数据展现平台(数据展现形式)

网友投稿 275 2023-03-10

本篇文章给大家谈谈数据展现平台,以及数据展现形式对应的知识点,希望对各位有所帮助,不要忘了收藏本站喔。 今天给各位分享数据展现平台的知识,其中也会对数据展现形式进行解释,如果能碰巧解决你现在面临的问题,别忘了关注本站,现在开始吧!

本文目录一览:

推荐靠谱的数据分析平台

思迈特软件Smartbi一站式大数据分析平台面向业务用户数据展现平台的自助分析云平台,只需要会Excel,就能摆脱束缚、自由分析,真正做到让人人都是数据分析师。

思迈特软件Smartbi企业自助数据分析平台是围绕业务人员,提供数据分析服务的企业级门户平台。通过提供自助化的数据访问、探索、展现工具,加快数据化运营的效率,为业务思考、业务拓展、管理创新提供了开放共享和交流互动的平台。

思迈特软件Smartbi使用了“去报表化”展现形式,增强了传统的图形,引入了更加丰富的统计图表,在报表结构中引入更加富有表现力的HTML元素。支持三屏合一数据化展示。数据展现平台我们可以随心所欲的像编辑网页一样来加工我们的分析报表,使得数据的表现形式更加丰富多彩。亿信BI抛弃了插件定义,大量使用拖拽式、纯web定义的方式来制作报表,同时继续支持传统拾取式定义。

思迈特软件Smartbi大数据分析平台对接各种业务数据库、数据仓库和大数据分析平台,进行加工处理、分析挖掘和可视化展现;满足所有用户的各种数据分析应用需求,如大数据分析、可视化分析、探索式分析、复杂报表、应用分享等等。

数据分析平台靠不靠谱,来试试Smartbi,思迈特软件Smartbi经过多年持续自主研发,凝聚大量商业智能最佳实践经验,整合了各行业的数据分析和决策支持的功能需求。满足最终用户在企业级报表、数据可视化分析、自助探索分析、数据挖掘建模、AI智能分析等大数据分析需求。

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马上免费体验:Smartbi一站式大数据分析平台

有哪些免费简单的数据展示(数据可视化)网站?

链接:http://pan.baidu.com/s/1BWBtFMYeQazJWUYSmHi5fw

提取码:yz10

PythonTableau:商业数据分析与可视化。Tableau的程序很容易上手,各公司可以用它将大量数据拖放到数字“画布”上,转眼间就能创建好各种图表。这一软件的理念是,界面上的数据越容易操控,公司对自己在所在业务领域里的所作所为到底是正确还是错误,就能了解得越透彻。

快速分析:在数分钟内完成数据连接和可视化。Tableau 比现有的其他解决方案快 10 到 100 倍。大数据,任何数据:无论是电子表格、数据库还是 Hadoop 和云服务,任何数据都可以轻松探索。

课程目录:

前置课程-Python在咨询、金融、四大等领域的应用以及效率提升

Python基础知识

Python入门:基于Anaconda与基于Excel的Python安装和界面

简单的数学计算

Python数据分析-时间序列2-数据操作与绘图

Python数据分析-时间序列3-时间序列分解

......

数据分析平台有哪些

作为一个新兴的市场领域数据展现平台,自助式BI的厂商众多,不同厂商推出的自助式BI产品,在易用性、复杂性和功能上各不相同。有些产品可能主要用于简单的仪表盘和可视化,而不能承担更复杂的任务,如自助数据准备、数据发现或交互式可视化探索。也有类似于Smartbi的全能型BI工具,支持从多数据源整合、ETL数据处理、数据建模、数据可视化、数据分析、数据填报、移动应用的全线功能。总之,选择适合自己的自助式BI,大幅降低商业智能的使用门槛,是企业从数据分析中获益的最快路径。像思迈特软件开发的Smartbi自助分析平台,它主要围绕业务人员提供企业级数分析工具和服务,以业务、问题为向导,让企业里的每一个人释放数据价值,让大数据应用和分析走进员工和管理者工作中,激发各层人员对数据的认知、挖掘和运用;通过推动全员自助分析、数据共享,提升企业数据资产价值,促进业务发展、风险控制和内部管理,进而推动数字化转型大数据可视化是进行各种大数据分析解决的最重要组成部分之一,通过思迈特软件Smartbi数据加工工作都得到数据展现平台了极大的简化,采用“类Excel数据透视表”的设计,多维分析不再需要建立模型,就能够组合维度、汇总计算、切片、钻取,洞察数据。不仅如此,任何字段都可直接作为输出字段或筛选条件,轻松实现对数据的查询与探索。

Smartbi产品功能设计全面,涵盖数据提取、数据管理、数据分析、数据共享四个环节,帮助客户从数据的角度描述业务现状,分析业务原因,预测业务趋势,推动业务变革。

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阿里云的主要功能是什么?

