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可视化搭建数据系统的前端实现

本文首发于政采云前端团队博客:可视化搭建数据系统的前端实现 https://www.zoo.team/article/data-visualization ? 本文尝试基于政采云前端团队的数据屏搭建系统 Big 的拆解说明,为大家提供一种此类系统的设计和实施方案。 Big 是什么 Big 是基于政采云前端搭建系统 鲁班,和数据屏组件库,进行快速搭建数据屏的可视系统。 为什么叫 Big 呢? 编辑屏是数据可视系统核心,页面布局参考 DataV: ? 拆解为 4 个部分:顶部、组件区、画布、数据配置区。先讲下设计思路,再依次分解各区。 通过可视化搭建系统,可以赋能相关的业务方,让非专业人士做出专业的屏效果,同时满足公司的一些定制化需求。

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谷歌PAIR瞄准 AI 交互,开源两机器学习可视数据工具

【新智元导读】谷歌昨天宣布启动新的研究计划 People + AI Research(PAIR),旨在改善人与人工智能系统交互体验。 谷歌同时宣布开源两个数据可视化工具——Facet Overview 和 Facet Dive,针对 AI 工程师,便于后者开发机器学习系统。 Alphabet 周一宣布启动一项新的研究计划 People + AI Research(PAIR),旨在改善人与人工智能系统交互。 ▶ 开源工具 同时,谷歌还宣布开源两个可视化工具——Facet Overview 和 Facet Dive。这两个应用程序都是针对 AI 工程师的,能让后者清楚地查看训练 AI 系统数据。 训练数据是现代 AI 系统中的关键因素,但它们通常是不透明和混乱的根源。事实上,ML 工程与传统软件工程一不同之处便在于不仅要调试代码,还要调试数据

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    腾讯云图是一站式数据可视化展示平台,旨在帮助用户快速通过可视化图表展示大量数据,低门槛快速打造出专业大屏数据展示。新用户0.99元起,轻松搞定数据可视化

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    Qt编写数据可视屏界面电子看板系统

    一、前言 目前屏大数据可视化UI这块非常火,趁热也用Qt来实现一个,Qt这个一站式超大型GUI超市,没有什么他做不了的,屏电子看板当然也不在话下,有了QSS和QPainter这两个无敌的工具组合,借用几个 二、文章导航 Qt编写数据可视屏界面电子看板1-布局方案 https://blog.csdn.net/feiyangqingyun/article/details/90141646 Qt编写数据可视屏界面电子看板 /90257468 Qt编写数据可视屏界面电子看板6-窗体打开关闭 https://blog.csdn.net/feiyangqingyun/article/details/90287251 Qt编写数据可视屏界面电子看板 Qt编写数据可视屏界面电子看板12-数据库采集 https://blog.csdn.net/feiyangqingyun/article/details/90445667 三、电子看板介绍 电子看板是目视化管理的一种表现形式 ,即对数据的状况一目了然地表现,主要是对于管理项目,它通过利用形象直观而又色彩适宜的各种视觉感知信息来组织现场生产活动,目视管理依据人类的生理特征,在生产现场充分利用信号灯、标识牌、符号颜色等方式来发出视觉信号

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    2018-08-15 实战回顾:苏宁金融营销系统的重构之路

    可以总结为五功能目标: 建立营销活动全流程的闭环管控。 现有的满减,立减,返券等促销形式远不够,支持更多的营销形式。 实现营销活动数据可视化。 实现从活动申请、预算、结算、到效果评估的自动化。 当时系统架构,所有的营销行为数据都未记录,或者是分散记录。 这种情况下,无法满足营销数据可视化,活动效果数据分析等需求。 规则引擎引发的“血案”。 规则引擎及规则资格校验是一个计算资源消耗非常的功能。营销前台、促销服务、电子券、任务服务都包含此功能。随着活动形式的持续增长,消耗的计算资源也持续上升。多个系统同时申请资源,导致资源的浪费。 建设营销数据中心,包括:营销行为数据都采集,存储,分析,报表。满足营销数据可视化,活动效果数据分析等需求。 4. 拆分出规则引擎。 独立的规则引擎系统,承载上游所有促销形式的规则计算,节省资源。 针对此种校验,单次请求数据 6 个唯一条件都需要一一进行判断,这样就对同一个活动增加了跟缓存交互次数。活动越多、应用跟缓存交互次数越多,耗时就越长,系统性能必然降低。

