今天继续跟大家分享关于水晶易表的动态选择器高级用法——过滤器。 这个部件可以将多层帅选筛选自动化，比如我们前两篇所讲解的多重筛选案例中， 需要为每一个筛选字段单独建立一个筛选器，来完成整体的记录筛。 这里使用过滤器，可以完成批量筛选操作，它其实是一组组合框，可以批量导入多列筛选字段，从而完成批量筛选工作。 但是这样的话，虽然简便了操作（想想前两篇我们所使用函数：vlookup+match+offset，而这里不需要），但是也损失了个性化与美观性。（过滤器中的所有单个筛选器都长一个样，你需要面对的三个一抹一
Power BI中提供了越来越多的可视化效果，您可以从Gallary获得这些可视化效果，其中一些非常复杂（它们可能可以通过“不普通”的方式帮你找到数据的关系）。但对于我们大多数“普通人” （大概是我们中的98％）来说，简单意味着更好，更容易，更清晰。因此，专注于简单性！
Python 的科学栈相当成熟，各种应用场景都有相关的模块，包括机器学习和数据分析。数据可视化是发现数据和展示结果的重要一环，只不过过去以来，相对于 R 这样的工具，发展还是落后一些。 幸运的是，过去几年出现了很多新的Python数据可视化库，弥补了一些这方面的差距。matplotlib 已经成为事实上的数据可视化方面最主要的库，此外还有很多其他库，例如vispy，bokeh， seaborn， pyga， folium 和 networkx，这些库有些是构建在 matplotlib 之上，还有些有其他一
源自|新据点 微信号|xinjudian001 G2 Growd， 一家美国智能软件评价公司，在发布的最新软件排行榜中，Tableau Desktop获得了智能软件排行榜中最高的评分。 Tableau
当您第一次连接到Kibana 4时，您将进入发现页面。 默认情况下，此页面将显示您的所有ELK的最近接收的日志。 在这里，你可以根据搜索查询通过筛选，找到特定的日志消息，则缩小搜索结果与时间过滤器一个特定的时间范围。
可视化BI软件经过几十年的不断发展，已成为大型企业进行商业决策不可缺少的工具。在BI软件问世之前，由于做数据分析可视化的时间较长、人力成本较高，企业一直处于忽视的状态。可视化BI软件的出现极大地提高了企业处理分析数据的效率。
自由形式可以随意组合维度和指标，里面有多种可视化的图表，借助自由形式探索，可以完成以下操作：
点阵图表 (Dot Matrix Chart) 以点为单位显示离散数据，每种颜色的点表示一个特定类别，并以矩阵形式组合在一起。
数据可视化对于通过将数据转换为视觉效果来揭示数据中隐藏的趋势和模式非常重要。为了可视化任何形式的数据，我们都可能在某个时间点使用过数据透视表和图表，如条形图、直方图、饼图、散点图、折线图、基于地图的图表等。这些很容易理解并帮助我们传达准确的信息。基于详细的数据分析，我们可以决定如何最好地利用手头的数据，帮助我们做出明智的决定。
如何检查Ubuntu Linux上的内存使用情况，我们可以安装并使用Smem内存报告工具来显示Ubutnu Linux系统上的内存使用情况。 Smem是一个命令行工具，用于检查Linux，每个进程的内存使用情况，百分比或图表。 Stellarium smem是一个可以在Linux系统上提供大量内存使用情况报告的工具。 与现有工具不同，smem可以报告比例集合大小（PSS），这是对虚拟内存系统中库和应用程序使用的内存量的更有意义的表示。 📷 Smem使用被称为Resident Set Size(RSS)的标准
PowerBI 2020年11月的更新来了。本次更新中，其实没有太多实用的功能。固机器翻译下官方文档供参考。
Severino Ribecca 是一位平面设计师，也是数据可视化的爱好者，他在自己的网站上收录了 60 种可视化图表样式以及它们分别适用于什么样的场景，并且推荐了相应的制作工具。
