在数据时代，销售数据分析的重要性已无需赘言。只有对销售数据的准确分析我们才有可能找准数据变动(增长或下滑)的原因。然后解决问题、发现新的增长点才会成为可能！其中Pandas处理数据，Plotly制作可视化图表，Streamlit搭建可视化页面。对于以上三个库，Streamlit库可能大家会比较陌生，我简单介绍一下。Streamlit是一个完全免费的开源应用程序框架，它能帮你不用懂得复杂的HTML，
事情是这样的，最近接到了这样的业务需求，需要在地图上将我司船舶的轨迹展示出来。听起来很简单，一开始我也是这样想的。通过一些BI工具应该可以轻松实现，比如这样的： 仔细观察可以看到，这种轨迹是两点之前的弧线，适合用来展示航空的航线或者起点终点方向类型轨迹，而加载了插件后发现，其功能是无法支持船舶轨迹的数据的，所以该插件被pass掉了。百度已经无法找到合适的资源了，于是我又转向了搜索，我发现
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2024-02-01 16:02:17
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# Python实现数据看板
数据看板(Data Dashboard)是一种用于展示数据分析结果和关键指标的仪表板。它可以帮助企业和团队更好地了解业务状况，并及时做出决策。在本文中，我们将介绍如何使用Python实现一个简单的数据看板，并通过代码示例演示其功能。
## 什么是数据看板？
数据看板是一种集中展示数据分析结果和关键指标的仪表板。通常包括各种数据可视化组件，如折线图、柱状图、饼图等
原创
2024-04-16 03:37:59
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今天在飞机上整理了一个初版的元数据看板接口的设计需求，然后又以设计图表的形式补充了一版，整体来说，这个元数据库看板的接口逻辑就梳理差不多了。做这个接口有什么意义，或者是对标什么场景，其实主要考虑的是面向业务和面向运维自身的需求，一般我们去查看某个实例，大多数情况下都是基于IP的方式去查看的，整个数据库层的元数据我们规划为几个维度，但是鲜有人能够把这几个维度的信息都看个完整，需要在不同的维度信息中跳
看板工具在团队协作，项目管理中发挥着很大非常大的作用。对于个人而言，看板工具也可作为任务管理甚至当做todo-list来使用。本着不折腾会死的精神，我们来找找有什么好用的看板工具……要求作为一个爱折腾的程序猿，我们肯定不能走寻常路，所以：必须是支持 self-host（自托管）的开源项目，不能部署在自己服务器怎么显现出我们的极客精神；最好是自己熟悉的开发语言（php，python，gol
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2023-12-27 10:37:18
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一、项目介绍1.1 项目需求基于第一部分业务背景，为满足业务自主分析提高运营决策时效，现使用Python、数据仓库实现数据自动更新式可视化面板。1.2 项目操作流程二、数据处理2.1 代码处理分析2.1.1 聚合生成dw_order_by_day表从mysql数据库中获取ods_sales_orders订单明细表并按日期分组聚合，得到每日销量和每日销售额。读取日期维度表，与上表合并，得到dw_or
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2023-08-08 20:28:38
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前言Python实战案例，streamlit模块，Python制作销售数据可视化看板让我们愉快地开始吧~开发工具Python版本： 3.6.4相关模块：streamlit模块；Plotly模块；Pandas模块；以及一些Python自带的模块。环境搭建安装Python并添加到环境变量，pip安装需要的相关模块即可。今天就给大家介绍一个用Python制作销售数据大屏的方法。先来看看效果数据使用的数据
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2023-11-21 20:08:30
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Python的数据可视化本文参考书籍：《Python编程：从入门到实践》 目录Python的数据可视化生成数据绘制简单的折线图修改标签文字和线条粗细给plot()同时提供输入和输出值使用scatter()绘制散点图并设置样式使用scatter()绘制一系列点自动计算数据，绘制1000个散点删除数据点的轮廓自定义颜色使用颜色映射自动保存图表随机漫步创建RandomWalk()类选择方向绘制随机漫步图
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2023-09-25 18:48:39
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背景最近打算学习一点数据分析的内容，下图中虽然广告成分有点多，但是技多不压身个，都说程序员应该有一点产品思维，并对数据保持敏感。 看了一些培训机构的介绍，涉及到的知识点还挺多的，有工具、思维、实操及最后的报告。果然一口吃不了个胖子，慢慢学吧。数据分析框架下面是一整套数据分析方案，分为5个步骤：明确问题、获取数据、数据清洗、分析数据最后呈现报告。[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保
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2023-09-03 12:42:58
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# 用Python实现数据中心看板
在现代企业中，数据中心的监控与管理变得尤为重要。通过数据中心看板，运维团队可以实时了解服务器、网络和应用的运行状态。本文将介绍如何使用Python创建一个简单的数据中心看板，并在其中显示关键信息。
## 项目概述
此看板的主要功能是从数据源中获取信息，并将结果以友好的用户界面展示出来。我们将使用Flask作为服务器框架，结合Dash库来构建前端界面。以下是