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    Facebook 交互式神经网络可视系统,应对海量数据和复杂模型

    【新智元导读】神经网络模型的可视化是解决其黑箱问题的一个解决方案,但用于神经网络可视化的大多数工具集中在图像数据集上,这激发了 Facebook 和 Georgia Tech 一道开发了一款称为 ActiVis 的开发工具的研究,这是一个用于解释大规模神经网络模型和结果的交互可视系统。 不幸的是,用于神经网络可视化的大多数工具集中在图像数据集上,这激发了 Facebook 一款称为 ActiVis 的开发工具的研究,这是一个用于解释大规模神经网络模型和结果的交互可视系统。 Georgia Tech 团队表示,对于任何一个设计这样规模的可视系统的人来说,有几个因素可以为神经网络虚拟化分析创造一个坚实的平台。 该团队表示,想要使用可视化工具的 Facebook 开发人员添加了几行代码,这些代码说明了 FBLearner Flow 界面中模型的训练过程,它需要生成可视化所需的数据

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    Python搭建一个系统信息实时监控数据可视

    本文分享使用python搭建服务器应用的监控系统面板,主要流程如下: 1、数据库中创建数据表 2、建立数据库连接 实时数据插入数据表,实时查询更新面板数据准备 3、监控中心屏制作 具体步骤: 1、 创建监测指标数据表字段 这里为了方便将系统信息监控的CPU信息、内存信息、磁盘信息放在一张表中。 3、监控中心屏 从数据库获取数据如服务器的内存、CPU信息等,通过Pyecharts可视化制作图表并布局看板。通过以下流程生成一个粗略的屏布局,由7个部分组成,按顺序排列。 ", "#2CB34A"), line(all_time,all_cpu), tab1("系统信息监控数据可视屏", "#2CB34A"), tab2("可用内存:{mem_free all_mem_percent) ) page.render("data_center.html") db.close() 配色码-查看RGB颜色查询对照表|RGB颜色|三原色配色表 (sojson.com) 数据可视化面板预览

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    python爬取招聘网站数据,利用tableau可视交互屏,指导你如何学习、找工作!

    4、关于“工作描述”字段的特殊处理 5、tableau可视化展示 1) 热门城市的用人需求TOP10 2)热门城市的岗位数量TOP10 3)不同工作地点岗位数量的气泡图 4)热门岗位的薪资待遇 5)热门行业的薪资待遇 6)可视屏的最终展示 7)可视屏的“动态”展示 本文大纲 1、项目背景  随着科技的飞速发展,数据呈现爆发式的增长,任何人都摆脱不了与数据打交道,社会对于“数据 3、数据预处理  从爬取到的数据中截取部分做了一个展示,可以看出数据很乱。杂乱的数据并不利于我们的分析,因此需要根据研究的目标做一个数据预处理,得到我们最终可以用来做可视化展示的数据。 :\8泰迪\python_project\51_job\词云图\bb.csv", mode='a',index=False, header=None,encoding="gbk") 5、tableau可视化展示 1) 热门城市的用人需求TOP10 2)热门城市的岗位数量TOP10 3)不同工作地点岗位数量的气泡图 4)热门岗位的薪资待遇 5)热门行业的薪资待遇 6)可视屏的最终展示 7)可视屏的

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    vivo商城促销系统架构设计与实践-概览篇

    因与商城系统耦合,无法提供针对性的性能优化,造成系统无法支撑越来越频繁的大流量场景下活动。 基于这些痛点问题,我们一期完成促销系统的独立,与商城解耦,搭建出促销系统核心能力: 优惠活动管理 对所有优惠活动抽象出统一的优惠模型和配置管理界面,提供活动编辑、修改、查询及数据统计等功能。 而对这些IO操作进行批量化改造,以空间换时间,减少IO交互次数也是性能优化的一方案。 精简化/异步化 简化功能实现,将非核心任务进行异步化改造。 冷热分离 对于读多写少场景对性能影响最大的除了IO操作,还有就是数据量,在促销系统中也存在一些用户态数据,如优惠资源预占记录、用户拼团信息等。 4.2 热点key问题 在促销系统中普遍使用redis缓存进行性能提升,缓存数据很多都是SKU商品维度。在新品发布、特定类型手机促等业务场景下极容易产生热点Key问题。

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    腾讯京东联合入股!基于微信生态的 SaaS 平台「微电汇」获千万融资