数据可视化的爱好者Severino Ribecca，他在自己的网站上收录了 60 种可视化图表样式以及它们分别适用于什么样的场景，并且推荐了相应的制作工具。
本文介绍了一些可以用来监控网络使用情况的Linux命令行工具。这些工具可以监控通过网络接口传输的数据，并测量目前哪些数据所传输的速度。入站流量和出站流量分开来显示。
IVRE简介 IVRE(又名DRUNK)是一款开源的网络侦查框架工具，IVRE使用Nmap、Zmap进行主动网络探测、使用Bro、P0f等进行网络流量被动分析，探测结果存入数据库中，方便数据的查询、分类汇总统计。 网上已有部分文章对IVRE的使用做介绍，由于文章时间较早，IVRE的安装、命令执行等均有所改变，本文使用最新版IVRE做讲解，并增加部分其它文章未提及的Nmap模板参数设置、Web界面搜索使用等内容。 IVRE官方网站：https://ivre.rocks GitHub：https://githu
Python最近成为了开发人员最喜欢的语言之一。无论你是专业的，业余的，还是一个初学者，你都可以从Python语言及其程序包中受益。Python已经被证明是当今最具活力的面向对象的编程语言之一。这就是为什么即使是世界顶级公司也广泛使用这种语言的原因。Python面向对象的设计非常干净，而且配备了令人难以置信的支持库。Python可以很容易地与其他流行的编程语言如Java，C和C++集成。 这种语言的力量主要在于它的多功能包。无论你是寻找创建后台的支持，还是想设计一个CMS，这种语言可以提供帮助。Python
为了便于显示，请选择15分钟作为间隔时间。您不局限于单个列，也可以将其视为两列显示。从左上角选择两列布局。在这里，让我们将饼图拖动到左列中新创建的行。
Rickest Ricky 对Twitter内容做了一系列的文本分析处理，并把内容整理成博文发布到：https://medium.com/@rickykim78。本文是对他此项目第11部分的部分内容翻译，主要是通过CNN和word2vec进行文本分析，完整内容及代码可以在github上找到：https://github.com/tthustla/twitter_sentiment_analysis_part11/blob/ master/Capstone_part11.ipynb
Python 的科学栈相当成熟，各种应用场景都有相关的模块，包括机器学习和数据分析。数据可视化是发现数据和展示结果的重要一环，只不过过去以来，相对于 R 这样的工具，发展还是落后一些。 幸运的是，过去几年出现了很多新的Python数据可视化库，弥补了一些这方面的差距。matplotlib 已经成为事实上的数据可视化方面最主要的库，此外还有很多其他库，例如vispy，bokeh， seaborn， pyga， folium 和 networkx，这些库有些是构建在 matplotlib 之上，还有些有其他
虽然的确实现了小多图，但的确是预览式的乞丐版，基本不能作为实际使用，无法按照合理顺序排序等，当然微软也提到了小多图的里程碑还有 3 个才发布，以未来每个月一个里程碑来看的话，预计到 2021 年 4 月可以更加成熟。
大数据流动：大数据、实时计算、数据治理，数据可视化实践类自媒体。定期发布数据治理，元数据管理落地技术实践文章，分享数据治理实践落地相关技术与资料。
.NET开发领域的总体趋势是互操作性，葡萄城全功能 .NET控件集 ComponentOne 在2018将延续这一趋势：无论是 .NET平台，ASP.NET Core，Xamarin还是未来计划中的XAML标准，互操作性是所有应用程序的关键，这也将作为我们未来产品规划的核心，我们将继续创新和加强现有产品。
