/数据工程师/数据分析师/数据科学家，致力于提供一站式数据可视化解决方案。既可作为公有云/私有云独立使用，也可作为可视化插件集成到三方系统。用户只需在可视化UI上简单配置即可服务多种数据可视化应用，并支持高级交互/行业分析/模式探索/社交智能等可视化功能。 模块架构： 三、Davinci 设计理念围绕 View（数据视图）和 Widget（可视组件）两个核心概念设计 View是数据的结构化形态，一切逻辑/权限/服务等相关都是从View展开Widget是数据的可视化形态，一切展示/交互/引导等都是从Widget展开作为数据的两种不同形态，二者相辅相成，让用户拥有一致的体验和认识。 强化集成定制能力和社交智能能力 集成定制能力指无缝集成到三方系统，并提供强大的定制化能力，使其和三方系统融为一体。社交智能能力指共享优秀的数据可视化思想，激发用户对数据可视化表达能力和艺术美感的追求，同时也使Davinci更加智能的引导和提高用户的数据可视化能力。社交智能能力指共享优秀的数据可视化思想，激发用户对数据可视化表达能力和艺术美感的追求，同时也使Davinci更加智能的引导和提高用户的数据可视化能力。 四、Davinci 功能特点数据源 支持JDBC数据源和CSV文件上传 数据模型 支持友好 SQL 编辑器进行数据处理和转换支持自动和自定义数据模型设计和共享数据视图 支持定义SQL模版、SQL高亮显示、SQL语法测试和回写操作 可视化组件 支持基于数据模型拖拽智能生成可视化组件支持各种可视化组件样式配置支持自由分析能力 数据门户 支持基于可视化组件创建可视化仪表板支持可视化组件自动布局支持可视化组件全屏显示、本地控制器、高级过滤器、组件间联动、群控控制器可视组件支持可视化组件大数据量展示分页和滑块支持可视化组件 CSV 数据下载、公共分享授权分享以及可视化仪表板的公共分享和授权分享支持基于可视化仪表板创建数据门户 数据大屏 支持可视化组件自由布局支持图层、透明度设置、边框、背景色、对齐、标签等更丰富大屏美化功能支持多种屏幕自适应方式用户体系 支持多租户用户体系支持每个用户自建一整套组织架构层级结构支持浅社交能力集成能力 支持安全 URL 嵌入式集成支持 JS 融入式集成安全权限 支持 LDAP 登录认证支持动态 Token 鉴权支持细粒度操作权限矩阵配置支持数据列权限、行权限五、场景支持安全多样自助交互式报表 一次配置即可实现可视组件高级过滤、高级控制、联动、钻取、下载、分享等，帮助业务人员快速完成对比、地理分析、分布、趋势以及聚类等分析和决策。 自动布局的 Dashboard（仪表板），适用于大多数通过快速配置即可查看和分享的可视化报表。 自由布局的 Display（大屏），适用于一些特定的、需要添加额外修饰元素的、长时间查看的场景，通常配置这类场景需要花一定的时间和精力，如“双11”大屏。 ...

接上一篇：数据可视化-svg入门基础（一），基础一主要是介绍了svg概念，元素样式设置等。 svg是（scalable vector graphic）伸缩矢量图像。 一、目录（1）图形元素 （2）文字元素 （3）特殊元素 （4）滤镜元素 （5）渐变元素 二、图形元素1、矩形矩形使用<rect></rect>标签来进行绘制。 示例图： 代码： <svg width="200" height="200"> <rect x="10" y="10" width="100" height="100" rx="5" ry="5" fill="yellow"></rect></svg>参数说明： （1）x：左上角x的坐标，距离左边的距离，相当于margin-left； （2）y：左上角y的坐标，距离顶部的距离，相当于margin-top； （3）width：矩形的宽度； （4）height：矩形的高度； （5）rx：圆角矩形，x轴方向的半径； （6）ry：圆角矩形，y轴方向的半径 （7）fill：填充颜色 2、圆形圆形使用<circle></circle>标签来进行绘制。 示例图： 实例代码： <svg width="200" height="200"> <circle cx="50" cy="50" r="40" fill="yellow"></circle></svg>参数说明： （1）cx：圆形的x坐标； （2）cy：圆心的y做标； （3）r：半径 3、椭圆形椭圆形使用标签<ellipse></ellipse>标签进行绘制，与圆形的绘制方法类似。 示例图： 实例代码如下： <svg width="200" height="200"> <ellipse cx="50" cy="50" rx="40" ry="20" fill="yellow"></ellipse></svg>参数说明： cx：圆心的x坐标； cy：圆心的y坐标； rx：水平方向上的半径； ry：垂直方向上的半径 4、线段线段使用<line></line>标签进行绘制。 实例代码 <svg width="200" height="200"> <line x1="10" y1="10" x2="90" y2="90" stroke="yellow"></line></svg>参数说明： x1：起点的x坐标； y1：起点的y坐标； x2：终点的x坐标； y2：终点的y坐标 5、折线和多边形折线和多边形的绘制方法类似，都是用points属性设置各个点的坐标。 折线使用标签<polyline></polyline>进行绘制，而多边形使用标签<polygon></polygon>进行绘制，且多边形会将起点和终点连接起来，折线不会。 示例图： 实例代码： /* 图一 折线，不会将起点与终点连接 */<svg width="200" height="200"> <polyline points="50,10 80,90 10,30 90,30 20,90" stroke="#fb3" stroke-width="3" fill="transparent"></polyline></svg>/* 图二 多边形，将起点与终点连接 */<svg width="200" height="200"> <polygon points="50,10 80,90 10,30 90,30 20,90" stroke="#fb3" stroke-width="3" fill="transparent"></polygon></svg>参数说明： ...

一、前言1、SVG(Scalable Vector Graphics)可伸缩矢量图形特点： （1）使用xml格式来定义图形； （2）用来定义web上的使用的矢量图； （3）改变图像尺寸，图片质量不受损； （4）所有元素属性可以使用动画； （5）继承了W3C标准，在html中使用方式，html直接嵌入svg内容，或者直接引入svg文件。 / svg标签，这里的rect为矩形，在后面的图形元素中会详细说明 /<svg width="200" height="200"> <rect width="20" height="20" fill="red"></rect></svg> / 引入后缀名为.svg的文件 /<img src="demo.svg" alt="测试svg图片">注意：svg为inline水平元素。且需要绘制的所有图形都应被包含在<svg></svg>标签内。 2、SVG坐标系特点:（1）y轴向下；（2）顺时针方向的角度是正值。 注意：元素的所有操作都是相对自身坐标系进行的 3、颜色RGB和HSLRGB: 三个分量：红色、绿色、蓝色，每个分量的取值范围[0, 255]，优点是显示器更容易解析。 HSL: 三个分量：颜色h、饱和度s%、亮度l%，每个分量的取值范围分别是[0, 359], [0, 100%], [0, 100%],，其中，h=0表示红色， h=0表示120绿色，h=0表示240 蓝色。 基于HSL的配色方案：http://paletton.com/ 二、特殊元素1、foreignObjectforeignObject元素通常被用来在svg代码中嵌入html节点。注意：该属性对IE不支持。<foreignObject>元素的作用是可以在其中使用具有其它XML命名空间的XML元素，换句话说借助<foreignObject>标签，我们可以直接在SVG内部嵌入XHTML元素。通常会与标签一起使用，在用户浏览器不支持时，告知用户。 举个例子： <svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg"> <foreignObject width="120" height="50"> <body xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"> <p>文字测试foreignObject的功能</p> </body> </foreignObject></svg>可以看到<foreignObject>标签里面有一个设置了xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"命名空间的<body>标签，此时<body>标签及其子标签都会按照XHTML标准渲染，实现了SVG和XHTML的混合使用。 这种混合特性有什么作用呢？作用很多，其中之一就是轻松实现SVG内的文本自动换行。 1.1文本自动换行SVG要实现文本换行，往往需要手动阻断 <svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg"> <text font-size="12"> <tspan x="0" y="10">一段需要word wrap</tspan> <tspan x="0" y="26">的文字。</tspan> </text></svg>需要2个<tspan>元素，这一点都不工程。 但是如果使用<foreignObject>元素，则自动换行就是小菜： <svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg"> <foreignObject width="120" height="50"> <body xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"> <p style="font-size:12px;margin:0;">一段需要word wrap的文字。</p> </body> </foreignObject></svg>1.2将页面上的DOM元素轻松变成图片SVG <foreignObject>元素还有其他更高级的应用，就是可以将页面上的DOM元素轻松变成图片。 原理： 1、获取对应DOM元素的outerHTML代码； 2、放在<foreignObject>元素中； 3、图片方式显示我们的SVG图形； 4、上一步的图片本质还是SVG，我们可以借助canvas drawImage()方法将图片放在画布上，然后使用canvas.toDataURL()方法转换成png或jpg图片。 三、作用于svg标签的属性1、viewport 表示svg的可见区域的大小：width和height，控制svg的宽度和高度 2、viewBox ...

