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NBI一站式自服务大数据可视化分析平台是一款自助式可视化分析大屏展示平台,可以通过平台零代码或低代码方式构建各类数据展示分析; NBI拥有几十种传统图形和新型大数据图形组件(如桑 基图, treemap、层级聚类图、旭日图、热力矩 阵、日历矩阵、gis等等)能让您轻松构建各类炫 酷的数据大屏。
在日常工作中,老板总是会时不时的让我们做工作汇报,而这也是我们能够在老板面前展示自己的机会。但是,如果你拿给老板的是这样一张数据密密麻麻的表格,你觉得老板能够在短时间内看懂你的数据吗?
大数据分析的使用者有大数据分析专家,同时还有普通用户,但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析,因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点,同时能够非常容易被读者所接受,就如同看图说话一样简单明了。 高质量的可视化工具对于数据分析至关重要。数据可视化工具是一种应用软件,帮助用户以可视化、图形化的格式显示数据,呈现数据的完整轮廓。像饼状图、曲线图、热图、直方图、雷达/蜘蛛图只是可视化中的一小部分,这些方法可以简单地表示数据并展示特点和趋势。 当今这个高速运转的时代,越来越重视信息的及时性和准确性,才能在商业竞争中取得胜利,越来越多的企业开始意识到数据的重要性,通过数据科学的做出明智决策,
什么是pyecharts? pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库。 echarts 是百度开源的一个数据可视化 JS 库,主要用于数据可视化。pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库。实际上就是 Echarts 与 Python 的对接。 使用 pyecharts 可以生成独立的网页,也可以在 flask , Django 中集成使用。 pyecharts包含的图表 Bar 、Bar3D、Boxplot、EffectScatter 、Funnel、Gauge、Geo、Graph、HeatMap 、Kline、Line、Line3D、Li
D3是什么 全称是(Data-Driven Documents),一个被数据驱动的文档 简单点,是一个JavaScript函数库,使用它主要用来做数据可视化。 D3 是一个开源项目,作者是纽约时报的工程师。 学习 D3 需要什么预备知识 HTML:超文本标记语言,用于设定网页的内容 CSS:层叠样式表,用于设定网页的样式 JavaScript:一种直译式脚本语言,用于设定网页的行为 DOM:文档对象模型,用于修改文档的内容和结构 SVG:可缩放矢量图形,用于绘制可视化的图形
公司决策者意识到成功的数字体验越来越重要。调查受访者表示,这种成功的衡量标准是,用户体验和满意度提高(53%),市场敏捷性提高(49%),收入和盈利能力增加(49%),员工生产力提高(49%),以及更快的上市时间(48%)。 然而,数字战略的失败原因是由于系统各种不足造成的。根据调查显示,在努力实现更好的数字战略时,有五个最重要的障碍: (1)预算约束(51%) (2)过于复杂或僵化的传统IT基础设施(45%) (3)缺乏数字或最终用户体验的全面可见性(40%) (4)缺乏可用或适当技能的人员(39%) (5)缺乏领导层支持优先考虑数字举措(37%)
如果一个企业不做数据分析,那将意味着什么? 用户在哪?我怎样才能和他们互动? 我不知道我的营销活动到底效果如何? 用户对我品牌的忠诚度在减弱? 我的销售怎么样? 我的生产研发怎么样? 我在浪费广告预算?
