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【数据可视化】免费开源BI工具 DataEase 之流向地图
视频中介绍了如何使用数据可视化工具制作流向地图。首先,演示了从不同城市如银川、成都至上海的数据流动展示效果。随后,步骤包括创建一个新的仪表板视图和使用准备好的数据集。主要涉及将城市的经纬度作为起终点输入,并进行视觉风格的个性化调整,如选择不同的颜色、调整线的大小和3D弧度以及设置动画的流动速度。此外,提供了如何调整流向线的宽度、倾斜角和动画间隔时间,以实现不同的视觉展示效果。适合从事数据可视化工作、对交互式地理信息系统感兴趣的专业人员,或者是希望提升数据展示技能的相关领域从业者。
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。
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。
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。
IT运维职位需要学习的技能
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。
美国大数据现状
美国以其大量的信息技术巨头牵头,大数据技术的发展及其应用处于全球领先地位,特别是在技术研发、商业应用和国家安全的维护上。强调数据主权和安全的重要性,美国加强了数据获取能力,并通过法律确立数据主权战略。澄清境外数据合法使用法案的例子突显了数据安全成为全球性问题。美国的顶层设计包含七个维度,旨在建立一个未来导向的大数据创新生态,涉及技术、开放共享、隐私安全等多方面,同时注重大数据人才的培养和引进以保持其全球领先地位。