"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

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

气象netCDF数据可视化分析 2019-09-19 15:34:22 自走棋 阅读数 162更多 分类专栏: web前端   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/u013270065/article/details/101024796 前言 NetCDF(network Common Data Form)网络通用数据格式是由美国大学大气研究协会(University Corp

作业要求来自于https://edu.cnblogs.com/campus/gzcc/GZCC-16SE2/homework/3075 爬虫综合大作业 选择一个热点或者你感兴趣的主题. 选择爬取的对象与范围. 了解爬取对象的限制与约束. 爬取相应内容. 做数据分析与文本分析. 形成一篇文章,有说明.技术要点.有数据.有数据分析图形化展示与说明.文本分析图形化展示与说明. 文章公开发布. 1. 数据爬取 爬虫部分主要是调用官方API,本次用到的API主要有两个: ①获取评论:http://musi

前言 前面两篇文章介绍了 python 中两大模块 pandas 和 numpy 的一些基本使用方法,然而,仅仅会处理数据还是不够的,我们需要学会怎么分析,毫无疑问,利用图表对数据进行分析是最容易的,通过图表可以很好地理解数据之间的关联性以及某些数据的变化趋势.因此,将在这篇博客中介绍 python 中可视化工具 matplotlib 的使用. Figure 和 Subplot matplotlib 的图像都位于 Figure 对象中,可以用 plt.figure 创建一个新的 Figure f

一.概述 ELK是由Elastic公司开发的Elasticsearch.Logstash.Kibana三款开源软件的缩写(但不限于这三款软件). 为什么使用ELK? 在目前流行的微服务架构中,一个大型应用可能会被划分成几十甚至上百个微服务,这些微服务产生的日志也会分布在不同的服务器不同的目录下,按常规方式进行日志检查你会频繁登录每台服务器查找日志,所以你可能需要一个集中化的日志管理平台. 如果要对这些日志进行数据分析,常规方式可采用hadoop或spark等大数据技术手段来进行数据分析,但终究这

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

前言:大数据,人工智能,工业物联网,5G 已经或者正在潜移默化地改变着我们的生活.在信息技术快速发展的时代,谁能抓住数据的核心,利用有效的方法对数据做数据挖掘和数据分析,从数据中发现趋势,谁就能做到精准控制,实时分析,有的放矢,从而获取更快速.更平稳.更长远地发展.在航空领域,机场.航班和航线信息是至关重要的数据,本文将介绍以 HT 为平台,应用 JavaScript.HTML5.GIS 等技术开发的全球航线实例. 界面预览 - 主界面 - 飞机及飞机阴影动画 代码实现 - 场景搭建 本实例的场

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JavaSDK设计规则 JavaSDK提供两个事件触发方法,分别为onChargeSuccess和onChargeRefund.我们在java sdk中通过一个单独的线程来发送线程数据,这样可以减少对业务系统的延时性. SDK测试 启动集群上的hdfs+nginx+flume进程,通过模拟数据的发送然后将数据发送到nginx服务器中,查看最终是否在hdfs中有数据的写入. 命令: start-dfs.sh: 启动hdfs命令 su root:切换用户 service nginx restart:

下载版本 cdh版本 http://archive-primary.cloudera.com/cdh5/cdh/5/ 我们下载这个 这个是我下载好的 我们解压一下 下载需要的系统包 yum install ant asciidoc cyrus-sasl-devel cyrus-sasl-gssapi gcc gcc-c++ krb5-devel ibtidy libxml2-devel libxslt-devel openldap-devel python-devel sqlite-devel

2018年国内大数据公司50强榜单排名已经公布了出来,大快以黑马之姿闯入50强,并摘得多项桂冠.Hanlp自然语言处理技术也荣膺了“2018中国数据星技术”奖.对这份榜单感兴趣的可以找一下看看.本篇承接上一篇<DKM平台监控参数说明>,继续就大快的大数据一体化处理架构中的平台监控参数进行介绍和说明.DKhadoop大数据处理平台架构的安装相关文章已经分享过,详细的内容可以找一下看看.在上一篇中已经就集群平均负载.集群磁盘使用情况.HDFS监控界面.Hbase监控界面等监控参数进行说明.今天就把

1.Hue 概述及版本下载 1)概述 Hue是一个开源的Apache Hadoop UI系统,最早是由Cloudera Desktop演化而来,由Cloudera贡献给开源社区,它是基于Python Web框架Django实现的.通过使用Hue我们可以在浏览器端的Web控制台上与Hadoop集群进行交互来分析处理数据,例如操作HDFS上的数据,运行MapReduce Job等等. 2)下载 CDH版本下载 官网下载 2.编译安装 1)解压 tar -zxf hue-3.9.0-cdh5.5.0.