最近在重新整理日报，周报，月报的数据展现形式，越发觉得一份数据如何展现对于我们数据分析师的受众而言是非常重要的，数据是一种艺术，其原因之一在于如何把数字通过我们的处理变成一张漂亮的图形，意义有时候很重要，换句话，这也是体现一个人的态度和实力的渠道。 前段时间看了《Excel图表之道》这本书，收益良多。打开了我的数据展现和分析的思路，一份数据在不同的、合理的图表展示出来，代表和反映了不同的信息。恰好一位网友给我看了一张图，我觉得挺好，有些情况下我们可以这么拿出来秀一下，但更多的是展示信息给我们的受众。展示的图
作者｜Melissa Bierly 选文｜Aileen 翻译｜冯琛 校对｜Elaine琏 数据可视化专家Andy Kirk说过，数据可视化分为两类：探索性可视化图表和解释性可视化图表。解释性可视化图表的目标是进行描述——它们是根据对事物表面的关键线索而被仔细构造出来的。 另一方面，探索性可视化图表建立了与数据库或主题事件的互动，它们帮助用户探索数据，让他们发掘自己的观点：发现他们自己认为相关的或者感兴趣的事物。 通常，探索性可视化图表是交互式的。尽管现在有许多Python绘图库，但只有少数可以创建能够使你
下面是 Linux 下 4 个日常使用率非常高的监控工具，可以帮助我们准确快速的诊断系统问题。
在我以前的文章（这里是第一[1]篇和第二篇[2]）中，我展示了ElasticSearch作为电子商务中的全文搜索引擎的使用，一些高级配置的设置和使用以及products包含所有内容的索引的创建保存的产品。
千呼万唤出来的Excel新图表，真的好用么？真的够用么？从来对图表有点追求的人都很不屑于用Excel原生图表出来的效果，颜色丑，看多两眼就显呆板，就连新出的一堆瀑布图、树状图、漏斗图等也不出例外。
导读：上篇Tableau可视化之多变折线图一文中，介绍了Tableau折线图的几种花样作图方法，今天本文继续就另一个基本可视化图表——条形图的制图及变形进行介绍。
至于性能和运维成本，则由所选择的后端 DB 所决定。Metabase 本身不需要进行多复杂的维护，单个 DB 故障并不会引起 Metabase 崩溃。
bwm-ng（下一代带宽监控器）是另一款非常简单的实时网络负载监控工具，可以报告摘要信息，显示进出系统上所有可用网络接口的不同数据的传输速度。
Power BI在2023年的首更有个重要内容：表格矩阵的图像高度宽度可以分别设置参数（详情：Power BI 重大更新：可视化能力大幅提升！），这使得表格矩阵的可视化能力上了一个大台阶。本公众号之前介绍的很多自定义图表类型现在都可以移植到原生表格中。本文以零售业业绩跟踪为例进行说明。
由于经常有读者在文章留言中问到“这些好看的数据可视化图片都是用什么做的呀？”之类的问题，今天Alfred就来推荐一些实用的数据可视化工具给大家，这些工具包含：
在这一系列文章中，我通过在每个 Python 绘图库中制作相同的多条形绘图，来研究不同 Python 绘图库的特性。这次我重点介绍的是 Bokeh（读作 “BOE-kay”）。
这里将销售部门的业绩分为一卖业绩和复购业绩进行可视化，并且有意思的是使用到了表情符合字体(emojifont拓展包)。整个可视化下面是可视化的效果：
这段时间写了太多的教程，感觉自己都写烦了，不知道大家看的烦不烦，今天没有教程，写一点儿心得总结下这段时间以来的经验和体会，顺便介绍一款图表插件，也将是小魔方下一阶段重点讲解的图表神器！ 图表作为展示数据的一种方式，有一些约定俗成的套路，比如我们常用折线图或者散点图、柱形图、条形图、面积图来表现时间序列；用圆环图、雷达图、饼图、玫瑰图、堆积柱形图（条形图）来表达构成比例等等。 可是在实际运用过程中，其实还是有一些细节需要大家注意。 1、关于柱形图、条形图，如果横轴是非时间序列，那么务必在做图表之前，先对序列指
