第一步，得到 GeoJson 数据 第二步，转化为 TopoJson 数据 可以在阿里云得到任何区域的GeoJson，如下： 网址：http://datav.aliyun.com...总结 现在就拥有了地图可视化三大核心： 名称标准，来自国家官方标准 地图位置数据，来自阿里DATAV并与国家标准做实时校验 地图形状数据，来自阿里...DATAV并转换为 PowerBI 可使用的形状数据 至此，我们就可以实现大部分地图可视化的需求，还有大家提出的层级下钻和自定义地图效果我们再聊。
Highcharts-7—下钻图形 本文中只讲解一个图形的制作：下钻图 下钻表示的是通过层级的方式来展示数据，比如我们想查看国内人口数的占比情况，我们可以先看各个省份的情况，接着我们想看具体某个省中各个地级市的占比...，这就是通过下钻方式实现。...下钻效果 当我们选择其中某个图形进行点击的时候，会展示其下面的图形和数据，比如我们选择第一个： ? 下钻的图形展示的是折线图，因为我们指定的是line类型： ? ?...这便是下钻图表的效果? 问题 问题出现 问题：目前在jupyter notebook中的时候使用的是python-highcharts，运行的结果不能下钻到下一层级中 问题所在 打印出返回的源码 ?...待解决 目前显示下钻图形是通过前端的html代码实现的，在jupyter notebook如何直接在线显示图形还是没有解决? 感觉是下载highcharts的版本时候，模块文件要统一下。
对于多维KPI，异常定位和根因分析的目的就是在检测到KPI异常之后，从所有维度中挖掘出最可能是异常发生根本原因的元素，因此根因分析也叫做智能下钻。...包括但不限于单维时间序列异常检测，多维时间序列异常检测，多维下钻根因分析，ROOT根源分析，趋势预测，日志模板提取，日志异常定位等方向。
所以我注册了一下，用的json 数据，可写可不写 chart.setOption(option);//注意这句要放在registerMap后面，要不然地图就变成了双击才能下钻
层级下钻形状地图 可以先来看看什么是层级下钻效果，如下： 上面的效果使用了PBI第三方自定义可视化控件，下载地址：...： 第一步： 放入三个字段 第二步： 放入一个度量值（测试期间，可以用 RANDOM 值代替） 第三步： 装载刚才的三条层级 topojson 文件URL 第四步： 启动【下钻...罗叔来给你看看这个工作多么枯燥： 这里基于阿里的DATAV的地图数据进一步优化，如下： 尽量找到地图形状可以与实际地图完全匹配的...极致效果 现在来看看完美的二级层级下钻形状地图吧： 当点击海南省的时候，居然出现了南海诸岛，相当震撼。...总结 本文详细介绍了使用层级下钻地图的方法以及给出了资源，工具。 你可以自己动手操练并自己像罗叔一样把数据做对应。
水位图渲染异常 异常情况： 📷 异常图 期待的情况： 📷 期待的情况 这种情况下只要给组件绑定一个key就可以了 📷 image-202112011757502...
掘金日新计划 · 12 月更文挑战」的第5天，点击查看活动详情 序 HELLO, 这里是百里一个学习中的ABAPER,这里记录工作学习中遇到的bug,知识内容等内容.今天讲的是在工作中经常会使用的数据下钻...下钻简介 在ALV报表展示中.会出现关键字段下钻,展示某个界面或者系统自带界面.此时需要给增加 user_command 事件....下钻内容包括,展示具体某个界面,系统界面,与关键字对应的ALV界面. 技术介绍 下钻弹窗数据展示的关键技术为调用函数 cl_salv_table=>factory 展示一个新的ALV容器数据....结果展示 如图展示内容结果,一级对应的字段为,VBAK 表中的 销售订单,创建日期,销售组织,销售办事处,创建人等字段, 通过usercomed ,双击数据VBELN下钻到下一层ALV数据....技术总结 ALV数据下钻是在工作中经常使用的必要内容.能够熟练使用ALV下钻并按照关键字展示下级相关ALV数据是一个ABAPER 必会内容. 此文详细讲解了必要技术.希望能够帮助大家 .
