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关键词

纲 DataV中的那些事 (一)、前言 (二)、的整体思路 (三)、图表的选择 (四)、 提升的一些技巧 DataV中的那些事   近期,本人一直在做,用的平台是阿里的 刚开始在选择用哪个软件进行做时,在网上考到了很多,刚开始选择了帆软软件,结果发现帆软软件做报表还好,做,对于一个对没有任何了解的我来说是很难上手的,经过一系列的尝试之后,最终选择了 (二)、的整体思路   首先从说起,其面积特别的,用户站在远处也能看到内容,并且最好是深色,让观者的觉更好的聚焦。 要想做出一张满意的,首先就应该了解的过程。我们在做时,首先要有一个主题,整个的所有数据的呈现都应该是围绕这个主题展开的。 因此,接下来的小伙伴在开发的时候一定要注重这一点,这直接会决定的效果。

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BI仪表板数据

这次客户使用的是.Net项目,直接做BI过于复杂,所以想直接集成使用BI数据分析。 所以,这次我们就从——Wyn出发,为家介绍如何在 .Net环境中集成BI仪表板数据。 说到这里有些同学对BI仪表板数据并没有概念,我们这里先为家介绍一下。 BI仪表板数据 无论你现在正在进行什么项目,多少都会遇到甲方提出,需要一个炫酷好看的数据看板,进行数据展示及自助式数据分析。 这个看板,就是BI仪表板数据。 企业对内信息共享、对外行业交流、会议现场展示你能想到的这些场合都适用,同时看板类需求已经常态,对于甲方客户而言,项目需求的必备功能就是要必须支持""。 在这里我们简单根据实现效果和功能进行分层: 第一层:简单手段的堆叠,如使用Echarts.js 或其他图表库,将静态的数据以的样式展示出来,形成一个静态的自适应的数据"报表"; 第二层

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    Sentry 监控 - Dashboards 数据

    您还以放能想要调查的任何时间序列,并且所有 widget 都反映了您放的时间段。 定制 如果您想编辑默认 dashboard 或构建多个 dashboard,每个 dashboard 都有自己的一组独特的 widget,您能需要考虑我们的自定义 Dashboard 功能,它使您能够创建更强的数据 Visualization Display: 选定的类型。 类型 Line(折线), Bar(柱状), 和 Area(面积) 图 折线图、条形图和面积图允许您将一个或多个聚合函数绘制为时间序列(time series)。 您以使用鼠标滚轮缩放地图,或通过单击并拖动地图来平移地图。 Big Number(数) 数字显示单个函数的当前值。这种非常适合高级聚合。

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    用Python制作,特简单!

    经常有小伙伴问,如何制作数据? 今天将手把手带你爬取奥运会相关信息,并利用为你展示奥运详情。让一个没关注过奥运会的朋友,也能够秒懂奥运会。 ['英文缩写', 'ID', '获奖时间', '项目名', '运动员', '金牌类型'] df2 结果如下: 3、数据预处理 对于爬取到的数据,往往是有问题的,我们需要提前预处理一下,方便后续做展示 我们需要对其进行合适的拼接,方便最后。 df4 = pd.merge(df2,df3,on="名称",how="left") df4 结果如下: 4、展示 关于部分,使用的是pyecharts库。 东京奥运会奖牌榜总数前十名 ④ 2020东京奥运会金牌榜总数前十名 ⑤ 2020东京奥运会中国各项目获奖详情 ⑥ 中国选手每日获得奖牌数 ⑦ 中国选手每日获得金牌数 ⑧ 中国选手夺金详细数据 ⑨ 组合为

