首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

OBIEE 12.2.1.2可视分析仪-数据格式和映射(VA)

OBIEE 12.2.1.2可视分析仪-数据格式和映射(VA)是Oracle Business Intelligence Enterprise Edition(OBIEE)的一个组件,用于数据可视化和分析。它提供了丰富的数据格式和映射功能,使用户能够以直观的方式探索和分析数据。

数据格式和映射是指将原始数据转换为可视化图表、图形和其他可视化元素的过程。OBIEE 12.2.1.2可视分析仪-数据格式和映射(VA)提供了多种数据格式和映射选项,以满足不同的数据分析需求。

OBIEE 12.2.1.2可视分析仪-数据格式和映射(VA)的主要优势包括:

  1. 多样化的数据格式:它支持多种数据格式,包括柱状图、折线图、饼图、散点图、地图等,使用户能够根据数据类型和分析目的选择最合适的数据格式。
  2. 强大的数据映射功能:它提供了灵活的数据映射选项,可以将数据字段映射到不同的图表属性,如颜色、大小、形状等,以便更好地展示数据之间的关系和趋势。
  3. 交互式数据探索:它支持交互式数据探索,用户可以通过拖拽和放大缩小等操作来探索和分析数据,实时查看数据的变化和趋势。
  4. 可视化分析报表:它可以生成丰富的可视化分析报表,用户可以将数据可视化结果导出为图像、PDF或其他格式,方便与他人共享和展示。

OBIEE 12.2.1.2可视分析仪-数据格式和映射(VA)适用于各种应用场景,包括但不限于:

  1. 业务数据分析:通过可视化分析仪,用户可以对业务数据进行深入分析,发现数据中的模式、趋势和异常,从而帮助业务决策和优化业务流程。
  2. 销售和市场分析:可视化分析仪可以帮助销售和市场团队分析销售数据、市场趋势和竞争情报,从而制定更有效的销售策略和市场推广计划。
  3. 运营监控和优化:通过可视化分析仪,企业可以实时监控运营数据,如生产效率、设备运行状态等,及时发现问题并采取措施进行优化。
  4. 客户行为分析:可视化分析仪可以帮助企业分析客户行为数据,如购买偏好、访问路径等,从而提供个性化的产品推荐和营销策略。

腾讯云提供了一系列与OBIEE 12.2.1.2可视分析仪-数据格式和映射(VA)相关的产品和服务,包括:

  1. 腾讯云数据分析平台:提供了强大的数据分析和可视化工具,可与OBIEE集成,帮助用户更好地分析和可视化数据。
  2. 腾讯云数据库:提供了多种类型的数据库服务,如云数据库MySQL、云数据库SQL Server等,可作为OBIEE的数据源,支持数据的存储和查询。
  3. 腾讯云人工智能服务:提供了丰富的人工智能服务,如图像识别、自然语言处理等,可与OBIEE集成,实现更智能化的数据分析和可视化。

更多关于腾讯云相关产品和服务的详细介绍,请访问腾讯云官方网站:https://cloud.tencent.com/

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

Python-Basemap核密度空间插值可视化绘制

上一篇的推文我们使用geopandas+plotnine 完美绘制高斯核密度插值的空间可视化结果,并提供了一个简单高效的裁剪方法,具体内容点击链接:Python-plotnine 核密度空间插值可视化绘制...Python-plotnine 核密度空间插值可视化绘制。...函数应用 fiona、shapely包实现目标区域裁剪操作 江苏省shp文件分享 Basemap的pcolormesh()、contour()函数应用 由于上篇推文中已将数据处理完成,这里我们放出处理完的数据格式预览...js.geometry.total_bounds #array([116.36196 , 30.757975, 121.975185, 35.122924]) map_base.pcolormesh()函数则实现了插值网格数据在地图上的映射效果...(X.shape) 具体的可视化绘制代码如下,这里更改的就是我们转换之后的数据,其他的上面代码一样,具体如下: from mpl_toolkits.basemap import Basemap fig

