开门见山 http://mpvideo.qpic.cn/0bf2c4accaaareajh4s6y5qfaf6deelqaiia.f10002.mp4?dis_k=0ca4a152af138fdceb
但存在几个问题，不能实时更新数据，制作的是静态的仪表盘，每次生成仪表盘都要调整代码，不能一运行就直接生成可视化仪表盘。
在数据可视化领域，仪表盘图是一种直观而强大的工具，用于展示关键指标的实时状态。Pyecharts是一个基于Echarts的Python图表库，提供了丰富的图表类型，其中包括了仪表盘图。本文将介绍如何使用Pyecharts绘制多种炫酷的仪表盘图，并详细说明相关参数，同时附上实际的代码实例。
在数据科学和分析的领域,数据能力的释放不仅是通过提取见解的方式, 同时也要能通过有效的方式来传达见解.这就是数据可视化发挥见解的地方.
在这篇文章中，将会给大家介绍如何利用Misp-Dashboard实时查看来自MISP实例的威胁情报信息。Misp-Dashboard可以帮助研究人员实时查看MISP实例（ZMQ Feeds）传递的数据和统计结果。Misp-Dashboard是一款仪表盘工具，它可以作为一款威胁情报实时感知工具来使用，该工具继承了Gamification工具来显示每一个组织的贡献度以及实时排名，仪表盘内容还可以给安全操作中心（SOC）、安全研究团队或网络安全测试人员提供威胁追踪服务。
仪表盘（dashboard）作为一种直观、灵活的数据可视化工具，正在越来越多地应用于各种领域，帮助用户实时监控和分析数据。常见于各类数据分析平台、数据可视化平台、数据大屏等场景。
仪表读数识别系统利用利用Python+yolov5深度学习对仪表盘刻度数进行7*24小时实时读取，当仪表盘读数识别系统监测到仪表盘数据异常时，立刻推送给后台相关管理人员，工作人员在第一时间到现场进行处理，避免更大的损失发生。Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言，它很快就变得非常流行，主要是因为它的简单性和代码可读性。它使程序员能够用更少的代码行表达思想，而不会降低可读性。
不论是一般的运营/运维系统，还是大/小数据分析，最后的一个环节一般都是数据洞见的可视化。而仪表盘（dashboard）是有关数据可视化的首选工具。但要构建一个真正信息丰富、可以指导行动的仪表盘，仅将所有数据分析结果放到面板上是不够的，必须认真考虑各种规划和展现元素的设计。
设置仪表盘轴线段，打开集合编辑器，并点击"添加"，Color属性（仪表盘轴线段的颜色）和SplitNumRate属性（仪表盘轴线段占总线段的比例，取值0-1），如图1、图2；
在本文连载的第一篇中，我向大家介绍了vROps的架构、vROps的指标含义，以及如何自定义一个告警。该文章得到了VMware中国的转发，也使更多的朋友能够阅读到, 在此表示感谢。 在本篇文章中，我讲介
当今，仪表盘已成为许多应用程序和软件界面中常见的设计元素。它们提供了一种直观且用户友好的方式来呈现和操作数据。无论是在数据分析、业务管理还是可视化报告等领域，拖拽式仪表盘都能为用户提供灵活性和个性化的体验。
pygal[1] 是一个基于SVG的动态可视化Python库，该库枚举了各种常用不常用的图表类型，满足基本的可视化需求，可以画简单的地图。其特点是接口易用，有很多简化的写法，方便地绘制出统计图表，可以生成迷你图，有基本交互，不需要额外的语句，鼠标移动到图表上有文本标签强化效果。但图表不能直接渲染到notebook里，不能合并多个图，例如柱+折线形成复合图，因此使用范围还是比较有限。
比如说，需要计算资源的时候，一个配置文件就可以要来两百台虚拟化好的机子。需要试下缓存？点下鼠标就可以要到几十个配置好的 Redis 结点。
在上数据化薪酬建模与分析课程的时候，我们会对薪酬建立数据仪表盘，通过数据仪表盘的形式来对薪酬的关键指标进行数据的交互，来进行数据分析，很多同学在完成了薪酬的数据仪表盘后都会提出一个问题，就是我们做的数据仪表盘能不能在PPT中呈现进行数据的交互，因为我们在很多时候在做工作汇报的时候都是以PPT的形式来呈现的。
仪表盘设计所有组件默认均可设置静态数据，当我们需要动态数据时，可在“数据集”中创建“SQL数据集”、“API数据集”及“JSON数据集”
