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。
很多人提到Tableau、Power BI等老牌可视化工具,这些工具确实引领了可视化的风潮,有开疆拓土之功。
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!
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。
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
在我以前的文章(这里是第一[1]篇和第二篇[2])中,我展示了ElasticSearch作为电子商务中的全文搜索引擎的使用,一些高级配置的设置和使用以及products包含所有内容的索引的创建保存的产品。
参考链接: Python | 使用XlsxWriter模块在Excel工作表中绘制甜甜圈图
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。
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。
永远不要低估Excel的作用,虽然名种BI工具很火爆,但记住他们只在分析师的群体中火爆,当涉及到报表分享时,分享到一般用户手里时,或者职场老一辈人群时,Excel是最佳的选择。同样对灵活性要求高、自动化程度强烈的,Excel仍然是不二的选择。
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。
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。
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。
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。
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。
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.
前面我们以Time series 图表为例,学习了面板的配置参数,在这里我们要继续学习Grafana 的其他图表,配置参数大同小异。
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
https://grafana.com/grafana/plugins/alexanderzobnin-zabbix-app/
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。
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。
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
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。
点击关注公众号,Java干货及时送达 推荐阅读:Spring Cloud Alibaba 终于一统江湖! 出品 | OSC开源社区(ID:oschina2013) Grafana 9.0 的主要重点是改善 Grafana 的用户体验,使可观察性和数据可视化更易用也更容易获得。无论是通过 Prometheus 和 Loki 可视化查询生成器还是面板和仪表板搜索功能,Grafana 9.0 都引入了更新的工作流程,使发现和调查数据变得更加容易和直观。 要深入了解所有最新功能,可以加入在 GrafanaCONl
编者注: 随着行业对营销和推广效果的重视,数据的作用越来越大。而营销渠道的多样化,也导致数据来源的数量和数据本身的体量都越来越大。如何挖掘,分析和展现各种数据就成为所有公司的一个关注点。众多商业智能解
.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。
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。
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。
Grafana 是一款用 GO 语言开发的开源数据可视化工具,可以做数据监控和数据统计,带有告警功能。
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。
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。
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。
网址 :https://github.com/storybookjs/storybook
2020年9月,Power BI Desktop 随着微软 Ignite 大会而发布更新。
英文 | https://medium.com/javascript-in-plain-english/7-trending-typescript-projects-on-github-675d3fc8ecae
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。
Plotly Express 是一个新的高级 Python 可视化库:它是 Plotly.py 的高级封装,它为复杂的图表提供了一个简单的语法。
导读:Plotly Express 是一个新的高级 Python 可视化库:它是 Plotly.py 的高级封装,它为复杂的图表提供了一个简单的语法。
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Zabbix 6.0 LTS版本中将原生支持Zabbix服务器高可用性集群。高可用性可以保护您免受软件和硬件故障的影响,并允许您在执行维护窗口时最小化停机时间。在Zabbix 6.0 LTS之前,用户需要使用专用的集群软件来实现高可用性。大多数用户同时使用Corosync+pacemaker或keepalived软件。这需要掌握这些工具相关的知识,来实现的高可用性集群设置、配置、维护和其他与管理Zabbix高可用性集群相关的任务。您也可以使用其他第三方供应商解决方案,同时在许多情况下会产生额外的许可费用。
Github地址:https://github.com/grafana/grafana 官网地址:https://grafana.com 官网文档地址:http://docs.grafana.org/ 下载地址:https://grafana.com/grafana/download
当今市场上有无数种的无代码分析工具,允许开发人员和非开发人员使用拖放的方式构建图表和仪表盘。
Apache Airflow是一个编排平台,用于以编程方式编写、安排和执行工作流。OpenTelemetry开放遥测用于生成、收集和导出遥测数据(指标、日志和跟踪),以帮助您分析软件的性能和行为。这两个开源项目看起来很自然,随着 Airflow 2.7 的推出,用户现在可以开始在 Airflow 中利用 OpenTelemetry Metrics!
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。
React Web应用程序开发管理后台可能非常耗时,这和设计所有前端页面一样重要。
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。
译者:Nic 本文长度为1831字,预估阅读时间3分钟。 我们今天要向大家分享高级谷歌分析的技巧与窍门。 Google Analytics(分析)影响到搜索引擎营销中的每个人(除非您使用其他分析工具!),但并不是所有人都对它有足够的认知。分享知识可以帮助我们更好的利用它,这也是此文的目的。我会分享一些关于高级细分方面的技巧,例如如何进行多目标转化跟踪以及跨网域跟踪的窍门。 高级细分 很多人都听过高级细分可以使GA的报告更上一个台阶,但是却不知道该怎么操作,继续阅读下去,您将会对此有更多了解。 1.社交媒体细
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