DataGear 是一款开源免费的数据可视化分析平台,自由制作任何您想要的数据看板,支持接入SQL、CSV、Excel、HTTP接口、JSON等多种数据源。
利用好可视化工具,往往对枯燥的数据有点石成金的效果。今天给大家带来6款数据可视化利器,可制作dashboard,制作动态报表,一起让数据灵动起来! 1.PowerBI 微软继Excel之后推出的BI
要问当前什么BI工具最热门,肯定非PowerBI莫属,堪比BI界的Python。对于我这种用惯了Tableau来说,确实会眼红PowerBI某些特性。
在“互联网+”时代下,从移动互联网、到企业私有云及公有云数据平台、再到“感知万物”的物联网等,大数据早已经渗透到中国各行各业,成为重要的生产要素。基于海量大数据分析决策成为企业发展数字化的基础和原动力,如何正确开展数字化转型已经成为各大企业的首要问题。
本文从大数据应用出发,讨论数据可视化在大数据时代所面临的一系列挑战,并重点介绍AutoVis针对这些挑战所做尝试及其体系架构、关键技术和功能特点。
DataGear是一款开源免费的数据可视化分析平台,自由制作任何您想要的数据看板,支持接入SQL、CSV、Excel、HTTP接口、JSON等多种数据源。 系统基于Spring Boot、Jquery、ECharts等技术开发。
“大面积、炫酷动效、丰富色彩”,大屏易在观感上给人留下震撼印象,便于营造某些独特氛围、打造仪式感。
如今,数据分析已成为互联网行业的热门话题,越来越多的企业都开始尝试借助数据分析工具来解决企业问题,但还有大多数抱着怀疑态度的小伙伴,盘旋在众人内心的疑问就是数据分析工具到底是做什么的?有什么作用呢?
以上这张图片比较普遍现象的数据链路。如果你是厨师,最重要的肯定是做菜和摆盘环节,也就是数据分析和数据可视化环节。
Gitee:https://gitee.com/datagear/datagear
作者|David Hoffer 译者|Sophie 校对|Chenlu 编辑|Ivy 导读 要深入理解大数据,需要提高数据的可视化水平。在此过程中,数据可以变得更具可塑性、可行性,最终更加
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。
商业智能(BI)工具经过几十年的不断发展,已成为大型企业进行商业决策不可缺少的工具。在BI工具问世之前,由于制作报表的时间、人力成本较高,企业数据分析一直处于被忽视的状态。商业智能BI工具的出现极大地提高了企业数据分析的效率。
支持多数据源的管理,系统默认自带了MySQL、Oracle、PostgreSQL、SQL Server部分版本数据库的驱动程序,支持自定义扩展数据源。
现在,商业智能BI进入快速发展阶段,市面上出现了各种各样的BI软件,很多打着商业智能BI的旗号,但实际上却只是简单的数据工具。也有一些全能型商业智能BI软件,具备打通数据生命周期各环节,全方位满足所有分析场景,一个平台搞定所有人的需求等全部功能。下面我们就以亿信ABI为例,来详细了解下一款全能型商业智能BI软件能做什么。
百度百科上BI的定义是:商业智能(Business Intelligence,简称:BI),指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。BI产品则是将上述过程流程化的平台化产品,在降低数据获取、分析成本方面,契合中台的思想,因此也是作为数据中台解决方案的重要模块。
现在市面上的商业智能BI软件数不胜数,与此同时,数据可视化工具也多如牛毛,许多厂商在介绍商业智能BI软件时也在对可视化功能进行大肆宣扬。因此有些人会认为,商业智能BI软件就是对数据做可视化展现的工具,忽略了商业智能BI软件的真正意义。
随着业务的发展,越来越多的政企机构上了BI系统,通过数据分析辅助经营决策。国内外已经有不少发展相当不错的产品,作为一名资深的BI爱好者,这次我认真试用了目前市面上比较热门的2款国产BI工具,写下这篇测评。
我们在上篇公众号里和大家分享了关于组织结构和人员离职应该如何来做数据建模,并且用可视化的形式进行数据的呈现,对人力资源进行数据化的管理,建立数据体系,今天我们来聊一聊 在年底培训模块,我们如何用POWER BI 来做数据的分析。
