NBI大数据可视化分析

摘要： 大家可能都比较熟悉python这门技术语言，确实在大数据火起来之后python的热度一度高涨，不可否认的是python在数据采集这块真的很好用，很方便。 那今天给大家介绍一下通过python采集数据，通过NBI大数据可视化工具做数据分析是如何实现的，首先我们看一下整体方案架构： 阅读全文

摘要： 什么是低代码平台： “低代码开发”旨在开发人员可以通过编写少量代码就可以快速生成应用程序的一种方法。 使用低代码开发平台类似于使用IDE，因为它包含了一套可以供开发人员直接使用的功能，和一套供开发人员使用的工具。然而，它实际上能提供的远远超过一个传统的IDE。简单来说，低代码开发就是将已有代码的可视化模块拖放到工作流中以创建应用程序的过程。由于它可以完全取代传统的手工编码应用程序的开发方法，技术娴熟的开发人员可以更智能、更高效地工作，而不会被重复的编码束缚住。相反，他们可以将精力集中于创建应用程序的10%部分，并使其具有与众不同的功能。与“低代码”开发相对的另一种方式是编写数千行复杂的代码和语句，然后对其进行调试。而使用“低代码”开发并且使用可视化地方式来构建应用程序，你可以将开发速度提高10倍，并且最大化技术娴熟的开发人员的价值。 阅读全文

摘要： NBI一站式自服务大数据可视化分析平台是一款基于.NET Core开发的自助式可视化分析大屏展示平台，可以通过平台零代码或低代码方式构建各类数据展示分析； 阅读全文

摘要： NBI一站式自服务大数据可视化分析平台是一款基于.NET Core开发的自助式可视化分析大屏展示平台，可以通过平台零代码或低代码方式构建各类数据展示分析；NBI一站式自服务大数据可视化分析平台提供了多种灵活的部署方式，支持安装包模式安装、手动安装、docker镜像安装 NBI一站式自服务大数据可视化分析平台跨平台性：支持部署在Windows、Linux、MacOS等操作系统上运行 阅读全文

摘要： Flink： Apache Flink是一个计算框架和分布式处理引擎，用于对无界和有界数据流进行有状态计算。其针对数据流的分布式计算提供了数据分布、数据通信以及容错机制等功能。 Flink主要特点： 1、高吞吐、低延迟、纯流式架构； 2、支持对乱序事件的处理； 3、有状态、提供exactly-once计算； 4、高度灵活的窗口机制； 5、失败恢复、故障转移、水平扩展； 6、批处理、流处理统一的API 阅读全文

摘要： 企业数字化的主要特征包括三个方面： 第一是连接，连接员工、连接客户、连接机器设备； 第二是数据，也就是连接之后实时产生的数据； 第三是智能，是数据驱动的智能应用。以阿里巴巴为例，首先，阿里巴巴通过天猫、高德地图、饿了么等业务前端，连接了众多消费者；然后，通过连接产生的实时数据，沉淀了大量的智能服务，例如千人千面的个性化推荐、商家的生意参谋等，以此来帮助企业做品牌推广、商品推荐、精准营销、运营分析等 阅读全文

摘要： 前两篇文章介绍了将docker镜像打包，镜像发布，那么今天为大家介绍完一个闭环操作，如何从dockerhua拉取镜像，运行镜像，下面将演示从ubuntu和centos系统上拉取和运行镜像操作： 操作流程： （1）拉取镜像 （2）运行镜像 （3）应用访问 ubuntu系统拉取镜像演示： 阅读全文

摘要： 各位读者你们好，上一篇文章介绍了如何将.NET Core项目构建成一个docker镜像，那么今天接下来我们介绍如何将本地docker项目镜像发布到dockerhub上，好了废话不多说，直接进入正题： （1）去注册dockerhub账号； （2）账号注册好之后，我们创建一个仓库，用于存放镜像 阅读全文

摘要： 第一步 环境准备，安装docker环境： 通过命令安装docker： sudo apt-get install -y docker.io 启动Docker服务： systemctl start docker.service 配置开机启动并验证 systemctl enable docker.serv 阅读全文

摘要： 数据血缘属于数据治理中的一个概念，是在数据溯源的过程中找到相关数据之间的联系，它是一个逻辑概念。 数据治理里经常提到的一个词就是血缘分析，血缘分析是保证数据融合的一个手段，通过血缘分析实现数据融合处理的可追溯。大数据数据血缘是指数据产生的链路，直白点说，就是我们这个数据是怎么来的，经过了哪些过程和阶段。 阅读全文