    这是一个以「海量粉丝,深度交互」为己任,聚焦零售大数据,以会员粉丝经营、商城订单管控为主轴,构建活动、卡劵、O2O 等三功能支柱的智慧零售全场景 SaaS 平台。 大数据后台:利用大数据商圈画像,融合企业内部数据,优化门店选址和选品,经营决策数据可视化。 智慧零售中台:对线下传统 ERP 核心基础数据进行从信息化到数字化的改造,实现「商品通,促销通,会员通,订单通」,通过中台数据聚合连接线下门店前置仓/总仓和线上互联网全平台,实现全渠道高效运营。 在微电汇系统中,微信生态中的小程序和公众号是营销终端。承担与线下零售互补的功能:打通门店,触及线下零售较少触及的人群,构建线上+线下的零售系统。 他表示零售行业线下布局处于较传统和分散的状态,大量零售数据碎片化,不能完整整合、串联和精确匹配,导致系统运营低效难以规模化复制。具有高价值的数据处于沉睡状态,未被有效挖掘及应用。

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    产品经理不得不知的APP数据分析及报表设计基础

    一般来说,数据报表工作流程应该分为以下几个步骤: 一、埋点的目的 埋点的宏观目标是为了获取数据指标来整体上验证产品的业务逻辑是否顺畅,之前的一些基本假设是否成立? 这时候涉及需要验证的数据可能会涵盖:产品方向&市场运营&商业逻辑三方面。埋点本身其实是对于自己所设计产品的一个可视化健康检查,通过逻辑和数据,贯穿产品的整个生命周期,使产品逐步达到最佳状态。 需要收集什么数据? 哪些数据可以收集到? 何时收集? 当然对于埋点的目标不同可能还有这样的情况,如新版本上线的用户行为和功能效果数据回归验证(几种场景): 1、新功能是否得到用户的使用与认可? 有没有因为交互体验功能按钮的设计而导致无效点击增多? 3.、场运营效果的回归?针对某个特别的日期进行了产品内的广告banner推广或者促销,该活动的效果如何?

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    销售数据发生波动,怎么办?

    *复购率 遇到日报问题,需要先把表格数据可视化,这样方便发现问题。 (1)客单价 image.png 假设1:客单价下降导致本周末销售额下降 对比前几周的客单价数据,发现本周五进行了促销活动活动过后,女性用户都减少了购买,导致周末销售额出现大幅下降。 与业务人员沟通后发现,是竞争对手在周末有促销活动,导致公司本周末老用户都跑到竞争对手那边了,从而导致销售额波动幅度。所有,假设3成立。 通过假设检验分析方法来寻找下降的原因,发现是因为: 1)有促销活动 2)渠道C的引流到期 3)竞争对手有促销活动 4)网站出现bug 5)产品缺货下架 6)付款方式减少 三、提出建议 针对前面发现的问题原因 1.做好促销活动后的留存工作,促销活动内容针对性改进,减少竞品影响。

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    Wyn Enterprise 核心功能:易用至极的自助式BI和数据分析工具

    作为一款前所未有的商业智能软件,Wyn Enterprise 提供自助式 BI 功能——WynBI,可让最终用户毫无约束的与数据交互,任意探索数据背后的真正原因,发掘价值,为企业决策找到有效的数据支撑。 QQ6.png 可视屏,WynBI 为您考虑得更多 数据可视屏承载着企业对内信息共享,对外行业交流,会议现场展示等重任,已经被广泛的应用。 多页面:数据可视屏往往需要展示多个方面的数据,而 Wyn Enterprise 提供的多页面功能,可以让您在一个仪表板中分配展示不同的数据故事,无需任何的代码开发工作。 您可以将其与ERP、CRM、OA等业务系统,以及钉钉、企业微信等APP进行深度集成,持续交付BI和报表功能,助力您的客户发现数据的价值。 您也可以访问Wyn Enterprise产品官网,了解更多信息 葡萄城年末福利 微信传播图---年末促销.png 葡萄城2018年末促销正在火热进行中,如想获得更多信息,请访问葡萄城官网促销页面 关于葡萄城

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    “小度8.8购物节”启动,百度DuerOS如何引领这场智能硬件升级风暴?

