PowerBI 9月更新 DAX驱动可视化

这次的更新，罗叔需要强调一个重点：DAX 驱动可视化（首发理念，参考此前可视化类高级文章）。 DAX 驱动可视化指的是，表面上你在拖拽设计可视化，但由于拖拽本身的限制，导致设计者无法完全控制报告的展现，因此，微软提供了一种终极的灵活方式就是通过 DAX 来控制可视化，这是微软在设计产品时候的一个重大选择 个性化的可视化窗格 首先需要开启预览，如下： 然后可以看到： 可以选择固定到可视化效果窗格来增加某些经常使用到的视觉对象，当然还可以解除设置，如下： 除了可以取消从可视化市场添加进来的可视化对象，甚至可以取消系统默认的可视化对象 ，例如： 值得强调的是：你可以设置你需要的可视化对象，既可以选择默认的，也可以选择第三方的，这样就可以定制出自己常用的一套可视化对象。 Power Apps 可视化对象正式发布 现在可以正式使用 Power Apps 可视化对象： 请注意右下角的可视化对象，有一个提交按钮，这样就让 PowerBI 与其他系统有可能实现交互，这个 门

腾讯云智能顾问：可视化AI架构治理平台概要

一、产品定位与核心亮点 腾讯云智能顾问是全球首款结合可视化与AI技术的卓越架构治理平台。 产品通过可视化界面呈现系统架构状态，并借助AI治理Agents自动识别和修复问题，显著降低架构治理的技术门槛。 三、应用框架和功能介绍 功能框架 腾讯云智能顾问以“企业版QQ农场”为交互模型，核心模块包括： 卓越指数：量化评估架构健康度 系统架构图：自动生成并可视化架构拓扑 治理Agents：AI驱动的自动化治理工具 ：提供精准的成本分析和优化建议 AI辅助决策：从经验决策转变为数据驱动的科学决策 稳定性保障：通过可视化演练解决不敢练、不会练的问题 架构治理自动化：治理Agents一键处理故障隐患 全景可视：提供上帝视角的架构管理视图 Agents实现统一管理 成效：获得上帝视角的管控能力，大幅提升协作效率和问题解决速度 总结 腾讯云智能顾问通过可视化+AI的技术创新，将架构治理从专家技能转化为每个IT人员的基础能力。

分子对接教程 | (9) VMD可视化对接结果

能够实现蛋白质三维结构可视化的软件非常多。比专业级的PyMOL（https://pymol.org/2/）。这个软件已经被世界上著名的生物医药软件公司“薛定谔公司（Schrödinger）”收购。 这种专业级的可视化软件不仅能够做出非常漂亮的图片，它还有强大的插件支持各种各样的蛋白质结构分析，这款软件需要购买，如果你发表的文章里提到某些内容是使用PyMOL制作的，而文章中所有作者和作者单位都没有PyMOL 下面给大家介绍一个功能同样强大的免费蛋白质三维结构可视化软件，VMD（http://www.ks.uiuc.edu/Research/vmd）。VMD由伊利诺伊大学研发。 图4.23 保存和载入显示状态 9、调换背景颜色（图4.24）：主窗口中点击 Graphics→Colors→弹出 Color Controls颜色控制窗口→Categories选Display→Names

50%企业数据治理失败！这9大要素才是成功关键

导读：企业数据治理的9个要素。 影响企业数据治理建设成效的因素很多，主要有9个要素，如图3-2所示。 ▲图3-2 企业数据治理的9个要素 01 数据战略 很多企业都说自己重视数据，但是能规划出明确的目标、范围、实施路径并具备可执行数据战略的企业却很少。 此外，很多企业还有招聘框架和人才竞争机制限制，进一步减少了其引入高端数据治理人才的机会。 08 技术 传统数据治理更多是“头痛医头，脚痛医脚”的局部治理。 要让数据治理发挥价值，必须战略性地使用数据治理技术，将数据治理贯穿于数据的“采、存、管、用”整个生命周期中。