版本规格说明 DataV 提供了以下四种版本供您选择： 基础版 企业版 开发者版（邀测中） 本地部署版 基础版 DataV 基础版支持以下功能： 公开发布 提供五个基础模板 支持 RDS for MySQL...、Analytic DB、CSV、API等七种数据源 支持常规图表和基础地图组件 企业版 相比于基础版，DataV 企业版在以下几个方面，具备更强的功能： 大屏加密发布 使用 DataV 制作的大屏...数据源种类多样 DataV 企业版支持更多种数据接入方式，包括 Oracle 和 SQL Server 。 组件和模版种类多样 DataV 企业版不限组件使用数量，不限模版使用数量。...DataV 组件一样进行便捷的拖拽布局与数据接入。...关于使用DataV制作实时销售数据可视化大屏的详细教程： 使用DataV制作实时销售数据可视化大屏 （本课程可以帮助数据分析师学习数据可视化大屏的制作，包括制作的方法、设计原则等基础知识，并提供一个微项目
支持问题SQL下钻分析【企业版】 在现有的SQLE版本中，SQLE能在不同场景下提供SQL自动审核能力，管控绝大多数SQL问题，给DBA或者开发提供了优化参考。...四、后续规划 SQLE 近期会支持更多类型数据库的SQL下钻分析； SQLE 后续会针对不同的数据库类型展示更多SQL优化针对的信息。
最近在网络上看到了很多地图下钻的文章，感觉都很不错，正好自己也在研究这部分知识，就想着把下钻这个功能结合到疫情大屏中来，这样就能够更好的展示不同省份的疫情信息了。废话不多说，直接来干货！...也可以先来回顾下上一篇的疫情大屏：超全的疫情大屏展示 下钻功能思路 我这里还是使用 ECharts 来处理，有一个 API 是 registerMap，可以用来生成地图。
前期写文章推荐过在Power BI中使用SVG着色地图，该种类型的地图可以方便的显示数据标签： 还可以切片切换区域： 但是，该方案有个重大功能缺失：不能下钻。...那么，有没有办法既能显示想要的数据标签，又可以省市区下钻层级，最好还能依据企业需求自定义大区，如果着色格式能多种多样就更好了？...例如下面的例子： 可以按照公司规则，将全国市场划分为南北大区： 着色方式可以是各种颜色或者图案： 可以大区下钻到省（示例为虚拟的北区）： 省继续下钻到市： 当然，也可以返回上一层级。...为实现后期的地图下钻功能，此处需要新建层次，将大区-省-市设置为同一个层级，注意先后顺序。 以上完成后，点击新建报告，开始可视化操作。...而是按照实际需求自行划分，此处展示层级要选择自定义： 自定义设置中的分组可以按照需求添加或者修改，此处将全国省份分为南北区： 3.可视化设置 ---- 将地标设置为”大区“字段，标签显示值，可以下钻的地图已完成
在此前的文章我们给出过单个的做法，这里分享一个阿里云的查询工具，如下： http://datav.aliyun.com/tools/atlas/ 如下： ?...如上所示，在我们选择江苏省后，可以看到具体的市，还可以继续下钻。 细心的伙伴还可以留意到，这里还可以下载任何一个形状地图哦。 并且还以Json表格的形式给出了所有数据，如下： ?
Python小案例（八）基于自动节点树进行维度下钻 在日常业务中，需要下钻维度查询造成整体波动的细分群体，但是如果维度过多，手动查询就显得繁琐了。...这里介绍一种方法，利用自动节点树的方式进行维度下钻，本文参考自《Python数据分析与数据化运营 第2版》。...是一个强大的复杂关系图表库，类似的还有pyechart # 自动节点树函数 def autoNodeTree(df, date, file_name): ''' 自动节点树进行多维度下钻
而报表看板更注重交互式数据探索分析，例如上卷下钻、排序、过滤、图表切换、条件预警等。...三、设计思路3.1 技术选型前端框架：React 全家桶（个人习惯）可视化框架：Echarts\DataV-React (封装度高，json结构的配置项易拓展) D3.js（可视化元素粒度小、定制能力强...基于可视化的通用性和定制性的需求，我们选择了 Echart、DataV-React 作为基础组件的开发框架，面对定制性要求更高的自定义组件，我们选择了可视化粒度更小的 D3.js。...// dispose echarts instance (echartsLib || echarts).dispose($chartEl.current); }};封装通用 DataV...组件（DataV-React、自定义等组件入口，统一负责配置、数据收集、监听resize）const DataV: React.FC = (props) => { const
毕竟这对项目的高-大-上有着非常重要的效用~ 今天，就为大家分享一款开源免费，开箱即用的组件库：DataV DataV 概览 DataV 是一款基于 Vue 开发的数据可视化组件库，主要用于开发大屏数据展示页面...DataV具体怎么样？语言太抽象，让我们来看几个Demo图例。 通过DataV就能完成上图中的效果！如果这满足你的预期，我们接着往下看。...DataV 的技术特性 DataV内置了多种类型组件，让开发者可以轻松构建出专业酷炫、视觉丰富的数据大屏界面。...不要搞混淆了哦~ DataV 安装和使用 DataV组件库依赖Vue或React，要想使用它，创建一个Vue/React项目是必须的。...from '@jiaminghi/data-view' Vue.use(dataV) 也支持按需引入。
"dev":"rollup" { "name": "rollup-datav-libs", "version": "1.0.0", "description": "datav commponents.../dist/datav.libs.js') const outputEsPath=path.resolve(__dirname,'..../dist/datav.libs.js') const outputEsPath=path.resolve(__dirname,'..../dist/datav.libs.js') const outputEsPath=path.resolve(__dirname,'..../dist/datav.libs.js') const outputEsPath=path.resolve(__dirname,'.