选好可视化“一图胜千言”，是最直观的数据可视化魅力。以图表来传达和沟通信息，其效率远超枯燥乏味的数据表达。 有需求就有市场。数据可视化崭露头角后，各个厂商出备的产品、解决方案，开发者自研的可视化工具、操作平台都如雨后春笋般冒了出来。 受众不同，个人的选择就会不同；需求不同，特色的选择就会不同。但选择繁多，很多开发者和企业就会头疼：有数据可视化的需求，但工具到底该如何选择？ AntV-G2是阿里巴巴2018年推出的开源项目，是一套基于可视化编码的图形语法，具有高度的易用性和扩展性。无需关注繁琐的实现细节，一条语句即可构建出各种各样的可交互统计图表。它具备以下特性： 简单、易用：从数据出发，仅需几行代码就能轻松获得想要的图表展示效果完备的可视化编码：以数据驱动，提供从数据到图形的完整映射强大的扩展能力：任何图表，都可以基于图形语法灵活绘制，满足无限创意作为一个非常全面的图表库，AntV G2库有折线图、柱状图、条形图、雷达图、箱体图、面积图、饼图、热力图、仪表盘… …几乎满足了所有基本的图表类需求。 另外，G2还是一个使用WebGL/canvas技术实现的基础图表库，因此既可以在原生js环境下使用，也可以使用任意的js框架。基于G2封装的组件框架有BizCharts和Viser，所以如果使用angular、react、vue的话可以直接使用其封装的组件，和自行动手封装G2组件是一样的效果。 G2的构成一个可视化框架需要四部分： 数据处理模块，对数据进行加工的模块，包括一些数据处理方法。例如：合并、分组、排序、过滤、计算统计信息等图形映射模块，将数据映射到图形视觉通道的过程。例如：将数据映射成颜色、位置、大小等图形展示模块，决定使用何种图形来展示数据，点、线、面等图形标记辅助信息模块，用于说明视觉通道跟数据的映射关系，例如：坐标轴、图例、辅助文本等 在数据处理模块上，dataSet主要通过state状态管理多个dataview视图，实现多图联动，或者关联视图。dataView则是对应的是每一个数据源，通过connector来接入不同类型的数据，通过tranform进行数据的转换或者过滤。最后输出我们理想的数据，dataSet是与g2分离的，需要用到的时候可以加载；在图形映射模块上，度量 Scale，是数据空间到图形空间的转换桥梁，负责原始数据到 [0, 1] 区间数值的相互转换工作，从原始数据到 [0, 1] 区间的转换我们称之为归一化操作。我们可以通过chart.source或者chart.scale('field', defs)来实现列定义，我们可以在这对数据进行起别名，更换显示类型（time，cat类型等）；辅助信息，就是标记数据，方便理解数据；图形展示chart图表是一个大画布，可以有多个view视图，geom则是数据映射的图形标识，就是指的点，线，面，通过对其操作，从而展示图形。大体步骤如下： G2 经典新生目前AntV-G2已更新到3.4版本。通过这次升级，G2往经典的“图形语法”理论注入了新的生命，为大家带来“交互语法” — 一套简洁高效的交互式可视化解决方案。同时，G2的底层渲染进行了升级，实现 SVG 和 Canvas 自由切换。 简洁灵活的交互语法G2将经典的图形语法理论扩展为“交互语法”，一方面开放 220+ 种交互事件，支持定制最小粒度的图表元素交互，另一方面封装了各类复杂的、常用的交互场景，使丰富灵活的图表交互仅需一行代码实现。 渲染引擎自由切换G2的绘图引擎开始支持 SVG 和 Canvas 双引擎，以适应更多业务场景。并在拾取、动画管线、碰撞检测等方面进行了优化，G2的绘图能力变得更自由、更流畅。 两种引擎在不同场景的性能对比 256+58的试炼通过256 plots计划和58+业务模板计划，来向用户提供更丰富的场景，也由此检验G2图表的数据表达能力。 通过256 plots计划，G2挑战了d3.js、R语言社区等经典图表绘制，检验并刺激了G2框架图形能力的更新。 58+业务模板源自真实的业务，由基础的线、柱、饼图表改造而起，进而辐射到分面、迷你图等更复杂的场景，能更好的帮助用户找到理想的可视化解决方案。 DataV数据可视化AntV-G2功能虽然强大，但对于需要开箱即用、直接适用业务的企业而言，距离可视化还缺少一个成熟的产品。幸运的是，阿里云.DataV数据可视化完美承担了这样的一个角色。DataV只需通过拖拽式的操作，使用数据连接、可视化组件库、行业设计模板库、多终端适配与发布运维于等功能，就能让非专业的人员快速地将数据价值通过视觉来传达。 DataV具有丰富的图表库，并外接有国内两大第三方图表组件库——Echarts和今日的主角：AntV-G2。在强大的图表库支持下，DataV可以制作出丰富多样的可视化页面，随心所欲自由搭配图表来做组合。 本文作者：数据智能小二原文链接 本文为云栖社区原创内容，未经允许不得转载。

阿里云数据可视化应用工具DataV正式推出专业版，该版本为可视化领域专业团队和从业者量身打造，定位数据可视分析大屏搭建场景，让使用者可以轻松hold住复杂交互设计和实时数据交互查询需求。 什么是DataV？从2012年起，阿里巴巴每年的双11大促都会推出一个大屏，以多种生动的展示方式实时地显示交易情况。实时数据大屏，它的特点是各种大：屏幕大、数据量大、展示信息量大。  （2017年双11区域经济闪电图，将实时订单数据与物流干线结合展示） 作为“神屏”的幕后功臣，DataV将强大的可视化技术沉淀为模块化的、所见即所得的拖拽式搭建工具，在保持高水准视觉效果的同时，尽量降低使用门槛。而应用场景也从双 11 电商作战，扩展到智慧城市、智慧交通等诸多领域，在各行各业留下了可视化的足迹。 四大突破，DataV专业版新功能速览本次推出的DataV专业版在产品功能上有以下四大突破，可以让可视化从业人员、数据分析师、数据项目经理的工作如虎添翼。 节点式编程通过可视化、节点化的开发方式，用户可通过连线配置各类组件的动作、事件关系和参数，灵活配置气泡弹窗、数据钻取、组件联动、页面间交互、样式变更等复杂的交互效果。 （节点式编程功能介绍） 例如下图这个杭州学区查询网页App，就是通过DataV专业版来制作的，通过节点式编程功能，可以自定义点击、鼠标悬停等动作更改筛选条件，进而带动展示信息的变更。进一步配置，还能实现组件样式和效果的变更。整个页面的制作时间，从以往的天级缩短到现在的小时级，只需1个数据开发、1个设计师搭配即可轻松完成，效率也大幅提升。 （杭州学区信息查询Web App，使用DataV专业版搭建，可以支持多种交互效果） 工作空间分权能力允许用户建立多个工作空间并配置子账号，不同工作空间之间项目和权限完全隔离，不再担心多个项目并行开发时被误修改。 自定义组件开发和上传更灵活的组件二次开发，可根据需求开发自定义组件，并通过开发者工具，帮助自开发组件在DataV中更稳定运行。 （DataV开发者工具界面，该工具用户辅助用户自测组件运行是否稳定） 高级交互组件包更强大的交互分析能力，全新推出的高级交互组件，包含按钮、输入框、下拉选择器等表单组件，实现双向交互能力。 更多许多行业场景都对业务信息可视化具备很高的要求，有了DataV和数据大屏的帮助，数据可视化就能真正帮助业务人员了解全局、做出更理性的决策。 以政府行业为例，DataV能够将城市运行核心系统的各项关键数据可视化呈现，从而对包括应急指挥、城市管理、公共安全、环境保护、智能交通、基础设施等领域进行管理决策支持，赋能城市智慧管理和顺畅运行。 本文作者：云攻略小攻 原文链接 本文为云栖社区原创内容，未经允许不得转载。