本文会简单介绍大数据、大数据前端团队以及可落地的演进方向。ps: 针对数据前端团队 10 人及以内的中小厂。
当老板、业务向你要一份数据的时候,如果你只给出一份苍白无力的原始数据的话,那你就输了,是一个“取数工具人”无疑了!也别怪别人把咱当做“查数姑”。都说数据分析师要发挥主观能动性,以数据驱动业务,以数据赋能业务,口号谁都会喊,但是要做却不知如何下手。
从零搭建微信公众号数据分析体系:如何用纯Excel搭建一个视觉效果堪比BI看板的大屏
作为技术人,我是不怎么八卦的,奈何这次国家重拳整理的是“大数据乱象”,manor作为大数据专业的学生,不得不关注此次的滴滴事件。
随着大数据概念的普及与业务数据的爆炸式增长,越来越多的企业已经不满足于Excel的常规操作。
大数据文摘作品,欢迎个人转发朋友圈;其他机构、自媒体转载,务必后台留言,申请授权。 荐文专家招募: 如果你是业界专家, 如果你的工作和数据有关, 更重要的是,如果你能够找到好文章并愿意与读者分享, 请点击文末“阅读原文”,加入我们! 荐文一旦采纳,我们会在文章开头致谢并宣传。 荐文专家 康欣:博士,多年从事图像及数据处理和分析、计算机视觉、模式识别、机器学习、增强现实等领域的技术研究和创新应用,现为西门子中国研究院高级研究员。希望借此平台,与大数据分析爱好者以及专家学者交流、合作。 编译|陆兴海 校对|W
大数据爆发式增长的这10年,大数据人才始终是这股浪潮中的焦点,但如何更好的定义人才在企业的发展和职能定位似乎变成了一个始终缺乏最优解的难题。
清华数为大数据应用开发工具DWF是一款数据模型驱动的低代码应用开发工具。2021年,以工业大数据应用系统用户的需求为牵引,DWF团队共发布6个主版本,分别在移动端应用定制、异构数据源管理、交互设计功能完善、第三方组件集成等方面进行了扩展。下面是清华数为大数据软件栈DWF团队主要工作回顾。 DWF系统架构 一、 2021新版发布 1.移动端应用定制功能的发布 DWF移动端的应用建模复用了已有的PC浏览器端建模工具,在新建表单时选择“移动端表单”类型,即动态加载候选移动端控件; 基于模型生成的移动应用
数据分析体系可分为数据整理、数据分析、数据呈现。数据整理包含对源数据的获取、筛选、清洗、整理和统计,数据整理是对源数据的初加工,是数据分析工作的前置。数据分析是运用数据分析的工具,根据自己的目的,对数据进行深层次的挖掘和分析,找出内在的联系和变化;数据呈现是对分析的结果进行呈现,大部分是通过专业图表来展示,是数据分析报告的重要组成部分。对很多公司来说,数据整理不是难事,难就难在业务数据如何解读?如何呈现才能说明问题?从中能发现什么业务问题?有没有改善的机会? 可见,如何将数据落地,这是
这是很多年前的事情了,从腾讯入职到离职,我用了三周,理由很简单,做大数据的同事看不起做报表的,当然,我是做报表的那个。
相信对于从事大数据相关的人员来说,数据的可视化大屏是最能展现自己工作价值的一个途径。可视化大屏就是数据分析的最后成果的展示,而如果能设计出更直观、更酷炫、更具有科技感的大屏,更能获得客户的青睐。 那么客户喜欢的究竟是怎样的可视化?类似下图这种的:
大数据时代,大数据分析行业水涨船高,很多身边的朋友都想学习一下如何进行大数据分析。经常有人问我该怎么选择大数据分析工具。也对,面对市面上那么多大数据分析工具,大家在选择的时候都会懵一下。
随着大数据时代的到来,数据分析在企业决策中扮演着越来越重要的角色。腾讯云BI作为一款企业级商业智能工具,旨在帮助企业用户快速构建数据可视化报表,实现数据驱动的决策分析。本文将结合个人使用体验,对腾讯云BI的功能、性能、易用性等方面进行评价。
从我国工业制造发展的情况看,虽然一些先进企业已经开始应用大数据辅助决策,但是与国际的发达国家相比,我国工业制造业大数据的应用依然还是比较落后的,本文主要介绍大数据在工业制造行业的应用。
站长以前介绍过这个开源项目,最近又有人在问,索性挂在Dotnet9网站上,方便大家在线浏览,先声明,模板来自下面的仓库:
来源|Slideshare 作者|Jen Underwood(微软高级程序经理) 翻译|王翕然 校对|康欣 编辑|Ivy 实时看板开发最佳实践 其他贡献者 本文有6个部分:现实中的实时
大数据的出现使数据可视化可谓发挥到了极致。数据可视化主要是为了直观,实时地查看数据变化并做出第一反馈。正因为人们分析了大量数据,所以可视化的数据展示可以使用户很直接的了解并感受到大数据带来的震撼。
