在当今数字化时代，数据分析和可视化成为企业决策和发展的重要支撑，很多 BI 工具昂贵的许可费用，让许多中小型企业用户和个人用户望而却步，开源 BI 工具的出现，让其成为很多用户进行数据分析展示的首选。目前市面上主流的开源 BI 产品，例如 Metabase 和 Superset，都是由国外的开发者开发的，这导致国内用户上手的时候都觉得不适应。
想必大家已经听说了，1 月 21 日，开源的可视化工具 Apache Superset 宣布毕业并成为 Apache 软件基金会（ASF）的顶级项目（Top-Level Project）。
1、tableau的介绍 1）tableau的优势 2）维度和指标 3）展现形式 4）设计形式 5）设计流程 2、数据导入、数据浏览 3、调整tableau中表格样式的常用四大按钮 1）田字格按钮的作用：分别对单元格、区、标题，进行线条颜色、线条粗细的设置 2）填充格按钮的作用：为整张表的标题、区、单元格设置填充色 3）A按钮的作用：专门针对表中的文本进行字体颜色、字体大小、字体格式、是否斜体等操作 4）对齐按钮的作用：专门设置表中文本，是左对齐，还是右对齐，还是居中对齐这些操作 4、tableau保存操作文本的两种格式说明 1）“.twbx”格式和“.twbx”格式 2）将tableau导出为任意版本的tableau文件
Apache Superset最近发布了1.0.1版本，这也是1.0版本后的有一个重大的版本，Superset也会在以后有更多的改进。那么让我们来看一下最新的新功能吧。
Apache Superset 是一个开源的现代的、企业级的商业智能 web 应用程序。是一个数据可视化和数据探索平台。
商业智能（BI）是指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。相比于普通的报表，BI的操作更加简单，能够处理的数据更加庞大，它更侧重于数据分析。
Dashboard是信息的直观传达形式。其目的是用易于理解的方式为用户呈现复杂信息。
6种目标跟踪方式一览 📷 6种目标跟踪方式一览工作簿下载地址： https://public.tableau.com/app/profile/.63722048/viz/1_1627174295422
每家公司都围绕目标开展业务并使用关键绩效指标（KPI）跟踪实现这些目标的进展情况。对于每个目标，团队应能随时轻松地回答以下两个主要问题：
俗话说“工欲善其事必先利其器”，今天跟大家一起交流一款简单易用的数据查询和可视化分析的开源BI工具Redash。
📷 ✻ 6种目标跟踪方式一览 📷 6种目标跟踪方式一览工作簿下载地址： https://public.tableau.com/app/profile/.63722048/viz/1_162717429
Apache Superset 是一个现代的、企业级的轻量BI平台，提供了大量数据可视化组件。
Quick BI（以下简称Qbi）做数据分析有5个模块：仪表板、电子表格、数据大屏、即席分析和自主取数。其中仪表板和即席分析比较接近于Power BI（以下简称Pbi）制作的报告。本文的比较对象，主要指Qbi的仪表板和Pbi的报告。
项目简介 本文是关于安装和配置直接从数据库中直接呈现的超酷和令人钦佩的D3图表，而无需任何特殊的API。这些工具名为 SuperSet，它来自Airbnb的团队。
我认为基于准确数据分析的复盘才是最有效的，因为不管是拍脑门定需求还是毫无根据的优化迭代都可能导致效果与期望南辕北辙。
1.1 简介 Superset是一款开源的现代化企业级BI。它是目前开源的数据分析和可视化工具中比较好用的，功能简单但可以满足我们对数据的基本需求，支持多种数据源，图表类型多，易维护，易进行二次开发。 1.2 特点 1）丰富的数据可视化集 2）易于使用的界面，用于浏览和可视化数据 3）创建和共享仪表板 4）可提供身份验证
这是免费系列教程《7天学会商业智能(BI)-Tableau》的第6天，前面我们介绍了如何用Tableau可视化？，今天介绍项目实战：如何制作报表？通过一个项目学会如何制作报表，最终的案例效果如下图。
近期Superset发布了新的版本1.3.0，此版本专注于提升用户体验。并进行了大量的改进与错误修复。
一个人可以合理地从多少个仪表板中获得洞察并采取行动？虽然我不知道答案（实际上这将是一项很好的调查），但我希望我们都可以达成一致的看法，即存在一定的限制。当我们在分析问题本身之前就为每个问题创建一个仪表板，而不进行分析时，仪表板膨胀就会发生。
Apache Superset是一个强大的BI工具，它提供了查看和探索数据的方法。它在 ClickHouse 用户中也越来越受欢迎。
使用Superset已经有一段时间，其良好的体验与丰富的图表功能节省了大量的时间。但是对于权限，自定义图表，图表下载，报警邮件一直没有很好的支持，大部分公司对于这些功能的实现还是需要大量的二次开发，费时费力。
译者：吕东昊 审校：陈明艳 本文长度为3743字，预估阅读时间10分钟。 摘要：本文从数据连接器、数据处理、可视化等多个维度解析Tableau和 Google Data Studio二者区别。 P
事情是这样的。 这次客户使用的是.Net项目，直接做BI大屏过于复杂，所以想直接集成使用BI数据可视化分析大屏。
前言 原文传送门：见文末左下角阅读原文 作者：Aaron Frederick 编译：HuangweiAI 使用Python创建图形的方法有很多，但是哪种方法最好呢?当我们进行可视化时，问一些关于图
Grafana是一个开源指标分析和可视化套件。 它最常用于可视化基础设施和应用程序分析的时间序列数据，但许多应用于其他领域，包括工业传感器，家庭自动化，天气和过程控制。