摘要： 近几年来数据中台概念大火，市面上掀起了一波建业务中台、数据中台热潮，那么数据中台到底是什么？它的出现能解决什么问题呢？首先数据中台的概念最早由阿里提出，自从阿里提出了“大中台，小前台”概念之后，数据中台这个概念火了起来，不少企业，无论是互联网企业还是传统企业纷纷搭建起了自家的数据中台，究竟数据中台有什么魅力，能让企业如此重视？本文主要从数据中台是什么、怎么做数据中台和为什么要做数据中台三个方面对这个问题进行了分析。 阅读全文

摘要： 随着企业信息化建设程度不断加强，随之而来的企业经营数据呈爆发式增长，传统粗放 式的管理手段难以支撑现代化企业发展需要，越来越多的企业开始意识到数据的重要性，希 望通过大数据分析来驱动来实现企业智慧化运营，提升企业业务增长。 然而各行各业的企业在实践数据化运营的道路上面临着巨大的挑战，通过与大量企业进 行沟通，交流我们将企业面临的问题归纳整理为如下几点信息： 阅读全文

摘要： 数据可视化在数据科学领域中发挥着重要的作用。在不清楚数据的情况下，要监视和调整数据以使其按照应有的方式执行并不容易。这就是数据可视化发挥作用的地方，它把收集到的数据放到一个可视的上下文中，使数据更容易找出模式、跟踪趋势等。 但是，这些都只在有可靠的数据可视化工具的前提下才能完成。在数据可视化工具方面，开源不容小觑。但是，人们往往混淆免费和开源。开源是关于获得源代码，它与免费工具没什么关系。 阅读全文

摘要： 今天，大数据已无所不在，并且正越来越广泛的被应用到金融、互联网、科学、电商、工业甚至渗透到我们生活的方方面面中，获取的渠道也越来越便利。 然而，很多公司企业只知道大数据的重要性，疯狂的存储搜集行业相关的大数据，生怕没有抓住大数据的风口导致自己的落后，但却不知道怎样利用这些数据指导自己的业务和项目方向。让大数据静静地躺在公司的数据库里，白白的浪费了大数据真正的价值，也失去了大数据的意义。 阅读全文

摘要： 知识点回顾： 前面几篇文章分别给大家介绍了 （1）Swagger的集成和用法； （2）JWT身份验证的集成和用法； （3）OOM框架AnutoMapper对象映射的用法； 今天给大家介绍过滤器Filter的基本使用： 过滤器有什么作用，在什么场景下适合用到它？ 假设一个项目进展到快结束的时候，项目l 阅读全文

摘要： （一）什么是OOM： OOM顾名思义，Object-Object-Mapping实体间相互转换，AutoMapper其意义在于帮助你无需手动的转换简单而又麻烦的实体间关系。 （二）AutoMapper是什么： AutoMapper是基于对象到对象约定的映射工具，常用于（但并不仅限制于）把复杂的对象模 阅读全文

摘要： 前两篇文章给大家介绍了在.NET Core中如何使用Swagger的文章，那今天给大家分享一下JWT 在做接口开发的同学可能都有感受，我的接口如何保护的问题，如果没有身份验证，那不是接口完全暴露在外面，任意使人调用，这显然不是我们想要的一种结果。当然做身份验证的方式有多种，今天给大家讲一种比较流行了 阅读全文

摘要： （一）回顾： 上一篇为大家介绍了在.NET Core中如何集成Swagger的介绍，想想集成操作其实非常简单便捷，实质就三个步骤： （1）在项目中执行nuget命令，拉取Swagger包到项目：Install-package Swashbuckle.AspNetCore （2）在ConfigureS 阅读全文

摘要： 什么是Swagger？ Swagger 是一个规范且完整的框架，用于生成、描述、调用和可视化 RESTful 风格的 Web 服务。 Swagger 的目标是对 REST API 定义一个标准且和语言无关的接口，可以让人和计算机拥有无须访问源码、文档或网络流量监测就可以发现和理解服务的能力。当通过 阅读全文

摘要： 要使数据分析真正有价值和有洞察力，就需要高质量的可视化工具。市场上有很多产品，特点和价格各不相同，本文列出了一些广泛认可的工具。其实企业如何选择一个合适的可视化工具，并不是一件容易的事情，需要仔细的考虑。 Salesforce公司的一项调查显示：53%的员工要经常查看分析数据，却只是依靠手工操作。在大量的电子表格、图表和数据中滚动鼠标，就好比是大海捞针。数据可视化工具面向用户直观显示结果，帮助用户快速理解和分析数据。 阅读全文

摘要： 什么是数据可视化： 数据可视化主要旨在借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。在实际工作中，数据分析能够帮助管理者进行判断和决策，以便采取适当策略与行动。 数据可视化分析有什么作用： 1.现状分析 告诉你过去发生了什么，告诉你企业现阶段的整体运营情况，通过各个经营指标的完成情况来衡量企业的运营状态，以说明企业整体运营是更好了还是坏了，好的程度是如何，坏的程度又到哪里。 阅读全文