大数据、数据分析的兴起和火爆,也带动了数据可视化的广泛应用。说起数据分析和可视化的关系,就好比你为一堆散乱的拼图写了一份说明,告诉他这个数据是什么样子,代表什么。可以说,数据可视化虽然不是必不可少的,但却是可以加快效率,为报告锦上添花的。今天,说起数据可视化,我们就不得不谈一下数据可视化工具了。主要说到的这个工具也是最近在数据分析圈比较受追捧的一个软件——Python。
数据可视化和信息可视化都是可视化的一种方式,数据可视化将数据库中每一个数据项作为单个图元元素表示,大量的数据集构成数据图像,同时将数据的各个属性值以多维数据的形式表示,可以从不同的维度观察数据,从而对数据进行更深入的观察和分析。信息可视化,旨在把数据资料以视觉化的方式表现出。信息可视化是一种将数据与设计结合起来的图片,有利于个人或组织简短有效地向受众传播信息的数据表现形式。
在SpringBoot中通过maven来做包管理构建,有几个地方需要注意一下的,需要解决包之间的冲突,否则运行时会报错: (1)sparkSQL中需要先排除两个包:
数据可视化是数据领域一个重要的分支,目的是“让数据说话”,展现数据之美。好的图表会说话,好的图表可以抓住用户的心。 研究发现:人脑处理图片信息是同步进行的,而处理文字信息则是一步一步循序渐进的,而且一篇文字下来,大部分人只记住了其中的20%;人在看报纸时,99%的文字信息会自动被过滤掉,脑子里只残留了可怜的1%;人脑处理图片的速度是处理文字的6000倍。 也就是说,一篇6000字的文章需要10分钟看完,而压缩成一张图片则只需要10/6000分钟的时间。 当我们看到下面这张图的时候,我们第一时间是什么反应:
数据可视化都有一个共同的目的,那就是准确而高效、精简而全面地传递信息和知识。可视化能将不可见的数据现象转化为可见的图形符号,能将错综复杂、看起来没法解释和关联的数据,建立起联系和关联,发现规律和特征,获得更有商业价值的洞见和价值。并且利用合适的图表直截了当且清晰而直观地表达出来,实现数据自我解释、让数据说话的目的。而人类右脑记忆图像的速度比左脑记忆抽象的文字快100万倍。因此,数据可视化能够加深和强化受众对于数据的理解和记忆。 数据可视化说起来容易,做起来难,那我们一般普通用户如何拥有数据可视化分析的能力呢,那接下来给大家介绍一款大数据可视化分析工具: NBI一站式数据可视化分析平台
人人都是数据分析师的时代,我们如何才能真正让普通用户拥有数据分析的能力,我们都知道要想掌握大数据分析,首先在技术层面就得有一定的技术深度和广度,数据分析大致分为数据采集,数据存储,数据建模计算,数据可视化分析四个阶段,要想掌握这些能力,那大家可能想到的是需要一个有实力的团队才能做到吧,那今天就给大家介绍一款大数据可视化分析工具(更多资料了解:http://nbi.easydatavis.com:8033),通过零编码,简单快速实现数据可视化分析 NBI一站式数据可视化分析平台(更多资料了解:http://nbi.easydatavis.com:8033) NBI一站式大数据分析平台作为新一
随时时代的不断发展,云计算,大数据,人工智能,物联网,5G这些新兴行业不断演进,快速的决策与行动能力已经成为每一家企业的必备能力,但是往往数据分析相关的采购成本高,链条长,技术复杂度高,让企业遥不可及,针对这些问题,今天就给大家分享一款简单易用的大数据可视化分析工具,让每家企业都能拥有数据洞察能力。 NBI一站式数据可视化分析平台 NBI一站式大数据分析平台作为新一代自助式、探索式分析工具,在产品设计理念上始终从用户的角度出发,一直围绕简单、易用,强调交互分析为目的的新型产品。我们将数据分析的各环节(数据准备、自服务数据建模、探索式分析、权限管控)融入到系统当中,让企业有序的、安全的管理数
随着企业信息化建设程度不断加强,随之而来的企业经营数据呈爆发式增长,传统粗放式的管理手段难以支撑现代化企业发展需要,越来越多的企业开始意识到数据的重要性,希望通过大数据分析来驱动来实现企业智慧化运营,提升企业业务增长。
分享SQL,查询用户最近一次购买时间间隔 (1)先创建一张测试表:
今天将自己所掌握的(Jenkins+svn+ftp自动化发布asp.net项目)知识分享给大家,希望能帮组到大家: (1)先下载Jenkins并安装; (2)安装.Net所需要的插件; (3)配置插件; (4)在Jenkins中创建一个需要自动构建的项目; (5)编译项目,发布。 去Jenkins官网下载安装包: https://jenkins.io/zh/download/
推荐一些简单的,日常工作能实际应用,或者个人学习数据分析、可视化有必要的工具。 希望大家能真的用起来! 纯可视化图表生成类——适合开发,工程师 Echart 一个纯Javascript的数据可视化库,百度的产品,常应用于软件产品开发或网页的统计图表模块。可在Web端高度定制可视化图表,图表种类多,动态可视化效,各类图表各类形式都完全开源免费。能处理大数据量和3D绘图也不逊色,据说结合百度地图的使用很出色。