在跨团队协作的场景下，纷扰错杂的信息难免给工作造成困扰。为了更好地实现工作信息的聚合，TAPD推出了「个人仪表盘」功能。帮助个人和团队实现对工作信息和进度状况的把控，给大家带来透明化、可视化、便捷化的舒畅体验。 个人仪表盘，来了！ 1.信息聚合，透明展示 按需订阅仪表盘卡片，集中呈现跨团队、跨项目数据的分散信息，关键指标一览无余，全局动态快速获悉。 2.项目状况，了如指掌 通过数据的可视化呈现，精准度量项目进展，实时把控质量情况。帮助团队提前规避潜在风险，快速定位问题扫清障碍，推动团队效能提升。
对于LNMP环境下的开发者来说，mysql是非常重要的一环，同时mysql的性能监控也是开发者所需要关注的一环；如果大家使用阿里云的RDS会感觉到其监控功能非常好用，但如果开发者使用的是自建数据库，该怎么去搭建则需则需要去考虑一番了。
今天教大家制作用于绩效管理的仪表盘风格图表！ ▽ 看惯了普通的图表，偶尔换换口味，用类似汽车仪表盘（量表）风格的图表来展示数据，也能起到新人瞩目，令人印象深刻的目的。 今天就教大家怎么制作仪表盘风格的图表。 ▼▼▼▼▼ 其实仪表盘风格图表在Excel2013及以上版本中已经可以通过应用商店的第三的插件一键完成。但是鉴于好多小伙伴儿的office软件还没有更新迭代，这里小魔方先交大家使用传统的变通方法制作仪表盘风格图表。最后会顺便给出在Excel2013版中怎么应用第三方插件来完成仪表盘制作。 传统方法： 以
TAPD仪表盘能够聚合呈现工作中的关键信息，是很多同学开启每日工作的第一站。为了帮助团队更便捷地呈现和共享公共数据，TAPD对仪表盘进行了全新的升级。 现在，你可以通过更加丰富的数据卡片，帮助团队进行数据度量和研发管理。同时，也可以针对不同场景创建多块仪表盘，并将自己的仪表盘一键共享给团队成员，让关键信息轻松共享。 1 更多维度的数据卡片，全景呈现数据信息 为提供更丰富的数据度量维度，TAPD仪表盘新增甘特图、工时管理等等多种卡片模板，共计20多种度量卡片，为研发团队提供全景式的数据度量
对于集群，服务，角色和主机，你都可以查看与之相关的各种指标的图标的仪表盘。虽然对于不同实体的指标显示是不一样的，但是基本功能都是一样的。
有时候，我们需要在wordpress后台增加一些仪表盘，以便我们登录就能了解一些信息。而且，有的仪表盘我们并不需要。这时我们就可以删除其他不需要的仪表盘，增加我们开发的仪表盘，达到定制仪表盘的目的。
仪表盘新增雷达图，用于展示多个维度的数据。通过雷达图的多轴形式、根据雷达图形状和变化，可直观地了解各个变量的相对重要性、差异程度和趋势。雷达图适合展示不同数据在相同维度下的对比情况，同时为安全分析运维提供了一种直观、易于理解的数据可视化方式。
在当今的数据驱动世界中，数据可视化和分析是确保业务决策有效性的关键。Grafana 是一个开源的分析和监控平台，能够连接多种数据源并提供丰富的可视化功能。本指南将详细介绍如何在服务器上搭建 Grafana 数据分析系统。
一、什么是仪表盘 仪表盘（guage，speedometer，dial chart，dashboard），是模仿汽车速度表的一种图表，常用来反映预算完成率、收入增长率等比率性指标。它简单、直观，人人会看，是商业面板（Dashboard）最主要特征的图表类型。一看到仪表盘，就会使人体验到决策分析的商务感觉。 在《Excel图表之道》中曾介绍了一种模仿制作仪表盘的方法，其思路是使用饼图+图片填充的方式，需要从水晶易表等软件中抠出空表盘图片，填充到图表的绘图区作为背景。 这种方法虽然简单，
数据可视化能力已经越来越成为各岗位的基础技能。领英的数据报告显示，数据可视化技能在2018年中国最热门技能中排名第一。
指标仪表盘使DevOps团队可以监视整个DevOps平台，以便他们可以实时响应问题，这对于停机或生产环境或应用程序服务中断至关重要。
PacBot，全名为“Policy as Code Bot”，它是一款针对云环境的持续性安全监控平台。在PacBot中，安全策略与合规性策略均通过代码实现。PacBot发现的所有资源都将根据这些策略来进行安全评估，以衡量策略的一致性。
CRM可以解决企业很多问题，但最让企业管理者喜欢的应该就是管理报表了，在ERP风靡的年代很多人也习惯叫它管理者驾驶舱。之所以叫管理者驾驶舱是因为管理者可以像驾驶员一样通过观察各种状态仪表盘，随时查看企业关键业务的数据指标以及执行情况。
此款插件由丸子AHCHI开发集成，插件方便小巧，一共有四个优化菜单项，分别为网站加速优化、优化菜单、仪表盘、小工具等。