    2017年初,百度基于AI技术优势,内容和开发者服务生态,推出了DuerOS,立志打造一款基于AI、面向IoT设备的对话式AI操作系统,现在已成为全球最大的智能交互生态。 2018年7月百度AI开发者大会上,DuerOS3.0正式发布,在自然语言交互、对话式内容服务生态和商业模式闭环上都有大幅升级,成为一个成熟的AI操作系统,三季度DuerOS数据还将有进一步提升。 小度智能音箱的“卖经济学” 在发布财报的同一天,小度智能音箱也开启了“小度8.8购物节-AI领养季”活动,用户最低只需要花8.9元即可购买尝鲜价89元的小度智能音箱,最低只要花59.9元即可购买原价599 谷歌也有各种促销活动,比如用户购买Piexl手机,直接赠送一台Google Home智能音箱。造节的目的是促销,是让智能设备普及,大家本质在做一件事。 ? 目前,DuerOS合作伙伴数量在7月已经超过200家,搭载DuerOS落地的主控设备超过110多款,DuerOS平台上的技能开发者数量已经超过20000人,这三个数据均为国内第一,一个智能操作系统的生态已有雏形

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    .NET Core.NET5.NET6 开源项目汇总7:电商项目

    核心小程序商城系统(CoreShop) 是基于 Asp.Net 5.0、Uni-App开发,支持可视化布局的小程序商城系统,前后端分离,支持分布式部署,跨平台运行,拥有分销、代理、团购、拼团、秒杀、直播 后台管理系统包含会员管理、商品管理、订单管理、服务商品、财务管理、促销中心、分销管理、代理管理、库存管理、报表统计、自定义表单、文章管理、广告管理、商城设置、后台管理、短信管理、日志管理等模块,强大的促销引擎 ,多种促销方式自由搭配,满足各种场景的促销方式需求,做活动更灵活简单,并且在促销的扩展上也非常方便。 、活动预定、会议登记、在线报名、上课签到等等。 前端介绍 使用uni-app跨平台开发框架,结合ColorUI的美观、uViewUI的组件功能,实现更多交互细节,我们倾尽全力提供更加流畅舒爽的产品体验,实现一个后台,管理10个前端。

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    如何对Internet Marketing网络市场营销进行数据报表分析

    市场营销是为创造实现个人和组织的交易,而规划和实施创意、产品、服务构想、定价、促销和分销的过程。 营销类数据支持常见的报表 活动费用和效果分析报表 市场营销往往会通过互联网在各媒体平台上策划多种活动来活跃客户,拉新用户保证就客户的粘性,因此会有很多市场活动,每一次活动效果都需要数据检测来吸取经验。 网络市场营销报表工具选择 支持图表 市场营销数据主要在于数据分析,数据发展趋势预测,可视化图表的要求会较高,所以在选择报表工具时需要支持Dashboard 管理看板报表,以及常用的各种图表。 使用 ActiveReports 设计器,用户可轻松设计如 Excel 表格、Word 文档、Dashboard 屏等常见类型报表,并将数据以丰富灵活的可视化图表方式呈现给最终用户。 葡萄城公司成立于 1980 年,是全球领先的集开发工具、商业智能解决方案、管理系统设计工具于一身的软件和服务提供商。

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    商城项目-商城介绍

    用户可以在线购买商品、加入购物车、下单、秒杀商品 可以品论已购买商品 管理员可以在后台管理商品的上下架、促销活动 管理员可以监控商品销售状况 客服可以在后台处理退款操作 希望未来3到5年可以支持千万用户的使用 2.2.系统架构 2.2.1.架构图 商城架构缩略图,图请参考课前资料: ? 后台管理: 后台系统主要包含以下功能: 商品管理,包括商品分类、品牌、商品规格等信息的管理 销售管理,包括订单统计、订单退款处理、促销活动生成等 用户管理,包括用户控制、冻结、解锁等 权限管理,整个网站的权限控制 ,采用JWT鉴权方案,对用户及API进行权限控制 统计,各种数据的统计分析展示 后台系统会采用前后端分离开发,而且整个后台管理系统会使用Vue.js框架搭建出单页应用(SPA)。 前台门户 前台门户面向的是客户,包含与客户交互的一切功能。例如: 搜索商品 加入购物车 下单 评价商品等等 前台系统我们会使用Thymeleaf模板引擎技术来完成页面开发。

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      腾讯云大数据实时可视交互系统 [RayData],基于数据实时渲染技术,利用各种技术从大规模数据通过本系统,实现云数据实时图形可视化、场景化以及实时交互,让使用者更加方便地进行数据的个性化管理与使用。

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