2.1K20

大模型与AI底层技术揭秘(23)抽象派的小黑子

在物理机上,这些硬件直接看到的地址(物理机总线上可以通过逻辑分析仪抓到的地址,我们称为宿主机物理地址(HPA,Host Physical Address)。...而程序指令中访问的地址为虚拟地址(HVA,Host Virtual Address),HVA是HPA通过MMU映射的结果,二者之间的映射表保存在MMU(Memory Management Unit)维护的...问题在于,两台虚拟机有可能使用重叠的GVA,但实际上对应的HVAHPA都不一样。那么,如何对二者进行区分呢?...如图,在ARM下,地址翻译类似Intel,也分为两个阶段: 第一阶段,从虚拟机内部的虚拟地址(VA)到虚拟机认为的物理地址(IPA,Intermediate Physical Address); 第二阶段...对于PCI-E设备直通给虚拟机,我们需要把PCI-E设备的配置空间地址、IO BAR地址DMA空间地址都通过SMMU进行转换成为VA后,虚拟机操作系统内的驱动程序就可以访问PCI-E设备的硬件了。

15110
  • Python-geoplot 空间核密度估计图绘制

    由于对空间数据可视化的喜欢,可能本公众号的推文也以此类图较多,当然也受到小伙伴的喜欢。...库绘制空间核密度估计图,涉及的知识点如下: geoplot库pointplot()函数绘制空间点图 geoplot库kdeplot()函数绘制空间核密度估计图 所使用的数据为全国PM2.5站点数据中国地图文件..., geometry=gpd.points_from_xy(scatter.经度, scatter.纬度), crs="EPSG:4326") 这样就可以把数处理成geoplot 绘图所需的数据格式了...20) plt.text(.88,.02,'\nVisualization by DataCharm',transform = ax.transAxes, ha='center', va...就完成了空间核密度估计的可视化绘制,所涉及的绘图函数相对简单,大家看看官网教程就可以快速掌握。

    2.9K31

    NVIDIA Deepstream 4.0笔记(三):智能交通场景应用

    我们已经整理了第一点第二点: NVIDIA Deepstream 4.0笔记(一):加速基于实时AI的视频图像分析 接下来的几篇我们从几个实际的案例来讲解如何构建Deepstream 我们已经讲了第三点中的...首先,消息Converter插件很少解析基本元数据格式并生成schema。schema可以是deepsteam中的预定义模式之一,也可以完全自定义。有效负载(payload)数据采用JSON格式。...在感知pipline里,像素在边缘设备内部进行转换,然后,分析工作流将获取此元数据并创建可搜索的分析,并显示在Web浏览器上以进行可视化。...在Trajectory 处理部分中,使用道路网络摄像机校准将图像坐标映射到地理坐标。摄像机校准在分析引擎外部提供。 ROI(感兴趣的区域)将重点关注分析只有在路上的汽车。...Kibana用于创建此分析仪表板,从而为浏览器提供易于使用的界面。 ? 我们系统性地看一下DEMO视频 ?

    2.4K40

    Python空间+气泡图完美绘制房价分布

    空间绘图很方便,省去了很多的数据处理过程,而且也完美衔接matplotlib,学习python 空间绘图的小伙伴可以看下啊),具体为空间气泡图的绘制,主要涉及的内容如下: geopandas geojson数据格式读取并可视化展示...下载所得的文件名为香港特别行政区.json,可视化效果如下: ?...lw=1) ax.text(.91,0.05,'\nVisualization by DataCharm',transform = ax.transAxes, ha='center', va...气泡图例添加 这里我们不是直接基于数据进行图例的生成,而是单独进行其他图层的绘制进行图例生成,这样做的好处就是可以更加自由定制所需图例的颜色大小,涉及的代码如下: #这里进行单独的图例添加 ax.scatter...='center') ax.text(.5,.985,'数据来源:菜J学Python',transform = ax.transAxes, ha='center', va='center