阿里云致力于以在线公共服务的方式,提供安全、可靠的计算和数据处理能力,让计算和人工智能成为普惠科技。

阿里云服务着制造、金融、政务、交通、医疗、电信、能源等众多领域的领军企业,包括中国联通、12306、中石化、中石油、飞利浦、华大基因等大型企业客户,以及微博、知乎、锤子科技等明星互联网公司。在天猫双11全球狂欢节、12306春运购票等极富挑战的应用场景中,阿里云保持着良好的运行纪录。

阿里云在全球各地部署高效节能的绿色数据中心,利用清洁计算为万物互联的新世界提供源源不断的能源动力,目前开服的区域包括中国(华北、华东、华南、香港)、新加坡、美国(美东、美西)、欧洲、中东、澳大利亚、日本。

扩展资料:

阿里云主要产品:

1、弹性计算:

云服务器ECS:可弹性扩展、安全、稳定、易用的计算服务

块存储:可弹性扩展、高性能、高可靠的块级随机存储

专有网络VPC:帮您轻松构建逻辑隔离的专有网络

负载均衡:对多台云服务器进行流量分发的负载均衡服务

弹性伸缩:自动调整弹性计算资源的管理服务

资源编排:批量创建、管理、配置云计算资源

容器服务:应用全生命周期管理的Docker服务

高性能计算HPC:加速深度学习、渲染和科学计算的GPU物理机

批量计算:简单易用的大规模并行批处理计算服务

E-MapReduce:基于Hadoop/Spark的大数据处理分析服务

2、数据库:

云数据库RDS:完全兼容MySQL,SQLServer,PostgreSQL

云数据库MongoDB版:三节点副本集保证高可用

云数据库Redis版:兼容开源Redis协议的Key-Value类型

云数据库Memcache版:在线缓存服务,为热点数据的访问提供高速响应

PB级云数据库PetaData:支持PB级海量数据存储的分布式关系型数据库

云数据库HybridDB:基于GreenplumDatabase的MPP数据仓库

云数据库OceanBase:金融级高可靠、高性能、分布式自研数据库

数据传输:比GoldenGate更易用,阿里异地多活基础架构

数据管理:比phpMyadmin更强大,比Navicat更易用

3、存储:

对象存储OSS:海量、安全和高可靠的云存储服务

文件存储:无限扩展、多共享、标准文件协议的文件存储服务

归档存储:海量数据的长期归档、备份服务

块存储:可弹性扩展、高性能、高可靠的块级随机存储

表格存储:高并发、低延时、无限容量的Nosql数据存储服务

4、网络:

CDN:跨运营商、跨地域全网覆盖的网络加速服务

专有网络VPC:帮您轻松构建逻辑隔离的专有网络

高速通道:高速稳定的VPC互联和专线接入服务

NAT网关:支持NAT转发、共享带宽的VPC网关

2018年6月20日,阿里云宣布联合三大运营商全面对外提供IPv6服务。

5、大数据:

MaxCompute:原名ODPS,是一种快速、完全托管的TB/PB级数据仓库解决方案。

QuickBI:高效数据分析与展现平台,通过对数据源的连接,和数据集的创建,对数据进行即席的分析与查询。并通过电子表格或仪表板功能,以拖拽的方式进行数据的可视化呈现。

大数据开发套件:提供可视化开发界面、离线任务调度运维、快速数据集成、多人协同工作等功能,拥有强大的OpenAPI为数据应用开发者提供良好的再创作生态

DataV数据可视化:专精于业务数据与地理信息融合的大数据可视化,通过图形界面轻松搭建专业的可视化应用,满足您日常业务监控、调度、会展演示等多场景使用需求

关系网络分析:基于关系网络的大数据可视化分析平台,针对数据情报侦察场景赋能,如打击虚假交易,审理保险骗赔,案件还原研判等

推荐引擎:推荐服务框架,用于实时预测用户对物品偏好,支持A/BTest效果对比

公众趋势分析:利用语义分析、情感算法和机器学习,分析公众对品牌形象、热点事件和公共政策的认知趋势

企业图谱:提供企业多维度信息查询,方便企业构建基于企业画像及企业关系网络的风险控制、市场监测等企业级服务

数据集成:稳定高效、弹性伸缩的数据同步平台,为阿里云各个云产品提供离线(批量)数据进出通道

分析型数据库:在毫秒级针对千亿级数据进行即时的多维分析透视和业务探索

流计算:流式大数据分析平台,提供给用户在云上进行流式数据实时化分析工具

6、人工智能:

机器学习:基于阿里云分布式计算引擎的一款机器学习算法平台,用户通过拖拉拽的方式可视化的操作组件来进行试验,平台提供了丰富的组件,包括数据预处理、特征工程、算法组件、预测与评估

