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NBI可视化平台快速入门教程（一）数据准备
NBI可视化平台快速入门教程-数据准备 1. 数据准备 1.png 这里使用 Excel 作为演示数据： 数据样本： 2.png 2.登录系统 3.png 3.进入系统后，根据向导，进入数据准备模块 4.png 4.选择对应数据源类型，这里我们选 Excel数据源类型 5.png 5.创建数据源连接 6.png 6.数据源创建成功 7.png 8.png 8.我们可以做下测试，验证是否成功 9.png 到此数据源已经建立成功，下一步需要基于数据源表建立工作表
56720编辑于 2022-05-27 - 来自专栏最新最全的大数据技术体系
11月大数据面试题复习
1）从 high-level 的角度来看，两者并没有大的差别。 11、Spark为什么要持久化，一般什么场景下要进行persist操作？ 为什么要进行持久化？ 当大表和小表join时，用map-side join能显著提高效率。 不一定，当数据规模小，Hash shuffle快于Sorted Shuffle数据规模大的时候；当数据量大，sorted Shuffle会比Hash shuffle快很多，因为数量大的有很多小文件，不均匀 ，甚至出现数据倾斜，消耗内存大，1.x之前spark使用hash，适合处理中小规模，1.x之后，增加了Sorted shuffle，Spark更能胜任大规模处理了。
92812编辑于 2021-12-06 - 来自专栏用户3645619的专栏
NBI可视化集成clickhouse，实现百亿级数据分析能力
随着业务的迅猛增长，Yandex.Metrica目前已经成为世界第三大Web流量分析平台，每天处理超过200亿个跟踪事件。能够拥有如此惊人的体量，在它背后提供支撑的ClickHouse功不可没。 5、多样化的表引擎 ClickHouse共拥有合并树、内存、文件、接口和其他6大类20多种表引擎。其中每一种表引擎都有着各自的特点，用户可以根据实际业务场景的要求，选择合适的表引擎使用。 2.png NBI可视化平台介绍： NBI大数据可视化分析平台作为新一代自助式、探索式分析工具，在产品设计理念上始终从用户的角度出发，一直围绕简单、易用，强调交互分析为目的的新型产品。 NBI大数据可视化分析平台特性介绍： （1）丰富的数据源接入能力：（关系型数据源、大数据分析引擎、MPP数据库、时序数据库...） 3.png （2）易于操作的可视化编辑器：（通过简单的点击、拖拽实现数据的连接和处理 10.png 11.png 12.png 13.png 14.png 15.png 16.png 17.png 【NBI大数据】【NBI可视化】
1K30发布于 2021-07-23 - 来自专栏数据结构与算法
11:大整数减法
11:大整数减法 查看 提交 统计 提问 总时间限制: 1000ms 内存限制: 65536kB描述 求两个大的正整数相减的差。 输入共2行，第1行是被减数a，第2行是减数b(a > b)。 char a[10001]; 6 char b[10001]; 7 int a1[10001]; 8 int b1[10001]; 9 int c[10001]; 10 int main() 11
1.4K100发布于 2018-04-11 - 来自专栏全栈程序员必看
淘宝双11大数据分析（数据可视化）
文章目录 前言 本篇环境 结果展示 项目结构 前言 这一篇是最终篇，也是展示数据分析之后的结果的一篇。 其他文章： 淘宝双11大数据分析（环境篇） 淘宝双11大数据分析（数据准备篇） 淘宝双11大数据分析（Hive 分析篇-上） 淘宝双11大数据分析（Hive 分析篇-下） 淘宝双11大数据分析（Spark
5.8K20编辑于 2022-09-14 - 来自专栏用户3645619的专栏
通过Flink+NBI可视化构建实时分析系统
低延迟、纯流式架构； 2、支持对乱序事件的处理； 3、有状态、提供exactly-once计算； 4、高度灵活的窗口机制； 5、失败恢复、故障转移、水平扩展； 6、批处理、流处理统一的API 1.png NBI 大数据可视化： 2.png NBI一站式自服务大数据可视化分析平台是一款自助式可视化分析大屏展示平台，可以通过平台零代码或低代码方式构建各类数据展示分析； NBI拥有几十种传统图形和新型大数据图形组件（ 如桑 基图， treemap、层级聚类图、旭日图、热力矩 阵、日历矩阵、gis等等）能让您轻松构建各类炫 酷的数据大屏。 3.png Flin+NBI实时数据分析系统构建方案： 4.png （1）通过kafka分布式消息队列接入各类数据源，比如IOT设备实时数据，服务器日志数据，应用系统日志数据，数据库数据等等； （2）然后通过 Flink接入kafka，根据时间窗口，对各类指标做数据计算； （3）计算完毕后接入NBI大数据可视化分析平台，通过平台构建各类分析应用，做实时分析展示； 实时数据分析： 5.gif Q9.png