译自 Getting Started with Infrastructure Monitoring 。
Superset终于迎来了又一个重大的版本更新。使用superset已经近三年的时间了，其为我们提供了数据可视化的解决方案。也成为了最好的商用BI的替代方案。
Superset终于迎来了又一个重大的版本更新。使用superset已经近三年的时间了，其为我们提供了数据可视化的解决方案。也成为了最好的商用BI的替代方案。
BI工具是数据分析的得力武器，目前市场上有很多BI软件，众所周知的有Tableau、PowerBI、Qlikview、帆软等，其中大部分是收费软件或者部分功能收费。这些工具一通百通，用好一个就够了，重要的是分析思维。
Pinot 是一个实时分布式 OLAP 数据存储，专为提供超低延迟分析而构建，即使在极高吞吐量下也是如此。 它可以直接从流数据源（例如 Apache Kafka 和 Amazon Kinesis）中摄取，并使事件可用于即时查询。 它还可以从 Hadoop HDFS、Amazon S3、Azure ADLS 和 Google Cloud Storage 等批处理数据源中摄取。
在智能工厂的建设过程中，为了让每条生产线的生产进度和状态更加清晰，经常需要将生产信息情况显示在电视看板上，称为智能工厂-车间数据可视化大屏方案。
数据可视化是一种以图形描绘密集和复杂信息的表现形式。数据可视化的视觉效果旨在使数据容易对比，并用它来讲故事，以此来帮助用户做出决策。
WordPress 是一个内容管理系统 (CMS)，这意味着它是一种简化生成、存储和显示 Web 材料的过程的工具。WordPress 最初是作为一种改进日常写作常规排版的工具。但是，它被用作博客工具，随着我们接近今年第四季度，WordPress 仍然是使用最广泛的 CMS 系统，不仅在博客中。WordPress 是一个完全开源的程序，会定期更新。可以在此处找到存储库。与任何其他开源软件一样，WordPress 依赖于它的社区。
Power BI VS Tableau 是个老生常谈的话题。相关文章在csdn、知乎、谷歌上有不少。但一来这两家的产品更新迭代很快，二来网上很多文章都是大方向上抽象概念的对比，没有细化到操作层面。个人估计，很多文章都是把初始一两篇对比文章的几个观点换个表达再写一遍，因此都是大同小异，且不痛不痒，让读者看完还是不知有啥区别。接下来我将以Power BI老手的视角，从多个方面去进行对比。本篇主要讲解可视化层面。为此，我特地用Tableau复刻了一遍Stack Overflow 2019调查问卷的Power BI报告。详见下图：
今天为大家分享谷歌的Material Design可视化数据设计规范指南，这个规范指南基本适用所有数据图表设计，很有参考价值，建议收藏。
如果你参加过仪表板大全（Big Book of Dashboards）的专题会、发表会、或网络研讨会，那么你肯定已经听作者们（包括我自己）谈论到网格设计的重要性。这个功能我一直在期待，并且期待了很久，现在终于等到了。Tableau为仪表板布局增加了这个新的网格选项。在菜单中选择“仪表板”（“Dashboard”），然后再选择“显示网格”（“Show Grid”）。就是这么简单。
在快速发展的大语言模型（LLM）世界中，确保最佳性能和可靠性比以往任何时候都更为关键。这就是'LLM 可观测性'的概念发挥作用的地方。这不仅仅是监控输出；更是深入洞察这些复杂系统内部运作的关键。
前两天在公众号发布了一篇「NBA球队数据可视化」的视频案例，对于本赛季东西部30只球队的得失分，胜负场次，胜率排名等进行了可视化展示，并支持实时交互。可点击下方视频查看。本文来分享一下视频中可视化的实现过程。
许多组织都存在数据问题。当许多员工远程工作（或在混合环境中）并在多个位置使用多个设备访问公司数据时，他们正在处理信息过载问题。这只会加剧数据孤岛的问题。
目前CDSW的最新版本是1.7.1，此版本仅支持从1.5.x和1.6.x升级，其他更低的版本需要先升级到1.5.x或1.6.x，然后再升级到1.7.1。本文档将介绍如何基于CDH5.16.1将CDSW从1.6升级到1.7.1。
Netdata通过可扩展的Web仪表板提供准确的性能监控，可以显示Linux系统上的流程和服务。它监控有关CPU，内存，磁盘，网络，进程等的指标。
当您规划出业务关键型资产时，您可以在整个堆栈中获得端到端概览，其中显示哪些数据模型或仪表板对业务至关重要、它们的使用位置以及它们的最新状态。
这几年数据治理爆火，但迟迟没有一个优秀的开源数据治理平台的出现。很多公司选择元数据管理平台作为基础，再构建数据质量，数据血缘等工具。
Aquila Admin Theme除了可以修改WP后台的显示效果和颜色，还可以自定义LOGO图标、是否隐藏显示小部件等功能。
可观测性通常在三个支柱的背景下定义 - 日志，指标和跟踪。现代云原生应用程序复杂而动态。为了避免意外和性能问题，您需要一个强大的可观测性堆栈。但是，可观测性是否仅限于收集日志，指标和跟踪呢？
个人非常喜欢这种说法，最后一公里不是说目标全部达成，而是把整个路程从头到尾走了一遍。
作者：Stef Smeets翻译：王闯（Chuck）校对：欧阳锦本文约2500字，建议阅读5分钟本文介绍了streamlit ，并展示了如何利用它将 python 脚本转换为仪表板，以及如何在线托管。相比于Jupyter Notebooks，仪表板更有利于向非技术受众展示研究成果。 标签：数据科学、可视化、仪表板、JupyterNotebook、Dashboard 图片源自Unsplash，由Arie Wubben上传 作为一名Python 爱好者，我几乎用 Jupyter Notebooks （ht
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