    1.9K20

    Python 空间绘图 - 房价气泡图绘制

    空间绘图很方便,省去了很多的数据处理过程,而且也完美衔接matplotlib,学习python 空间绘图的小伙伴可以看下啊),具体为空间气泡图的绘制,主要涉及的内容如下: geopandas geojson数据格式读取并可视化展示...下载所得的文件名为香港特别行政区.json,可视化效果如下: ?...lw=1) ax.text(.91,0.05,'\nVisualization by DataCharm',transform = ax.transAxes, ha='center', va...气泡图例添加 这里我们不是直接基于数据进行图例的生成,而是单独进行其他图层的绘制进行图例生成,这样做的好处就是可以更加自由定制所需图例的颜色大小,涉及的代码如下: #这里进行单独的图例添加 ax.scatter...='center') ax.text(.5,.985,'数据来源:菜J学Python',transform = ax.transAxes, ha='center', va='center

    1.6K30

    python绘图 | 空间地图上散点气泡绘制

    空间绘图很方便,省去了很多的数据处理过程,而且也完美衔接matplotlib,学习python 空间绘图的小伙伴可以看下啊),具体为空间气泡图的绘制,主要涉及的内容如下: geopandas geojson数据格式读取并可视化展示...下载所得的文件名为香港特别行政区.json,可视化效果如下: ?...lw=1) ax.text(.91,0.05,'\nVisualization by DataCharm',transform = ax.transAxes, ha='center', va...气泡图例添加 这里我们不是直接基于数据进行图例的生成,而是单独进行其他图层的绘制进行图例生成,这样做的好处就是可以更加自由定制所需图例的颜色大小,涉及的代码如下: #这里进行单独的图例添加 ax.scatter...='center') ax.text(.5,.985,'数据来源:菜J学Python',transform = ax.transAxes, ha='center', va='center

    2.3K21

    Linux下内存空间分配、物理地址与虚拟地址映射

    ,即VA映射成PA 软件上MMU对用户程序不可见,在启用MMU的平台上(没有MMU不必说,只有物理地址,不存在虚拟地址),用户C程序中变量函数背后的数据/指令地址等都是虚拟地址,这些虚拟内存地址从CPU...也就是说用户程序运行*pA =100;"这条赋值语句时,假设debugger显示指针pA的值为0x30004000(虚拟地址),但此时通过硬件工具(如逻辑分析仪)侦测到的CPU与外存芯片间总线信号很可能是另外一个值...MMU中VA到PA映射的最小单位称为页(Page),映射的最低粒度是单个虚拟页到物理页,页大小通常是4K,即一次最少要把4K大小的VA页块整体映射到4K的PA页块(从0开始4K对齐划分页块),页内偏移不变...以页为最小单位,就是不能把VA中某一页划分成几小块分别映射到不同PA,也不能把VA中属于不同页的碎块映射到PA某一页的不同部分,必须页对页整体映射。...c.用户创建新进程时,子进程拷贝一份父进程的页表,之后随着程序运行,页表内容逐渐更新变化 6) 总结 相关概念讲完,VA到PA的映射过程就一目了然:MMU得到VA后先在TLB内查找,若没找到匹配的PTE

    3.4K31

    4个免费数据分析可视化库推荐

    人脑以这样的方式工作,即视觉信息比文本信息更好地被识别感知。这就是为什么所有营销人员分析师使用不同的数据可视化技术工具来使枯燥的表格数据更加生动。...借助图表可视化。 因此,今天我想概述四种强大的数据分析可视化工具,这些工具可以组合在一起,以实现最复杂的需求。它们可以分为两类:数据透视表图表。 此外,这些工具是免费的,任何人都可以访问。...如果您想以其他数据格式保存,可以使用第三方插件。 只有类似Excel的布局。这意味着如果一行由多个层次结构组成,则每个层次结构始终显示在单独的列中。 它可以本地化为不同的语言。...如果要创建分析仪表板,可以将WebDataRocks与Google Charts,Highcharts或任何其他图表库集成。...特点功能 要根据数据创建智能数据可视化,您可以: 使用图表工具数据源协议连接到SQL数据库,Excel,Google SpreadsheetsCSV文件并将其可视化。