月小水长 一个编码者、思考者 在一篇论文中，最吸引审稿人目光的莫过于枯燥的文字间精美的图表
在一
份项
目
路演
pp
t 中，酷炫的
财务报表
往
往是
打动
投
资人的最后一剂强心剂
作为数据分析最后也是最直接的一环，数据可视化的重要性不言而喻
数据可视化大致可分为两类，一类是 excel
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2024-03-01 10:47:13
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1. 介绍目的：实现动态数据分析可视化看板方法：使用HTML搭建网页，echarts实现可视化图表，使用Python的flask从后端传输数据通过Ajax实现动态更新框架：效果图：2. 代码所有代码较长站篇幅，这里仅放部分js与flask的代码2.1 js新老客户雷达图js代码function echarts_l2() {
// 基于准备好的dom，初始化echarts实例
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2023-11-21 15:58:16
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其实利用 Python 可视化数据并不是很麻烦，因为 Python 中有两个专用于可视化的库 matplotlib 和 seaborn 能让我们很容易的完成任务。我们用 Python 可以做出哪些可视化图形？当你给别人一个表格比如：这个表给别人看起来，既不舒服，也不好观看。最最最最最最重要的一点就是low！在学习过程中有什么不懂得可以加我的
python学习交流扣扣qun，784758214
群里
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2024-05-07 10:34:13
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效果图展示1.动态效果演示2.静态切片效果图一、确定需求方案1.确定产品上线部署的屏幕LED分辨率本案例基于16:9 屏宽比，F11全屏显示。2.部署方式 浏览器打开播放，Chrome浏览器、360浏览器等。二、整体架构设计
前端基于
Echarts开源库设计，使用WebStorm编辑器；
后端基于Python Flask实现，使用 Vscode 或 Pycharm编辑器
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2023-09-26 09:05:57
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在当前数据驱动的时代，构建“PYTHON数据看板”成为了不可忽视的需求。数据看板能够直观地展示各类数据指标，帮助决策者快速理解关键数据。本文将详细阐述如何从环境准备到扩展应用的全过程，帮助你构建一个高效的数据看板。
## 环境准备
构建数据看板前，我们需要确认系统环境的软硬件要求。确保设备能够跑得动整个项目，同时安装相应的依赖库。
- **软硬件要求：**
- **操作系统：** Wi
· 先列出了当前的一些现状，你或多或少也会遇到一些相似的问题：1）每天在两个机房，工号位办公网PC机，个人WI-FI互联网笔记本电脑之间来回奔波。前面三个环境没有外网，且互相无法通信；2）同时进行2-4项目的开发，还要负责N个项目维护，处理机房维护等。多线程的结果是一个评估十几二十人天的项目要拖拖拉拉到两个多月才能完成。项目WBS形如虚设，一个项目暂停一个礼拜没有处理，重新打开一脸懵逼每
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2024-05-16 03:40:05
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# 使用Python创建数据看板的指南
在数据分析和可视化的领域，创建一个数据看板可以帮助团队快速理解数据并作出决策。以下，我将为初学者详细讲解如何使用Python创建一个基本的数据看板。
## 流程概述
下面是实现Python数据看板的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|----------------------------
# 使用Python构建数据看板：初学者指南
在数据分析和可视化的领域，数据看板（Dashboard）是一个非常重要的工具。它可以帮助我们以图形化的方式展示复杂的数据，使数据变得更易于理解和分析。本文将介绍如何使用Python构建一个简单的数据看板，并提供详细的代码示例。
## 什么是数据看板？
数据看板是一种数据可视化工具，通常包括多个图表和图形，显示的数据来自多个来源。在企业中，数据看板
原创
2024-09-13 06:30:11
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前言在数据时代，销售数据分析的重要性已无需赘言。只有对销售数据的准确分析我们才有可能找准数据变动(增长或下滑)的原因。然后解决问题、发现新的增长点才会成为可能！今天就给大家介绍一个用Python制作销售数据大屏的方法。主要使用Python的Streamlit库、Plotly库、Pandas库进行搭建。其中Pandas处理数据，Plotly制作可视化图表，Streamlit搭建可视化页面。对于以上三
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2024-02-23 10:42:58
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效果图展示 动态效果演示 2.静态切片效果图 一、确定需求方案1.确定产品上线部署的屏幕LED分辨率本案例基于16:9 屏宽比，F11全屏显示。2.部署方式 浏览器打开播放，Chrome浏览器、360浏览器等。二、整体架构设计 前端基于 Echarts开源库设计，使用WebStorm编辑器； 后端基于Python Flask实现，使用 Vs
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2024-05-11 10:59:45
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