[JAVA] Versuchen wir es mit Zoomdata (Verwendung 2)

(1) Vorbereitung des Armaturenbretts

Letztes Mal habe ich die erste Visualisierungsarbeit mit ** Zoomdaten ** unter Verwendung von 5000 ** CSV ** -Daten durchgeführt. Dieses Mal möchte ich eine etwas ausführlichere Verwendung vorstellen. Melden Sie sich bei ** Zoomdata ** an, um Home aufzurufen.

Zu diesem Zeitpunkt wurde das Dashboard noch nicht erstellt. ** Fügen Sie hier Ihr erstes Diagramm hinzu! Es heißt nur **. Wählen Sie dann das Symbol links neben dem Startsymbol aus und wählen Sie auf der rechten Registerkarte ** Datenquellen ** aus.

Die verfügbaren Datenquellen werden angezeigt. Wählen Sie daher die ** Naughty Personal Information ** aus, die Sie zuletzt erstellt haben. Dann wird eine Tabelle mit der Verfügbarkeit angezeigt. Wählen Sie daher vorerst ** Donut ** aus. (Was den Inhalt der Daten betrifft, denke ich, dass sie zufällig so generiert werden. Bitte erfassen Sie einfach die Atmosphäre.)

Ich denke, dass das in der vorherigen Zusammenfassung erstellte Diagramm herauskommen wird.

(2) Erstellen eines Dashboards

Allein damit wird der Bereich der zu visualisierenden Objekte und der anzunehmenden Hypothesen eingegrenzt, daher möchte ich einige Diagramme hinzufügen. Wählen Sie zuerst ** Neues Diagramm hinzufügen ** oben rechts auf dem Bildschirm.

Anschließend wird nach wie vor eine Liste der verfügbaren Diagramme angezeigt. Wählen Sie daher ** Balken **.

Ich denke, das Balkendiagramm wurde auf der rechten Seite des zuvor erstellten Donut-Diagramms erstellt. Um hier die Zusammenarbeit mit der Zeitachse zu bestätigen, die eine Funktion von ** Zoomdata ** ist, wählen Sie das Kalendersymbol am unteren Rand des Dashboards und im daraufhin angezeigten Menü ** Zeitbereich **. , Wählen Sie oben ** Max. Verfügbarer Bereich ** aus. Da der zu visualisierende Datenbereich den gesamten Bereich abdeckt, können Sie sehen, dass sich die Anzeige synchron zum Ereignis geändert hat.

Ändern Sie als Nächstes das Visualisierungsziel auf der rechten Seite. Als Daten scheint der Punkt ** Wie man Curry isst ** interessant zu sein, also fügen wir ihn dem Dashboard hinzu. Wählen Sie zuerst ** Ehe ** am unteren Rand des Balkendiagramms und dann ** Wie man Curry isst ** aus dem angezeigten Menü.

Dann denke ich, dass der Inhalt des Balkendiagramms in ** Wie man Curry isst ** geändert wurde.

Ebenso habe ich einige Diagramme zur Visualisierung ausgewählt und wie ein Dashboard fertiggestellt.

Wird sein. Außerdem habe ich hier jeden Titel in japanische Notation geändert und auch den Dashboard-Titel in japanische Notation geändert. Wenn der Zeichencode ** UTF-8 ** lautet, kann er grundsätzlich als Daten angezeigt und verarbeitet werden. Verwenden Sie ihn daher bitte positiv. (Jeder Titel ist ** was für ein Name **, also sei nicht zu verrückt (Schweiß))

(3) Speichern des Dashboards

Da es sich um ein Dashboard handelt, das mit viel Aufwand erstellt wurde, speichern wir es, damit es ab dem nächsten Mal verwendet werden kann. Oben links auf dem Bildschirm befindet sich ein Symbol mit dem Namen ** Speichern **. Wenn Sie es auswählen, wird ein Popup mit dem Namen ** Speichern ** angezeigt. Wenn Sie hier die erforderlichen Elemente eingeben und auf die Schaltfläche ** Speichern ** klicken, wird das diesmal erstellte Dashboard auf der Startseite angezeigt.

Ab dem nächsten Mal ist der Zugriff über dieses Haus möglich, was den Komfort während der eigentlichen Arbeit verbessert und gleichzeitig die Freigabe erstellter Dashboards und die Verwaltung ihrer Klassifizierung erleichtert. Ich werde.

(4) Zusammenfassung dieser Zeit

Obwohl es dringend war, haben wir 1: von der Einführung von ** Zoomdata ** bis 2: Zusammenarbeit mit Datenquellen und 3: die Grundlagen der Erstellung von Dashboards eingeführt. Ab dem nächsten Mal möchte ich die Zusammenarbeit mit ** Big Data ** vorstellen.

** Zoomdata ** hat es möglich gemacht, den größten Teil der Verarbeitung mit ** Abfragebasis ** voranzutreiben, indem eine Technologie namens ** Mikroabfrage ** verwendet wurde, ohne dass die tatsächlichen Daten verschoben wurden. Anstelle von ** Standardverarbeitung für die endgültige Datenform ** wurde von nun an ** die Visualisierungs- / Analyseverarbeitung aus dem Generierungsprozess ** in vielen Fällen für ** Big Data ** aufgegeben. ** Es ist möglich, es direkt zu tun **. Darüber hinaus wird aufgrund dieser Entwicklungen und Innovationen die Phase der Datennutzung in Unternehmen und Organisationen eine große Krustenbewegung von ** Spekulationen zur Beobachtung ** und ** neuen Möglichkeiten für die Datennutzung ** hervorrufen und geschaffen. Es kann gesagt werden, dass ** Big Data ** ein neues Stadium erreicht hat, wie z. B. ** Erwerb eines großen Mehrwerts ** und ** Realisierung der Problemlösung auf der Grundlage realistischer Beobachtungs- und Analyseergebnisse **. ..

Nächstes Mal werde ich den Hintergrund von ** Zoomdaten ** vorstellen, einschließlich dieses Bereichs und Beispiele aus Übersee.