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数据平台原型设计（含DMP、可视化及数据管理）

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简介：
本课程聚焦于数据平台的设计与实现，涵盖DMP技术、数据可视化的应用以及全面的数据管理策略，旨在培养学员构建高效数据分析环境的能力。 众所周知，数据后台是一个相对复杂的系统。本后台的Axure原型包含了“权限分配”、“客户数据分析”、“门户统计”以及“用户分析”等功能模块，可以帮助想要入门的数据产品经理对后台系统有一个直观、便捷的理解。

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  • 数据平台原型设计（含DMP、可视化及数据管理）
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    本课程聚焦于数据平台的设计与实现，涵盖DMP技术、数据可视化的应用以及全面的数据管理策略，旨在培养学员构建高效数据分析环境的能力。 众所周知，数据后台是一个相对复杂的系统。本后台的Axure原型包含了“权限分配”、“客户数据分析”、“门户统计”以及“用户分析”等功能模块，可以帮助想要入门的数据产品经理对后台系统有一个直观、便捷的理解。
     
  • HBase数据可视化平台
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    HBase数据可视化平台是一款针对HBase数据库设计的数据分析与展示工具，它能够帮助用户直观地呈现和理解存储在HBase中的海量数据。通过提供丰富的图表类型和灵活的数据探索功能，该平台支持高效的数据洞察、监控以及决策制定过程。 使用Spring Boot搭建的HBase可视化界面支持建表、删除表以及根据rowkey查询数据的功能。
     
  • 数据大屏可视化原型设计_rp
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    数据大屏可视化原型设计_RP旨在通过创新的设计理念和方法，将复杂的数据信息转化为直观、易懂的大屏幕展示形式，以支持决策制定及业务监控。 数据大屏原型 数据大屏原型 数据大屏原型 数据大屏原型 数据大屏原型 数据大屏原型 数据大屏原型
     
  • 30套HTML通用大数据可视化管理平台
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    本合集提供30款HTML通用大数据可视化管理平台方案，旨在为企业数据展示和分析提供高效、美观的前端界面解决方案。 30套HTML通用大数据可视化管理平台。
     
  • Axhub Charts Pro 数据可视化设计原型库
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    Axhub Charts Pro是一款专业的数据可视化设计工具，提供丰富的图表组件和灵活的设计选项，帮助设计师轻松创建美观且功能强大的数据展示原型。 基于Antv和Echarts开发了一款Axure图表元件库，旨在快速实现数据可视化的原型设计。该元件库支持Antv G2的20多种图表，并提供80多项个性化配置选项；同时兼容ECharts超过1000种类型的图表以及Highcharts的百余种图表类型。在使用过程中，用户可以在Axure内的Libraries面板中选择所需的图表组件进行拖拽操作，在目标页面上放置后即可预览或生成效果。
     
  • Python疫情数据分析及可视化平台（含源码和数据库）151434
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    本项目构建了一个基于Python的疫情数据分析及可视化平台，涵盖数据收集、处理与展示。附带源代码和完整数据库，便于学习和二次开发。 疫情分析与可视化平台信息系统的主要功能模块包括用户管理、用户行程记录、健康申报系统、疫情数据展示、每日新增病例统计以及相关政策发布。该系统的开发采用了面向对象的方法，并且能够满足实际使用的需求，完善了软件架构及程序编码工作。后台数据库主要采用MySQL进行存储，业务系统则利用Python框架和Django技术进行编写与开发，实现了所有功能。 本报告首先分析研究背景、作用及其意义，为后续工作的合理性奠定基础；接着详细探讨疫情分析与可视化平台的各项需求和技术问题，并证明了该系统的必要性和可行性。随后介绍了设计过程中所需的技术软件及设计理念，最后完成了系统的设计和部署运行工作。在信息化社会中，人们需要有针对性的信息获取途径，而这些途径的扩展正是大家努力的方向之一。然而由于视角的不同，人们往往会接收到不同类型的信息，这是技术上的一大挑战。 针对疫情分析与可视化平台存在的问题进行了研究，并开发设计出了该信息系统以解决问题。
     
  • 数据可视化的原理及应用
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    《数据可视化的原理及应用》是一本介绍如何将复杂数据转化为直观图表和图形的作品，旨在帮助读者理解和运用数据可视化技术。 陈为、张嵩和鲁爱东共同编写了《绿皮书》。
     
  • 大数据平台架构及数据中台建设实战（含原型实现）.pptx
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    本PPT深入探讨了大数据平台架构设计与数据中台构建的关键技术，并结合实际案例讲解其应用和实践方法。 《大数据平台架构与原型实现：数据中台建设实战》是关于企业大数据战略及其实现的一本权威书籍。书中详细介绍了构建高效能的大数据平台所需的各个关键部分及其相互关系，包括但不限于数据采集、存储、处理、分析和可视化等环节，并深入探讨了这些组成部分在提升企业数据分析能力中的作用。 作者不仅讨论了设计大数据架构时应考虑的原则（如可扩展性、可靠性及安全性），还提供了实际案例来说明如何将理论应用于实践。此外，书中详细阐述了数据中台建设的实际应用策略和技术细节，强调了数据来源的多样性以及确保数据质量的重要性，并探讨了解决方案以优化性能和保障安全。 本书适合所有对大数据领域感兴趣的专业人士阅读，无论是技术爱好者还是企业管理层都能从中受益匪浅。通过学习书中的内容，读者可以更好地理解和实施大数据平台架构与原型实现的概念和技术，从而提升企业的竞争力和创新能力。
     
  • 数据可视化平台源码及参考资料
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    本资源包提供了一个全面的数据可视化平台源代码和相关文档资料。通过直观的图表设计与交互式用户界面实现复杂数据集的有效展示。 数据可视化平台技术支持包括SSH框架、R语言以及Echarts和D3技术。该平台的主要功能涵盖了数据分析的各个环节：从上传数据集开始，用户可以轻松管理各种格式的数据源；支持多种数据源格式转换，确保兼容性和可用性；在数据清洗阶段，能够有效识别并剔除异常值与重复记录，保证后续分析准确性；提供全面的数据统计功能，包括描述性的概括和关键指标计算，为决策提供有力支撑。此外，平台还具备聚类、关联规则挖掘及决策树等高级数据分析能力，并支持社会网络可视化展示复杂的网络关系图示，帮助用户快速识别关键节点与社区结构。通过这些特性，数据可视化平台成为了一个集数据处理与高效可视化于一体的综合性工具，为用户提供了一站式的解决方案。