同行评审或论坛的最大问题是网站上大量可用信息。很多时候对与他们一直在搜索的内容无关的评论数量感到沮丧。以Reddit为例,主页上有很多帖子。所有的信息杂乱都很难跟踪。
在数据科学和分析的领域,数据能力的释放不仅是通过提取见解的方式, 同时也要能通过有效的方式来传达见解.这就是数据可视化发挥见解的地方.
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
在线服务应旨在提供符合业务需求的服务可用性。这个过程的一个关键部分应该涉及组织中的不同团队,例如,从业务开发团队到工程团队。
Stimulsoft Reports.Net是一个基于.NET框架的报表生成器,能够帮助你创建结构、功能丰富的报表。StimulReport.Net的报表设计器不仅界面友好,而且使用便捷,能够让你轻松创建所有报表;该报表设计器在报表设计过程中以及报表运行的过程中都可以使用。在运行时使用StimulReport.Net 的报表设计器不需要支付任何的专利费用。
服务器监控工具对于IT基础架构性能、可视化和系统稳定至关重要。合适的工具能够帮助系统管理员面对服务器故障、应用缓慢、停机、内存泄露和配置依赖等挑战。
在《【Power BI VS Tableau】 可视化篇(上)》中我们提到,Tableau具有极其强大的可视化能力,可以创作天马行空般的图表。这也是让它跻身BI界领头羊梯队的关键能力之一。那么,单看可视化,有没有哪些工具能媲美Tableau呢?本文的主角——Plotly,就是答案之一。
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。
k8dash[1](发音为“Kate dash”)是一个开源的Kubernetes仪表板,可以帮助你直观地理解集群的概念。通过仪表板,你可以管理集群的组件,并深入了解其运行状况和生存能力。
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。
从表面上, Forminator似乎只是一个不起眼的Wordpress表单插件(form plugin),但如果你花点时间浏览Forminator API ,你会发现它不仅外表时髦,内心也很狂野。
引言:这是《Python for Excel》的第二章《Chapter 2:Development Environment》中讲解Jupyter Notebooks的部分。工欲善其技,必先利其器。了解和熟练操作好的开发工具,在学习和使用Python时就会更加专注于其自身,并且也有助于Python开发。
参考链接: Python | 使用XlsxWriter模块在Excel工作表中绘制甜甜圈图
以超市销售情况为例做成符号地图: 步骤如下: ①转化数据类型:转化为可识别的地理类型。国家/地区下拉列表->地理角色->国家/地区 为什么要先转换数据类型呢,因为如果不转换数据类型,有可能会识别不出来。
在上一篇文章《如何选择Elastic Stack中的Alert和Watcher》中,我们介绍了Alert和Watcher的使用场景。也提到Watcher与Kibana Alert的一个重要不同是,Watcher也可以用来调度Elasticsearch的任务。其中一个常见的用途是调度报告的定时生成和发送电子邮件。当我们在使用Elasticsearch service作为数据引擎进行各种与数据有关的搜索和分析工作时,通常需要将数据汇总,做成各种可视化的仪表板,定期发送各种报告(比如,运营汇总报告,安全分析报告,服务异常报告等)。本文中,我们将介绍:
另外Elasticsearch入门,我强烈推荐ElasticSearch新手搭建手册和这篇优秀的REST API设计指南 给你,这两个指南都是非常想尽的入门手册。
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。
Evidently 是一个开源的 Python 工具,旨在帮助构建对机器学习模型的监控,以确保它们的质量和在生产环境运行的稳定性。
Kibana 是用于在 Elasticsearch 中可视化数据的强大工具。 这是开始探索您的 Elasticsearch 数据的方法。Kibana 是一种开源分析和可视化工具,可通过基于浏览器的界面轻松搜索,可视化和探索大量数据。 除了 Elasticsearch,Logstash 和 Beats 之外,Kibana 是Elastic Stack(以前称为 ELK Stack)的核心部分。
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)。
随着行业软件业务功能的不断完善,同行业软件日趋趋同,竞争更加白热化。同时,随着企业数字化转型的深入,企业自身对数据的使用需求越来越强烈。在用户的业务处理过程中,在业务软件内直接给用户提供数据分析结果具有更高的及时性和实际价值,企业用户无需寻找业务系统之外的第三方工具来满足业务数据分析的需要,从而提升行业软件给用户的综合价值、用户黏性和产品竞争力,为软件供应商的业务发展带来全新的增长点。
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。
本文通过一个项目案例,详细的介绍了如何从 Bokeh 基础到构建 Bokeh 交互式应用程序的过程,内容循序渐进且具有很高的实用性。本文共有两万字左右,属于纯干货分享,强烈推荐大家阅读后续内容。
引言 自从2018年从Cloud Native Computing Foundation(CNCF)出现以来,您可能已经在使用K8操作系统,随着容器云技术的发展以及落地,提高了企业运维的效率和质量,并且降低了企业运营成本,但同时带来的问题是运维的复杂度和难度,举个例子🌰:由于容器的生命周期短,随时可能飘移到其他物理资源上运行,因此日志的采集和运行的监控很难像传统方式登录到服务器上查看,而运营团队需要了解有价值的数据来进行问题定位以及运营数据分析。 为了更广泛地提供这种可观察性,我们需要提
由于工作里常常要做图表,Excel没法满足复杂场景,所以Echarts和Tableau成为了我最得力的两个助手。
前面文章中我们了解了如何使用 CLI 部署 Linkerd 控制平面和 Linkerd-viz 扩展,并在几分钟内收集指标是多么容易。在本章中,我们将详细了解这些指标,并使用 Emojivoto 示例应用程序了解它们的含义。
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。
企业可以使用多种工具来可视化其数据和信息。在这里,我们列出了在大数据专业人士中非常流行的15种最重要的数据可视化工具!