    4.9K20

    有效监控网络流量的五个步骤

    第二步–发现网络上的设备运行的应用程序 设备,接口,应用程序,VPN用户的发现对于监视网络流量至关重要。网络拓扑映射器是网络监视工具,用于自动发现网络上的用户以及利用网络带宽的关键应用程序。...第三步–应用正确的网络流量监控工具 除了网络拓扑映射器之外,监视网络流量通常还需要四个其他基本网络监视工具: NetFlow分析仪 由Cisco创建,术语“ Netflow Analyzer ”现在是一个通用术语...尽管NetFlow分析仪对于大多数网络流量问题很有用,但数据包分析仪允许您分析每个数据包以进行深度数据包检查(DPI)并解决更困难的应用程序问题,尤其是与IP语音(VoIP)视频会议有关的问题,例如Cisco...image.png 网络监控报告 网络流量监视通常需要实时历史报告。实时报告是一种可视化分析,可以监视网络流量现在发生的情况。历史报告对于网络事件进行故障排除很有用。...可视化分析,仪表板,报告警报可让您隔离最常见的流量问题,例如占用带宽的应用程序。 取证分析进而优化 为了隔离和解决棘手的网络应用程序问题,需要同时使用流和数据包级别的数据。

    3K41

    Python-matplotlib 商业图表 - 散点图

    ='#3D71A0',zorder=2) ax.text(j,i-.2,s=int(round(text*100,2)),size=3.5,color='#3D71A0',ha='left',va...COVID-19\fig01.png", width=3,height=4,dpi=900,bbox_inches='tight',facecolor='white') 最终可视化结果如下...='center',fontweight='bold') 上述代码就可以实现可视化结果中左侧文本的设置效果; ?...此外,由于matplotlib 无法实现向ggplot的绘图元素映射,导致有时绘制图例就麻烦些,但可以使用以下方法单独绘制图例: #添加图例 ax.plot([],[],marker='o', label...总结 本期推文我们进行商业图表第7弹的绘制,学习了散点图系列的绘制方法,此外,颜色的配置也是值得参考学习的。大家可以直接关注公号:DataCharm,直接获取EXCEL颜色主题xml文件。

    79120

    Python-matplotlib 商业图表仿制第7弹

    ='#3D71A0',zorder=2) ax.text(j,i-.2,s=int(round(text*100,2)),size=3.5,color='#3D71A0',ha='left',va...COVID-19\fig01.png", width=3,height=4,dpi=900,bbox_inches='tight',facecolor='white') 最终可视化结果如下...='center',fontweight='bold') 上述代码就可以实现可视化结果中左侧文本的设置效果; ?...此外,由于matplotlib 无法实现向ggplot的绘图元素映射,导致有时绘制图例就麻烦些,但可以使用以下方法单独绘制图例: #添加图例 ax.plot([],[],marker='o', label...总结 本期推文我们进行商业图表第7弹的绘制,学习了散点图系列的绘制方法,此外,颜色的配置也是值得参考学习的。大家可以直接关注公号:DataCharm,直接获取EXCEL颜色主题xml文件。

    32720

    (在模仿中精进数据可视化05)疫情期间市值增长top25公司

    前段时间我看到图1所示的数据可视化作品,针对2020年1月1日到6月16日之间,世界范围内市值增大最多的25家公司进行可视化: ?...而今天的文章,我就将带大家学习如何利用matplotlib来条理清楚地制作出这种类型的可视化作品。...在matplotlib中向画板插入其他图片有很多方法,我们为了控制好众多logo之间的协调,可以使用matplotlib中的inset_axes()来插入指定位置尺寸的子图。...数值标注的控制   原作品中不同公司市值增长的不同体现在不同长度柱体以及不同大小文字标注的映射之上的,我们可以配合简单的归一化变换,来约束字体柱体长度的映射。   ...图2   接着为了方便处理公司类型向指定配色的映射,我们先来创建一个映射字典: type2color = { 'Technology': '#e2a080', 'E-Commerce':