1.Hue 概述及版本下载 1)概述 Hue是一个开源的Apache Hadoop UI系统,最早是由Cloudera Desktop演化而来,由Cloudera贡献给开源社区,它是基于Python Web框架Django实现的.通过使用Hue我们可以在浏览器端的Web控制台上与Hadoop集群进行交互来分析处理数据,例如操作HDFS上的数据,运行MapReduce Job等等. 2)下载 CDH版本下载 官网下载 2.编译安装 1)解压 tar -zxf hue-3.9.0-cdh5.5.0.

Etl目标  解析我们收集的日志数据,将解析后的数据保存到hbase中.这里选择hbase来存储数据的主要原因就是: hbase的宽表结构设计适合我们的这样多种数据格式的数据存储(不同event有不同的存储格式). 在etl过程中,我们需要将我们收集得到的数据进行处理,包括ip地址解析.userAgent解析.服务器时间解析等. 在我们本次项目中ip解析采用的是纯真ip数据库,官网是http://www.cz88.net/另外:ip解析可以采用淘宝提供的ip接口来进行解析 地址:http://i

JsSDK设计规则在js sdk中我们需要收集launch.pageview.chargeRequest和eventDuration四种数据,所以我们需要在js中写入四个方法来分别收集这些数据,另外我们还需要提供一些操作cookie和发送数据的的公用方法. SDK测试 启动集群上的hdfs+nginx+flume进程,创建web项目加载js,然后发送数据到nginx服务器中,查看最终是否在hdfs中有数据的写入.命令: start-dfs.sh: 启动hdfs命令 su root:切换用户 se

我们知道nmon是一款轻量级的系统占用极少,监控功能非常强大支持跨平台ARM,centos,ubuntu等等系统的工具下载地:centos7 wget http://sourceforge.net/projects/nmon/files/nmon16e_mpginc.tar.gz 在sourceforge我们可以找到一个基于java编写的解析nmon监控出来的.nmon格式数据解析成报告jar包: sourceforge地址:https://sourceforge.net/projects/jn

参考此文:http://lxw1234.com/archives/2016/06/681.htm

PoPo数据可视化 聚焦于Web数据可视化领域, 发现前端可视化领域有意思的内容. 涵盖前端可视化领域最新资讯, 开源可视化库的发布更新消息, 可视化案例分析与讲解, 可视化技术文章, 可视化大神的日常, 可视化八卦等等...不想错过前端可视化领域的精彩内容, 就快快关注我们吧 :) 行业  DataHunte获Ventech China千万级A轮融资,致力于数据可视化分析 8月31日消息,近日,业务数据协作平台DataHunter宣布完成千万级人民币A轮融资,由Ventech China独家投

本文来自网易云社区. 关于如何选择BI数据可视化工具,总体而言,主流BI产品在选择的时候要除了需要考虑从数据到展现.从公司内到公司外等各种场景,结合前面朋友的回答,还需要考虑以下几点:1:以后的数据处理能力,是否能够在大批量,上亿条数据的情况下给出解决方案:2:BI的侧重点是不是和公司的需求匹配,如报表智能预警还是预测分析或者是数据挖掘:3:厂商的创新能力和迭代速度,因为BI发展太过迅速,没人想买一个产品刚刚部署用了好长时间没有更新的:4:移动办公支持能力:5:最重要的,厂商的服务水平,作为B端

文章系国内领先的 ITOM 管理平台供应商 OneAPM 编译呈现. 概览 Grafana 是一个开源的监控数据分析和可视化套件.最常用于对基础设施和应用数据分析的时间序列数据进行可视化分析,也可以用于其他需要数据可视化分析的领域.Grafana 可以帮助你查询.可视化.告警.分析你所在意的指标和数据.可以与整个团队共享,有助于培养团队的数据驱动文化. Grafana 有强大的社区支持,有丰富的模板插件,足够满足需要的功能特性.几乎可以集成任何数据源.监控工具和告警平台.可谓是不可多得的神器.也