选好可视化“一图胜千言”，是最直观的数据可视化魅力。以图表来传达和沟通信息，其效率远超枯燥乏味的数据表达。 有需求就有市场。数据可视化崭露头角后，各个厂商出备的产品、解决方案，开发者自研的可视化工具、操作平台都如雨后春笋般冒了出来。 受众不同，个人的选择就会不同；需求不同，特色的选择就会不同。但选择繁多，很多开发者和企业就会头疼：有数据可视化的需求，但工具到底该如何选择？ AntV-G2是阿里巴巴2018年推出的开源项目，是一套基于可视化编码的图形语法，具有高度的易用性和扩展性。无需关注繁琐的实现细节，一条语句即可构建出各种各样的可交互统计图表。它具备以下特性： 简单、易用：从数据出发，仅需几行代码就能轻松获得想要的图表展示效果完备的可视化编码：以数据驱动，提供从数据到图形的完整映射强大的扩展能力：任何图表，都可以基于图形语法灵活绘制，满足无限创意作为一个非常全面的图表库，AntV G2库有折线图、柱状图、条形图、雷达图、箱体图、面积图、饼图、热力图、仪表盘… …几乎满足了所有基本的图表类需求。 另外，G2还是一个使用WebGL/canvas技术实现的基础图表库，因此既可以在原生js环境下使用，也可以使用任意的js框架。基于G2封装的组件框架有BizCharts和Viser，所以如果使用angular、react、vue的话可以直接使用其封装的组件，和自行动手封装G2组件是一样的效果。 G2的构成一个可视化框架需要四部分： 数据处理模块，对数据进行加工的模块，包括一些数据处理方法。例如：合并、分组、排序、过滤、计算统计信息等图形映射模块，将数据映射到图形视觉通道的过程。例如：将数据映射成颜色、位置、大小等图形展示模块，决定使用何种图形来展示数据，点、线、面等图形标记辅助信息模块，用于说明视觉通道跟数据的映射关系，例如：坐标轴、图例、辅助文本等 在数据处理模块上，dataSet主要通过state状态管理多个dataview视图，实现多图联动，或者关联视图。dataView则是对应的是每一个数据源，通过connector来接入不同类型的数据，通过tranform进行数据的转换或者过滤。最后输出我们理想的数据，dataSet是与g2分离的，需要用到的时候可以加载；*  在图形映射模块上，度量 Scale，是数据空间到图形空间的转换桥梁，负责原始数据到 [0, 1] 区间数值的相互转换工作，从原始数据到 [0, 1] 区间的转换我们称之为归一化操作。我们可以通过chart.source或者chart.scale('field', defs)来实现列定义，我们可以在这对数据进行起别名，更换显示类型（time，cat类型等）； *  辅助信息，就是标记数据，方便理解数据； *  图形展示chart图表是一个大画布，可以有多个view视图，geom则是数据映射的图形标识，就是指的点，线，面，通过对其操作，从而展示图形。 大体步骤如下： G2 经典新生目前AntV-G2已更新到3.4版本。通过这次升级，G2往经典的“图形语法”理论注入了新的生命，为大家带来“交互语法” — 一套简洁高效的交互式可视化解决方案。同时，G2的底层渲染进行了升级，实现 SVG 和 Canvas 自由切换。 简洁灵活的交互语法 G2将经典的图形语法理论扩展为“交互语法”，一方面开放 220+ 种交互事件，支持定制最小粒度的图表元素交互，另一方面封装了各类复杂的、常用的交互场景，使丰富灵活的图表交互仅需一行代码实现。 渲染引擎自由切换 G2的绘图引擎开始支持 SVG 和 Canvas 双引擎，以适应更多业务场景。并在拾取、动画管线、碰撞检测等方面进行了优化，G2的绘图能力变得更自由、更流畅。 两种引擎在不同场景的性能对比 256+58的试炼 通过256 plots计划和58+业务模板计划，来向用户提供更丰富的场景，也由此检验G2图表的数据表达能力。 通过256 plots计划，G2挑战了d3.js、R语言社区等经典图表绘制，检验并刺激了G2框架图形能力的更新。 58+业务模板源自真实的业务，由基础的线、柱、饼图表改造而起，进而辐射到分面、迷你图等更复杂的场景，能更好的帮助用户找到理想的可视化解决方案。 DataV数据可视化AntV-G2功能虽然强大，但对于需要开箱即用、直接适用业务的企业而言，距离可视化还缺少一个成熟的产品。幸运的是，阿里云.DataV数据可视化完美承担了这样的一个角色。DataV只需通过拖拽式的操作，使用数据连接、可视化组件库、行业设计模板库、多终端适配与发布运维于等功能，就能让非专业的人员快速地将数据价值通过视觉来传达。 DataV具有丰富的图表库，并外接有国内两大第三方图表组件库——Echarts和今日的主角：AntV-G2。在强大的图表库支持下，DataV可以制作出丰富多样的可视化页面，随心所欲自由搭配图表来做组合。 本文作者：数据智能小二阅读原文 本文为云栖社区原创内容，未经允许不得转载。

618驾到 带你揭开电商成交额背后的秘密 618年中购物大狂欢已进入倒计时，你是不是每天都要去各电商平台转转，并期待着清空购物车？那么你知道电商的成交额是如何快速直观实时呈现的吗？下面为你揭开电商成交额背后的秘密。说到电商“造节”，最具代表性的莫过于天猫双11。2018年11月11日24时，随着最终数字的定格，2018年 天猫“双11”成交额突破2000亿大关，再次刷新纪录。从2009年首个双11，交易峰值仅400笔/秒；到2018年交易创建峰值高达49.1万笔/秒。如此巨大的交易峰值，流计算技术可谓是功不可没；而如何直观地看到双11的成交额？则离不开数据可视化服务（DLV）技术。 流计算秉承一个基本理念，即数据的价值随着时间的流逝而降低，如用户点击流。因此，当事件出现时就应该立即进行处理。要及时处理流数据，则需要一个低延迟、可扩展、高可靠的处理引擎：在数据实时计算阶段对采集的数据进行实时分析和计算，并及时反馈结果；经流处理系统处理后的数据，可视情况进行存储，以便之后再进行分析计算，在时效性要求较高的场景中，处理之后的数据也可以直接丢弃。采用流计算进行实时数据分析，可以了解每个时刻的流量变化情况，甚至可以分析用户的实时浏览轨迹，从而进行实时个性化内容推荐。流式计算中，每个实时产生的数据都要被实时处理，这就像汽车过收费站，每一辆车在通过闸口时都要收费。华为云提供的实时流计算服务，具备实时处理流式大数据的全栈能力：能通过多种流式机器学习方法对数据进行实时分析与预测，根据地理位置分析函数对地理空间数据进行实时分析；提供多种图表类型实时展示作业数据输出。 而数据可视化是关于数据之视觉表现形式的研究。华为针对可视化技术也提供了可视化服务DLV：其提供丰富的可视化组件，包括常用的数据图表、图形、控件等；能实现专业级地理信息可视化：支持绘制地理轨迹、地理飞线、热力分布、地域区块、3D地球等效果，支持地理数据多层叠加；自由搭建可视化大屏：拖拽即可完成组件自由配置与布局、所见即所得，无需编程就能轻松搭建可视化大屏，并且依据投放设备分辨率，自由定制大屏尺寸；多种数据源支持：无缝集成华为云数据仓库服务、数据湖探索、关系型数据库、对象存储服务等，支持本地CSV、在线API及企业内部私有云数据。简单而言，数据可视化就是将难懂的内容转换成我们能看懂的数据图表、图形等。流计算和可视化服务是不是很高大上的样子？你想了解流计算的关键技术吗？想掌握华为云基于流计算的可视化解决方案吗？那就赶紧学习《基于流计算的双十一大屏开发案例》微认证吧！华为微认证《基于流计算的双十一大屏开发案例》面向对实时流计算和可视化感兴趣的从业人员，社会大众和高校师生，结合华为云服务搭建基于流计算的可视化平台，掌握基于流计算的可视化平台搭建，实时展现业务成果，帮助企业办公效率的快速提升。这个618，跟着华为云微认证，一起洞悉购物狂欢节背后的秘密吧！ 【互动活动】1、 关于华为云微认证的任何问题，均可在下方评论区留言。2、 精选留言将获得1个华为云微认证免费体验机会，可用于任何一门华为云微认证的学习和考试（本次赠送不包含实验代金券）。3、 华为云微认证将总共送出10个免费机会，奖项公布时间：6月10日。链接：https://edu.huaweicloud.com/c...

作者 | Will Koehrsen 如何仅使用一行代码制作漂亮、互动性强的图表？ 程序员的沉没成本论 沉没成本谬论是人类众多的认知偏见之一。 它指的是我们倾向于持续将时间和资源投入到失去的原因中，因为我们已经花了很多时间去追求无用的事情。沉没成本谬论适用于当我们花了很多成本也不会起作用的项目或工作。比如，当存在效率更高，互动性更强的选择时，我们依然继续使用Matplotlib。 在过去的几个月里，我意识到我使用Matplotlib的唯一原因是我花费了数百小时去学习它复杂的语法。这种复杂性让作者在StackOverflow上遭受了数小时的挫折去弄清楚如何格式化日期或添加第二个y轴。幸运的是，在探索了一些选项后，一个在易用性，文档和功能方面显著的赢家是Plotly库。 在本文中，我们将直接上手使用Plotly，学习如何在更短的时间内制作出更好的图表。 本文的所有代码都可以在GitHub上找到(https://github.com/WillKoehrsen/Data-Analysis)。 图表都是交互式的，可以在NBViewer(https://w.url.cn/s/ALOvpfv)上查看。 Plotly简介 Plotly Python包(https://plot.ly/python/)是一个基于plotly.js(https://plot.ly/javascript/)构建的开源库，而后者又建立在d3.js(https://d3js.org/)上。我们将用一个名为cufflinks的封装器来使用Pandas数据。因此，我们的整个堆栈是cufflinks> plotly> plotly.js> d3.js，这意味着我们可以通过d3的交互式图形功能去获得Python编码的效率。 （Plotly本身就是一家拥有多种产品和开源工具的图形公司。其Python版本的库可以免费使用，我们可以在离线模式下创建无限的图表，在线模式下最多可以创建25个图表，用于共享。） 本文中的所有工作都是使用Jupyter notebook完成的，其中的plotyl+cuffilinks可以在离线模式下运行。 在使用pip命令安装了plotly和cufflinks之后，在Jupyter中运行以下命令： 单变量分布：直方图和箱线图 单变量—单因素—图是开始分析数据的标准方法，直方图是绘制分布图的首选图（虽然它有一些问题-https://w.url.cn/s/AkZpZF1）。在这里，使用作者Medium文章的统计信息（你可以看到如何获取你的统计数据,或者你也可以使用我的-https://w.url.cn/s/AQRA3Kp），制作了关于文章点赞数量的交互式直方图（df是标准的Pandas数据帧）： 对于那些习惯使用Matplotlib的人来说，我们所要做的就是添加一个字母（使用iplot而不是plot），我们就可以得到一个更好看的交互式图表！ 我们可以点击数据来获取更多细节，放大图的各个部分，我们稍后会看到，可以选择要高亮的内容。 如果我们想要绘制叠加的直方图，使用如下代码，同样非常简单： 通过使用一点点Pandas相关的操作，我们可以做一个条形图： 正如我们所看到的，我们可以将Pandas与plotly+cufflinks结合起来。可对按出版物每个故事的粉丝，绘制箱线图： 交互性的好处是我们可以根据需要探索和分组数据。 在箱线图中有很多信息，如果没有观察数字的能力，我们会错过大部分的信息！ 散点图 散点图是大多数分析方法的核心。它允许我们看到变量随时间演变的过程或两个（或更多）变量之间的关系。 时间序列 相当一部分的真实数据会有一个时间维度。 幸运的是，plotly+cufflinks的设计考虑了时间序列的可视化。 接下来使用下面的代码制作一个关于作者TDS文章的数据框，看看趋势是如何变化。 在这里，我们仅用一行代码做了很多不同的事情： 自动获取时间序列x轴 添加辅助y轴，因为我们的变量有不同的范围 将文章标题添加为悬停信息 我们还可以非常轻松地添加文本注释： 对于使用第三个变量来上色的双变量散点图，我们可以使用如下命令： 我们可以使用log轴（指定为绘图布局）（参见Plotly文档-中的布局细节-https://plot.ly/python/reference/）以及数值变量来调整气泡，让图表更复杂一点： 更进一步的工作（详见notebook-https://w.url.cn/s/AS8rPTo ），我们甚至可以在一个图表上放置四个变量（不建议-https://w.url.cn/s/ALRC02Y）！ 和之前一样，我们可以将pandas与plotly + cufflinks结合起来，用于获得有用的图表。 有关添加功能的更多示例，请参阅notebook或文档。 我们可以使用单行代码在文本中添加文本注释，参考线和最佳拟合线，并且仍然可以进行所有的交互。 进阶图表 现在我们将制作一些你可能不会经常使用的图表，它可能会令人印象深刻。我们将使用plotly figure_factory(https://w.url.cn/s/ACGcXLa ...

