实用指南 | 开源数据可视化 datart 和数据指标体系

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了实用指南 | 开源数据可视化 datart 和数据指标体系。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

灵活易用的数据可视化工具可以帮助企业更好地利用数据,提高业务效率和竞争力。本文将介绍如何使用 datart 进行数据指标的操作,以帮助企业搭建起专属的数据指标体系,让企业的商业行为变得更为科学。

01 数据指标概述

数据指标是一种用于度量和衡量数据的数量或特征的度量标准。它们通常用于数据分析和数据驱动的决策过程中,可以帮助了解数据的性质、趋势、模式和异常情况。数据指标可以是各种类型的数值、比率、百分比、计数或其他形式的统计量,它们可以在不同的领域和应用中使用,包括商业、金融、健康、科学、社会科学等。

数据指标的作用包括以下几个方面:

1、监控和评估:通过设定合适的指标,可以及时了解业务或项目的状态和趋势,并进行评估和比较。

2、决策支持:通过对数据指标进行分析,可以获得对业务或项目的深入洞察,从而做出更明智的决策。

3、目标设定:通过设定具体的数据指标,可以明确业务或项目的目标,并衡量实际绩效与目标之间的差距。

4、发现趋势和模式:通过对数据指标进行分析,可以发现隐含在数据中的规律和关联,从而作出相应的决策和调整。

5、预测和预警:通过对历史数据指标的分析,可以推测未来可能的趋势和行为,并采取相应的措施。

6、监管和合规:一些行业和领域有特定的监管和合规要求,通过设定相应的数据指标,可以确保符合法律法规和规定。

需要注意的是,不同的行业拥有不同的业务场景,指标体系的搭建需要根据具体的业务分析需求而定。“授人以鱼不如授人以渔”,大家可以利用数据可视化工具 datart,在企业数据分析人员洞悉业务之后,再进行数据调研、统计、模型设计、开发等系列操作之后,有计划地搭建起数据指标体系。

02 数据指标的创建

在datart中,我们可以通过以下步骤来创建数据指标:

进入数据源管理页面,在左侧菜单栏中选择“编辑数据源”选项。

点击“新建指标”按钮,进入指标编辑页面。在指标编辑页面中,填写指标的基本信息,例如指标名称、指标类型、统计方式等等。

根据具体需求,设置指标的计算公式和筛选条件,以确定指标的具体计算方式。点击“保存”按钮,保存指标并返回指标管理页面。在指标管理页面中,我们可以对已有的指标进行编辑、删除和查看等操作。

开源指标管理系统,数据分析,大数据,数据挖掘

 

03 数据指标的应用

在datart中,我们可以通过以下方式应用数据指标:

在数据分析中,可以选择已有的数据指标作为分析的指标,以便数据分析操作;

在报表中,可以将数据指标作为报表中的图表指标,以展示数据的趋势和变化;

在数据监控中,可以将数据指标作为监控的指标,以便更好地监控数据的变化和趋势。

开源指标管理系统,数据分析,大数据,数据挖掘 

04 注意事项

在使用数据指标功能时,我们需要注意以下几点:

数据指标的计算需要根据具体的业务需求进行设置,应避免出现计算错误或不准确的情况。

数据指标的命名应准确、简洁明了,以方便管理和应用。

在使用数据指标进行数据分析时,应根据具体的业务场景和需求进行选择和应用。

在数据监控中,应设置合理的监控周期和阈值,以便及时发现数据异常并进行处理。

开源指标管理系统,数据分析,大数据,数据挖掘

 

05 进阶功能操作

除了基础操作之外,datart还提供了许多高级功能,可以帮助用户更好地进行数据指标操作。

1、数据过滤

在数据指标中,有时候需要筛选出一部分数据进行分析,这时候就可以使用数据过滤功能。在“数据源”页面中,点击“过滤”按钮,就可以选择需要过滤的字段,并设置过滤条件。

例如,在销售数据中,我们想要筛选出特定时间段内的销售数据,就可以选择时间字段,并设置起始和结束时间。这样就可以在数据指标中只看到这段时间内的销售数据了。

2、分组汇总

除了简单的求和和平均值之外,datart还支持分组汇总功能。在数据指标中,选择需要分组的字段,并在汇总设置中选择需要的汇总方式。

例如,在销售数据中,我们想要按照不同地区的销售额进行分组汇总,就可以选择地区字段,并选择汇总方式为“销售额”。这样就可以看到每个地区的销售额了。

3、排序

在数据指标中,有时候需要按照某个字段进行排序,这时候就可以使用排序功能。在数据指标中,选择需要排序的字段,并设置排序方式。

例如,在销售数据中,我们想要按照销售额进行排序,就可以选择销售额字段,并设置排序方式为降序。这样就可以看到销售额最高的产品了。

4、数据分析

datart还提供了许多数据分析工具,可以帮助用户更好地进行数据分析。在数据指标体系中,选择需要分析的数据,自主选择需要使用的分析工具。

例如,我们可以选择“线性回归”工具来分析销售数据中的趋势,并预测未来的销售情况。

开源指标管理系统,数据分析,大数据,数据挖掘

运用 datart 进行企业数据指标体系的搭建,对业务进行深入洞察,比较和评估,从而快速提高企业的效率和竞争力。同时,数据指标体系的建立,也为企业制定了客观的评估标准,能够更好地理解和利用自身数据资源,优化业务流程和提高绩效表现,同时也能够确保企业符合监管和合规要求,提高企业的商业信誉和声誉。总之,企业数据指标体系的搭建,是企业数据管理和决策的重要基础。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-621279.html

