Python 数据可视化的完整指南
Python 数据可视化在数据分析和科学研究中至关重要，它能帮助我们理解数据、发现规律并以直观方式呈现复杂信息。Python 提供了丰富的可视化库，如 Matplotlib、Seaborn、Plotly 和 Pandas 的绘图功能，使得图表生成简单高效。本文通过具体代码示例和案例，介绍了折线图、柱状图、饼图、散点图、箱形图、热力图和小提琴图等常用图表类型，并讲解了自定义样式和高级技巧，帮助读者更好地掌握 Python 数据可视化工具的应用。
Quick 引擎-抽取性能提升
本文介绍了一种通过并发抽取方案提升 Quick BI 数据抽取性能的方法，利用 DataX 进行二次开发，实现数据同步至高性能 OLAP 引擎。通过指定分区键或配置多条 SQL 实现任务拆分，显著减少了数据抽取时间，优化效果得到客户认可。
DataX 实现 MySQL 数据，高效同步（一）
或者我们公司将项目的数据报告并存储到最高五，但是因为那块数据准确，业务库和报告库又是库操作，所以不能同时使用 SQL 来进行。当时的打算是mysqldump通过的方式来进行同步，但尝试后发现这些方案都不切实际
数据接入方案
数仓平台可直连或通过从库、堡垒机、FTP/SFTP等方式接入业务数据库，需提供可读用户权限及相应连接方式。若无法直连，可通过提供数据文件或脚本处理实现数据导入。