翻译：疯狂的技术宅https://towardsdatascience.co... 更多文章请关注微信公众号：硬核智能 动画是一种展示现象的有趣方式。相对于静态图表，人类总是容易被动画和交互式图表所吸引。在描述多年来的股票价格、过去十年的气候变化、季节性和趋势等时间序列数据时，动画更有意义，因为我们可以看到特定的参数是怎样随时间变化的。 上面的图是雨滴的模拟并且已经使用 Matplotlib 库实现，该库是一个广为人知的祖父级别的 python 可视化包。 Matplotlib 通过对 50 个散点的比例和透明度进行设置来模拟雨滴。今天，Python 拥有大量强大的可视化工具，如 Plotly、Bokeh、Altair等等。这些库能够实现最先进的动画和交互特性。尽管如此，本文的目的是强调这个库的另一个方面，这个方面没有人进行过太多的探索，这就是动画。 概述Matplotlib 是一个广受欢迎的 Python 2D 绘图库。很多人都是从 Matplotlib 开始数据可视化之旅的。可以使用matplotlib轻松生成图表、直方图、功率谱，条形图，错误图表，散点图等。它还与 Pandas 和 Seaborn 等库无缝集成，创造出更加复杂的可视化效果。 matplotlib 的优点是： 它的设计类似于 MATLAB，因此很容易在在两者之间切换。在后端进行渲染。可以重现任何图表（需要一点努力）。已经存在了十多年，拥有庞大的用户群。然而，也有一些方面 Matplotlib 落后于同类的库。 Matplotlib 有一个过于冗长的规则 API。有时候风格很差。对 Web 和交互式图表的支持不佳。对于大型复杂数据而言通常很慢。这份复习资料是来自 Datacamp 的 Matplotlib 小抄，你可以通过它来提高自己的基础知识。 动画Matplotlib 的 animation 基类负责处理动画部分。它提供了一个构建动画功能的框架。使用下面两个接口来实现： FuncAnimation 通过重复调用函数 func 来产生动画。ArtistAnimation： 动画使用一组固定的 Artist 对象。但是，在这两个接口中，FuncAnimation 是最方便使用的。你可以通过阅读文档 得到的更多信息，因为我们只关注 FuncAnimation 工具。 要求安装 numpy 和 matplotlib 。要将动画保存为 mp4 或 gif，需要安装 ffmpeg 或 imagemagick。准备好之后，我们就可以在 Jupyter note 中开始创建第一个动画了。可以从 Github 得到本文的代码。 ...

作者：个推前端工程师 东风随着互联网的快速发展，数据维度越来越广，呈现形式也越发丰富，具有多维度数据特点的相关业务实践都能通过可视化图表来展示，比如个推的下发图，从时间和区域两个维度，可以即时、直观地展现个推数据下发的过程。一、下发图的由来个推下发图主要用于呈现个推为APP提供推送服务时数据的下发过程，可以直观显示个推推送触达到的城市，有利于开发者对下发数据进行分析。个推下发图运用了迁徙图的原理，再通过自主设计开发出的一套可视化展示图像。这一类型的可视化可以广泛应用于拥有地理位置信息和数据转移特征的数据展示。二、下发图的构成下发图主要由地图、地理位置信息，以及飞线组成。如下图所示：三、下发图的技术要点1.地图地图可以利用第三方地图服务，也可以自主绘制地图，本文以后者为例。自主绘制的地图主要利用了墨卡托投影原理，将地球正轴圆柱投影，由经纬度信息转化到画布上对应的位置。本文案例中用了 d3.js 中的 geoMercator 进行墨卡托投影转换。然后我们可以在阿里云的 datav 中获取地图的 geojson 数据，具体地址可参见括号内链接，（https://datav.aliyun.com/tool… ）再通过 canvas 原生 Api，添加背景色、边框等，就可以画出想要的地图了。注意：下图中的地图角度透视主要应用了 css 中的 transform，perspective、rotateX、rotateY、rotateZ 等。遵循上述步骤，一个透视角度的静态地图就绘制完成了。2.贝塞尔曲线贝塞尔曲线是计算机图形学中相当重要的参数曲线，它通过一个方程来描述一条曲线，根据方程的最高阶数，又分为线性贝塞尔曲线、二次贝塞尔曲线、三次贝塞尔曲线和更高阶的贝塞尔曲线。本案例中主要应用了二次贝塞尔曲线，二次贝塞尔曲线的函数如下：B(t) = (1-t) ²P0 + 2t(1-t)P1 + t²P2, t ∈ [0,1]上图为本文案例中飞线的贝塞尔曲线应用，其中 from 为起点，to 为终点，curveness 为曲线的曲率，取值-1 ~ 1，曲率的绝对值越大，曲线越弯曲，percent为飞线位置占比。3.动画在 canvas 中，动画效果的实现通常是由 window.requestAnimationFrame 循环执行，因此，飞线需要算出每一帧中飞线的状态，以及飞线的入场和离场形态。4.发光效果那么下发图的特效具体如何实现呢？首先我们来介绍一下头部发光效果的实现过程：我们以工业中的HSL色彩模式为颜色标准，通过对色相(H)、饱和度(S)、明度(L)三个颜色通道的变化以及它们相互之间的叠加来得到各式各样的颜色，HSL即代表色相、饱和度、明度三个通道的颜色，这一标准几乎包括了人类视力所能感知的所有颜色。以此为依据，可以发现光源的发光规律，即光源中心的明亮度最高，由内向外，明亮度依次递减。所以根据配置的基础颜色，就能获取到顶点发光处颜色的明亮度，大致方法如下：完成头部发光步骤后，接下来需要打造一个酷炫的形状。发光的头部是一个类似棉签棒的形状，该形状可以用一个半圆和一个三角形来绘制，再根据曲线的切线，获取三角形以及半圆的旋转角度。完成下发图头部制作后，接下来需要进行尾部的操作，因为canvas自带线性渐变，所以具体代码如下：canvas 的落地效果呈圆形渐变样式，当飞线到达终点后，完整的落地效果就开始展示，整个画面类似雨滴降落到地面。5.透视如果不调整透视角度，贝塞尔曲线的样式如下图所示：当曲线与下发方向的角度呈90度时，曲率最大；角度为0度或者180度时，曲率最小，与余弦定律相似。其中 from 是起始位置，to 是终止位置，curveness 是曲线的曲率，angel 是视线的角度。最终效果如下：四、技术选型在进行下发图的技术选型时，个推技术团队对比了 svg 和 canvas 两种技术栈，最后选择了 canvas，然后配合 requestAnimationFrame 画出下发轨迹的帧动画。两款技术栈的具体性能对比如下：五、总结随着数据维度的扩展和丰富，数据可视化的形态日渐丰富。作为地理位置信息和数据转移特征的数据可视化图表，下发图可以更直观地展现个推为APP提供推送服务时的下发量、下发区域等数据，对APP的行业分析以及战略调整有着指导性意义。

