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。
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。
将数据存储在数据库中对于当今的企业来说是一件很自然的事情。客户信息、历史订单、产品定价、物联网传感器数据，以及更多的正在被记录下来的信息，以备将来使用。然而，仅仅存储数据还不足以形成竞争市场优势。我们还必须能够分析数据，分析数据有很多方法可以选择。如果您想在MongoDB中进行可视化分析的数据，MongoDB图表是一个非常好的选择。
参考链接： Python | 使用XlsxWriter模块在Excel工作表中绘制甜甜圈图
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：
小李在一家连锁超市企业的IT部门，经常要帮业务部分做数据分析，公司信息化建设发展比较落后，IT部门也只有两个人，各种各样的数据表经常让小李加班加到头疼，每次辛辛苦苦做好的分析报告，老板还总嫌丑。
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。
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！
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。
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。
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
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。
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。
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。
按照惯例，还是先来一个平平无奇的视频： http://mpvideo.qpic.cn/0b2e3eaauaaakqacic6epvqvbwodblmqacqa.f10002.mp4?dis_k=7ea
图片在这段视频中您将学习如何开始使用Kibana您将学习如何访问Kibana并熟悉Kibana的使用界面视频内容当您在Elastic cloud部署一个ES集群后您可以通过单击'continue'开始使用Kibana来访问Kibana使用Kibana附带的样本数据集之一添加示例Web博客数据集例如单击尝试样本数据，然后单击添加数据此操作将示例数据加载到ElasticSearch并创建仪表板这样你就可以浏览这些数据让我们熟悉一下Kibana的界面点击elastic logo返回到Kibana主页Kibana主
有效的BI治理要求组织为数据和分析的治理建立流程。为了在企业规模上取得成功，BI治理过程必须得到有效技术的支持。本白皮书概述了BI门户如何为支持全面的BI治理战略提供关键的技术基础。BI门户的关键治理角色体现在以下两个场景：独立的BI治理平台，或与数据目录协同工作。
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。
“状态”选项卡具有两个潜在的视图：“表格视图”和“经典视图”。经典视图包含所选集群的一组图表，而表格视图将常规集群、计算集群和其他服务分隔为汇总表。您可以使用每个视图上的“ 切换到表格视图”和“切换到经典视图”链接在两个视图之间切换。Cloudera Manager会记住您选择的视图并保留在该视图中。
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。
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
据可视化是将数据以图形化、可视化的方式呈现，让数据更加直观、易于理解。目前市场上有许多数据可视化工具，本篇文章将为大家推荐30个数据可视化超级工具，并对每个工具的特点进行介绍。
图片 本文使用 Kaggle 数据集创建了一个Demo，演示如何使用 Python 调用 ipywidget 模块，快速创建交互式仪表板。快用起来吧~ 💡 作者：韩信子@ShowMeAI 📘 数据分析实战系列：https://www.showmeai.tech/tutorials/40 📘 本文地址：https://www.showmeai.tech/article-detail/410 📢 声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处 📢 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 💡 引言 在本篇内容中，
作者 | Romit Mehta、Vaishali Walia 和 Bala Natarajan
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。
自从使用大型语言模型（LLMs）后，自然语言处理领域已经迅速发展。通过其令人印象深刻的文本生成和文本理解能力，LLMs已经在全球范围内得到了广泛的应用。
图片本文讲解使用Panel、hvPlot等工具库，简单快速地制作可交互的数据仪表板，对180万起野火数据进行空间可视化，更直观地对起火原因、火势大小、持续时长进行单维或多维分析。---💡 作者：韩信子@ShowMeAI📘 数据分析实战系列：https://www.showmeai.tech/tutorials/40📘 本文地址：https://www.showmeai.tech/article-detail/335📢 声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处📢 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容图片
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。
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。
2020年9月，Power BI Desktop 随着微软 Ignite 大会而发布更新。
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。
在进行BI系统搭建之前，有两个问题一定是大家思考最为深入的： 1、 为什要搭建BI系统？ 2、 搭建BI系统能解决什么问题？ 我们搭建的信息化系统运行了一段时间之后，来自各个业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商等都会积累产生大量数据，来自企业所处行业和竞争对手的数据以及来自企业所处的其他外部环境中的各种数据。如何使分散、独立存在的海量数据变成有价值的信息，使业务人员、管理者能够充分掌握、利用这些信息，并且辅助决策，就是BI主要解决的问题
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。
仪表板是一块UI界面，它将来自多个组件的信息集成到一个统一的显示器中，用户可以通过它一目了然地收集关键信息。
一年一度的秋招已经打响了发令枪，从去年的薪酬排行来看，算法工程师和数据分析等工作排在前列，很多相关专业的学生一直在自学一些网络上的公开课并阅读一些专业书籍，比如“西瓜书”、“花书”等，如果你现在仍然什么也没有准备的话，然而还想从事数据科学领域这个似乎令人望而生畏的工作话，现在就要抓紧补补相关的知识了。在这里要提示一点，自我完善的知识不要局限于数据分析相关的知识，还要额外补充下相关领域的知识。另外，简历上展示个人技能的最佳方式是使用技能组合的形式，这样能让雇主相信你可以使用你已经学习的技能。为了展示这些技能，以下是你应该着重补充的5种数据科学项目组合类型：
我是制造企业的IT中心的研发人员，平常工作就是配合业务部门出出报表，选型一些商业软件，并在内部负责实施运维。最近领导出去参观了一些数字化转型比较领先的工厂和制造企业，回来就甩给我几张图，问能不能我们也做几个这样有科技感的、酷炫的大屏，重点是可以向上汇报的。
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。
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。
本文作者Randy Au，已经在15-150人规模的公司工作了近12年，被冠于“数据分析师、工程师、偶尔还有科学家”的各种头衔。
SaaS模式一经推出，凭借自身的高性价比、低维护成本，无需软硬件维护、无需运维等明晃晃的优点，得到了爆发式的增长，甚至全面改变了软件的开发模式。各位老总的问候语，不知从什么时候开始，都变成了：“你上云
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。
今天对于Datorama来说是一个非常激动人心的日子，全球CRM领导者Salesforce已签署收购Datorama的最终协议。
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。
Steema Software SL公司成立于1995年，Steema对客户服务的专注始终处于前沿，为客户提供业内更全面、更具成本价值的支持环境。
使用过报表的小伙伴，经常会有条码打印、标签打印的需求，一两个标签还好处理，但很多时候我们可能需要的是几十、上百个内容的批量打印，如下图所示：
Streamlit的一个有用功能是颜色选择器工具。这使你可以通过让用户选择任何颜色，而不是使用默认的硬编码颜色，为你的仪表板添加灵活性。
花间一壶酒，独酌无相亲。数据报告做的再好，如果不能与他人及时分享，结果等同于0。这个世界上每天有数以亿计的PPT演示文稿在产出，然而90%以上的内容都是浪费的，我们在专注于制造功课的同时，往往忽视了最后输出结果的影响力。
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。
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