语音识别与合成:基于语音识别、语音合成、自然语言理解等技术,为企业在多种实际应用场景下,赋予产品“能听、会说、懂你”式的智能人机交互体验

人脸识别:提供图像和视频帧中人脸分析的在线服务,包括人脸检测、人脸特征提取、人脸年龄估计和性别识别、人脸关键点定位等独立服务模块

印刷文字识别:将图片中的文字识别出来,包括身份证文字识别、门店招牌识别、行驶证识别、驾驶证识别、名片识别等证件类文字识别场景

7、云安全:

服务器安全(安骑士):由轻量级Agent和云端组成,集检测、修复、防御为一体,提供网站后门查杀、通用Web软件0day漏洞修复、安全基线巡检、主机访问控制等功能,保障服务器安全

DDoS高防IP:云盾DDoS高防IP是针对互联网服务器(包括非阿里云主机)在遭受大流量的DDoS攻击后导致服务不可用的情况下,推出的付费增值服务,用户可以通过配置高防IP,将攻击流量引流到高防IP,确保源站的稳定可靠

Web应用防火墙:网站必备的一款安全防护产品。通过分析网站的访问请求、过滤异常攻击,保护网站业务可用及资产数据安全

加密服务:满足云上数据加密,密钥管理、加解密运算需求的数据安全解决方案

CA证书服务:云上签发Symantec、CFCA、GeoTrustSSL数字证书,部署简单,轻松实现全站HTTPS化,防监听、防劫持,呈现给用户可信的网站访问

数据风控:凝聚阿里多年业务风控经验,专业、实时对抗垃圾注册、刷库撞库、活动作弊、论坛灌水等严重威胁互联网业务安全的风险

绿网:智能识别文本、图片、视频等多媒体的内容违规风险,如涉黄,暴恐,涉政等,省去90%人力成本

安全管家:基于阿里云多年安全实践经验为云上用户提供的全方位安全技术和咨询服务,为云上用户建立和持续优化云安全防御体系,保障用户业务安全

云盾混合云:在用户自有IDC、专有云、公共云、混合云等多种业务环境为用户建设涵盖网络安全、应用安全、主机安全、安全态势感知的全方位互联网安全攻防体系

态势感知:安全大数据分析平台,通过机器学习和结合全网威胁情报,发现传统防御软件无法覆盖的网络威胁,溯源攻击手段、并且提供可行动的解决方案

先知:全球顶尖白帽子和安全公司帮你找漏洞,最私密的安全众测平台。全面体检,提早发现业务漏洞及风险,按效果付费

移动安全:为移动APP提供安全漏洞、恶意代码、仿冒应用等检测服务,并可对应用进行安全增强,提高反破解和反逆向能力。

8、互联网中间件:

企业级分布式应用服务EDAS:以应用为中心的中间件PaaS平台、

消息队列MQ:ApacheRocketMQ商业版企业级异步通信中间件

分布式关系型数据库服务DRDS:水平拆分/读写分离的在线分布式数据库服务

云服务总线CSB:企业级互联网能力开放平台

业务实施监控服务ARMS:端到端一体化实时监控解决方案产品

9、分析:

E-MapReduce:基于Hadoop/Spark的大数据处理分析服务

云数据库HybirdDB:基于GreenplumDatabase的MPP数据仓库

高性能计算HPC:加速深度学习、渲染和科学计算的GPU物理机

大数据计算服务MaxCompute:TB/PB级数据仓库解决方案

分析型数据库:海量数据实时高并发在线分析

开放搜索:结构化数据搜索托管服务

QuickBI:通过对数据源的连接,对数据进行即席分析和可视化呈现。

参考资料:

百度百科-阿里云

大数据分析平台究竟是什么?

在搭建数据剖析渠道之前,要先清晰事务需求场景以及用户的需求,经过大数据剖析渠道,想要得到哪些有价值的信息,需要接入的数据有哪些,清晰基于场景事务需求的数据渠道要具备的基本的功用,从下至上可分为四个层次:
数据收集层:底层就是各种数据源,主要是对企业底层数据的收集和解析,将零散的数据整合起来,包含企业的核心事务数据、用户数据、日志数据、集团数据等等,一般有传统的ETL离线收集和实时收集两种方式
数据贮存和处理层:有了数据底层的数据,然后依据需求和场景的不同进行数据预处理,贮存到一个合适的持久化贮存层中。
数据剖析层:这里就要用到BI剖析体系。
数据使用层:依据事务需求不同划分出不同类别的使用,主要是对最终的数据进行展现和可视化。
总结来说,企业对数据、功率要求的逐步提高,也给大数据提供了展现能力的渠道,企业构建大数据渠道,归根到底是构建企业的数据财物运营中心,发挥数据的价值,支撑企业的发展。
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