大数据平台是对海量结构化、非结构化、半机构化数据进行采集、存储、计算、统计、分析处理的一系列技术平台。大数据平台处理的数据量通常是TB级,甚至是PB或EB级的数据,这是传统数据仓库工具无法处理完成的,其涉及的技术有分布式计算、高并发处理、高可用处理、集群、实时性计算等,汇集了当前IT领域热门流行的各类技术。 大数据平台常见的一些工具汇集 主要包含:语言工具类、数据采集工具、ETL工具、数据存储工具、分析计算、查询应用及运维监控工具等。以下对各工具作为简要的说明。
pringboot+maven+mybatis+mysql 利用org.mybatis.generator生成实体类 1.添加pom依赖: 2.编写generatorConfig.xml文件 (1)文件值指定连接mysql的信息 (2)指定生成的实体包信息 (3)指定生成的mapper包信息 (4)指定生成的xml资源文件信息 (5)添加需要生成的表信息
一、为什么要建设数据中台 因为在当今互联网时代,用户才是商业战场的中心,为了快速响应用户的需求,借助平台化的力量可以事半功倍。 不断快速响应、探索、挖掘、引领用户的需求,才是企业得以生存和持续发展的关键因素。 目前,数据体量、产业规模以及云计算高速发展所推动的基础设施成本都已不再是问题,大数据能否创造真实的商业价值和回报是大数据企业真正关心的核心问题。 过去,所有大数据企业都在做项目,并没有更多资源把能力沉淀成产品和平台。比如很多可共用的数据服务没有服务化、产品化,很多产品总是做重复的动作。
大数据可视化是进行各种大数据分析解决的最重要组成部分之一。 一旦原始数据流被以图像形式表示时,以此做决策就变得容易多了。 为了满足并超越客户的期望,大数据可视化工具应该具备这些特征: · 能够处理不同种类型的传入数据 · 能够应用不同种类的过滤器来调整结果 · 能够在分析过程中与数据集进行交互 · 能够连接到其他软件来接收输入数据,或为其他软件提供输入数据
教您一步一步利用Jenkins构建持续集成,持续交付环境CI/CD
1.配置pom包 <dependency> <groupId>org.springframework.kafka</groupId> <artifactId>spring-kafka</artifactId> </dependency> 2.配置application.yml kafka部分: kafka: # 指定kafka 代理地址,可以多个 bootstrap-servers: hadoop:9092, slave1:9092
NBI可视化平台版本已经更新到4.9.1啦,在NBI可视化平台4.9.1版本中内置了多种风格、多套模板可以供用户选择使用,并且在可视化视觉上面做了增强
数据分析,数据可视化是当今企业的必备需求和应当拥有的核心能力,如何让企业能快速掌握和拥有这项能力是NBI可视化一直在思考,一直在努力的方向,NBI可视化团队拥有多年的B端服务经验,深知B端业务的复杂性和特殊性问题,让我们在设计NBI可视化产品时会贴合场景去思考,如何快速、低门槛的适配企业各种场景的使用,可视化绝对不是像网上说的或者培训机构讲的那样,会点python代码,拥有几套模板就能解决的问题,更多需要考虑B端企业的真实需求与现状如: (1)企业现有业务数据如何接入的问题,现状是数据可能分散在不同的业务系统中,数据源分散,数据接入口径不一致等问题
随着国内信息化的快速发展,各行各业的信息化建设程度越来越高,随之而来对信息化和智能化提出了更高的要求,从信息化的管理阶段上升到以数据驱动,数据洞察,数据价值为核心的层面,那么在现阶段我相信大数据、可视化、数据大屏等行业名词大家不再陌生,这些技术或产品也在逐步渗透到各行业中,为行业赋能。 基于一个高速发展的社会组织里面,一切以快为胜,我们一直在思考如何让每一家企业采用极低的成本,极快的速度,极其简单的方式实现数据洞察,数据应用呢,这个是我今天想要和大家分享的内容。 我们先来了解一下数据分析的几个步骤:
ClickHouse是一款MPP架构的列式存储数据库,并允许使用SQL查询实时生成分析报告,也是一个新的开源列式数据库。 随着业务的迅猛增长,Yandex.Metrica目前已经成为世界第三大Web流量分析平台,每天处理超过200亿个跟踪事件。能够拥有如此惊人的体量,在它背后提供支撑的ClickHouse功不可没。ClickHouse已经为Yandex.Metrica存储了超过20万亿行的数据,90%的自定义查询能够在1秒内返回,其集群规模也超过了400台服务器。虽然ClickHouse起初只是为了Yandex.Metrica而研发的,但由于它出众的性能,目前也被广泛应用于Yandex内部其他
先来介绍什么是时序数据。时序数据是基于时间的一系列的数据。在有时间的坐标中将这些数据点连成线,往过去看可以做成多纬度报表,揭示其趋势性、规律性、异常性;往未来看可以做大数据分析,机器学习,实现预测和预警。
RFM模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段。在众多的客户关系管理的分析模式中,RFM模型是被广泛提到的。该数据模型通过一个客户的近期购买行为、购买的总体频率以及花了多少钱3项指标来描述该客户的价值状况。