以下是一些top开源数据库，可用于IoT应用程序InfluxDB一款开源、分布式、时间序列数据库，由InfluxData研发。以Go编程语言所写，基于key-value数据库LevelDB。除了前端，HTTP接口与库提供给用户用于数据库交互。InfluxDB的主要优点或者长处是能够在时段中动态(on-the-fly)聚合数值，不用任何手动介入。 能够被软件例如：Grafana访问，Grafana
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2023-09-04 16:58:52
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DataEase 介绍DataEase是一种开源的关系型数据库管理系统，旨在帮助用户创建和管理各种类型的数据。它是一种易于使用的工具，适用于各种规模的企业和组织，从个人使用到大型公司使用。Github 地址：GitHub - dataease/dataease: 人人可用的开源数据可视化分析工具。 DataEase的主要功能包括：数据录入、数据存储、数据查询和报告生成。它支持多种数据类型
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2024-02-05 13:06:52
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概述DataGear是一款开源免费的数据可视化分析平台，自由制作任何您想要的数据看板，支持接入SQL、CSV、Excel、HTTP接口、JSON等多种数据源。 系统基于Spring Boot、Jquery、ECharts等技术开发。系统特点友好接入的数据源支持运行时接入任意提供JDBC驱动的数据库，包括MySQL、Oracle、PostgreSQL、SQL Server等关系数据库，以及Elast
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2023-11-23 17:00:23
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clickhouse简介ClickHouse是一个开源的，面向列的MPP架构数据分析数据库（大规模并行处理），由俄罗斯Yandex为OLAP和大数据用例创建。ClickHouse全称是Click Stream,Data Warehouse，简称ClickHouse就是基于页面的点击事件流，面向数据仓库进行OLAP分析。ClickHouse对实时查询处理的支持使其适用于需要亚秒级分析结果的应用程序。
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2023-08-17 18:23:43
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DataGear是一款开源的数据可视化分析平台，可自由制作任何您想要的数据可视化看板，支持接入SQL、CSV、Excel、HTTP接口、JSON等多种数据源。系统主要功能包括：数据管理、SQL工作台、数据导入/导出、数据集管理、图表管理、看板管理等。功能特性动态接入多种数据源DataGear是一款开源的数据可视化分析平台，可自由制作任何您想要的数据可视化看板，支持接入SQL、CSV、Excel、H
目前市场上有数千种工具能够帮你节约时间和成本，带你从全新的角度洞察你所在的行业。 以下介绍几款超好用的数据分析工具，帮助你在数据分析的学习以及工作中能够脱颖而出。 Part 1.开源数据工具 OpenRefine 这是一款高人气数据分析工具，支持数据清洗，支持将数据从一种格式转换为另一种格式，适用于各类与分析相关的任务，这意味着即使大家拥有多种不同数据类型及名称，这款工具亦能够利用
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2024-02-02 11:18:30
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Apache™MADlib®是用于可扩展数据库分析的开源库。 它提供了Pivotal Greenplum™ ， PostgreSQL和Apache™HAWQ®（孵化） Hadoop Native SQL平台上的机器学习，数学和统计方法的数据并行实现。 MADlib使用MPP架构的完整计算能力处理非常大的数据集，而其他产品受到单个节点上可以加载到内存中的数据量的限制。 MADLib算法从熟悉的SQL
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2024-06-05 06:18:03
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原标题：7大开源数据可视化分析工具市场上有许多用于社交网络分析的数据可视化开源工具，例如NetworkX，R和Gephi中的iGraph包等。在所有工具中，Gephi被认为是最值得推荐的工具，它可以帮助你轻松实现超过100000个节点的可视化。其他免费工具包括Social Networks Visualizer和NodeXL，它们也是开源的，易于使用。GephiGephi是领先的开源图形可视化平台
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2023-05-22 15:10:33
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现如今，整个互联网已经进入 大数据时代 ，“大数据”一词的重点现也已经不仅在于数据规模的定义，它更代表着信息技术发展进入了一个新的里程，代表着爆炸性的数据信息给传统的计算技术和信息技术带来的技术挑战和困难，代表着大数据处理所需的新的技术和方法，也代表着 大数据分析 和应用所带来的新发明、新服务和新的发展机遇。虽然只有极少数人能够修炼成数据科学家这一21世纪最性感多金专业人士，但对于大多数非
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2024-03-06 16:32:46
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1. Python数据分析介绍及环境搭建1.1python数据分析简介【了解】1.1.1 python做数据分析的优势可以独立完成数据分析的各种任务功能强大,有海量的开源包(pandas,numpy…)处理海量数据效率高开源免费1.1.2 常用python数据分析开源库numpy:用于数组计算pandas:分析结构化数据的工具集series:类似一维数组的对象(一行数据或者一列数据)datafra