微服务治理？容器治理？

可识别英语、俄语、中文等语言，感兴趣的可以看下--[Translumo](https://github.com/Danily07/Translumo) 微服务和容器治理 微服务治理和容器治理都是与分布式应用程序和容器化部署相关的领域 微服务治理（Microservices Governance）： 微服务治理是管理和维护微服务架构中的各个微服务组件的一系列策略、实践和工具。 自动化： 自动化是微服务治理的核心，包括自动部署、自动伸缩和自动化测试等。 容器治理（Container Orchestration）： 容器治理是管理容器化应用程序的一系列策略和工具。 容器治理实例 容器治理是确保容器化应用程序在分布式环境中可靠运行的一组实践和工具。 容器治理： 安全性容器治理可以管理访问控制、证书管理和数据加密，以确保数据的保密性和完整性。

可视化设计中常见的9种图表类型

园区元宇宙：打造智慧园区综合治理可视化管理平台

前言 智慧园区是指融合应用云计算、物联网、大数据等新一代信息与通信技术，通过监测、分析、智慧响应等方式整合园区内外资源，实现基础设施智能化、规划管理信息化、公共服务便捷化、社会治理精细化和产业发展现代化 整个园区的能耗情况、环保监测、照明情况、安防情况等，都可以通过图扑软件智慧一体化平台展示，实现园区运行安全“一屏通览”、园区综合治理“一网统管”。 场景初始化后，通过 HT 可视化打造园区全景空间切换，浏览园区不同场景。 水位监控 HT 三维可视化技术采用 B/S 架构，用户可通过 PC 、 PAD 或是智能手机，只要打开浏览器可随时随地访问三维可视化系统，实现远程监查和管控。 通过 HT 可视化了解园区内人员访客、职员、VIP 等信息。

【译文】数据治理与BI治理

无论用户是调阅通过BI工具发布的仪表板，还是读取R或Python高级可视化的结果，如果忽略数据可视化的过程，良好的数据治理就不可能真正实现。 典型的情况，是应用ETL流程从数据库中抽取元数据，整合到数据治理工具中，并在其中添加额外的治理信息，然后利用一些BI工具将其可视化。 数据治理工具还允许分析人员采用数据集标记定性问题，并通过解决方案跟踪这些问题。 认证 数据治理工具可以识别哪些数据集和可视化已通过认证，并跟踪其所有权和认证随时间的变化信息。 例如，如果通过数据目录中的工作流对可视化进行认证，同步则可确保认证和所有相关详细信息通过门户自动可见。 研究方向：大数据行业前沿相关技术和产品，数据管理，数据可视化。

TensorFlow2.0（9）：神器级可视化工具TensorBoard

1 神器级的TensorBoard TensorBoard是TensorFlow中的又一神器级工具，想用户提供了模型可视化的功能。 但是，TensorBoard通过结合web应用为我们提供了这一功能，它将模型训练过程的细节以图表的形式通过浏览器可视化得展现在我们眼前，通过这种方式我们可以清晰感知weight、bias、accuracy 0.9859 - val_loss: 0.0637 - val_accuracy: 0.9803 <tensorflow.python.keras.callbacks.History at 0x7f9b690893d0 必须为直方图可视化指定验证数据（或拆分）。 write_graph：是否在TensorBoard中可视化图像。当write_graph设置为True时，日志文件可能会变得非常大。 train_loss: 0.001972314653545618 test_acc: 0.8815 8 train_loss: 0.0018821696805457274 test_acc: 0.882 9

ChIP-seq 分析：Peak 注释与可视化（9）

可视化 Peak 注释 现在我们有了来自 ChIPseeker 的注释峰，我们可以使用 ChIPseeker 的一些绘图功能来显示基因特征中峰的分布。

数据可视化(9)-Seaborn系列 | 分簇散点图swarmplot()

sns.load_dataset("tips") """ 案例1： 水平分簇散点图 """ sns.swarmplot(x=tips["total_bill"]) plt.show() [mpf3p5gdg9. sns.swarmplot(x="time", y="tip", data=tips, order=["Dinner", "Lunch"]) plt.show() [f8cra9y7ym.png 6和案例7 """ sns.swarmplot(x="time", y="tip", data=tips, order=["Dinner", "Lunch"], size=9) matplotlib.pyplot as plt #设置风格 sns.set(style="whitegrid") # 构建数据 tips = sns.load_dataset("tips") """ 案例9： .7); plt.show() [6h6osxdhav.png] 案例地址 案例代码已上传：Github https://github.com/Vambooo/SeabornCN 整理制作：数据分析与可视化学研社