摘要： 想要成为数据科学家，没有这些技能怎么能行？1.教育背景88％的数据科学家受过高等教育且拥有硕士学位，其中46％拥有博士学位。虽然有些人是例外，但通常需要非常强大的教育背景才能拥有成为数据科学家所必需的知识深度。要想成为数据科学家，你可以先获得计算机科学、社会科学、物理科学和统计学的学士学位，最常见的是数学和统计学（32％），其次是计算机科学（19％）和工程学（16％），任何这些课程的学位都可以为你提供处理和分析大数据所需的技能。完成学位课程后，大多数数据科学家还进行在线培训，例如学习如何使用Hadoop或大数据查询等特殊技能。除课堂学习外，你还可以通过构建应用程序或探索数据分析来练习你在课堂上学到的知识，以便你了解更多信息。2.R编程对于数据科学家来说，R的至少是所有分析工具最应该深入了解工具，因为R专为满足数据科学需求而设计。你可以使用R来解决数据科学中遇到的任何问题，事实上，43％的数据科学家正在使用R来解决统计问题。然而，R有一个陡峭的学习曲线。如果你已经掌握了某种编程语言，那么就会更难学习。不过不要担心，互联网上还有很多资源可以帮助你开始使用R，例如Simplilearn的R编程语言数据科学培训，它是有抱负的数据科学家的重要资源。技术技能：计算机科学3.Python编码Python是适合数据科学家学习的一种优秀编程语言，也是我在数据科学角色中看到的最常见的编码语言，其中还有Java，Perl或C/C ++。O’Reilly曾经调查过数据科学家，调查的受访者中有40％使用Python作为他们的主要编程语言。由于python的多功能性，你可以将其用于数据科学过程中涉及的几乎所有步骤。它可以采用各种格式的数据，同时可以轻松地将SQL表导入代码中，并且还允许你创建数据集，这样你就可以在Google上找到所需的任何类型的数据集。4.Hadoop平台虽然这个不是硬性要求，但在许多情况下它是非常有用的，拥有Hive或Pig的经验也是一个很好的加分项。CrowdFlower对3490个LinkedIn上数据科学工作者进行的一项研究发现Apache Hadoop被评为数据科学家第二重要技能。作为数据科学家，你可能会遇到这样的情况，即你拥有的数据量超过系统内存或需要将数据发送到不同的服务器，这时Hadoop就能发挥其作用了。你可以使用Hadoop快速将数据传输到各种系统上的点。同时你还可以使用Hadoop进行数据探索、数据过滤、数据采样和汇总。5.SQL数据库/编码尽管NoSQL和Hadoop已经成为数据科学的一个重要组成部分，但大多数人还是希望能够在SQL中编写和执行复杂查询。SQL（结构化查询语言）是一种编程语言，可以帮助你执行添加，删除和从数据库中提取数据等操作。它还可以帮助你执行分析功能和转换数据库结构。作为数据科学家，你需要精通SQL，因为SQL可以专门用于帮助你访问和处理数据。当你使用它来查询数据库时你会发现，它简洁的命令可以帮助你节省时间并减少执行困难查询所需的编程量。学习SQL将帮助你更好地理解关系数据库并提升你作为数据科学家的形象。6.Apache SparkApache Spark正在成为全球最受欢迎的大数据技术。它就像Hadoop一样是一个大数据计算框架，唯一的区别是Spark比Hadoop更快。这是因为Hadoop需要读取和写入磁盘，这使得速度变慢，但Spark将其计算缓存在内存中。Apache Spark专为数据科学而设计，它可以帮助更快地运行复杂的算法。它还有助于数据科学家处理复杂的非结构化数据集，你可以在一台机器或一组机器上使用它。Apache spark使数据科学家能够防止数据科学中的数据丢失。Apache Spark的优势在于其速度和平台，这使得开展数据科学项目变得容易。借助Apache spark，你可以执行从数据采集到分布式计算的分析。7.机器学习和AI大量数据科学家并不精通机器学习领域和技术，这包括神经网络，强化学习，对抗性学习等。如果你想从其他数据科学家中脱颖而出，你需要了解机器学习技术，如监督机器学习、决策树、逻辑回归等。这些技能将帮助你解决基于主要组织结果预测的不同数据科学问题。数据科学需要应用于机器学习的不同领域。Kaggle在其中一项调查中发现，一小部分数据专业人员具备先进的机器学习技能，如监督机器学习、无监督机器学习、时间序列、自然语言处理、异常值检测、计算机视觉、推荐引擎、强化学习和对抗性学习。8.数据可视化商业世界经常产生大量数据，这些数据需要被翻译成易于理解的格式。与原始数据相比，人们可以更自然地以图表和图形的形式理解数据，常言道：“一张图片胜过千言万语”。作为数据科学家，你必须能够借助数据可视化工具（如ggplot，d3.js和Matplottlib以及Tableau）可视化数据。这些工具将帮助你将项目中的复杂结果转换为易于理解的格式。问题是，很多人不了解序列相关性或p值，你需要直观地向他们展示这些术语在结果中的表示。数据可视化使组织有机会直接处理数据，他们可以快速掌握并且帮助他们在竞争中抓住新商机。9.非结构化数据数据科学家能够处理非结构化数据至关重要。非结构化数据是未定义的内容，不适合数据库表，其中包括视频、博客文章、客户评论、社交媒体帖子、音频等。对这些类型的数据进行排序很困难，因为它们没有逻辑可言。由于其复杂性，大多数人将非结构化数据称为“黑暗分析”。使用非结构化数据可以帮助你揭示对决策有用的洞察力。作为数据科学家，你必须能够理解和操纵来自不同的平台的非结构化数据。非技术技能10.好奇心“我没有特殊才能。我只是充满好奇心。”-爱因斯坦。毫无疑问，你最近可能多次看到过这句话，因为它与数据科学家有关。一位资深数据科学家描述过它的含义，并在几个月前的博客中将其视为必要的“软技能。好奇心可以被定义为获得更多知识的愿望。作为数据科学家，你需要能够提出有关数据的问题，因为数据科学家花费大约80％的时间来发现和准备数据。这是因为数据科学领域是一个发展非常快的领域，你必须学习更多以跟上节奏。你需要通过在线阅读内容和阅读有关数据科学趋势的相关书籍来定期更新你的知识。不要被在互联网上飞来飞去的大量数据所淹没，你必须能够知道如何理解这一切。好奇心是成为数据科学家所需要的技能之一。例如，最初你可能没有太多了解你收集的数据。好奇心将使你能够筛选数据以查找答案和更多见解。11.商业头脑要成为一名数据科学家，你需要对你正在从事的行业有充分的了解，并了解贵公司正在努力解决的业务问题。在数据科学方面，除了确定企业应利用其数据的新方法之外，能够识别哪些问题对于业务而言至关重要是重要的。为了能够做到这一点，你必须了解你解决的问题如何影响业务。这就是你需要了解企业运营方式的原因，以便你可以将你的工作指向正确的方向。12.沟通技巧寻找强大数据科学家的公司正在寻找能够清晰流利地将技术发现转化为非技术团队的人员，例如市场营销部门或销售部门。数据科学家必须使企业能够通过量化的洞察力来制定决策，此外还要了解非技术同事的需求，以便恰当地纠正数据。除了说出公司理解的相同语言外，你还需要使用数据叙述进行沟通。作为数据科学家，你必须知道如何围绕数据创建故事情节，以便任何人都能轻松理解。例如，呈现数据表不如以叙事格式从这些数据中分享见解那样有效。使用讲故事将帮助你将你的发现正确地传达给你的雇主。沟通时，请注意嵌入在你分析的数据中的结果和值。大多数企业主不想知道你分析的内容，他们对如何积极地影响他们的业务感兴趣。学会专注于通过沟通提供价值和建立持久的关系。13.团队合作数据科学家不能单独工作，你不得不与公司高管合作制定战略，与产品经理和设计师一起创造更好的产品，还要与营销人员合作以推出更好的营销活动，最重要的还要与客户和服务器软件开发人员合作创建数据管道并改进工作流程，你必须与组织中的每个人（包括你的客户）合作。从本质上讲，你将与你的团队成员合作开发应用，以了解解决问题所需的业务目标和数据。你需要了解正确的方法来解决问题以及如何将结果转换并呈现给所有相关人员都能轻松理解的内容。本文作者：【方向】阅读原文本文为云栖社区原创内容，未经允许不得转载。