1K00发布于 2021-05-29 - 来自专栏用户3645619的专栏
对数据可视化工具应当具备的核心能力和价值的几点思考
数据可视化价值 准确高效直观的传递传递数据中的规律和信息； 实时监控系统各项数据指标，实现数据的自解释； 基于可视化洞察数据规律，指定精准的运营策略； 基础构建原则 简单的步骤如下：基于业务需求，完成可视化数据处理 ，NBI大数据可视化平台也在不断打磨产品和思考，在数据分析领域能为企业赋能什么： NBI一站式自服务大数据可视化分析平台是一款自助式可视化分析大屏展示平台，可以通过平台零代码或低代码方式构建各类数据展示分析和个性化场景需求 ； NBI拥有几十种传统图形和新型大数据图形组件（如桑 基图， treemap、层级聚类图、旭日图、热力矩 阵、日历矩阵、gis等等）能让您轻松构建各类炫 酷的数据大屏。 NBI具备两扩展+一开放能力： （1）数据源可扩展 （2）图形组件可扩展 （3）将个性化功能需求通过脚本功能开放给使用者，使用者通过极少量代码即可实现个性化功能能力； 丰富的可视化呈现方式 A9.gif NBI具有交互式分析能力，支持数据联动，下钻，协调过滤等分析功能 A7.gif NBI一站式自服务大数据可视化分析平台提供了多种灵活的部署方式，支持安装包模式安装、手动安装、docker镜像安装 NBI
1K50发布于 2021-04-29 - 来自专栏PPV课数据科学社区
大数据挖掘中易犯的11大错误
按照Elder博士的总结，这11大易犯错误包括： 0.缺乏数据(LackData) 1.太关注训练(FocusonTraining) 2.只依赖一项技术(RelyonOneTechnique) 3.提错了问题 如果数据+工具就可以解决问题的话，还要人做什么呢4a.投机取巧的数据：数据本身只能帮助分析人员找到什么是显著的结果，但它并不能告诉你结果是对还是错。 给数据加上时间戳，避免被误用。 6.抛弃了不该忽略的案例(DiscountPeskyCases) IDMer：到底是“宁为鸡头，不为凤尾”，还是“大隐隐于市，小隐隐于野”? ，而是“这就有点奇怪了……” 数据中的不一致性有可能会是解决问题的线索，深挖下去也许可以解决一个大的业务问题。 (问题出在数据集的划分上。在把原始数据集划分为训练集和测试集时，原始数据集中违约客户的权重已经被提高过了) 解决方法：先进行数据集划分，然后再提高训练集中违约客户的权重。
71870发布于 2018-04-20 - 来自专栏PPV课数据科学社区
【译文】关于数据科学难以忽视的11大真相
. 9、Presentation is key - be a master of Power Point. 10、All models are false, but some are useful. 11 You need to get your hands dirty. 1、 数据都是没有清洗过的。 2、 你总是需要花费大量的时间准备和清洗数据。 3、 95%的任务不需要深度学习。 11、没有完全自动化的数据科学。很多你需要人工手动操作。 翻译：lily PPV课原创编译 转载请注明出处 原文链接：http://www.ppvke.com/Answer/? 2、回复“答案”查看大数据Hadoop面试笔试题及答案 3、回复“设计”查看这是我见过最逆天的设计，令人惊叹叫绝 4、回复“可视化”查看数据可视化专题-数据可视化案例与工具 5、回复“禅师”查看当禅师遇到一位理科生 知识无极限 6、回复“啤酒”查看数据挖掘关联注明案例-啤酒喝尿布 7、回复“栋察”查看大数据栋察——大数据时代的历史机遇连载 8、回复“数据咖”查看数据咖——PPV课数据爱好者俱乐部省分会会长招募 9、
81070发布于 2018-04-20 - 来自专栏华章科技
干货 ：数据挖掘中易犯的11大错误
11大易犯错误——Elder博士 0. 缺乏数据（Lack Data） 1. 太关注训练（Focus on Training） 2. 如果数据＋工具就可以解决问题的话，还要人做什么呢？ 4a.投机取巧的数据：数据本身只能帮助分析人员找到什么是显著的结果，但它并不能告诉你结果是对还是错。 给数据加上时间戳，避免被误用。 6. 抛弃了不该忽略的案例（Discount Pesky Cases） IDMer：到底是“宁为鸡头，不为凤尾”，还是“大隐隐于市，小隐隐于野”？ ，而是“这就有点奇怪了……” 数据中的不一致性有可能会是解决问题的线索，深挖下去也许可以解决一个大的业务问题。 （问题出在数据集的划分上。在把原始数据集划分为训练集和测试集时，原始数据集中违约客户的权重已经被提高过了） 解决方法：先进行数据集划分，然后再提高训练集中违约客户的权重。 10.