数据可视化教你玩吃鸡——吃鸡 9 问 ！

我们筛选出在前100秒死亡的玩家地点进行可视化分析。激情沙漠地图的电站、皮卡多、别墅区、依波城最为危险，火车站、火电厂相对安全。绝地海岛中P城、军事基地、学校、医院、核电站、防空洞都是绝对的危险地带。 竟然还有让队友救9次的，你也是个人才。 11ggplot(data = pubg_winner) + geom_bar(mapping = aes(x = player_assists, y = ..prop..), fill="#56B4E9" (time = pubg_sub$player_survive_time) 17fit1 <- survfit(surv_object~party_size,data = pubg_sub) 18# 可视化生存率 legend.labs=c("small","medium","big"), ggtheme = theme_light(),risk.table="percentage") 9、

【服务治理】服务治理漫谈

【服务治理】服务治理漫谈 0. 这能给我们后续无论是业务应用还是基础技术领域的服务治理提供一些参考。 1. 什么是服务治理 在一切的最开始，我们先来问自己一个问题，什么叫做服务治理？ 我们需要什么样的服务治理 我们了解了什么是服务治理、服务治理是怎么演变发展的，这时候，我们不禁会想，我也要做服务治理！但是，请先停一下，请先问一下自己，我们需要什么样的服务治理？ 但，服务治理上，如何才能实现更高效的自动化呢？我认为： 自动化是治理的高级形态，而标准化是规模化治理的前提。 结语与展望 我们来回顾一下，在第一章，我们讲述了什么是服务治理，认为服务治理即治理三要素和服务环，第二章，介绍了服务治理的发展演变，简单介绍了三个阶段的思潮和演变的逻辑，让我们对于目前服务治理大发展方向和未来的发展趋势可以有一个初步的预测

推荐 9 款数据可视化工具，设计变得so easy

近年来，出现了许多数据可视化工具，今天带来 9 款类型的数据可视化工具，可以做仪表板，做动态报告，一起让数据更智能，也希望你能找到最合适的工具！ 可以用于业务数据的快速呈现，制作仪表板，也可以构建可视化的大屏幕。与PowerBI不同的是：各种多维数据库，大数据处理性能好，广泛应用于企业级。 RAWGGraphs 一个Web端可视化工具，完全免费，操作方便，只要进入网站，上传数据，你就可以使用几十个漂亮的数据图形由设计师创建。 Echarts 百度产品类似于G2开源JavaScript可视化库，但比较成熟，可以在Web端进行高度定制的可视化图表，可以产生良好的动态可视化效果，作为可视化图表插件，应用最为广泛。 Google Charts Google有自己的HTML5/SVG交互数据可视化库，叫做Google Charts。

服务治理

服务治理可以说是微服务架构中最为核心和基础的模块，它主要用来实现各个微服务实例的自动化注册和发现。 中 istio 谷歌、IBM、Lyft 是 少 Ps：Spring Cloud Eureka是Spring Cloud Netflix 微服务套件的一部分，主要负责完成微服务架构中的服务治理功能 除了这3个核心动作之外，其它的辅助操作还有统计上报、鉴权等等，这也是我们搭建一个服务治理框架需要实现的功能。从MVP的角度来说，注册、订阅、变更下发是最基础的核心功能。 服务治理的扩展 在企业中，我们可以针对服务治理做更多的扩展。比如： 　　1.基于版本号的服务管理，可以用于灰度发布。 　　2.请求的复制回放，用于模拟真实的流量进行压测。 　　

9块9，在腾讯云体验了8500一年的BI国漫数据可视化

最后就是数据可视化，将不同指标以合适图形展示给用户。 所以，我们需要思考的是，如何选择一个上手简单且好用的BI可视化工具。 数据可视化 最早接触数据可视化，是毕业设计的时候，用ECharts做了几个图形报表。 而且每增加一个可视化图形，后台就要相应地增加一个接口来生成相应的数据。所以说，如果自己想要做一个简单的数据可视化，是既要会前端也要会后端。 而今天要讲的腾讯云BI，就是数据可视化的SaSS。 腾讯云BI 腾讯云BI是云化的BI工具，提供了数据接入、建模、可视化分析的能力。 饼图 - 评分区域分布 在9-10评分区间，我想统计每个评分对应的国漫个数，这时候就用到了group by分组操作。 使用饼图组件，对score进行下钻分析。