翻译：疯狂的技术宅原文：https://www.monterail.com/blo…本文首发微信公众号：jingchengyideng欢迎关注，每天都给你推送新鲜的前端技术文章你的程序有多么依赖数据？即使应用程序不完全面向业务，你也可能需要管理面板、仪表板、性能跟踪以及用户非常喜欢的类似分析功能的数据。对于 JS 开发人员来说，可视化数据的能力与制作交互式网页一样有价值。特别是两者经常同时出现。随着 JavaScript 在数据可视化领域的不断普及，市场上甚至还会出现能够为 Web 创建漂亮图表的新库。我们选择了14个用于数据可视化的 JavaScript 库（这些库目前是最受欢迎或最有趣的）并做了一些研究，看看哪个最适合我们的项目。在这里要考虑许多因素：我想要什么样的图表？饼图，地理图，折线图, 条形图？有些库只支持少数几种类型。首先要知道自己到底需要哪些。数据集有多大？基于 SVG 的库通常更适合中小型数据集，因为每个元素都是唯一的节点并存在于 DOM 树中。这也意味着它们允许被直接访问，从而具有更多的灵活性。虽然你可以借助一些数据聚合算法、智能内存管理和其他花哨的技巧使它们能够处理大型数据集，但是使用基于 Canvas 的大型数据集工具是更可靠的选择。Canvas 非常快。该应用是用于Web端、移动端还是两者兼而有之？有些库在响应性方面更好，而其他一些库有自己的 React Native 版本，如 Victory。浏览器支持给定的库吗？你使用哪种 JavaScript 框架？确保你的数据库库能够顺利运行。如果你在用 React，那么使用特定于 React 的库可能比使用包装器更好。你需要什么样的外观？如果你需要一些高级动画，也应该考虑到这一点。在某些情况下，你可能根本不需要数据可视化库。有时用原生 JavaScript 从头开始编写是个好主意。虽然开始代价很大（特别是在你第一次这样的时候），但对于那些带有自定义定制图表的项目来说，可能会在未来获得回报。有时最好保持理智并在开发部分上花费更多资源，而不是试图改造库来满足你的特定需求。虽然一开始听起来很可怕，但是以 SVG 为导向的心态和几小时的实验 —— 谁知道呢，它可能很有趣！如果你熟悉现代前端框架，那么 Vue.js 在这方面尤为出色，它与 SVG 的协作轻而易举。请注意，我正在严格地讨论基于 SVG 的图表，因为它更容易实现。 HTML5 Canvas 只是一个位图的绘图表面，它并不知道内部绘制的对象是什么 —— 它们是像素，而不是像 SVG 一样的 DOM 元素。如果你想让它具有交互性，需要自己去处理所有的逻辑。虽然基于 Canvas 的方法提供了大型数据集（1000多个元素）的性能优势和严谨的操作，但我不建议从头开始编写 —— 除非它是你产品的核心功能。那么什么情况下才能使用库？当你的项目中有一个奇怪的图表，一个需要漂亮的界面基本功能，有所有的花里胡哨（工具提示、图例、X/Y 轴等）的东西，或当应用需要标准化、响应和详细的图表，特别是需要有多种类型时。最后，我们用库来避免一次又一次地重新发明轮子，并且大多数库已经存在了很久，并考虑到了大多数的使用情况。对了，他们也带有内置的动画效果。在项目中尝试所有这些库是不可能的，下面是我根据自己和其他人的经验列出的的列表。请记住，在深入了解一个库之前，搞清楚怎样把它集成到你的项目中总是一个好主意。最后，选哪个是你的事 —— 这只是一个清单！免费数据可视化库如果你不是一家大公司，那么开源库提供的选择就足够多了。加入你能够回答我上面提到的问题，会很容易找到完美的匹配。1、D3.jsD3 是最受欢迎的 JS 库之一，不仅可用于数据可视化，还包括动画、数据分析、地理和数据实应用。使用HTML，SVG 和 CSS 等技术。它有一堆庞大的 API，有些人认为它根本不是数据可视化库 。凡是你能想到的，都可以通过这个库完成，但它也有其缺点，学习曲线非常陡峭，而且文档已经过时，这很容易导致混乱。大部分 API 都暴露了对 DOM 的直接访问，这可能与 React 或 Vue 等现代前端框架的工作方式产生冲突。但还是有办法解决这个问题的。有一份声明性数据驱动文档（简称d4）建议让框架操纵 DOM 并严格使用 D3 作为数据 API。你可以在这里找到更多信息和例子。适用于：任何环境GitHub：https://github.com/d3演示：https://github.com/d3/d3/wiki…2、Recharts为 React 专用。 Recharts 在使用 D3 作为引擎，并导出了声明性组件。它非常轻巧，可以通过渲染 SVG 元素来创建漂亮的交互式图表。它易于使用而且文档完整。图表是可自定义的，库本身提供了一些很好的例子。它的静态图表性能表现非常出色，并包含内置的通用图表工具，比如：图例工具提示和标签。在同一页面和大型数据集上处理多个动画图表时可能会出现滞后现象，不过它仍适用于大多数应用场合。有点令人不安的是在 GitHub 上有大量未解决的问题。这些问题可能并不重要，但作者似乎并不是很热血回答这些问题。所以如果你遇到困难，请做好深入研究代码的准备。适用于：ReactGitHub：https://github.com/recharts例子：http://recharts.org/en-US/exa…3、Victory这是一组专为 React 和 React Native 设计的模块化图表组件。 Victory 在基础方面做得很好 —— 例如坐标轴定制、标签、为单个图表传递不同的数据集都非常简单，并且对样式和行为进行调整时非常简单直观。它真的很好用，能让你用最少的代码创建漂亮的图表。这是绝对值得一试的跨平台的库。适用于：React，React NativeGitHub：https://github.com/Formidable…演示：https://formidable.com/open-s…4、React-vis这是 Uber 开发的一个简单的可视化库，它允许你创建所有常用的图表类型：条形图，树形图，折线图，面积图等。它的 API 非常简单，而且非常灵活。它很轻量，动画简单但流畅。还允许基于现有元素编写自定义图表。然而，它极简主义的造型可能并不适合每个人的口味（但我喜欢它！）。虽然反响平平，但其文档简单易读。适用于：ReactGitHub：https://uber.github.io/react-…例子：https://uber.github.io/react-…5、ApexCharts这是一个相当简洁的 SVG 图表库，还附带 Vue.js 和 React 包装器。它在不同设备上的效果看起来都很不错，而且该库允许自定义徒步，并提供全面的文档。在较大的数据集上性能可能会受到影响，因此请确保它确实适合你的项目。根据 ApexCharts 的作者 Juned Chhipa 的说法，该库是为了更容易缩放、平移、滚动数据、在图表上放置信息性注释等目的而写的。这个库比较新，还有很大的发展空间，但如果响应性和互动性对你来说特别重要，那么这个漂亮的库是值得一试的！适用于：React，Vue.js，纯 JavaScriptGitHub：https://github.com/apexcharts例子：https://apexcharts.com/javasc…6、Chart.js一个非常受欢迎的开源库，在GitHub上超过 4 万 star。它是轻量级的，允许你用 HTML5 Canvas 元素构建响应式图表。可以轻松地对折线图和条形图进行混合和匹配以组合不同的数据集，这是非常棒的功能。Chart.js 默认为你提供六种不同的图表类型，它支持响应式，并且对初学者非常友好。它也是我处理大数据集时的首选库。绝对是最有趣的开源库之一。适用于：React，Vue.jsGitHub：https://github.com/chartjs/Ch…例子：https://www.chartjs.org/sampl…7、Echarts百度创建的这个库对于 Web 的数据可视化非常有用。它也提供英文版本，适用于大数据集。它还支持 SVG 和 Canvas 渲染。适用于：所有环境GitHub：https://github.com/ecomfe/ech…例子：https://ecomfe.github.io/echa…8、Frappe Charts这是一个非常简单的库，用于零依赖关系的图表。它是开源的，只有 17 个贡献者，是本列表中最小的库之一。Frappe Charts 的灵感来自一个类似 GitHub 视觉效果的软件包，支持折线图，条形图和其他类型的图表。如果你正在找一个小巧轻量的包，这就是其中一个！适用于：任何环境GitHub：https://github.com/frappe/charts官网：https://frappe.io/charts9、NivoNivo 是一个基于 D3 和 React 的漂亮框架，提供十四种不同类型的组件来呈现你的数据。它于 2017 年发布，在2017 年 8 月 20 日作为 ProductHunt 的产品推出。Nivo 提供了许多自定义选项和三个渲染选项：Canvas，SVG，甚至基于 API 的HTML。它的文档非常出色，Demo 可配置且有趣。这是一个高级库，非常简单，不过提供自定义可视化的余地很小。适用于：ReactGitHub：https://github.com/plouc/nivo官网：https://nivo.rocks/10、Google Charts一个非常流行的图表Web服务，我根本无法把它从列表中删除。对于许多人来说，它是首选的 JS 库，因为它提供了多种预先构建的图表类型，例如条形图、折线图、区域图、日历图、地理图表等等。然而，对我来说，在大多数情况下，这个库有点过分，坦率地说我不建议使用它。它是免费的，但不是开源的（和每个 Google 产品一样）。它在默认情况下不是响应式的，但你可以使用代码调整图表大小。根据图表类型，有不同的自定义选项，它并不完全适合初学者。而且你必须直接从 Google URL 而不是 NPM 包加载它。适用于：任何环境Google Charts 官网：https://developers.google.com…）文档：https://developers.google.com…商业图表库有些库为个人提供了免费版，但你需要付费才能在商业应用中使用它们。下面列出的都是大公司常用的。因为它们都是真正全面的、可定制的，并提供了很好的客户支持。如果你是一个企业，你应该检查出来。11、amCharts这是最热门的图表库之一。它漂亮设计确实能够使它在竞争中脱颖而出。 苹果、亚马逊、美国宇航局和许多知名公司都是 amCharts 的用户，这是非常令人印象深刻的。amCharts 是一种商业工具，每个网站许可的起价为 180 美元。作为投入的回报，你可以获得所需的所有类型的图表，包括地理地图和出色的用户支持，平均响应时间少于3小时。这对大公司来说是一个很好的解决方案。适用于：Angular，React，Vue.js，普通JS应用，TypeScriptGitHub：https://github.com/amcharts/a…官网：https://www.amcharts.com/12、CanvasJS这是另一种商业工具，提供能够跨设备和浏览器的精美图表。不过它缺少一些图表类型，例如网络图表、迷你图和仪表图。此外它的学习曲线非常陡峭。另一方面，即使有多达 100k+ 的数据点，也非常的快，并且工作流畅。提供了四个默认主题，应该能够适合大多数场景。他们的客户名单也令人印象深刻：Apple、博世、西门子、惠普、微软等。适用于：Angular，React，jQuery，纯 JavaScript官网：https://canvasjs.com/演示：https://canvasjs.com/javascri…13、Highcharts一个发布于 2009 年的 JS 库，基于 SVG ，支持旧版浏览器的 VML 和 Canvas。 它提供了不同的项目模板。 Highcharts 能够与旧版浏览器兼容，其中包括 Internet Explorer 6。对于非开发人员来说，这是一个很好的解决方案，因为它有一个集成的 WYSIWYG（所见即所得）图表编辑器。它的学习曲线非常流畅，并被许多主要参与者使用，如 Facebook 或微软 —— 甚至有人声称世界上最大的 100 家公司中有 72 家曾经使用过它。这是一个付费的解决方案，价格为1500美元，无限制的商业许可证。然而在光鲜的外表之下，感觉就像它是在 2009 年写的。最近我的一位同事带我体验了它，让我告诉你，这并不是很愉快。当你不是在深入到代码层摆弄它时，它很好用，但是当你想要。。。这是一件苦差事。适用于：任何环境GitHub：https://github.com/highcharts…官网：https://www.highcharts.com/14、Zoomcharts另一个商业 JS 数据工具，自称为 “世界上最具交互性的 JavaScript 图表库。” 除了反应灵敏之外，它主要关注多点触控手势和在各种设备上的原生感觉。该库自诩为美观的可视化，只需很少的代码就可以轻松地部署在你的产品中。Zoomchatrts 是基于 Canvas 的，在相同的数据量下，使用默认设置，它的速度比基于 SVG 的竞争对手快20倍。我找不到 Zoomcharts 的确切价格，但我发现有一些评论称它 “价格昂贵”。但无论价格怎样，作为回报，你都会得到惊人的互动性、多点触控手势和高品质的用户支持。适用于：任何环境官网：https://zoomcharts.com/en/Demo：https://zoomcharts.com/en/jav…越来越多的数据可视化库证明了可视化对于 Web 的重要性 —— 这非常令人兴奋！我希望这个列表可以帮助你在未来的项目中创建漂亮的图表。祝好运！本文首发微信公众号：jingchengyideng欢迎扫描二维码关注公众号，每天都给你推送新鲜的前端技术文章欢迎继续阅读本专栏其它高赞文章：12个令人惊叹的CSS实验项目世界顶级公司的前端面试都问些什么CSS Flexbox 可视化手册过节很无聊？还是用 JavaScript 写一个脑力小游戏吧！从设计者的角度看 ReactCSS粘性定位是怎样工作的一步步教你用HTML5 SVG实现动画效果程序员30岁前月薪达不到30K，该何去何从7个开放式的前端面试题React 教程：快速上手指南 ...