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    从零开发制作平台

    你将收获 产品设计思路 主流图表库技术选型 编辑器设计思路 编辑器Schema设计 用户数据自治探索 在介绍之前, 我们先看看实现的效果展示. 效果预览 ? ? ? 方案实现 产品设计思路 目前很多企业或多或少的面临“信息孤岛”问题,各个系统平台之间的数据无法实现互通共享,难以实现一体的数据分析和实时呈现。 相比于传统手工定制的图表与数据仪表盘,制作平台的出现,以打破抵消的定制开发, 数据分散的问题,通过数据采集、清洗、分析到直观实时的数据展现,能够多方位、多角度、全景展现各项指标,实时监控 针对以上需求, 我们设计了一套解决方案, 具体包含如下几点: ? 上图是笔者4个月前设计的基本草图, 后期会持续更新. 通过以上的设计分解, 我们基本以搭建一个自己定制的数据. 建立在D3之上的库, 针对和布置时间序列数据进行了优 C3.js 通过包装构造整个图表所需的代码,使生成基于D3的图表变得容易 我们使用以上任何一个库都以实现我们的搭建的需求,

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    从零设计搭建引擎

    相关文章: 从零开发一款制作平台 演示地址: V6编辑器 作者: 徐小夕 几个月前我写了一篇关于从零开发一款制作平台 的文章, 简单概述了一下搭建平台的一些设计思路和效果演示 所以我们今天谈的“搭建引擎”, 本质上也是提供一套搭建机制, 支撑我们设计各种复杂的页面。 为了方便家理解搭建, 我这里展示2张的页面, 来和家一起分析一下的组成要素: 当然实际应用中展现的内容和形式远比这复杂, 我们从上图以提炼出页面的2个直观特征 : 组件集 空间坐标关系 因为我们载体是页面, 是html, 所以还有另外一个特征: 事件/交互。 综上我们总结出了的必备要素: 我们只要充分的理解了的组成和特征, 我们才能更好的设计搭建引擎, 基于以上分析, 我设计了一张基础引擎的架构图: 接下来我就带家一起来拆解并实现上面的搭建引擎

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    如何用Python,制作疫情

    在3月初,小F写了一篇教程的推文,其中提到了几个疫情的觉效果十分酷炫。 这期就来实战一波,并且将项目部署上线。 技术栈js+css+html+echarts+flask+mysql,效果致如下~ ? 这里要说明一下,项目的来源是「B站」。 如果你也想自己部署上线这么一个疫情,那么以访问下面的小程序,就以看到具体的教程。 这里又不得不吹一下小破站,干货真的好多。 ? name=disease_h5 项目最新代码已经上传「GitHub」,阅读原文即访问。 还有热搜的数据也是有所变,标签发生了改变,数据来源于百度疫情热搜。 只需将uwsgi.ini文件放在项目目录下,并在虚拟环境中运行即。 这个在小F之前的几篇推文有提到过,以翻翻看。

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    SovitChart数据模板一键免费使用

    数维图推出的两款产品SovitChart和Sovit2D针对互联网用户均提供基础版免费使用,用户只要微信扫码登录数维图后台即立即使用。 通过拖拽式编辑快速开发出或者动态的Canvas组态页面,定义数据源并发布,以很方便的集成到自己的生产系统中。 目前、图表组件产品SovitChart推出的模板库,用户以一键使用模板加入到自己的项目中,然后以定义好数据源绑定动态数据直接发布使用,或者经过修改后进行使用,模板库会不断的更新。 进入到图表模块中找到刚加入模板的项目,点击进入项目: 5. 在编辑器中修改模板,给模板组件添加数据源和事件等。 发布成功后,你以在自己的项目中引用页面,以在线引用,或者直接把js解析器和数据文件下载部署到自己的项目中,这样以在内网发布使用。具体的集成方法请参考官网提供的在线文档。

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    手把手教你如何制作

    在我们生活和工作中,经常会看到,主要用于展示一些汇总信息,那如何制作一个酷炫的呢? 今天带家看个github上的案例。 以看到,这是一个名为“上市公司全景概览”的,展示内容包含了上市公司地域分布、行业分布、股票情况及预测、市值排行、上市公司数等。 首先,通过下图以看出该项目由5部分组成。 ? 分别是css、data、img、js和html,其中css是设置一些样式、data是数据来源,打开后以看到是json格式数据,如下图所示。 ? Img中是一些图,我们以看到,其中有背景图,也有一些展示的符号图,如下图所示。 ? 的header部分: ? 的背景: ? 还有一些图标符号等: ? 的部分通过ECharts实现,例如: 先初始: echarts.init(document.getElementById("mapChart"), "shine"); 然后写个option:

