超好用的开源数据可视化分析工具DataEase

简介: DataEase是一款强大的数据分析工具,支持多种数据源,通过拖拽操作即可快速生成图表,提供丰富的报表样式。本文介绍了如何使用DataEase创建数据分析仪表板,以及在阿里云上一键部署DataEase社区版的详细步骤。

最近发现一款超好用的数据分析工具DataEase,分享给大家,这款工具能够以可视化的方式展示数据,提供多样化的图形报表样式,并且能够支持常见的各种数据源进行连接,通过拖拽的方式可以快速制作图表,并且可以把报表分享给他人,真正算得上是简单易用。

DataEase功能体验

访问已安装好的Dataease地址,进入到DataEase首页,安装教程见下一章节。
image.png

下面以统计奶茶连锁店中各个店铺的销量和不同店铺中奶茶品类销量为例,带大家体验下DataEase。

  1. 首先建一个数据分析要使用的数据集,这里我们用demo中的demo_tea_order作为我们的数据源,保存为测试数据集。
    image.png

  2. 保存好的测试数据集预览如下,点击右上角的新建仪表板,进行仪表板创建。
    image.png

  3. 在新建仪表板页面图表组件中选择饼图作为展示形式,从数据中选择店铺作为统计维度,销售数量之和作为统计指标,菜品名称作为子维度,生成我们的仪表板。
    image.png
    image.png

  4. 保存好以后可以在仪表板上看到对应的饼图,里面是以不同的商店为维度,统计卖了多少杯奶茶以及占比。
    image.png

  5. 点击某个店铺,可以看到店里具体某个奶茶品类的销量和占比,使用起来非常方便和直观。
    image.png

DataEase安装

阿里云计算巢提供了DataEase社区版的一键部署服务,点击 部署链接 就可以做到部署即用,方便快捷。

Tips: 阿里云计算巢部署完全是免费的,只对使用到的云资源进行收费。

下面介绍在阿里云部署DataEase社区版的步骤:

  1. 单击部署链接,进入服务实例部署界面。
    image.png

  2. 根据界面提示配置参数,选择ECS实例类型并设置好可用区等参数,配置完成后点击下一步:确认订单。
    image.png

  3. 确认订单没问题后,点击 立即创建,服务实例进入到创建过程中。
    image.png

  4. 服务实例创建成功后,进入服务实例详情页,获取服务实例访问地址。
    image.png

  5. 点击访问地址,输入默认账号: admin,默认密码: DataEase@123456,即可访问。
    image.png
    image.png

相关实践学习
2048小游戏
基于计算巢&ECS云服务器快速部署,带您畅玩2048小游戏。
目录
打赏
0
1
1
0
14
分享
相关文章
Python编程中的数据可视化技术
在Python编程中,数据可视化是一项强大的工具,它能够将复杂的数据集转化为易于理解的图形。本文将介绍如何使用matplotlib和pandas这两个流行的Python库来实现数据可视化,并展示一些实用的代码示例。通过这些示例,读者将学会如何创建各种图表,包括折线图、柱状图和散点图等,以便更好地理解和呈现数据。
利用Python实现简单的数据可视化
数据可视化是将数据以图形或图像的方式呈现,帮助人们更直观地理解数据背后的信息。本文介绍如何利用Python中的常用库matplotlib和seaborn来实现简单的数据可视化,包括绘制折线图、散点图、柱状图和箱线图等,旨在帮助读者快速上手数据可视化技术。
如何通过Python实现高效的数据可视化
数据可视化是数据分析领域中非常重要的一环,因为它能够帮助用户更好地理解数据并从中发现隐藏的模式和趋势。Python已经成为数据科学家和分析师最受欢迎的语言之一,因此Python的数据可视化工具也愈加丰富和强大。本文将介绍Python的主要数据可视化工具以及如何使用它们实现高效的数据可视化。
数据可视化进阶:D3.js在复杂数据可视化中的应用
【10月更文挑战第26天】数据可视化是将数据以图形、图表等形式呈现的过程,帮助我们理解数据和揭示趋势。D3.js(Data-Driven Documents)是一个基于JavaScript的库,使用HTML、SVG和CSS创建动态、交互式的数据可视化。它通过数据驱动文档的方式,将数据与DOM元素关联,提供高度的灵活性和定制性,适用于复杂数据的可视化任务。 示例代码展示了如何使用D3.js创建一个简单的柱状图,展示了其基本用法。D3.js的链式调用和回调函数机制使代码简洁易懂,支持复杂的布局和交互逻辑。
190 3
Python中的数据可视化:探索性数据分析的利器
【8月更文挑战第29天】在数据科学的世界里,数据可视化是理解复杂数据集的关键。本文将引导你通过Python的强大库,如Matplotlib和Seaborn,来揭示数据背后的故事。我们将一起探索如何利用这些工具进行有效的数据可视化,从而促进对数据的深入理解和分析。文章不仅提供代码示例,还将讨论如何选择恰当的图表类型、调整视觉元素以及如何解释图表结果,旨在帮助初学者建立坚实的数据可视化基础。
利用Python实现简单的数据可视化分析
本文将介绍如何利用Python中的Matplotlib库和Pandas库,通过示例代码演示如何对数据进行简单的可视化分析,为读者展示数据可视化在技术领域的重要性和应用价值。
利用Python实现简单的数据可视化分析工具
本文将介绍如何利用Python中的Matplotlib库和Pandas库,结合数据分析技术,快速构建一个简单而强大的数据可视化分析工具。通过本文的指导,读者可以轻松地对数据进行可视化分析,为数据科学和决策提供有力支持。
数据可视化技术与工具:D3.js 和 Tableau 的比较和选择
数据可视化是当今分析和决策制定的关键步骤。D3.js 和 Tableau 是两个广泛使用的可视化工具。本文将探讨它们的优缺点,以及在选择何种工具时应该考虑的因素。

计算巢

+关注
AI助理

你好,我是AI助理

可以解答问题、推荐解决方案等