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。
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。
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
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。
Grafana是一个开源的度量分析与可视化套件。经常被用作基础设施的时间序列数据和应用程序分析的可视化,它在其他领域也被广泛的使用包括工业传感器、家庭自动化、天气和过程控制等。
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:
您的用户可以与您创建的仪表板进行交互,您可以通过使用Kibana的特性:比如,例如控件和下钻,让您的仪表板更具互动性
Dune 可能是目前向公众提供的最强大的区块链数据分析工具,而最棒的是:它还是免费的!通过 Dune,你可以通过一个公共数据库近乎实时地访问区块链数据,你可以通过 Dune 的网站使用 SQL 查询。
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。
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。
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。
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:
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。
Android Automotive是⼀个基本的Android平台,它运⾏预安装的(车载信息娱乐)IVI系统,Android应⽤程序以及可选的第⼆⽅和第三⽅Android应⽤程序。
在业务设置中,数据可视化工具可以帮助可视化业务流程生成所有数据,并创建仪表板来跟踪几乎所有的内容。数据可视化工具还可以完美地使用特定事件、项目、分析和信息的数据创建图形。
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。
Filter是Kibana中查询数据的强大方式,在这段视频中,您将了解不同的数据过滤方式
Cube是无界面商业智能平台。它帮助数据工程师和应用程序开发人员从现代数据存储中访问数据,将其组织为一致的定义,并将其交付给每个应用程序。Cube 旨在与所有支持 SQL 的数据源一起工作,包括像 Snowflake 或 Google BigQuery 这样的云数据仓库、像 Presto 或 Amazon Athena 这样的查询引擎,以及像 Postgres 这样的应用程序数据库。Cube 内置关系缓存引擎,为 API 请求提供亚秒级延迟和高并发。
谈到商业智能行业,变革是不可避免的。为了跟上步伐,各种各样的BI 解决方案正在快速迭代更新,以满足企业的数字化需求,那么市场上BI 工具种类繁杂,到底如何选择适合功能全面、满足自己企业运转情况的、合适的BI 工具呢? 我们为您总结A-Z 26个单词描述 BI 的功能,帮您在选型中全覆盖最新的商业智能要点。创建了一个 BI 术语表,从 A 到 Z。并为这些术语添加了注释,我们来一探究竟: A - Ad hoc - Ad hoc 报告 是一种 BI 流程,非技术最终用户无需 IT 即可生成 BI大屏。即使用报表设计器的最终用户能够提出自己的问题并创建自己的可视化仪表板或报表。
Zabbix是一款出色的监控工具,可从服务器,虚拟机和其他类型的网络设备收集数据,因此您可以分析趋势或问题。它针对新出现的问题提供了功能丰富的通知,但内置的数据分析和可视化工具并不易于使用。您可以将图表组合到仪表板中,但首先需要创建它们,并且实际上不存在创建显示实时数据的图形的简单方法。此外,无法将来自不同主机的数据收集到单个图表上。虽然每个新版本的情况都在好转,但它远非理想。
作者 | Romit Mehta、Vaishali Walia 和 Bala Natarajan
为了应对这些挑战,像 Streamlit[1] 这样的低代码工具作为 Python 生态系统的包装器,允许将 API、模型和业务逻辑变为现实。Streamlit 支持从数据库、API 和文件系统等各种来源轻松使用数据,从而轻松集成到应用程序中。在这篇博客中,我们将重点介绍如何使用直接来自开放湖仓一体平台的数据来构建数据应用。
也许你一直在学习数据科学,也熟读了一大堆教科书,但要获得数据科学相关的职位,你还需要向雇主展示自己的技能水平。最好的方式是作品集,你可以借此向雇主表明你所一直学习的技能能够用于工作中,为公司创造价值。要展示自身技能,这5种类型的数据科学项目可供参考:
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。
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。
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)。
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。
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。
充分利用可视化工具,可以对乏味的数据起到点金石成金的效果。现阶段我们对视觉信息的需求越来越高。视觉信息比传统文本信息更受关注,它便于阅读和加深记忆,因此也可以更快地被人们传播。
项目地址:https://github.com/BBVA/mirrorgate 最新版本0.3.0
Grafana 是一个开箱即用的可视化工具,具有功能齐全的度量仪表盘和图形编辑器,有灵活丰富的图形化选项,可以混合多种风格,支持多个数据源特点。本文把这几天简单试用的情况做个小结。
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!