摘要： 随着公司各项业务的快速发展与扩张，服务器和各种应用系统随之而增加，同时对应用系统、服务器的稳定性，可持续性提出了更高的要求，公司希望搭建一套综合的分析与监控系统，为各个部分提供决策支持。 需要解决的问题： （1）数据孤岛问题，数据分散在不同的业务系统当中； （2）服务器日志信息如何有效搜集与存储； （3）业务部门分析需求不固定，经常有新的需求提出，如何满足各部门的需求； （4）基于上面的问题如何快速搭建多源的可视化分析系统； 技术选型与整体架构设计： 阅读全文

摘要： 随着企业数据的日久累计，企业生产的数据无论从数量空间还是从维度层次上都日益繁杂。面对大量数据，管理层常常望洋兴叹：要么企业自产的大量数据不能有效利用，无法提供决策依据；要么数据展示模式繁杂晦涩，无法快速甄别有效信息。如何将海量数据经过抽取、加工、提炼，通过可视化方式展示出来，改变传统的文字描述识别模式，让决策者更高效的掌握重要信息和了解重要细节，这关系到企业重大决策的制定和发展方向的研判。 数据可视化可为上述问题提供理想的解决方案。数据可视化是指以柱状图、饼状图、线型图等图形方式展示数据，让决策者更高效的了解企业的重要信息和细节层次。大量研究结果表明人类通过图形获取信息的速度比通过阅读文字获取信息的速度要快很多，因此通过可视化方式帮助用户改变传统的数据识别模式。 我认为一个好的数据可视化工具应该具备以下几方面： 阅读全文

摘要： 从定义和分类来看，它是一个开源的分布式数据库系统，是一个实现了MySQL协议的服务器，前端用户可以把它看作是一个数据库代理，用MySQL客户端工具和命令行访问，而其后端可以用MySQL原生协议与多个MySQL服务器通信，也可以用JDBC协议与大多数主流数据库服务器通信，其核心功能是分表分库读写分离，即将一个大表水平分割为N个小表，存储在后端MySQL服务器里或者其他数据库里。也可以指定多个写库多个读库。 阅读全文

摘要： 数据可视化都有一个共同的目的，那就是准确而高效、精简而全面地传递信息和知识。可视化能将不可见的数据现象转化为可见的图形符号，能将错综复杂、看起来没法解释和关联的数据，建立起联系和关联，发现规律和特征，获得更有商业价值的洞见和价值。 并且利用合适的图表直截了当且清晰而直观地表达出来，实现数据自我解释、让数据说话的目的。而人类右脑记忆图像的速度比左脑记忆抽象的文字快100万倍 阅读全文

摘要： ElasticSearch简介： ElasticSearch 是一个分布式、高扩展、高实时的搜索与数据分析引擎。它能很方便的使大量数据具有搜索、分析和探索的能力。充分利用ElasticSearch的水平伸缩性，能使数据在生产环境变得更有价值。ElasticSearch 的实现原理主要分为以下几个步骤 阅读全文

摘要： 在日常工作中，老板总是会时不时的让我们做工作汇报，而这也是我们能够在老板面前展示自己的机会。但是，如果你拿给老板的是这样一张数据密密麻麻的表格，你觉得老板能够在短时间内看懂你的数据吗？ 阅读全文

摘要： 大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。 高质量的可视化工具对于数据分析至关重要。数据可视化工具是一种应用软件，帮助用户以可视化、图形化的格式显示数据，呈现数据的完整轮廓。像饼状图、曲线图、热图、直方图、雷达/蜘蛛图只是可视化中的一小部分，这些方法可以简单地表示数据并展示特点和趋势。 阅读全文

摘要： pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库。echarts 是百度开源的一个数据可视化 JS 库，主要用于数据可视化。pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库。实际上就是 Echarts 与 Python 的对接。使用 pyecharts 可以生成独立的网页，也可以在 flask , Django 中集成使用。 阅读全文

摘要： 全称是（Data-Driven Documents）,一个被数据驱动的文档简单点，是一个JavaScript函数库，使用它主要用来做数据可视化。D3 是一个开源项目，作者是纽约时报的工程师。学习 D3 需要什么预备知识HTML：超文本标记语言，用于设定网页的内容CSS：层叠样式表，用于设定网页的样式JavaScript：一种直译式脚本语言，用于设定网页的行为DOM：文档对象模型，用于修改文档的内容和结构SVG：可缩放矢量图形，用于绘制可视化的图形 阅读全文