【数据可视化】免费开源BI工具 DataEase 之流向地图

跟着UP主学数据可视化——高效技能之模板市场（六）

小东dad带来了最新更新，焦点放在了界面外观和模板市场上的重大改进。新版本不仅改善了首页的外观和排版，使之显得更加美观，还引入了内嵌式模板市场，为用户提供高质量的仪表板模板。这些模板涵盖了多种风格和布局，满足不同业务需求和使用场景。旨在简化用户创建和自定义数据视图的过程，提供预览功能以便更细致地审视详情，并通过筛选功能定位所需模板。应用模板后，用户只需替换数据集即可快速启用，既节省时间又方便。这些改进为想要提高工作效率、需数据可视化工具、注重界面美学、寻求设计灵感以及喜欢自定义数据视图的用户提供了新选择。

跟着UP主学数据可视化——潜入技术交流群（二）

DataEase项目新近推出了模板市场，并定期每月更新版本，通过官方公布的新功能和发布时间增强了社区的期待感。视频中还提到了一个技术交流群，里面有社区客服和其他用户一起解答技术问题，保持了社区的活跃度和及时的信息交流。特别对于新用户而言，这种活跃的交流以及官方的版本更新公告对于迅速融入社区和理解项目进展来说都十分友好。

免费的数据可视化大屏仪表板模板素材dataease/superset/tableau/finebi/powerbi通用

本次内容着重于展示如何在Github上寻找并利用免费的数据可视化仪表板素材。提到了data项目的易用性和对多种数据源链接的支持，以及该项目提供的免费模板和社区论坛资源。通过论坛分享和交流，用户可获取实用的仪表板素材和其他用户分享的技巧。该方法特别适合对数据可视化有兴趣，希望提高数据报告质量的用户，同时对于寻求学习和体验前沿数据展示技术的人来说，这类社区资源非常有价值。

Python爬虫：Requests库的基本用法

本次内容聚焦于使用Python的requests库进行网页数据爬取。介绍了requests库作为一个无需转基因的HTTP库，在人类获取网页数据过程的适用性与便捷性。视频解释了如何安装库，以及如何使用GET方法来获取网页对象。其中，还包含了HTTP状态码的讲解，状态码帮助开发者识别HTTP请求的响应状态。强调了文本编码的重要性，在处理爬取到的文本数据时需设置合适的编码以避免乱码问题。此外，视频提供了通过requests库对网页文本信息提取的具体代码实例演示，旨在帮助开发者理解如何使用这一工具进行数据抓取。

Python处理Excel数据：什么是模块、包、库

本次课程内容涉及Python语言在进行Excel数据读写时的基础知识，包括模块、包、库等概念的讲解。学员将理解模块（.py文件）、包（包含__init__.py文件的文件夹），以及库（模块和包的集合）之间的区别和联系。重点介绍了Python的强大功能，包括内置的标准库以及可以自定义或利用第三方库来扩展能力。整节课的重点是帮助学员掌握Python处理Excel数据的能力，为后续实际操作打好理论基础。适合对自动化办公感兴趣或需要在项目中进行数据处理的技术人员学习。

ChatGPT+知识体系：分治思想+面向问题重构+提示词模板

视频聚焦了如何利用ChatGPT结合正确的工具和语言，通过精心设计的提示词来自动生成无需修改的代码。分析表明，某些复杂问题需要编程知识和专业技巧才能构建有效的提示词。为此，提出了提示模板库的概忈，可以看作知识体系的集合，旨在帮助用户通过GPT轻松解决问题。过程中，强调了面向问题的思维、示例的实验验证和知识重构的重要性。通过对比和替换模板库中的内容，将编程问题转化为查找字典的简单操作。适应于一定编程经验的人群，尤其对于想提高代码生成效率和问题解决能力的开发者和技术爱好者。

大数据架构与生态圈01

视频内容聚焦于大数据技术的发展三个阶段，其中大数据1.0时代遍及2006-2009年，以Apache基金会建立的Hadoop开源项目和相关技术（如HDFS、MapReduce、HBase）为标志，主要解决大规模结构化数据批处理问题。2.0时代自2009年至2015年，以Spark为主流计算引擎，着重于结构化数据处理与多种流计算引擎的出现。而3.0时代则自2015年开始，注重非结构化数据处理、数据共享及解决数据孤岛问题，推进大数据与人工智能、云计算技术的融合。内容指出大数据技术依据不同行业需求有不同架构，并且强调技术的持续更新与业务适配性。

我国大数据水平处于什么阶段？

中国大数据发展正面临硬件、软件与意识层面的挑战，尚在初级阶段。发展过程包含数据准备、存储、计算、分析及价值展现五大环节。现阶段，对大数据价值认识不足，相关领域数据未充分利用。存储环节依赖于进口核心芯片；计算管理中虚拟化产品国产化程度低；分析工具及数据库主要采用外国技术。国产化进步可加强数据安全，增强价值展现。本段内容适合关注本土技术发展、数据安全及大数据应用实践的专业人士。