作者 | Claudio Masolo 译者 | 刘雅梦 策划 | 丁晓昀 谷歌云引入了配置管理仪表板(Config Management Dashboard),允许平台管理人员或运维人员实时了解多个 Kubernetes 集群的配置同步和故障。这将有助于简化日常关键任务,如审查资源和配置进度,以确保跨多个集群的行为一致性,并快速识别问题,采取相应行动。 配置管理仪表板改进了之前发布的工具 ConfigSync。ConfigSync 是谷歌云平台的 GitOps 服务,也是 Anthos 的一部分
在幕后,Dune 将难以访问的数据转换为人类可读的表格。这些表使得编写从区块链中检索信息的 SQL 查询成为可能。Dune 还允许您访问其他用户的公开查询,以便您可以从他们停下来的地方继续。
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
在此博客中,我们将带您进行基于角色的数据冒险,并附带简短的演示,以向您展示A-Z数据工作人员的工作流程,该工作流程通过自助服务、无缝集成和云原生技术得到了加速和简化。您将学习CDP平台的所有内容,它们将共同加速您日常的数据工作人员任务。这个以演示为导向的博客旨在激发人们的好奇心和学习,并激发富有成果的互动对话-如果有任何特别的部分引起您的兴趣,我们欢迎您与我们联系。
Pinot 是一个实时分布式的 OLAP 数据存储和分析系统。使用它实现低延迟可伸缩的实时分析。Pinot 从脱机数据源(包括 Hadoop 和各类文件)和在线数据源(如 Kafka)中获取数据进行分析。Pinot 被设计成可进行水平扩展。Pinot 特别适合这样的数据分析场景:查询具有大量维度和指标的时间序列数据、分析模型固定、数据只追加以及低延迟,以及分析结果可查询。本文介绍了 Pinot 在 Uber 的应用情况。
.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。
总结我自己有关 Openstack 的各种骚操作先告一段落。这一次我想谈谈有关监控云服务的使用情况。
本文分享的是美国新能源科技公司(英文名:Netco Technology)的Zabbix自动化部署和管理方案,用于监控大量各种类型的网络设备。在此也特别感谢伍昕先生对演讲原文的翻译和整理!
2020年9月,Power BI Desktop 随着微软 Ignite 大会而发布更新。
在本次实验中,您将创建一个简单的交互式实时仪表板,以可视化存储在 Kudu 中的传感器数据。
业务分析涉及使用数据做出关键的战略级决策。问题是如何以能够帮助领导团队或决策者迅速达成共识的方式来表示这些数据?这是作为分析师的技能,并且仪表板专家将脱颖而出。
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?
大家好,今天给大家介绍Tableau的一些图表以及仪表版的制作,并将这些图表在仪表板上进行联动,从而更直观的定位已有问题。
正确分析使用数据可能会挖到宝藏。那么,作为个人或公司,如何选择分析和可视化数据的工具?
Tableau 让人们看到数据的美,以及无限探索数据真相的可能。简便、快速地创建可视化分析视图,并通过仪表板和数据进行交互,是 Tableau 的拿手好戏。
互联网有数不清的网页,且不断在以指数级速度产生新内容。到 2022 年,整个互联网创建和复制的数据将达到 44 ZB,也就是 44 万亿 GB。这么大体量内容的背后也带来了丰富信息源,唯一的问题是怎么在这浩如烟海的信息中检索到你想要的信息并带来价值。
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