到了这里,关于实用指南 | 开源数据可视化 datart 和数据指标体系的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 数字的画笔:数据可视化的魅力与实用性

    数据可视化是一种强大的工具,用于将复杂的数据和信息以图形化的方式呈现,以便人们更容易理解、分析和发现其中的模式和趋势。通过图表、图形和其他可视元素,数据可视化可以帮助我们将抽象的数字转化为有意义的视觉呈现,从而提升了数据的沟通效果和决策支持能

    2024年02月11日
    浏览(43)
  • 开源的数据可视化平台 Kibana 日志可视化 mac 安装笔记

    日志开源组件(一)java 注解结合 spring aop 实现自动输出日志 日志开源组件(二)java 注解结合 spring aop 实现日志traceId唯一标识 日志开源组件(三)java 注解结合 spring aop 自动输出日志新增拦截器与过滤器 日志开源组件(四)如何动态修改 spring aop 切面信息?让自动日志输出

    2024年03月23日
    浏览(75)
  • 开源项目-数据可视化分析平台

    哈喽,大家好,今天给大家带来一个开源项目-数据可视化分析平台。项目通过SpringBoot实现 数据可视化分析平台主要有数据源管理,项目管理,数据集管理,图表管理,看板管理等功能 数据源管理功能可以添加MySQL,Oracle,PostgreSQL等类型的数据源信息 项目管理可以对项目名

    2024年02月10日
    浏览(57)
  • Matplotlib Mastery: 从基础到高级的数据可视化指南【第30篇—python:数据可视化】

    Matplotlib是一个功能强大的数据可视化库,为数据科学家提供了丰富的工具和功能,可以以直观的方式呈现数据。 1. 基础 1.1 安装Matplotlib 在使用Matplotlib之前,请确保已经安装了Matplotlib库。可以使用以下命令进行安装: 1.2 创建第一个简单的图表 安装好Matplotlib后,让我们来创

    2024年01月21日
    浏览(48)
  • 超市零售数据可视化分析(Plotly 指南)

    CSDN 上不能插入 HTML,可以在 GitHub Page 上查看: https://paradiseeee.github.io/2022/07/30/超市零售数据可视化分析/ 项目首次发布于 Kesci 上 – 超市零售数据分析。感兴趣的可以直接上去 Fork 之后自己做。由于上面只能用 Jupyter Notebook,而且还没有权限 DIY 工作环境,于是线下重新做一

    2024年02月11日
    浏览(56)
  • 人人可用的开源数据可视化分析工具

    DataEase 人人可用的开源数据可视化分析工具。 DataEase 是开源的数据可视化分析工具,帮助用户快速分析数据并洞察业务趋势,从而实现业务的改进与优化。DataEase 支持丰富的数据源连接,能够通过拖拉拽方式快速制作图表,并可以方便的与他人分享。 DataEase 的功能包括: 图

    2024年02月10日
    浏览(45)
  • Airbnb开源数据可视化工具Visx

    visx 是用于 React 的富有表现力的底层可视化组件集合,结合了 d3 的强大功能来生成可视化,以及 React 更新 DOM 的诸多优势。 在 Airbnb 内部,visx 的目标是统一整个公司的可视化堆栈,在此过程中,创建了 visx 项目,从而有效的将 D3 的强大功能与 React 结合在一起。 目前,vis

    2024年02月13日
    浏览(40)
  • Matplotlib:Python数据可视化的全面指南

    数据可视化是数据分析的一个重要方面,可以帮助我们有效地传达数据中的洞察和模式。Python提供了几个用于数据可视化的库,其中最突出和广泛使用的是Matplotlib。在本文中,我们将探索Matplotlib的基本概念和功能,并学习如何创建各种类型的图表和图形。 在深入了解Matplo

    2024年02月10日
    浏览(81)
  • 人人可用的开源数据可视化分析工具-DataEase

    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

    2023年04月23日
    浏览(41)
  • 开源数据可视化应用程序JSON Crack

    什么是 JSON Crack ? JSON Crack 是一款免费的开源数据可视化应用程序,能够将 JSON 、 YAML 、 XML 、 CSV 等数据格式可视化为交互式图表。凭借其直观且用户友好的界面, JSON Crack 可以轻松探索、分析和理解即使是最复杂的数据结构。无论您是从事大型项目的开发人员,还是希望发

    2024年02月21日
    浏览(43)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包