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用django搭建数据可视化平台
2024-08-29
利用django框架,手把手教你搭建数据可视化系统(一)
如何使用django去构建数据可视化的 web,可视化的结果可以呈现在web上. 使用django的MTV模型搭建网站 基础铺垫-MTV模型 Created with Raphaël 2.1.0Request服务器(Djangoweb)Response 首先,要搞清楚我们去访问服务器,服务器返回信息的行为. 1)Request向服务器(Djangoweb)发起请求 点击页面,或查看网页信息,都是这个过程 2)服务器回应-Response 服务器抛出的可能是某个页面,也可能是图片,或是一组动态的数
Superset 0.37 发布——颜值最高的数据可视化平台
Superset 0.37,增加可视化插件,行级权限控制 使用Superset已经有一段时间,其良好的体验与丰富的图表功能节省了大量的时间.但是对于权限,自定义图表,图表下载,报警邮件一直没有很好的支持,大部分公司对于这些功能的实现还是需要大量的二次开发,费时费力. 近日Superset 0.37 正式发布,令人惊喜的是,新功能几乎都是大家期待已久的,而对于Superset的未来也更加的期待了. 下面简单介绍本次的一些主要的更新~ 距离Superset 0.36 的发布已经过了四个多月的时间,但
bi数据可视化平台带来的企业变化
相信现在互联网的发展,大家有目共睹,在互联网的快速发展下,所产生的数据已经成为庞然大物,各行各业都在进行数据化转型,大数据分析也就成了香饽饽,bi数据可视化平台能够让数据可视化,通过数据分析可以业务人员获取更多的有价值的数据. 虽然在日常工作中,业务人员和IT人员都在进行大数据分析驱动业务增长,但是同样伴随着存在着诸多现实瓶颈.诸如业务发展瓶颈.IT中心瓶颈.大数据应用瓶颈. 一.企业发展瓶颈: 1.数据分析需求没有及时响应,公司的发展似乎在黑暗中前进.缺乏对业务现状的准确把握,报告固定老化,数
PLUTO平台是由美林数据技术股份有限公司下属西安交大美林数据挖掘研究中心自主研发的一款基于云计算技术架构的数据挖掘产品,产品设计严格遵循国际数据挖掘标准CRISP-DM(跨行业数据挖掘过程标准),具备完备的数据准备、模型构建、模型评估、模型管理、海量数据处理和高纬数据可视化分析能力。
http://www.meritdata.com.cn/article/90 PLUTO平台是由美林数据技术股份有限公司下属西安交大美林数据挖掘研究中心自主研发的一款基于云计算技术架构的数据挖掘产品,产品设计严格遵循国际数据挖掘标准CRISP-DM(跨行业数据挖掘过程标准),具备完备的数据准备.模型构建.模型评估.模型管理.海量数据处理和高纬数据可视化分析能力. Pluto平台设计严格遵循国际数据挖掘标准CRISP-DM(跨行业数据挖掘过程标准).Pluto强大的数据挖掘功能将复杂的统计方法和机
数据可视化BI平台——CBoard的部署与使用(笔记整理)
CBoard作为国内自主开发的数据可视化平台,因其方便好用而受到广大用户的使用和好评.现今CBoard有社区版和企业版两个版本,本文所述为社区版的0.4.2版本.注意:所需的一切资源以及相关参考链接都在本文文末!!! 一.准备与安装 1. JDK1.8 直接安装到指定位置,然后为它配置环境变量. 配置环境变量:右击“我的电脑”–>“属性”–>“高级系统设置”–>“高级”–>“环境变量” 在系统变量里新建"JAVA_HOME"变量,变量值为:C:\Program
数据可视化的开源方案: Superset vs Redash vs Metabase (一)
人是视觉动物,要用数据把一个故事讲活,图表是必不可少的.如果你经常看到做数据分析同事,在SQL客户端里执行完查询,把结果复制/粘贴到Excel里再做成图表,那说明你的公司缺少一个可靠的数据可视化平台.数据可视化是Business Intelligence(简称BI)中的核心功能,有许多成熟的商用解决方案,如老牌的Tableau, Qilk,新生代的Looker,国内的FineBI等等.不过对于许多小公司来说,这些服务的License费用是一笔不小的开销,且有一种“杀鸡用牛刀”的感觉.那在开源软件
宜人贷PaaS数据服务平台Genie:技术架构及功能