29220发布于 2018-08-13 - 来自专栏用户3645619的专栏
NBI可视化平台快速入门教程（五）编辑器功能操作介绍
NBI可视化平台快速入门教程（五）编辑器功能操作介绍 （1）在NBI可视化平台中设置页面大小、背景颜色等 图片 （2）目前系统内置三套皮肤可供选择使用 （3）页面背景支持纯色背景、渐变背景、图片背景 预览时自适应 浏览页面时，系统会自动计算页面大小和组件大小，达到自适应效果（注意：等比例自适应效果最佳，比如页面大小设置的是16:9的大小，然在不同16:9分辨率下效果适配效果最好，比如1920*1080大小的页面在 图片 （8）在左侧数据源中选择创建好的工作表 图片 （9）选择之前创建好的工作表 图片 （10）从左侧拖拽字段到数据配置栏（每个组件的配置要求有所不同，请根据组件具体要求拖拽配置） 图片 （11 ）组件样式设置 依次拖入您需要的组件到画布，数据绑定、属性设置、布局排版即可完成页面配置 图片 （12）最后保存您的作品 图片 图片 NBI大数据可视化分析平台作为新一代自助式、探索式分析工具， 我们将数据分析的各环节（数据准备、自服务数据建模、探索式分析、权限管控）融入到系统当中，让企业有序的、安全的管理数据和分析数据。
34520编辑于 2022-06-30 - 来自专栏用户3645619的专栏
利用Python+NBI大数据可视化工具实现采集到分析整体方案
大家可能都比较熟悉python这门技术语言，确实在大数据火起来之后python的热度一度高涨，不可否认的是python在数据采集这块真的很好用，很方便。 那今天给大家介绍一下通过python采集数据，通过NBI大数据可视化工具做数据分析是如何实现的，首先我们看一下整体方案架构： 思路大致介绍： （1）通过编写python采集脚本，实现数据采集和数据清洗工作 ； （2）将清洗好的数据存储到数据库； （3）通过NBI大数据可视化分析平台接入数据存储库，调取数据； （4）通过NBI大数据可视化分析平台的报告制作模块DIY制作分析报告； （5）分析报告制作完成后保存 ，发布即可 更多信息请参考（http://www.easydatavis.com） 利用Python+NBI大数据可视化工具实现采集到分析整体方案
93880发布于 2021-04-28 - 来自专栏用户3645619的专栏
利用NBI大数据可视化工具做RFM模型分析，洞察数据价值，驱动业务增长
： 我们先看下结果： 再来看看如何构建： NBI大数据可视化分析平台 NBI大数据可视化分析平台作为新一代自助式、探索式分析工具，在产品设计理念上始终从用户的角度出发，一直围绕简单、易用，强调交互分析为目的的新型产品 我们将数据分析的各环节（数据准备、自服务数据建模、探索式分析、权限管控）融入到系统当中，让企业有序的、安全的管理数据和分析数据。 产品特点 帮助企业发掘沉睡在系统中的数据的价值，将数据转变为信息，指导企业的决策，监督战略的执行，提高企业的决策力与执行力，最终为企业创造价值。 丰富的图形库：拥有几十种传统图形和新型大数据图形组件（如桑基图，treemap，层级聚类图，热力矩阵等等）能让您更直观的和数据对话 NBI一站式自服务大数据可视化分析平台提供了多种灵活的部署方式，支持安装包模式安装 、手动安装、docker镜像安装 NBI一站式自服务大数据可视化分析平台跨平台性：支持部署在Windows、Linux、MacOS等操作系统上运行 NBI大数据
1.4K30发布于 2021-04-27 - 来自专栏用户3645619的专栏
国内首款基于.NET Core平台的大数据可视化分析工具平台