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    最近给公司撸了一个

    家好,我是凹凸数据的热心读者 最近我在设计公司的【】踩了好多坑,今天正好有机会把这些内容分享给家。 序言 本文的是利用帆软report模板实现,知识点致分为【Python模块plotly实现航线轨迹地图】,【帆软网页框插件】,【利用js代码定时刷新】 三部分内容构成,希望能为读者在企业实践中提供一些思路 而我们也来对比之前文章中的一些地图: 比如文章 Python制作全流程! 中的地图,是不是比这个地图更有质感一些? 结语 以上就制作完成了,这些内容也是我在设计公司过程中遇到问题,解决问题的思路。 当然,文章一定还有欠缺的部分,但是这种企业中做的思路,还是有一些借鉴意义的,期待跟各位佬交流。

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    你必须掌握的开发模式

    ——华罗庚 我们都尝试去观察生活,但是有时却缺少了总结生活;有时我们太着眼细节,忽略了局。数据和似乎是两个好兄弟,就像仰望星空与脚踏实地的两种状态。 开发的知识框架 ? 目的 数据来源 客户系统长期积累的数据; 客户系统设备实时产生数据; 从外界导入数据; 为项目演示准备的相关数据 数据是的第一步,这里和家提一提数据处理。 我们能够感知到,是数据处理的应用上层。 目的 使数据更直观,让用户更易感知 通过内容,辅助用户进行商业决策 对于不同用户的价值 使用人员:操作性更强、交互性更好 察领导:更实用、更靠 参观人员:更美观、更具趣味性 设计哲学 字体 次要信息环绕放置 基于以上考虑,我们以设计一种基于网格形式开发方案。

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    是什么?有哪些应用场景?

    就是一种非常有效的数据工具,它以将业务的关键指标以的方式展示到一个或多个LED幕上,不仅使业务人员能够从复杂的业务数据中快速、直接地找到重要数据,而且能对决策者起到辅助作用。 是什么? 数据是通过图形手段清晰有效地传达和交流信息。简而言之,就是通过图形设计来表示枯燥的数据,从而实现更准确、更高效的数据分析和表达。 是以数据的方式在一个或多个LED幕上显示业务的一些关键指标,以幕为主要显示载体的数据设计。也就是说,关键数据内容是通过整个超幕显示的。 的主要应用场景 随着数据的发展,在各个行业的应用越来越广泛,尤其是在政府、商业、金融、制造等行业的业务场景中。 下面我们来看看几个的应用实例。

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    用Python制作酷炫的,特简单!

    要想数据达到生动有趣、让人一目了然、豁然开朗的效果,就需要借助数据。 以前给家介绍过使用Streamlit库制作,今天给家带来一个新方法。 通过Python的Dash库,来制作一个酷炫的! 先来看一下整体效果,好像还不错哦。 主要使用Python的Dash库、Plotly库、Requests库。 其中Requests爬取数据,Plotly制作图表,Dash搭建页面。 原始数据是小F的博客数据,数据存储在MySqL数据库中。 如此看来,和Streamlit库的搭建流程,所差不多。 下面就给家讲解下如何通过Dash搭建~ 01. 数据 使用的数据是博客数据,主要是下方两处红框的信息。 通过爬虫代码爬取下来,存储在MySQL数据库中。 True, threaded=True, port=7777) # 正常模式, 网页右下角的调试按钮将不会出现 # app.run_server(port=7777) 这样就能在本地看到页面

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    Python制作全流程!(代码分享)