上篇:架构及组件 一.数据平台的发展 1.1 背景介绍 随着数据时代的到来,数据量和数据复杂度的增加推动了数据工程领域的快速发展.为了满足各类数据获取/计算等需求,业内涌现出了诸多解决方案.但大部分方案都遵循以下原则: 降低数据处理成本 合理提高数据使用/计算效率 提供统一的编程范式 宜人贷的数据服务平台也是遵循这三个原则.本人有幸亲身经历了宜人贷数据平台Genie的整个发展过程,纵观宜人贷和业内,可以说Genie的发展是工业界数据平台发展的缩影. Google 的三大论文和Apache Had
“知疫”疫情防控可视化平台——NABCD分析
"知疫"疫情防控可视化平台 项目 内容 这个作业属于那个课程 2021春季学期软件工程(罗杰.任健) 这个作业的要求在哪里 初次邂逅,需求分析 1 NABCD分析 NEED 目前多数的疫情分析工具都是以感染率.治愈率作为主要的展示指标,以疫苗接种情况为主的工具还比较少 很多人受制于消息检索渠道的限制,对新冠疫苗的了解有限,对新冠疫苗有一定顾虑,缺乏全面了解疫苗的渠道 国际疫情形势复杂,国际人员流动具有较大的不安全因素,缺乏对其它国家的感染/接种情况了解 APPROACH 开发新冠疫情数
目前数据可视化工具排名如何?好用的BI可视化软件
数据可视化用专业术语来就是通过视觉的方式向人类展示数据,这种在文本基础上的图表即简单又实用,而且相关性.趋势分析都非常明确,也非常可靠,通过图表一目了然.用通俗的话说就是画一张图表,将数据以比例的方式展示,让人能一眼就了解到自己想要了解的数据.数据可视化工具软件是大数据市场催生的致力于帮助企业快速.直观解决大数据分析的关键工具.目前数据可视化工具软件排名如何?其实排名先后都带有主观色彩,所以这边我就以我觉得好用的4款数据可视化工具软件推荐给大家,拿走不谢!(排名不分先后) 1. Tableau
大数据 - ADS 数据可视化实现
之前数据分层处理,最后把轻度聚合的结果保存到 ClickHouse 中,主要的目的就是提供即时的数据查询.统计.分析服务.这些统计服务一般会用两种形式展现,一种是为专业的数据分析人员的 BI 工具,一种是面向非专业人员的更加直观的数据大屏. 以下主要是面向百度的 sugar 的数据大屏服务的接口开发. 在可视化大屏中每个组件都需要一个单独的接口,图中一共涉及 8 个组件. 组件名称 组件 查询指标 对应的数据表 总成交金额 数字翻牌 订单总金额 product_stats 省市热力图查询 热力图
基于高德开放平台Map Lab的数据可视化
在Map Lab上创建可视化项目,首先需要添加数据.添加数据有4种方式,分别是: 上传CSV文件添加数据 上传Excel文件添加数据 连接在线数据库添加数据 提供在线数据API添加数据 一.数据上传说明 1. 数据格式 CSV文件与Excel文件需要保证为UTF-8编码,请上传有明确表头的,标准行列的一维表格数据,数据需要多于4行,请勿上传带有合并单元格的数据,会出现数据读取失败. 2. 表头读取 系统默认读取数据中的第一行作为表头,为了在后续编辑中方便操作和识别,请开发者正确命名表头. 3.
爬取疫情数据,以django+pyecharts实现数据可视化web网页
在家呆着也是呆着,不如做点什么消磨时间呗~ 试试用django+pyecharts实现疫情数据可视化web页面 这里要爬疫情数据 来自丁香园.搜狗及百度的疫情实时动态展示页 先看看劳动成果: 导航栏: 疫情地理热力图: 治愈/死亡折线图 舆论词云: 至于项目完整代码我会上传到github,有兴趣可以点左上角直达了解下~ 链接:https://github.com/dao233/Django 在一个压缩包内,上传太慢了只能压缩了... 丁香园要爬的数据,这些数据用在那个地理热力图上: 丁香园疫情实
搭建企业级实时数据融合平台难吗?Tapdata + ES + MongoDB 就能搞定
摘要:如何打造一套企业级的实时数据融合平台?Tapdata 已经找到了最佳实践,下文将以 Tapdata 的零售行业客户为例,与您分享:基于 ES 和 MongoDB 来快速构建一套企业级的实时数据融合平台. 在大数据时代,几乎每家企业都有上一套数据平台的冲动,目前也有很多的离线解决方案,包括 Hadoop 体系的 CDH.TDH,还有一些传统的数仓.但是有两大因素让企业无从下手:一是"实时",二是"融合".一方面,随着 IT 架构的迭代升级和业务端的全渠道
【离线数仓】Day03-系统业务数据仓库:数仓表概念、搭建、数据导入、数据可视化、Azkaban全调度、拉链表的使用
