用视图组件样式定制打造专属数据图表

让GDP分析走进手机：移动端仪表板配置秘籍

在构建2021年GDP分析仪表板的基础上，为了使仪表板能够适配移动端查看，我们探讨了移动端布局和使用策略。首先，通过使用浏览器来模仿手机端的环境，确保了调整步骤的准确性。用户登录到移动端系统后，能够快速访问收藏和最近浏览过的仪表板，以及别人分享的内容。接下来，说明了如何为尚未适配移动端显示的新仪表板进行专门配置。仪表板编辑模式可以让用户添加移动端不显示的组件，并允许通过界面操作调整这些组件的大小和位置。紧接着，讲解了如何进行保存调整并切换回移动端以查看效果和刷新页面。此外，还涉及了在移动端如何进行仪表板收藏，从而便于用户在首页快速访问。这些步骤不仅优化了移动端用户的交互体验，还提高了信息的可访问性。最后，本节结束前预告了下一步将学习的仪表板分享功能，以供学习和应用。

搞定数据管理：掌握Excel与API数据集的妙用

在现实工作中，我们经常需要处理来自各种来源的数据，而不能直接连接到业务系统数据库的情况比比皆是。这就需要我们掌握通过Excel数据集和API数据集对数据进行操作的技巧。创建Excel数据集的步骤涉及到上传和预览数据，对数据列类型的修改，以及数据集名称的定制。而在数据的更新阶段，我们需要了解替换和追加数据两种不同的操作对数据集的影响。替换数据会完全覆盖旧数据，而追加数据则会添加非重复的新信息。对API数据集的添加，前提是配置一个API数据源，包括认证配置、请求参数设置等。之后还可以对数据来源及其内容进行编辑和管理，例如删除或复制数据表。API数据集支持的是定时同步方式，保证数据的时效性和准确性。通过这节课的学习，我们不仅了解了如何有效管理Excel和API来源的数据，还掌握了如何通过各种操作保持数据集的最新状态。

地图组件引领数据联动 直观展现GDP数值动态

视频内容聚焦在如何利用数据可视化工具中的地图组件优化数据展示和提高用户交互体验。详细说明了通过地图组件将统计数据映射到对应的行政区划图上，这样的可视化方式不仅直观展现了各省份的GDP数据，而且色彩变化可以反映数据的大小差异。重点介绍了如何通过调整数据集保证数据的准确性，并通过样式设置增加省份名称显示，使得信息更加一目了然。视图组件的位置和大小调整也得到了说明，彰显了自定义设计的灵活性。更进一步，描述了如何设置联动效果，实现点击地图省份后自动刷新联动视图的数据。特别是跨数据集联动的场景下，如何通过地名映射和联动字段配置保证数据一致性。同时涉及了下钻功能的配置过程，让点击省份时可以进一步展示该省的下级市数据，从宏观走向微观，提供了更深层次的数据探索途径。说明了取消联动和清除所有联动状态的操作，保持了系统的灵活和控制性。

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。