    32820

    Python-matplotlib可视化设计:疫情期间市值增长top25公司

    前段时间我看到图1所示的数据可视化作品,针对2020年1月1日到6月16日之间,世界范围内市值增大最多的25家公司进行可视化: ? 图1 这样一张典型的商业图表,看起来形式巧妙,且表现出很多数据信息。...而今天的文章,我就将带大家学习如何利用matplotlib来条理清楚地制作出这种类型的可视化作品。...在matplotlib中向画板插入其他图片有很多方法,我们为了控制好众多logo之间的协调,可以使用matplotlib中的inset_axes()来插入指定位置尺寸的子图。...「数值标注的控制」 原作品中不同公司市值增长的不同体现在不同长度柱体以及不同大小文字标注的映射之上的,我们可以配合简单的归一化变换,来约束字体柱体长度的映射。...图2 接着为了方便处理公司类型向指定配色的映射,我们先来创建一个映射字典: type2color = { 'Technology': '#e2a080', 'E-Commerce': '

    23720

    在模仿中精进数据可视化05:疫情期间市值增长top25公司

    前段时间我看到图1所示的数据可视化作品,针对2020年1月1日到6月16日之间,世界范围内市值增大最多的25家公司进行可视化: 图1 这样一张典型的商业图表,看起来形式巧妙,且表现出很多数据信息。...而今天的文章,我就将带大家学习如何利用matplotlib来条理清楚地制作出这种类型的可视化作品。...在matplotlib中向画板插入其他图片有很多方法,我们为了控制好众多logo之间的协调,可以使用matplotlib中的inset_axes()来插入指定位置尺寸的子图。...「数值标注的控制」 原作品中不同公司市值增长的不同体现在不同长度柱体以及不同大小文字标注的映射之上的,我们可以配合简单的归一化变换,来约束字体柱体长度的映射。...绘制排名 ax.text(0.025, (1 - 0.04*row + 1 - 0.04*(row+1)) / 2, str(row+1), ha='center', va

    24950

    数据可视化:疫情期间市值增长top25公司

    前段时间我看到一张数据图表(图1),针对2020年1月1日到6月16日之间,世界范围内市值增大最多的25家公司进行可视化: ? 图1 这样一张典型的商业图表,看起来形式巧妙,且表现出很多数据信息。...今天的文章中,我就将带大家学习如何利用matplotlib来条理清楚地制作出这种类型的可视化作品。...在matplotlib中向画板插入其他图片有很多方法,我们为了控制好众多logo之间的协调,可以使用matplotlib中的inset_axes()来插入指定位置尺寸的子图。...「数值标注的控制」 原作品中不同公司市值增长的不同体现在不同长度柱体以及不同大小文字标注的映射之上的,我们可以配合简单的归一化变换,来约束字体柱体长度的映射。...图2 接着为了方便处理公司类型向指定配色的映射,我们先来创建一个映射字典: type2color = { 'Technology': '#e2a080', 'E-Commerce': '

    43510

    三元相图(ternary plots)的还不会?!附上超完整的绘制教程(Python+R)~~

    作为2022年的第一篇推文,我们读者要求,介绍如何使用PythonR制作三相元图( ternary plots),涉及的知识点如下: Python-ternary包绘制三元相图 R-ggtern包绘制三元相图...off') ax.text(.83,-.06,'\nVisualization by DataCharm',transform = ax.transAxes, ha='center', va...Heatmap") ax.text(.83,.06,'\nVisualization by DataCharm',transform = ax.transAxes, ha='center', va...='center',fontsize = 8,color='black') plt.show() 可视化结果如下: 除了以上两个较常用的样例,官网还提供如下可视化样例(更多样例,大家可参考官网):...style='color:#DD6449'>DataCharm") + scale_fill_gradient(low = "blue",high = "red") + #去除映射属性的图例

    2.8K40
    领券