指标提供了对集群中正在发生的事情的洞察力。 它们是用于监视和调试的宝贵资源。 Alluxio 有一个基于 Coda Hale 指标库的可配置指标系统。 在度量系统中,源生成度量,汇使用这些度量。 度量系统定期轮询源并将度量记录传递给接收器。
导读:本文通过一个项目案例,详细的介绍了如何从 Bokeh 基础到构建 Bokeh 交互式应用程序的过程,内容循序渐进且具有很高的实用性。本文共有两万字左右,属于纯干货分享,强烈推荐大家认真读完并收藏!
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:Data Visualization,即与视觉传达, 定义:为了清晰有效地传递信息,数据可视化使用统计图形、图表、信息图表和其他工具。可以使用点、线或条对数字数据进行编码,以便在视觉上传达定量信息。
Metabase是一款面向全体公司用户,可以提出问题并从数据中学习的简单,开源的数据查询和可视化分析工具。任何人都可以使用它来构建图表,仪表板和电子邮件。
Node应用指标监控看板显示了运行中的Node.js应用程序的性能数据。这是一个简单的模块,在Node.js入口文件的顶部应用并初始化。你可以通过在终端中运行以下命令从npm安装。
Tableau 直观且易于使用的可视化操作界面,帮助数据分析师乃至是其他领域的人们都可以看到并理解他们的数据。当然,同样包括像数据科学家或统计学家这样老练的数据分析用户。
Excel2013下载网盘链接: https://pan.baidu.com/s/1MdF2pTxlJqZMqILcW2PeBA 密码: rxuv 这个安装包中有破解软件KMSpico,当中有使用说明..txt,请阅读后安装软件,关键点是要用管理员权限操作。 破解的时候要关闭360等杀毒软件。
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。
除了一体化代码之外,我们的项目还有许多微服务支持。他们每个都需要被监控。由DevOps工程师监控它们几乎是不可能的。我们开发了一个监控系统,作为开发人员的服务。他们可以自己配置监控系统中的指标,使用它们,构建基于指标的仪表板,设置由阈值触发的警报。DevOps工程师唯一必须提供的是基础设施和文档。
ThingsBoard是一个开源平台,用于收集和可视化物联网设备的数据。可以将来自任意数量设备的数据发送到云服务器,在云服务器中可以通过可自定义的仪表板查看或共享。
当某个应用程序在生产环境中运行时,监控其运行状况是必要的。通过实时了解应用程序的运行状况,你能在问题出现之前得到警告,也可以在客户注意到问题之前解决问题。
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。
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。
学生和班级信息管理是一个非常繁琐的工作,数量之大,传统的管理方式使用起来极其不方便,但在平时的工作生活中是不可避免的。
作者:拉胡尔·阿加瓦尔(Rahul Agarwal), Walmart 实验室的数据科学家
物联网(IoT)的建立是为了解决现实世界中麻烦的问题,而将物联网技术整合到更广泛的信息生态系统中的过程几乎是同等麻烦的。这就是为什么物联网不是您可以在商店(或其他任何地方)购买,整齐打包并可以随时带走的东西。您需要使用大量的时间、耐心和TLC构建您的物联网解决方案,或者将您的设备连接到一个应用程序支持平台,这个平台以前解决过类似的问题——可能会将您的物联网应用程序从18个月缩短到一天内。本文向您展示实现物联网的两种方法。
这个就和sql中的合并类似了,数据集合合并你可以理解为与数据库合并类似,即内连接,左连接,右连接以及外连接。同样也等同于Pandas中的merge函数
InfluxDB是一个时间序列,指标和分析数据库。时间序列数据库旨在解决存储在一段时间内进行的连续测量所产生的数据的问题。此数据可能包含系统指标(如CPU和内存使用情况)和应用程序指标(如应用程序错误和REST端点调用)等项目。
当应用程序在生产环境(以及您的其他环境)中运行时,监控其健康状况是明智之举。你想确保一切都在没有任何问题地运行,而了解这一点的唯一方法是衡量你的应用程序的健康状况。当出现问题时,您希望在客户注意到问题之前得到通知,也许您可以在客户注意到任何事情之前解决问题。在本文中,您将创建一个示例 Spring Boot 应用程序,您可以在 Spring Actuator、Micrometer、Prometheus 和 Grafana 的帮助下对其进行监控。这在下面的概述中可视化,其中 Spring Actuator 和 Micrometer 是 Spring Boot App 的一部分。
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