NBI一站式自服务大数据可视化分析平台是一款基于.NET Core开发的自助式可视化分析大屏展示平台，可以通过平台零代码或低代码方式构建各类数据展示分析； NBI一站式自服务大数据可视化分析平台提供了多种灵活的部署方式 ，支持安装包模式安装、手动安装、docker镜像安装 NBI一站式自服务大数据可视化分析平台跨平台性：支持部署在Windows、Linux、MacOS等操作系统上运行 NBI一站式自服务大数据可视化分析平台 V4.6.5主要更新内容如下： （1）优化平台性能，主要解决平台中部分组件在自动刷新后，内存居高不下的现象，导致时间长后卡顿 （2）平台中所有数据展示组件新增自动刷新功能功能，可开启，可关闭，可配置刷新时间间隔 （3） 表格组件增加自动滚动功能 （4）新增influxdb数据源对接 （5）新增数据源管理平台树形菜单刷新功能 （6）修复和完善若干小问题 （7）数据源管理平台图标风格调整，保持与整体风格一致性 组件自动刷新 ： 表格自动滚动： 新增influxdb数据源： NBI大数据 NBI可视化 新基建 物联网 echart 数据中台 数据资产 数据可视化
1.7K80发布于 2021-05-12 - 来自专栏用户3645619的专栏
一款介于无代码与低代码之间的大数据可视化分析平台
NBI大数据基于以上问题的深度思考，将企业信息化的构建与交付能力做了如下几点总结： （1）低成本 （2）快速构建、快速上线 （3）维护成本低 （4）易扩展 结合以上几点，NBI大数据同时在思考，在数据分析领域能为企业赋能什么 ： NBI一站式自服务大数据可视化分析平台是一款基于.NET Core开发的自助式可视化分析大屏展示平台，可以通过平台零代码或低代码方式构建各类数据展示分析； NBI一站式自服务大数据可视化分析平台提供了多种灵活的部署方式 NBI一站式自服务大数据可视化分析平台是一款自助式可视化分析大屏展示平台，可以通过平台零代码或低代码方式构建各类数据展示分析； NBI拥有几十种传统图形和新型大数据图形组件（如桑 基图， treemap 、层级聚类图、旭日图、热力矩 阵、日历矩阵、gis等等）能让您轻松构建各类炫 酷的数据大屏。 NBI平台提供了脚本功能，使得使用者通过极少量的代码完成个性化功能扩展能力： 脚本示例： NBI大数据 NBI可视化 物联网 低代码 无代码 数据中台 数据可视化
1.7K31发布于 2021-05-06 - 来自专栏用户3645619的专栏
NBI可视化平台快速入门教程（四）数据可视化编辑器介绍
NBI可视化平台快速入门教程（四）数据可视化编辑器介绍前面几篇文章介绍了数据准备，接下来介绍如何搭建数据可视化页面（1）通过可视化入口进入到可视化编辑器模块：图片（2）可视化编辑器介绍（2.1）项目列表 预览地址为永久地址，固可以挂载到第三方系统中）；· 重命名· 删除图片（2.4）组件库介绍，可以拖拽任意组件图标到画布区域图片（2.5）画布区域图片（2.6）组件拖入到画布，拖入画布后，可以任意调整布局、大小、绑定数据 、调整属性等操作图片（2.7）组件级功能栏，提供对组件排班布局操作图片（2.8）页面级功能栏对页面设置【画布大小调整、背景设置、自适应设置等】、保存、临时预览、另存为（复制页面）、导出图片等操作图片NBI 大数据可视化分析平台（在线体验）作为新一代自助式、探索式分析工具，在产品设计理念上始终从用户的角度出发，一直围绕简单、易用，强调交互分析为目的的新型产品。 我们将数据分析的各环节（数据准备、自服务数据建模、探索式分析、权限管控）融入到系统当中，让企业有序的、安全的管理数据和分析数据。
1.1K40编辑于 2022-06-17 - 来自专栏用户3645619的专栏
利用NBI可视化+influxDB时序数据库构建物联网大数据分析平台