    家好,我是小五 前两天发了一篇《用Python制作,特简单!》,留言区非常火爆,发现家都对部分非常感兴趣。 而恰好这一部分又没太细讲,今天就详细讲一下Pyecharts制作。 注意,本文由于篇幅问题不会放置全部代码,会在文末提供全部代码的下载。 承接上文《用Python制作,特简单!》,不再赘述数据爬取和数据预处理。 使用Pyecharts制作以分为两步: 1、使用分别Pyecharts分别制作各类图形; 2、使用Pyecharts中的组合图表功能,将所有图片拼接在一张html文件中进行展示。 Pyecharts组合图表 Pyecharts进行第二步就是组合图表,分为四类: Grid:并行多图 Page:顺序多图 Tab:选项卡多图 Timeline:时间线轮播多图 官方文档:

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    推荐一款制作酷炫工具

    出现以来,一直深受各界企业的追捧,最典型的就是每年淘宝的双十一销售额,最近我也刚接触了一个项目,借此总结了一些制作经验与家分享。 这种看着高端气上档次,然而其开发步骤却并不像想象中那么简单,基本步骤就有五步: 开发工具 开发,一般有两种方式,一是用代码开发,还有一种是用现成的工具制作。 ,重点是不需要写一堆代码,自带的图表插件效果很炫酷。 下面就以FineReport为例子,演示一下如何制作下面这样一张。 最后保存,点击预览,一张完美的就制作完成了。 模板展示 来源:https://www.toutiao.com/i6820633397023474180/

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    Python制作全流程!(代码分享)

    今天就详细讲一下Pyecharts制作的过程。 注意,本文由于篇幅问题不会放置全部代码,会在文末提供全部代码的下载。 承接上文《用Python制作,特简单!》 使用Pyecharts制作以分为两步: 1、使用分别Pyecharts分别制作各类图形; 2、使用Pyecharts中的组合图表功能,将所有图片拼接在一张html文件中进行展示。 所以我们在前文中引入了国家名称中英文对照表,左连接形成了df4: df4 单独提取英文名称和奖牌总数两列数据,用来。 Pyecharts组合图表 Pyecharts进行第二步就是组合图表,分为四类: Grid:并行多图 Page:顺序多图 Tab:选项卡多图 Timeline:时间线轮播多图 官方文档: 代码下载 如果有小伙伴对本文代码感兴趣,后台回复“” ,即获取全部代码!

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    数据使用什么技术开发的?

    还记得双十一某宝的数据吗?还记得你剁手了多少吗?他每年都在突破,而企业这历史性的时刻用数据是否更有意义?答案是肯定的! 那么数据于企业来说有什么重要意义及用处呢?    用户以基于Tarsier强组件手动触发或后台自动触发执行动作,满足个性需求,更精细的提升运维效率。    坦率讲数据并非适用于所有企业,因行业而言,有的企业对数据有很迫切的需求。 当然things作为物联网pass平台,欢迎家自己来制作,如果企业有技术人员,最少前端开发经验,懂js,了解webgl、 Javascript,那就没问题的,thingjs平台支持数据对接,项目部署等

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    用 pyecharts 制作数据之数据地图

    前段时间,给家分享过 20 个炫酷的数据,源代码都是基于 echarts 的,于是我产生了用 Python 来实现数据的想法。 ? 参考上面这个模板,我计划用 pyecharts 实现一个类似的数据。 今天先绘制中间的数据地图,为了方便演示,我们采用一个超市数据集,数据来源于 Tableau 官方示例。 /data/超市数据.xlsx') # 用数据透表的方法汇总各省销售额 province_sale = df.pivot_table(values='销售额', index='省/自治区', aggfunc subtitle_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(color="#CCCCCC", font_size=15)), # 组件参数 对于颜色的深浅和气泡的小,我们的感知能力其实是比较弱的,通常很难精准地判断差异。 从有效传递信息的角度来看,我认为上面这种分段式的数据地图,比普通的热力地图和气泡地图更加有效。 ?

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