DataV 一款 Vue 数据可视化组件库，类似阿里DataV（收费）大屏数据展示，提供SVG的边框及装饰、图表、水位图、飞线图等组件，同时也有 React 版本。...iDataV-Vue: https://github.com/DataV-Team/DataV iDataV-React: https://github.com/DataV-Team/DataV-React...iDataV 大屏数据可视化案例模板整合，有基于ECharts、阿里云DataV、百度Sugar、腾讯云图等案例模板，拿来就可以用，你可以在这些不同风格的模板基础上快速开始一个可视化大屏项目！...一个基于 Vue、Datav、Echart 框架的数据大屏项目，提供数据动态刷新渲染、屏幕适应、内部图表自由替换、Mixins注入等功能。...Github: https://gitee.com/MTrun/big-screen-vue-datav SmartCharts 支持 Echarts、SQL、API、VUE，可用于 Jupyter，
组件库名称：DataV 项目地址：https://github.com/DataV-Team/DataV 文档地址 贴几个Demo图 DataV是一个基于Vue数据可视化组件库，类阿里DataV，提供SVG...echarts类似，轻量体积小 飞线图，水位图，进度池等特殊类的组件 npm安装 $ npm install @jiaminghi/data-view使用 import Vue from ‘vue’import DataV...from ‘@jiaminghi/data-view’Vue.use(DataV)// 按需引入import { borderBox1 } from ‘@jiaminghi/data-view’Vue.use
一个基于 vue、datav、Echart 框架的大数据可视化（大屏展示）模板，最近更新了详细的介绍说明，实现大数据可视化。通过 vue 组件实现数据动态刷新渲染，内部图表可自由替换。...部分图表使用 DataV 自带组件，可自由进行更改，持续更新… 全新 Vue3 升级方案：采用 Vue3 hook + ts 实现 点击这里查看吧 重构代码，使用全新屏幕适配方案等新内容~ 项目地址...(o ﾟ v ﾟ)ノ 一个基于 vue、datav、Echart 框架的 ” 数据大屏项目 “，通过 vue 组件实现数据动态刷新渲染，内部图表可实现自由替换。...部分图表使用 DataV 自带组件，可进行更改，详情请点击下方 DataV 文档。 项目需要全屏展示（按F11）。...友情链接： DataV 官方文档（建议使用之前先浏览） echarts 实例，echarts 官方文档 Vue 官方文档 项目 gitee 地址（国内速度快） 二、请大家点击上方的码云地方查看最新的代码与文档
7月15日数据侠实验室第15期活动中，阿里云开发专家、DataV核心开发者郑新林为我们介绍了阿里在大屏方面的产品布局，并通过多场景的大屏应用案例，从技术角度分享了如何通过DataV系统快速搭建一个数据大屏...7月15日，在数据侠实验室第15期的活动中，DT君邀请到阿里云开发专家、DataV核心开发者之一的郑新林，为我们分享了数据大屏背后的商业应用场景，以及通过DataV的系统，非专业的小白们，如何才能快速搭建一个数据大屏呢...（图片说明：基于DataV制作的兰州牛肉面生态数据平台案例） ▍如何通过DataV制作一个数据大屏 上面提到的这些案例，其实都基于DataV这个产品来搭建。...(图片说明：DataV部分定制客户案例模板） 在展示这个层面，除了模板，我们还有丰富的组件可以直接调用，省掉了写代码的环节。...整理| 胡世龙 ▍数据侠门派 本文数据侠郑新林，阿里云开发专家、DataV核心开发者之一。 ?
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