什么是时序数据库 先来介绍什么是时序数据。时序数据是基于时间的一系列的数据。 时序数据库就是存放时序数据的数据库，并且需要支持时序数据的快速写入、持久化、多纬度的聚合查询等基本功能。 对比传统数据库仅仅记录了数据的当前值，时序数据库则记录了所有的历史数据。 同时时序数据的查询也总是会带上时间作为过滤条件。 时序数据库的场景 所有有时序数据产生，并且需要展现其历史趋势、周期规律、异常性的，进一步对未来做出预测分析的，都是时序数据库适合的场景。 水平扩展，支持集群模式 方案介绍： 1Q2.png 技术架构： 1Q3.png NBI可视化平台介绍： NBI大数据可视化分析平台作为新一代自助式、探索式分析工具，在产品设计理念上始终从用户的角度出发， 我们将数据分析的各环节（数据准备、自服务数据建模、探索式分析、权限管控）融入到系统当中，让企业有序的、安全的管理数据和分析数据。
1.4K20发布于 2021-05-21 - 来自专栏PPV课数据科学社区
世界杯11大数据:20位前冠军出战
随着全部32支参赛队的23人名单基本敲定，国际足联官方列出本届杯赛的11大数据，本届杯赛共有236人参加过世界杯，包括20位前冠军，最年轻及最年长的球队分别是加纳和阿根廷，所有球员的平均年龄为 岁零1个月，是本届杯赛最年轻的球员，也有望成为世界杯历史第9年轻的球员，但即便是喀麦隆历史，也有3名球员出征世界 杯时比他年轻，分别是埃托奥（17岁零3个月）、奥莱姆贝（17岁零6个月）以及宋（17岁零11
74460发布于 2018-04-19 - 来自专栏灯塔大数据
必看 ：大数据挖掘中易犯的11大错误
4 只靠数据来说话(Listen(only)totheData) IDMer：“让数据说话”没有错，关键是还要记得另一句话：兼听则明，偏听则暗！如果数据+工具就可以解决问题的话，还要人做什么呢？ 4a.投机取巧的数据：数据本身只能帮助分析人员找到什么是显著的结果，但它并不能告诉你结果是对还是错。 4b.经过设计的实验：某些实验设计中掺杂了人为的成分，这样的实验结果也常不可信。 给数据加上时间戳，避免被误用。 6 抛弃了不该忽略的案例(DiscountPeskyCases) IDMer：到底是“宁为鸡头，不为凤尾”，还是“大隐隐于市，小隐隐于野”？ ，而是“这就有点奇怪了……” 数据中的不一致性有可能会是解决问题的线索，深挖下去也许可以解决一个大的业务问题。 (问题出在数据集的划分上。在把原始数据集划分为训练集和测试集时，原始数据集中违约客户的权重已经被提高过了) 解决方法：先进行数据集划分，然后再提高训练集中违约客户的权重。
67370发布于 2018-04-09 - 来自专栏用户3645619的专栏
NBI可视化解锁一天完成几十张数据可视化报告的秘密
、数据大屏等行业名词大家不再陌生，这些技术或产品也在逐步渗透到各行业中，为行业赋能。 ： NBI大数据可视化分析平台作为新一代自助式、探索式分析工具，在产品设计理念上始终从用户的角度出发，一直围绕简单、易用，强调交互分析为目的的新型产品。 5.1.png NBI大数据可视化分析平台特性介绍： （1）丰富的数据源接入能力：（关系型数据源、大数据分析平台、MPP数据库、时序数据库...） 6.png （2）易于操作的可视化编辑器：（通过简单的点击 、拖拽实现数据的连接和处理，快速实现数据可视化需求） 6.1.gif （3）丰富的展示组件：（NBI可视化平台中有多达50余种可视化组件） 7.png （4）不仅仅是可视化，NBI还具有交互式分析能力， 支持数据联动，下钻，协调过滤等分析功能 （5）易于掌握的脚本功能，将个性化功能需求通过脚本功能开放给使用者，使用者通过极少量代码即可实现个性化功能能力 9.png NBI大数据 NBI可视化
57960发布于 2021-09-03
腾讯云开发者
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