一.电商业务与数据结构简介 1.业务流程 2.常识:SKU/SPU SKU=Stock Keeping Unit(库存量基本单位).现在已经被引申为产品统一编号的简称,每种产品均对应有唯一的SKU号.SPU(Standard Product Unit):是商品信息聚合的最小单位,是一组可复用.易检索的标准化信息集合. 3.电商表结构 二.数仓理论 1.表的分类 实体表 维度表:对应一些业务状态,编号的解释表.也可以称之为码表,比如地区表,订单状态,支付方式,审批状态,商品分类等等 事务型事实表:
数据可视化案例 | 如何打造数据中心APP产品
意识到数据探索带来的无尽信息,越来越多的企业开始建立自有的数据分析平台,打造数据化产品,实现数据可视化. 在零售商超行业,沃尔玛"啤酒与尿布"的故事已不再是传奇.无论是大数据还是小数据,众多智者都意识到,与其逐波随流,不如就地落实,深化管理,打造数据于战略的联盟. 永辉也深知这样的道理.作为首批将生鲜农产品引进现代超市的流通企业,十几年来,永辉一路经历了家门口永辉.百姓永辉.绿色永辉.科技永辉.生态永辉的发展.在企业管理上,注重员工文化,注入了很多理想,推行合伙人机制.员工.供应商和企
中国移动能力开放商店OneNET View数据可视化公测 10分钟轻便生成行业可视化界面
随着云计算,5G技术,人工智能等底层技术的发展,万物互联时代已经到来,同时带来了海量数据,如何效果好.低成本.短时间的表现据,成为物联网行业从业者和公司的当务之急. OneNET View传统的数据展示方案都有着开发周期长.成本高,物联网行业开源组建不足,展示设计效果差,缺乏数据分析工具,大屏分辨率适配困难等问题,面对以上难题,中国移动能力开放商店OneNET View能快速.灵活搭建专业水准的物联网可视化大屏应用,无缝对接海量数据,完美适配多分辨率大屏,提供丰富的物联网行业定制模版和行业组件.
Telegraf+InfluxDB+Grafana搭建服务器监控平台
Telegraf+InfluxDB+Grafana搭建服务器监控平台 tags:网站 个人网站:https://wanghualong.cn/ 效果展示 本站服务器状态监控:https://status.wanghualong.cn 前言 要搭建服务器监控平台,总共分三步: 第一步,数据采集: 第二步,数据存储: 第三步,数据可视化. 其中,数据存储连接数据采集与数据可视化,是非常重要的中间环节.本文非常凑巧的选择了时序数据库InfluxDB.(@(滑稽)为什么巧,当然不是因为我只会用这个) I
数据可视化的开源方案: Superset vs Redash vs Metabase (二)
在上篇结尾处我提到“如果现在让我重新选择,我会使用哪个可视化工具?”我的答案是 Redash,原因主要不是功能层面,而是技术层面.本篇就从项目关注度与活跃度,项目的技术架构,源代码的规模与质量,这三个方面来比较一下 Superset,Redash 与 Metabase. 关注度与活跃度 看一个项目在 Github 上的星数,是评判一个项目成熟度最快速的方法.那除了星数以外,项目的 Github 页面上还有什么重要信息呢?这里我建议大家去看一看项目的 Insights.首先我们来看 Superse
动态可视化 数据可视化之魅D3,Processing,pandas数据分析,科学计算包Numpy,可视化包Matplotlib,Matlab语言可视化的工作,Matlab没有指针和引用是个大问题
动态可视化 数据可视化之魅D3,Processing,pandas数据分析,科学计算包Numpy,可视化包Matplotlib,Matlab语言可视化的工作,Matlab没有指针和引用是个大问题 D3.js入门指南 什么是D3?D3是指数据驱动文档(Data-Driven Documents),根据D3的官方定义: D3.js是一个JavaScript库,它可以通过数据来操作文档.D3可以通过使用HTML.SVG和CSS把数据鲜活形象地展现出来.D3严格遵循Web标准,因而可以让你的程序轻松兼容
django+xadmin在线教育平台(一)
大家好,此教程为在慕学网的实战教程Python升级3.6 强力Django+杀手级Xadmin打造在线教育平台的学习笔记,不对望指正! 使用Django+Xadmin打造在线教育平台(Python2,3共用一份教程,未说明的都是相同操作,不同点我会专门指出.): 课程介绍 第一章:项目介绍和课程介绍 Django是一个Python中Web开发的主流框架,被许多大型公司使用,如Google,豆瓣,YouTube,知乎,instagram: mark 创业公司喜欢的web框架.严格按照互联网公司
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