CDA数据分析研究院原创作品，转载需授权小编总是被那些玩转数据、利用数据做出超炫酷图表的大佬深深折服，膝盖都不够给他们。进行数据可视化做出超炫图表的软件有很多，今天小编也用数据分析常用的python来演示一下如何做出精彩的数据可视化呈现。导入相关的库和加载数据import numpy as np import pandas as pd import seaborn as snsimport matplotlib.pyplot as pltfrom datetime import date, timedelta, datetime设置路径和加载数据小编使用的是一个记录美国1908年到2009年飞机出事和死亡乘客记录的数据。import osos.chdir(r’D:dataair_data’)Data=pd.read_csv(‘airplane.csv’)查看各列有没有缺失值：Data.isnull().sum()对缺失数据进行清洗：Data[‘Time’] = Data[‘Time’].replace(np.nan, ‘00:00’) Data[‘Time’] = Data[‘Time’].str.replace(‘c: ‘, ‘’)Data[‘Time’] = Data[‘Time’].str.replace(‘c:’, ‘’)Data[‘Time’] = Data[‘Time’].str.replace(‘c’, ‘’)Data[‘Time’] = Data[‘Time’].str.replace(‘12'20’, ‘12:20’)Data[‘Time’] = Data[‘Time’].str.replace(‘18.40’, ‘18:40’)Data[‘Time’] = Data[‘Time’].str.replace(‘0943’, ‘09:43’)Data[‘Time’] = Data[‘Time’].str.replace(‘22'08’, ‘22:08’)Data[‘Time’] = Data[‘Time’].str.replace(‘114:20’, ‘00:00’)Data[‘Time’] = Data[‘Date’] + ’ ’ + Data[‘Time’]return datetime.strptime(x, ‘%m/%d/%Y %H:%M’)Data[‘Time’] = Data[‘Time’].apply(todate) print(‘Date ranges from ’ + str(Data.Time.min()) + ’ to ’ + str(Data.Time.max()))Data.Operator = Data.Operator.str.upper() 数据可视化绘制1908年到2009年飞机出事频数的折线图，大概得出一个趋势变化。Temp = Data.groupby(Data.Time.dt.year)[[‘Date’]].count()Temp = Temp.rename(columns={“Date”: “Count”})plt.figure(figsize=(12,6))plt.style.use(‘bmh’)plt.plot(Temp.index, ‘Count’, data=Temp, color=‘blue’, marker = “.”, linewidth=1)plt.xlabel(‘Year’, fontsize=10)plt.ylabel(‘Count’, fontsize=10)plt.title(‘Count of accidents by Year’, loc=‘Center’, fontsize=14)plt.show()我们把时间再精细化点，观察每月，每个星期，甚至每小时的事故，这次我们不看趋势，看量，绘制条形图。import matplotlib.pylab as plimport matplotlib.gridspec as gridspecgs = gridspec.GridSpec(2, 2)pl.figure(figsize=(15,10))plt.style.use(‘seaborn-muted’)ax = pl.subplot(gs[0, :]) # row 0, col 0sns.barplot(Data.groupby(Data.Time.dt.month)[[‘Date’]].count().index, ‘Date’, data=Data.groupby(Data.Time.dt.month)[[‘Date’]].count(), color=‘lightskyblue’, linewidth=2)plt.xticks(Data.groupby(Data.Time.dt.month)[[‘Date’]].count().index, [‘Jan’, ‘Feb’, ‘Mar’, ‘Apr’, ‘May’, ‘Jun’, ‘Jul’, ‘Aug’, ‘Sep’, ‘Oct’, ‘Nov’, ‘Dec’])plt.xlabel(‘Month’, fontsize=10)plt.ylabel(‘Count’, fontsize=10)plt.title(‘Count of accidents by Month’, loc=‘Center’, fontsize=14)ax = pl.subplot(gs[1, 0])sns.barplot(Data.groupby(Data.Time.dt.weekday)[[‘Date’]].count().index, ‘Date’, data=Data.groupby(Data.Time.dt.weekday)[[‘Date’]].count(), color=‘lightskyblue’, linewidth=2)plt.xticks(Data.groupby(Data.Time.dt.weekday)[[‘Date’]].count().index, [‘Mon’, ‘Tue’, ‘Wed’, ‘Thu’, ‘Fri’, ‘Sat’, ‘Sun’])plt.xlabel(‘Day of Week’, fontsize=10)plt.ylabel(‘Count’, fontsize=10)plt.title(‘Count of accidents by Day of Week’, loc=‘Center’, fontsize=14)ax = pl.subplot(gs[1, 1])sns.barplot(Data[Data.Time.dt.hour != 0].groupby(Data.Time.dt.hour)[[‘Date’]].count().index, ‘Date’, data=Data[Data.Time.dt.hour != 0].groupby(Data.Time.dt.hour)[[‘Date’]].count(),color =‘lightskyblue’, linewidth=2)plt.xlabel(‘Hour’, fontsize=10)plt.ylabel(‘Count’, fontsize=10)plt.title(‘Count of accidents by Hour’, loc=‘Center’, fontsize=14)plt.tight_layout()plt.show()出事时，每年登机人数与死亡人数的对比图Fatalities = Data.groupby(Data.Time.dt.year).sum()Fatalities[‘Proportion’] = Fatalities[‘Fatalities’] / Fatalities[‘Aboard’]plt.figure(figsize=(15,6))plt.subplot(1, 2, 1)plt.fill_between(Fatalities.index, ‘Aboard’, data=Fatalities, color=“skyblue”, alpha=0.2)plt.plot(Fatalities.index, ‘Aboard’, data=Fatalities, marker = “.”, color=“Slateblue”, alpha=0.6, linewidth=1)plt.fill_between(Fatalities.index, ‘Fatalities’, data=Fatalities, color=“olive”, alpha=0.2)plt.plot(Fatalities.index, ‘Fatalities’, data=Fatalities, color=“olive”, marker = “.”, alpha=0.6, linewidth=1)plt.legend(fontsize=10)plt.xlabel(‘Year’, fontsize=10)plt.ylabel(‘Amount of people’, fontsize=10)plt.title(‘Total number of people involved by Year’, loc=‘Center’, fontsize=14)plt.subplot(1, 2, 2)plt.plot(Fatalities.index, ‘Proportion’, data=Fatalities, marker = “.”, color = ‘red’, linewidth=1)plt.xlabel(‘Year’, fontsize=10)plt.ylabel(‘Ratio’, fontsize=10)plt.title(‘Fatalities / Total Ratio by Year’, loc=‘Center’, fontsize=14)plt.tight_layout()plt.show()通过对比图我们可以看到死亡人数变得如此之高(即使在90年代后似乎有下降的趋势)。一些人提出了一个很好的观点，那就是图表并没有显示每年所有航班发生事故的比例。因此，1970-1990年在空中交通信号灯的历史上看起来是可怕的一年，死亡人数上升，但也有可能是乘飞机的总人数上升，而实际上比例下降了。亲爱的筒子们，想了解更多用python玩转数据、掌握炫酷可视化技能那就赶紧关注CDA数据分析师wechat公众号(cdacdacda)吧，点赞、转发、收藏，更多干货内容呈现给你噢。https://www.cda.cn/kecheng/in… ...