SURPLUS：联邦财政预算的盈余（正向）或亏损（负向），按当年国民生产总值的百分比计算。
今天跟大家讲解excel在制作条形图时的顺序调整问题 不知道大家发现了没有 excel在制作条形图时有一个bug 默认的图表数据系列顺序总是与原数据系列顺序相反 无论你是否对原数据进行排序 以下两个
自从乔老爷子把苹果公司的每一次发布会都搞成个人秀后，幻灯片这个词就开始变得热门起来。大家发现好的口才搭配上一张好的幻灯片可以极大吸引听众的注意力，最关键的是可以很好的宣传产品，提高企业营收额。
条形图专用于离散变量和数值变量之间的可视化展现，其通过柱子的高低，直观地比较离散变量各水平之间的差异，它被广泛地应用于工业界和学术界。在R语言的ggplot2包中，读者可以借助于geom_bar函数轻松地绘制条形图。对于条形图大家对其的印象是什么呢？又见过哪些种类的条形图呢？在本篇文章我将带着各位网友说道说道有关条形图的哪些品种。
Polarr Photo Editor中文名泼辣修图，是一款非常实用的修图工具，这款软件可以为摄影爱好者提供强劲而又优雅的高质量图像编辑体验，通过它你将学会用一种新的方式重构你的图片，或者用你已经熟悉并且喜好的工具在手机上进行编辑。泼辣修图2023不仅能帮用户处理图片，还能记录使用日志，并提供好的修图建议。泼辣修图拥有上百款调色工具还有丰富的图层素材， 更有智能的人像修饰面板，具备物体识别的智能蒙板，高效的滤镜管理系统和强大的文字工具，支持批量处理。一切围绕摄影，无论是新手还是专业用户，都能得心应手。泼辣修图提供照片克隆、照片拼接、滤镜效果以及精美贴纸等功能，轻松制作个性图片，
ggplot函数所制作的图表默认设计风格虽然经过设计师的精雕细琢，但是并不是尽如人意。 毕竟在这个大众审美水平水平越来越高的时代里，企业中的各式报告也强调与企业的VI相互统一，形成自身风格与特点。 这样就要求R语言所制作的图表能够根据所需的风格与主题，高度可定制。当然ggplot函数中是支持这种多样性的订制需求的，甚至像那些知名的咨询或者顶级财经媒体的御用图表模板已经被制作成了图表主题分享在R语言的主题包之中。 接下来要介绍关于图表主题设置的一些细节： 关于柱形图与条形图的转化问题： 这个问题昨天已经提到了
本文介绍了一些可以用来监控网络使用情况的Linux命令行工具。这些工具可以监控通过网络接口传输的数据，并测量目前哪些数据所传输的速度。入站流量和出站流量分开来显示。 一些命令可以显示单个进程所使用的带宽。这样一来，用户很容易发现过度使用网络带宽的某个进程。 这些工具使用不同的机制来制作流量报告。nload等一些工具可以读取"proc/net/dev"文件，以获得流量统计信息；而一些工具使用pcap库来捕获所有数据包，然后计算总数据量，从而估计流量负载。 下面是按功能划分的命令名称。 监控总体带宽使用―
4.3 监控器 1 聚合报告 聚合报告在分析测试结果时通常是很有用的，且由于该报告仅统计测试结果，执行测试时将占用更少的内存与CPU资源。在测试资源允许的情况下，可保留这个监听器执行测试，但根据JMeter的官方建议，还是推荐使用CLI模式保存测试结果后再使用聚合报告进行查看分析以降低对性能的影响。 通过右键在弹出菜单中选择“添加->监控器->聚合报告”，如图29所示。
最近看到很多盆友们用pyecharts、Bokeh和plotly等绘图库制作动态图，还有用pbi制作的，以及网页工具flourish等。其实matplotlib这个经典绘图库也是可以的，这不就来了嘛~
过滤器用于限制和修改数据视图中包含的数据。可以使用过滤器实现以下目的：排除来自特定IP地址的流量，仅包含某个子网域或目录中的数据，或者将动态网页网址转换为可读的文本字符串。
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