跟着UP主学数据可视化——潜入技术交流群（二）

【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BI数据分析数据可视化-数据源接入2

视频中介绍了如何接入Elasticsearch(ES)和API数据源到data ease平台。首先，播主展示了对接ES时所需的配置项，并提到如果ES配置了无密码认证，则可以省略填写用户名和密码。接着，进行了实战演示，包括新建数据源、填写ES地址、校验保存，并展示了如何查看ES下的相关表。对于API数据源接入，分为填写API信息和数据提取两步骤，实战中以高德地图的免费查询天气API为例，展示了数据源的添加，包括GET请求和字段选择，以及最后的数据预览保存。适合那些希望学习数据源接入和数据表管理，以及高德API使用方法的开发人员和数据分析师。

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数据分析进阶+案例实战

本视频指南针对Matplotlib这一数据可视化库的基础知识做了讲解，不仅为初学者提供了快速上手的方法，也提供了更进阶的图表绘制技巧。内容包括基本图形绘制、数学运算如何应用到图表，以及如何使用散点图、直方图、箱体图等表示数据。演示了如何通过Matplotlib和配套的数学库NumPy创建和绘制简单及复杂的图表。视频还简单介绍了如何在pandas中使用图表，并对不同图表类型及其绘制方式进行了说明，适合需要在图形界面展示数据的开发者以及进行数据分析的专业人士。

网页开发效果预览

此教学内容聚焦于使用网站技术实现数据的可视化展示，详细介绍了如何通过Python和Pandas进行数据处理，并借助HTML和CSS技术在网站上呈现分析结果。课程内容不仅涵盖了前端开发的基础知识，如页面设计和外观设置，也包括了后端开发如何将数据通过前端页面动态展示的技巧。示例演示了如何从Excel获取数据、展示图表、进行交互操作以及实现关键字搜索和文件上传功能。该课程注重实操，适合那些需要将分析数据以交互式网站形式展现给同事或管理层的技术人员学习。

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。