一直以来,许多产品平台都在尝试通过可视化搭建的手段来降低 GUI 应用的研发门槛,提高生产效率。随着我们业务的发展,数据建设的完善,用户对于数据可视化的诉求也日益增多,而数据大屏是数据可视化的其中一种展示方式,它作为大数据展示媒介的一种,被广泛运用于各种会展、公司展厅、发布会等。
Wyn Enterprise是葡萄城自主研发的嵌入式商业智能软件,具有强大的OEM和API集成能力,可以与OA、ERP、钉钉、企业微信等各类应用软件深度集成。通过深度的嵌入式分析能力全面满足企业数据整合、报表设计、数据可视化、自助式BI分析、数据填报等数据分析需求,让数据分析无处不在。
有人说AI工程师,也有人说高级咨询师,还有人说网络安全工程师.....从百度,知乎看到的答案层出不穷,但80%的答案里都出现了一个相同的职业,那就是数据分析师。
调研发现,很多人对BI的理解侧重于数据的分析和展示,BI更多地被等同于数据分析与数据可视化。因此在大多数企业中,BI更多地是指分析和前端展示工具,而不是一个完整的体系。
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?
自助分析平台是构建在大数据平台之上的,依托于大数据平台的数据研发能力,通过统一的数据服务,实现对数据查询、分析的统一管理,为企业业务分析提供高效的数据决策支持,同时也避免数据工程师陷入繁杂的提数需求中。自助分析平台是有计算机基础的业务人员能够快速上手的前端产品,既要有大数据的处理性能,有需要有简单好用的可视化分析能力,只有让业务人员能够快速掌握使用方法,和公司的业务结合起来,自助分析平台才有价值。其实,一直以来,各大公司的数据分析平台都只有一个目标——干掉Excel。
数据可视化,是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。其中,这种数据的视觉表现形式被定义为,一种以某种概要形式抽提出来的信息,包括相应信息单位的各种属性和变量。这个是百科上对“数据可视化”的定义,有点晦涩
大数据这个行业在科学发展的潮流中也变得越来越火了,来带你看看大数据工程师需要学习哪些必备知识和技能呢?
之前在Excel图表合集那篇文章了曾提了几点Excel与其他可视化工具以及编程类软件在可视化理念方面的粗浅理解,有小伙伴儿在后台回复说还是没有听明白。 可能是我当时没有说清楚,今天这篇,我专注于Excel的作图规则,深入的研究下Excel由数据源到可视化图表之间的关系是如何对应的,倘若你已经在工作中横跨好几种可视化工具(包括Excel),那么本文可以更好地帮助你理解Excel与其他工具的区别。 倘若你还一直局限在Excel的圈子内,那也没关系,仔细体会这一篇内容,后续记得跟踪我针对其他可视化工具作图理念的
本文通过分析中国八大菜系菜谱数据,使用数据可视化的方式展示数据,并对数据进行挖掘和分析。通过BDP这个工具,实现了零代码的数据可视化图表,并针对数据中的菜品原料、口味、烹饪方式等特点,给出了相应的数据分析结论。
如果你刚开始学习数据分析,那么怎么入门呢?其实各大招聘网站的数据分析职位就是一个很好的参考。那么数据分析师究竟需要哪些技能呢?
四方伟业上海售前总监任鹏:智能分析在智慧司法系统的应用
在大数据时代,我们身边充斥着各类信息,各种数据,人们的时间被打碎,注意力被分散,更多的人喜欢看图片而非文字,喜欢看图表而非数据。我们做数据展示时常用什么软件呢?Excel?PPT?还是其他?它们之间又
文章只列出了若干产品的对比,还有很多产品为列其中,欢迎各位对可视化感兴趣的朋友荐文、讨论,请给公众留言,谢谢! 此文摘自IT168,感谢作者王玉圆。 大数据的核心不是“大”,也不是“数据”,而是蕴含在其中的商业价值。作为挖掘数据背后潜在价值的重要手段,商业智能和分析平台成为大数据部署中的关键环节。然而,获取价值的难点并不在于数据分析应用的部署,而在于专业数据分析人才的缺乏。市场研究机构IDC甚至认为,数据分析人才的欠缺可能会成为影响大数据市场发展的重要因素。 “让每个人都成为数据分析师”是大数据时代赋予的要
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云