双十二一过，元旦也悄然飘去，不能抓住2018年末的尾巴了，2019的大门随即打开，我相信这个时候财务工作的小姐姐或者“表哥表姐”就开始为年度汇报工作发愁了：汇报量大，数据多，数据文件更是一个又一个……传统的表格自己看这都费劲，不能抓住主要信息第一时间，何况你的老板，还好，世界上还有数据可视化这么个黑科技。今天就诚意满满为你列出好用的数据可视化工具清单！数据可视化我相信聪明的你戳进这篇推文大概率是知道什么是数据可视化的，不过咱也照顾照顾暂时还不知道这个概念的同学，来，简单说说什么是数据可视化。数据可视化主要旨在借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。为了有效地传达思想概念，美学形式与功能需要齐头并进，通过直观地传达关键的方面与特征，从而实现对于相当稀疏而又复杂的数据集的深入洞察。数据可视化与信息图形、信息可视化、科学可视化以及统计图形密切相关。好用的数据可视化工具强大的R可视化包-ggplot2R是一款偏向于统计分析的脚本语言软件，基于S语言开发，如果你是R语言忠实fans，我相信你一定不会不知道R里单独的一个绘图包—ggplot2，之所以给ggplot2“强大”的头衔，一方面确实能够轻松应付各个领域的图像绘制，静态的，动态的，说的出名字的，个性化特制的；另一方面小编就是学统计学的，自然相对熟悉这个包。ggplot2由Hadley Wickham在2005年创造。受欢迎的原因是将图形分解为语素（如尺度、图层）的思想。ggplot2可以作为R语言基础绘图包的替代，同时ggplot2预设有多种印刷及网页尺寸。较R基础绘图包而言，ggplot2允许用户在更抽象的层面上增加、删除或转换图表中的元素。 这种抽象化的代价是执行速度。ggplot2 较 lattice 绘图包而言更耗时。数据科学的达芬奇—matplotlib如果你偏好使用python做数据分析，那我相信你对matplotlib不能再熟悉了，matplotlib 是Python语言及其数学扩展包 NumPy的可视化操作界面。Matplotlib的优点：带有内置代码的默认绘图样式；与Python的深度集成；图形绘制相较Gnuplot更加美观。缺点嘛，高度依赖其他包，如Numpy。只适用于Python：很难在Python以外的语言中使用。我们来用python里的matplotlib做一个散点图试试：import matplotlib.pyplot as pltfrom numpy.random import randa = rand(100)b = rand(100)plt.scatter(a,b)plt.show()菜单式操作用户的福音书—Tableau近期有企业招聘要求会Tbaleau，小编也是最近才知道这个软件的。tableua是一家软件公司总部设在西雅图，华盛顿，美国产生交互式数据可视化产品，着重于商务智能。Tableau产品查询关系数据库，OLAP多维数据集，云数据库和电子表格，然后生成许多图表类型。产品还可以从其内存数据引擎中提取数据并存储和检索。微软忠实用户离不开的交互式标板—PowerBIPower BI是Microsoft提供的业务分析服务。它提供具有自助式商业智能功能的交互式可视化，最终用户可以自行创建报告和仪表板，而无需依赖信息技术人员或数据库管理员.PowerBI与excel无缝接入，专业增强版的excel更是不需要安装PowerBI插件，打开excel就可使用了。当然有些数据分析软件也带透视表、绘图功能，如MySQL、SPSS，但数据可视化不作为主要功能，这里就不如上面较详细说了。如果一心想通过数据可视化工具来提升自己的工作效率和提高自己技能的话，可以前来问询。当然，如果你自己知道其他的可视化软件，欢迎聪明的你在推文下面留言，互相学习哦~比心！https://www.cda.cn/?seo

摘要： 手机秒变IoT设备?什么？嵌入五行代码可以实现用户定位，用户在线数量统计，还能和云端消息交互？免费的MQ？谁用谁知道~作者序什么？嵌入五行代码可以实现用户定位，用户在线数量统计，还能和云端消息交互！没错得益于阿里云物联网套件创建设备免费，消息收费也只有百万消息三块六（先使用后付费，不满不要钱），尤其对于学生党来说，基本是用不了这么多，也就意味着免费！（学生党福音[手动滑稽]）Talk is cheap,show me the codepublic static void main(String[] args) { //去阿里云官网上创建一个产品，设置好地理位置属性。可以变相用做分组 String productKey = “<your productKey>”; //english name only String deviceName = “anyDeviceName”; //自动创建设备的构造方法 Simulator simulator = new Simulator(productKey, deviceName); //如果已经有了三元组（productKey, deviceName, deviceSecret）可以使用下面的构造方法 // Simulator simulator = new Simulator("<your productKey>", “<your deviceName>”, “<your deviceSecret>”); simulator.connect(msgJson -> { System.out.println(“received: " + msgJson); //可以变相当成mq使用，执行收到消息之后的逻辑 }); //可以放在带有定位的设备中，手机，手表等等。通过api获取经纬度上报 UplinkMessage uplinkMessage = new UplinkMessage() .put(“GeoLocation”, new GeoLocation(122.250852f,30.193851f, 12f, 2)); //可以根据产品定义上报额外属性 //.put(“PM25”, 60) //.put(“CO2Value”, 123) //.put(“HeatSwitch”, 0) //.put(“LightSwitch”, 1); simulator.uplink(uplinkMessage); }（咳咳，精简一下差不多能五行。）同学们看一下代码里的注释，麻雀虽小，五脏俱全呢。整体目录结构是这样的，不久就放到github上，迫切需要的烙铁可以进钉钉群21939141艾特群主要代码How to use用法看起来是比较简单的，唯一需要的是三个关键key：productKey (传入到Simulator构造方法里)AppKey (配置到api.json)AppSecret(配置到api.json)这三个key不需要编码，上阿里云申请就可以。请看分解动作：productKey访问阿里云物联网控制台创建一个高级版产品(高级版也不收费，功能更强大), 分类选择自定义，后续我们为他定义功能。查看你的产品，在功能定义里添加一个地理位置功能（其他类型中搜索后任选一个）敲黑板！！ 拿出小本本记住你的ProductKeyAppKey&AppSecret访问物联网开发者平台控制台创建一个自定义项目进入你的项目，点击左侧菜单栏软件开发>web应用， 创建一个web应用（前端应用）点击进入你的web应用，能看到AppKey和AppSecret敲黑板！！ 拿出小本本记住你的AppKey和AppSecretReady？go！参数都设置好之后运行程序。在在空间数据可视化中创建一个二维场景，选择你之前创建的产品。一切顺利的话你可以看到如下画面不好意思设备名填了girlFriend - -，并设置到了海里。当然你也可以用来统计你的客户端数量（用户数）和消息收发情况enjoy！本文作者：侯吉阅读原文本文为云栖社区原创内容，未经允许不得转载。 ...

摘要： 蚂蚁金服荣膺“中国金融大数据领军企业”称号！小蚂蚁说：2018中国软件和信息服务领域十大领军企业、人物及产业园区评选活动是业界最权威和最受关注的评选之一。12月20日，在北京举行的“2018中国软件大会”正式宣布蚂蚁金服成为“2018中国大数据金融领军企业”。2018年12月20日，在北京举行的“2018中国软件大会”正式宣布，蚂蚁金服在2018中国软件和信息服务领域十大领军企业、人物及产业园区评选活动中脱颖而出，成为“2018中国大数据金融领军企业”。据悉，中国软件和信息服务领域十大领军企业、人物及产业园区评选始于2001年，已经有十七年的历史，是业界最权威和最受关注的评选之一，被誉为中国软件和信息服务领域的“奥斯卡”。蚂蚁大数据助力企业业务创新据介绍，蚂蚁金服一站式大数据应用架构属于数据智能产品体系，是经过自身业务场景验证和锤炼的大数据应用解决方案，为企业提供企业数仓、商业智能、机器学习、数据可视化、数据营销、数据风控等一站式应用服务，能够有效提升客户洞察力，助力企业业务创新。近年来，蚂蚁大数据已经与多个知名的金融机构，如银行、保险和证券等企业开展合作。贵阳银行就引进了蚂蚁金服大数据技术平台和实施服务，整合内外部数据，建设五大数据能力，推进大数据特色银行建设，支撑零售条线的精准营销和风险防控业务。在蚂蚁大数据能力的支持下，贵阳银行产品创新能力不断提升，通过不断丰富信用卡、理财投资、消费贷款等领域的产品体系，持续提升线上化产品覆盖率。针对银行、保险、基金、证券等行业的特性，蚂蚁大数据提供了行业专属的一站式解决方案，并提供个性化的服务。以网商银行为例，基于蚂蚁金服大数据解决方案，网商银行建立了一套面向业务人员的新一代大数据自助智能分析平台，实现从数据获取、数据探索分析、报表定义开发到信息发布共享的全流程管理，提成了全行业数据应用分析能力。通过与蚂蚁大数据的深度合作，多家金融企业依托多渠道、场景化提升获客规模，基于大数据分析能力，将差异化定价与特色分期产品相结合，深化零售客户差异化服务内涵，实现线上银客互动与线下商圈打造相结合，持续完善金融消费生态圈，提升零售客户粘性。蚂蚁大数据能力全面开放秉承蚂蚁金服的技术开放战略，蚂蚁金服大数据平台已经全面开放给外部的企业、商户、ISV等合作伙伴。蚂蚁大数据不仅提供全套产品平台，也提供行业级的解决方案，并辅助定制化的服务，保证方案的最终落地。蚂蚁大数据将构建开发者生态，把技术开放作为重点，开放开发集成能力，让数据洞察分析平台能够与客户的CRM系统、行为系统等进行快速的集成，同时保障权限的管控；开放可视化的组件API、SDK等接口，让合作伙伴在大数据洞察分析平台上直接开发可视化组件。蚂蚁大数据希望能够携手更多的金融行业伙伴，并提供数字化转型的解决方案，共同打造安全、美好的数字金融生态，为人们提供平等普惠的金融服务。本文作者：平生栗子阅读原文本文为云栖社区原创内容，未经允许不得转载。