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2024-06-28 17:50:18
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# 开源数据分析系统的构建指南
在数字化时代，数据分析变得越来越重要。今天，我们将一起学习如何构建一个开源的数据分析系统。以下是整个流程的概述和详细指导。
## 流程概述
| 步骤 | 描述 |
|-----------------|-----------------------------------|
| 1
# 开源数据分析后台
数据分析是目前非常热门的领域，而开源数据分析后台则为数据分析工作提供了更加方便和高效的工具。本文将介绍什么是开源数据分析后台，以及如何使用代码示例展示其功能。
## 什么是开源数据分析后台？
开源数据分析后台是一种基于开源技术的数据分析平台，它提供了一系列工具和功能，帮助用户处理和分析大量的数据。与传统的商业数据分析软件相比，开源数据分析后台具有以下优点：
1. 自由
原创
2023-07-22 14:58:25
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# 数据分析开源dataset
## 引言
在数据分析领域，数据集是非常重要的资源。数据集的质量对于数据分析和机器学习的结果有着重要的影响。为了帮助数据分析师和机器学习工程师们更轻松地进行数据分析和模型训练，开源社区中涌现了许多优质的数据集。本文将介绍一些常见的数据分析开源数据集，并提供相关的代码示例。
## 常见的数据分析开源数据集
以下是一些常见的数据分析开源数据集：
- Iris 数据
原创
2023-11-25 12:53:59
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## 实现开源数据分析平台的步骤
为了教会你如何实现开源数据分析平台，我将按照以下步骤进行讲解。下面的表格将展示整个过程的流程。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 安装和配置开发环境 |
| 步骤二 | 选择合适的开源数据分析平台框架 |
| 步骤三 | 构建数据处理和分析的基础功能 |
| 步骤四 | 开发和集成数据可视化模块 |
| 步骤五 | 测试和优化
原创
2023-08-28 06:56:52
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一、分析页面我们爬虫主要爬的是中间的着一块区域，要爬取的内容有：博客标题、简介、博客创建时间、用户头像、用户名称这些内容。每次打开页面可以展示 20 条博客记录，最多可以展示 200 页，这也就是说，我们最多可以爬 4000 条数据，后面根据增量往我们数据库更新即可。然后就是怎么爬这些数据，还有翻页的问题了。怎么爬数据我们后面写代码的时候会将，所以我们只需要考虑翻页的问题；我通过点击页面的翻页，然
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2024-09-20 15:20:28
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如果你有志于做一个数据专家，你就应该保持一颗好奇心，总是不断探索，学习，问各种问题。在线入门教程和视频教程能帮你走出第一步，但是最好的方式就是通过熟悉各种已经在生产环境中使用的工具而为成为一个真正的数据专家做好充分准备。当你在找第一份工作的时候，你曾经投入的时间而获得的对工具的深入理解将会使你有更大的优势。下面就了解它们一下吧：1、IPythonIPython 是一个在多种编程语言之间进行交互计算
OLAP 的全称是OnLine Analytical ProcessingOLAP数据仓库系统的主要应用，支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。典型的应用就是复杂的动态的报表系统。是数据仓库的核心部心，所谓数据仓库是对于大量已经由OLTP形成的数据的一种分析型的数据库，用于处理商业智能、决策支持等重要的决策信息；数据仓库是在数据库应用到一定程序之后而对历史数据的加工与分析，
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2023-10-21 22:40:38
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在互联网数据大爆炸的这几年，各类数据处理、数据可视化的需求使得 GitHub 上诞生了一大批高质量的 BI 工具。借助这些 BI 工具，我们能够大幅提升数据分析效率、生成更高质量的项目报告，让用户通过直观的数据看到结果，减低沟通成本。不过，还是有很多同学跟我反馈，说国外的开源 BI 工具使用门槛高，操作界面不符合国人的使用习惯，需要学习很久才能弄得清楚，所以让我看看有没有低门槛的开源 BI 工具可
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2023-12-26 19:02:38
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Spark?英文是电火花、火星，可以做动词，发出火星··· 停，干哈，英语知识讲座？你好，再见。 少侠留步，这不百度说的嘛，我再看看，找到了： “Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架~” ··· ·· 说人
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2023-12-26 20:16:05
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熊猫烧香源码分析 Sports analytics is a major subfield of data science. The advancements in data collection techniques and data analysis have made it more appealing to the teams to adapt strategies based on d
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2024-01-04 22:44:57
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