观点 | 数据治理与数据安全治理思考

数据治理  数据治理（Data Governance）是组织中涉及数据使用的一整套管理行为，包括数据治理计划、监控、实施。 （数据安全复合治理与时间白皮书）  不同之处  →视角不同 数据治理的视角： 数据治理指利用数据驱动业务，实现企业增值。数据治理的智能化程度，决定了企业数字化转型的加速度。 数据安全治理的输出包括数据的分级分类，安全使用规范，数据的可视化、监控和发现要求等，以及最终如何采用技术手段推动人员组织与流程的落地。 而数据安全治理是数据治理的一个过程，是企业数字化转型进行数据治理中必经阶段，数据安全治理是否可以独立实施还有待详细讨论，数据安全治理是以保护数据的生命周期安全，需要的一系列管理和技术支撑，是数据安全领域数据 在现阶段多数中小企业数据中台或数据治理仍在建设中的情形下，根据数据治理的侧重点不同，在数据治理过程中实施数据安全治理的比重或阶段各不相同，甚至不包含数据安全治理。

超级增强子系列9: ggseqlogo进行Motif文件可视化

由于这些格式在结构和数值含义上存在差异，必须进行标准化处理，将其统一转换为一致的频率矩阵，从而确保下游分析与可视化结果的准确性与可比性。 图1：每一个位置碱基按照实际频率来排列。 ggseqlogo批量可视化 我们先下载了TBX21 Motif 不同格式文件，如下图所示。这些文件都可以用Notepad或者Excel打开，查看内容。 ------------------------ lines <- readLines(file) pos_lines <- lines[grepl("^[[:space:]]*[0-9] labs(title = .y, x = "Position", y = "Probability") + theme(plot.title = element_text(size = 9, s13059-025-03582-x 图2来源：Trovato, M., Bunina, D., Yildiz, U., ..., Noh, K. (2024) Histone H3.3 lysine 9

浅析”IT治理“

正因为如此，才引入了"IT治理"这个概念。从定义上讲，IT治理，是指设计并实施信息化过程中，各方利益最大化的制度安排。 3 IT治理、企业治理、IT管理的关系 这是三个很容易混淆的概念，只有理清三者关系，才能有效推动治理落地。 【IT治理】 IT治理，主要关注企业的IT投资是否与战略目标相一致，从而构筑必要的核心竞争力。IT治理要能体现未来信息技术与未来企业组织的战略集成。 IT治理实践 1 前提条件 明确目标 IT治理活动与企业治理过程相结合，并有企业领导的参与。IT治理专注于企业目标和战略，使用技术提高业务水平，并满足业务需求的足够可用的资源和能力。 治理流程 IT治理流程是保证企业的相关部门采用合理的步骤进行IT治理活动。制订相关流程和规范并有效实施。它应是根据企业需求出发并落实责任到人。

腾讯云智能顾问：可视化+AI驱动的卓越架构治理平台核心洞察

一、 产品定位与核心亮点 腾讯云智能顾问是由腾讯云推出的全球首款“可视化+AI”卓越架构治理平台（主讲人：许小川，腾讯云智能顾问产品总经理）。 该产品摒弃了传统的纯人工经验依赖，将软件架构设计与治理的核心技术属性定义为：通过“可视化”技术全局透视底层架构看清问题，结合“AI Agent”技术实现自动化干预与修复搞定问题。 其商业差异化卖点在于将复杂的架构治理降维成“企业版的QQ农场”（架构图即土地，治理Agent即农具，卓越指数即积分），使架构治理从少数专家的“奇门遁甲”转化为每个IT人员的标准化能力。 治理体量：累计生成系统架构图 3万张，纳管产品实例 40万个。 成效产出：累计执行 100万次 架构治理，输出治理报告 100万张，发现并解决故障隐患 270万个。 3. 产品优势能力 全景架构可视化：自动生成全局架构图，以上帝视角呈现复杂的IT资源拓扑关系。