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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
56020编辑于 2022-05-27 - 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
1.6K31发布于 2021-05-06 - 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
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
93280发布于 2021-04-28 - 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
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
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
56760发布于 2021-09-03 - 来自专栏用户3645619的专栏
NBI可视化平台内置多种风格多套模板，做数据可视化不费劲
NBI可视化平台版本已经更新到4.9.1啦，在NBI可视化平台4.9.1版本中内置了多种风格、多套模板可以供用户选择使用，并且在可视化视觉上面做了增强 NBI具有丰富的数据源对接能力 易于操作的可视化编辑器 丰富的组件库： 易于功能扩展的脚本功能： 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。 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。
63530编辑于 2022-02-23 - 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 1366*768上浏览 效果最佳） 图片 （5）拖拽组件到画布 图片 （6）拖拽一个柱状图组件到画布，然后在组件上右键，右键菜单中可以设置绑定数据和设置组件样式等操作 图片 （7）给组件绑定数据 ）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。
34320编辑于 2022-06-30 - 来自专栏用户3645619的专栏
NBI可视化平台快速入门教程（二）工作表创建
NBI可视化平台快速入门教程（二）工作表创建 1.接着上篇文章，在创建的数据源节点名称上右键，选择“基于（基于 SQL 语句创建工作表）”： 1.png 1.1或者在表节点上右键，创建工作表（系统会自动生成一条快捷
42730编辑于 2022-05-30 - 来自专栏用户3645619的专栏
用可视化报告拿到30W年终奖的时候，才知道数据可视化的重要
数据分析是当今企业的必备需求和应当拥有的核心能力，如何让企业能快速掌握和拥有这项能力是NBI可视化一直在思考，一直在努力的方向，NBI可视化团队拥有多年的B端服务经验，深知B端业务的复杂性和特殊性问题， 让我们在设计NBI可视化产品时会贴合场景去思考，如何快速、低门槛的适配企业各种场景的使用，可视化绝对不是像网上说的或者培训机构讲的那样，会点python代码，拥有几套模板就能解决的问题，更多需要考虑B端企业的真实需求与现状如 ： （1）企业现有业务数据如何接入的问题，现状是数据可能分散在不同的业务系统中，数据源分散，数据接入口径不一致等问题 1.png （2）如何快速呈现、解读数据背后的价值 是否拥有丰富的数据展示组件，是否拥有简单易用的操作体验 ，多维度，多视角全面了解数据背后的价值 2.png 3.png 部分展示组件效果展示 4.png 提供拖拽式操作的编辑工具，自由DIY各类分析报告 （3）是否有丰富的数据交互功能，追溯数据发生的过程和结果 NBI可视化的集成大致分为两种，一种是直接将url地址嵌入到第三方系统；另外一种是通过NBI的API接口获取资源信息嵌入到第三方系统 （6）多平台、多形式的安装部署 NBI可视化支持windows、Linux
47800发布于 2021-10-27 - 来自专栏用户3645619的专栏
NBI可视化平台快速入门教程（三）带参工作表创建
NBI可视化平台快速入门教程（三）带参工作表创建1.如何创建带参工作表参数格式 $参数名称$，比如图片2.测试验证带参工作表是否正确图片3.输入测试参数图片4.多参数演示，多参数查询无非就是按照参数格式标准多接入几个查询条件 工作表的作用在于给NBI可视化构建模块提供数据支撑，为图形组件提供数据。
42830编辑于 2022-06-07 - 来自专栏大数据文摘
大数据：大机遇还是大忽悠？
持反方观点，为大技术时代的到来欢呼的，一位是北京大学光华管理学院新媒体营销研究中心副主任苏萌，另一位是日本政治家、内阁成员山本一太。 他提出“一台电脑论”，即科学家们研究所需的数据，最好用一台电脑就能装下，否则数据处理会过于繁琐，无助于解决问题。他结合自身经验说，随着数据量的增大，研究的准确性一开始会随之上升，但很快就会趋平。 这有三个原因：一是因为不同机构间的数据还未真正流动起来，目前还只是数据“孤岛”；二是完整的生态产业链还未形成，尽管通过行为数据分析已能够分辨出一个消费者的喜好，但从供应到购买的链条还没建成；三是因为数据分析人才仍然极度匮乏 一位听众挑战正方，说，你们认为大数据过于庞杂纷繁，反而解决不了问题，那是不是说，当处理数据的计算工具变得足够好时，大数据就会变得有用？ 正如Howard在发表“失败感言”时所说，“我们并非反对数据，只是反对大而无当的数据，数据本身当然非常重要”。人类已经并将继续产生日益庞大的数据，或许不论我们接受与否，大数据时代都已到来。
4.1K81发布于 2018-05-18 - 来自专栏纳米药物前沿
四川大学高会乐Small综述：纳米疫苗策略用于克服疫苗级联反应挑战以实现肿瘤免疫治疗
基于纳米疫苗的免疫治疗(NBI)最近受到了越来越多人的关注，因为它具有启动肿瘤特异性免疫和建立长期免疫记忆以防止肿瘤复发的能力。 尽管最近的研究结果令人欣喜，但通过NBI策略以激发有效的抗肿瘤免疫仍有许多挑战需要解决。 作者在文中客观详细地概述了新兴的NBI策略及其用于提高纳米疫苗在LDIMP级联中的疗效的研究。
44730编辑于 2022-08-15 - 来自专栏飞扬的花生
jsencrypt参数前端加密c#解密
$(function () { $('#testme').click(function () { console.log("开始发送数据请求 = $('#username').val(); data.passwd = $('#passwd').val(); console.log("加密前数据 result = $.encryptRequest({ data: data }); console.log("加密后数据 bnMultiply(a) { var b = nbi(); return this.multiplyTo(a, b), b } function bnSquare() { var a = nbi() options.data[key]); } return sendData; } })(jQuery); 3.服务端 创建一个JsEncryptHelper.cs用于将客户端的加密数据进行解密
4.1K90发布于 2018-03-28 - 来自专栏服务端技术杂谈
：UBER数据大迁徙
数据大迁移的日期定为万圣节（10月31日），而这恰是交通量会非常高的一天。 上面图中的大问题是：我们仍然依赖于单一的PostgreSQL （数据库管理系统）来存储大部分的数据。下面的饼图显示了数据是如何在数据库中分配的： ? 我们评估了各种NoSQL（不同于传统的关系数据库的数据库管理系统的统称）的具有上述特点风格的数据库。 追加（无更新）数据模型：它仅支持一个只追加数据模型中，一旦它被写入后，就不能进行修改。这对于存储交易数据，并希望防止数据损坏的系统是非常有用的。由于是只追加模型，修改会自然幂等和交换。 在真正可以开始大迁移之前，第一个任务是从用户身份到用户唯一识别码的迁移，因为原代码依赖于自动递增的PostgreSQL 数据库标识符。几百条SQL查询需要被重写。
2.8K70发布于 2018-04-16
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