Apache Superset

Superset简介 Superset是一个受Apache软件基金会支持的处于孵化阶段的企业级数据可视化web项目。具有以下特点： 内含丰富的数据图表样式 支持多种数据源(Oracle、MySQL、Postgres, MariaDB等等) 提供易用的界面来自定义可视化数据 提供一个Web版SQL查询工具 提供OpenID, LDAP, OAuth等多种认证方式，易于集成。 Superset的主要功

Apache Superset是一个现代的，工业级的Business Intelligence的Web应用。之前的名字叫做Panoramix和Caravel，2016年底重新命名为Superset。 了解一下Superset的功能有： 1 Data visualizations 2 探索和可视化数据的易用接口 3 创建和分享dashboard 4 权限管理 5 可以配置数据源与界面之间的关系。 6

目录 一、Superset概述 二、安装及使用 1、安装Python环境 2、安装Miniconda 3、创建Python3.8环境 4、Superset部署 5、启动Superset 6、Superset启停脚本 三、Superset使用 1、准备MySQL数据源 2、对接MySQL数据源 3、制作仪表盘 4、调整仪表盘的布局 一、Superset概述 Apache Superset是一个现代的

关注【郑大钱呀】[公][众][号]，回复 交流群，进群，我们一起交流，一起学习。 1. 什么是Superset? Apache Superset是一个现代的、企业级的商业智能(BI)WEB应用程序，我们可以简单的理解成它是一个开源的数据可视化工具。支持丰富的数据源连接，如：MySQL、DB2、SQL Server、Oracle等，支持多种可视化方式，并能够对用户实现细粒度的权限控制。该工具主要特点

1 Superset概述 https://superset.apache.org https://github.com/apache/superset superset是一个开源的、现代的、轻量级BI分析工具，支持多种数据源、拥有丰富的图表展示形式、支持自定义仪表盘。 superset能够对接常用的大数据分析工具，如Hive、Kylin、Durid等，支持自定义仪表盘，可作为数仓的可视化工具。 2

superset官网给出的安装方式很多，docker or python虚拟环境 ，这里是在linux中 用python的虚拟环境安装，附上官网 传送门 当前使用版本是2020-04-18 使用python下载的最新版本 具体连接各种数据源，参考我另一篇博客Apache Superset中添加多种数据源，也可以参考官网，顺便感叹一下，现在官网界面比之前好看多了。 首先，不推荐使用自带python版

数据可视化工具 JS 库: d3 sigmajs **部件 & 组件:</h5> Chart.js C3.js Google Charts chartist-jsj amCharts [$] Highcharts [Non-commercial free to $] FusionCharts [$] ZingChart [free to $] Epoch 服务: Datawrapper infog

在侧边导航栏点击 Visualize 开始视化您的数据。 Visualize 工具能让您通过多种方式浏览您的数据。例如：我们使用饼图这个重要的可视化控件来查看银行账户样本数据中的账户余额。点击屏幕中间的 Create a visualization 蓝色按钮开始。 有很多种可视化控件可供选择。我们点击其中一个名为 Pie 的。 您可以为已保存的搜索建立可视化效果，或者输入新的搜索条件。使用后者时，

本文向大家介绍Highcharts＋NodeJS搭建数据可视化平台示例，包括了Highcharts＋NodeJS搭建数据可视化平台示例的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 前一段时间完成了一个数据可视化项目，由后台NodeJS＋Highcharts框架进行搭建。下面分享一下整个开发过程的流程，以及使用Highcharts框架的经验。 一、数据的读取 由于数据库使用的是MySQL数据库，在Nod

数据可视化主要旨在借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。 热力图 散点图 动画要素图 高效率点图层 ECharts Mapv OSM Buildings

在我们开始的我们的可视化的之旅之前，需要简单的介绍一些数据分析工具，我们的数据可视化的任务也是建立在数据分析的基础之上。Python 的主要数据分析工具如下所示： Numpy：这个是数据计算的工具，主要用来进行矩阵的运算，矢量运算等等。 Scipy：科学计算函数库，主要用在学术领域，主要包含线性代数模块，信号与图像处理模块，统计学模块等等。 Sympy：数学符号计算库 Pandas：包含了 num

数据可视化在数据科学中起着非常重要的作用。 我们可以将数据可视化视为数据科学的一个模块。 数据科学不仅包括构建预测模型。 它包括对模型的解释，并使用它们来理解数据和做出决策。 数据可视化是以最令人信服的方式呈现数据的不可或缺的一部分。 从数据科学的角度来看，数据可视化是一个突出的特征，它显示了变化和趋势。 考虑以下有效数据可视化指南 - 按常规比例定位数据。 与圆形和正方形相比，使用条形更有效。

原文地址：https://cesiumjs.org/tutorials/Visualizing-Spatial-Data/ 这篇教程教你如何使用Cesium的Entity API去绘制空间数据，如点，图标，文字标注，折线，模型，图形和立体图形。虽然这章不需要什么前提，但是如果你对Cesium一无所知，最好从第一个教程开始。 Entity API是什么? Cesium丰富的空间数据可视化API分为两

主要内容：数据可视化,数据可视化应用场景如果将文本数据与图表数据相比较，人类的思维模式更适合于理解后者，原因在于图表数据更加直观且形象化，它对于人类视觉的冲击更强，这种使用图表来表示数据的方法被叫做数据可视化。 图1：数据可视化   当使用图表来表示数据时，我们可以更有效地分析数据，并根据分析做出相应的决策。在学习 Matplotlib 之前，了解什么是数据可视化是非常有必要的。 数据可视化 图表为更好地探索、分析数据提供了一种直观的方