Dashboards入门前三期可见：R文档沟通｜Dashboards入门（1）；R文档沟通｜Dashboards入门（2）；R文档沟通｜Dashboards入门（3），今天给出该系列最后一期：在Dashboards中添加 Shiny应用。内容比较少，最后给出一些拓展资料供大家参考。
点击关注公众号，Java干货及时送达 推荐阅读：Spring Cloud Alibaba 终于一统江湖！ 出品 | OSC开源社区（ID：oschina2013） Grafana 9.0 的主要重点是改善 Grafana 的用户体验，使可观察性和数据可视化更易用也更容易获得。无论是通过 Prometheus 和 Loki 可视化查询生成器还是面板和仪表板搜索功能，Grafana 9.0 都引入了更新的工作流程，使发现和调查数据变得更加容易和直观。 要深入了解所有最新功能，可以加入在 GrafanaCONl
导读 ｜ 仪表盘 instrument board 一、Hystrix Dashboard 监控仪表盘 One of the main benefits of Hystrix is the set o
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
在thingsboard demo网站上注册一个用户 https://demo.thingsboard.io/signup
出品 | OSC开源社区（ID：oschina2013） Grafana 9.0 的主要重点是改善 Grafana 的用户体验，使可观察性和数据可视化更易用也更容易获得。无论是通过 Prometheus 和 Loki 可视化查询生成器还是面板和仪表板搜索功能，Grafana 9.0 都引入了更新的工作流程，使发现和调查数据变得更加容易和直观。 要深入了解所有最新功能，可以加入在 GrafanaCONline 举行的 Grafana 9.0 会议：https://grafana.com/go/grafanac
ESA，NASA和JAXA（日本航空航天局）以前所未有的合作方式，创建了一种新工具，该工具结合了来自地球观测卫星的大量数据，以监控COVID-19的全球影响。
DashBoard 仪表盘，数据展示的窗口。就像汽车仪表盘一样可以展示很多信息，包括车速，水箱温度等。Grafana的 DashBoard 就是以各种图形的方式来展示从 Datasource 拿到的数据。
在本文连载的第一篇中，我向大家介绍了vROps的基本架构、vROps的指标含义，以及如何自定义告警。第二篇中，介绍了如何自定义仪表盘。在本篇中，我将介绍如何自定义报告以及vROps与Hypric的交互
用于仪表盘轴线的配色，轴线可以被分成不同颜色的多段。每段的结束位置和颜色可以通过一个数组来表示。
仪表盘在很多汽车和物联网相关的系统中很常用，最直观的其实就是汽车仪表盘，这个以前主要是机械的仪表，现在逐步改成了智能的带屏带操作系统的仪表，这样美观性和拓展性功能性大大增强了，上了操作系统的话，除了基本的仪表指示以外，还可以听歌导航接电话等，这应该也是目前汽车领域发展的一个大趋势，Qt在这方面还单独搞了个3D studio设计的，可以让美工直接设计好效果图，设置一些动画效果之类的，可以说这些年Qt公司也在不断谋求新的发展，探索新的机遇，找到新的增长点和突破口。
Dune Analytics 是进行区块链研究的强大工具。它可用于查询，提取和可视化以太坊区块链上的大量数据。这篇文章介绍了一些基本示例，这些示例说明了如何搜索和编写基本查询以及如何使用图表将其可视化。探索的机会是无限的。
2019 年 10 月 2 日，也就是国内小伙伴们的放假期间，Grafana 实验室正式发布了 Grafana 6.4 版本。这个版本主要围绕数据模型和指标查询对原有的功能进行增强，同时增加了一些新特性。
近期Superset发布了新的版本1.3.0，此版本专注于提升用户体验。并进行了大量的改进与错误修复。
学习数据采集、数据分析的时候，我们一般验证都是通过ES-head来查看的，虽然解决了验证问题，但是界面友好度还是比较差，为了解决这个问题，我们可以通过学习kibana之后，通过kibana进行数据展示。
CODING 仪表盘功能现已正式推出！该功能旨在用一张张统计卡片的形式，统计并展示使用 CODING 中所产生的数据。这意味着无需额外的设置，就可以收集归纳宝贵的工作数据并予之量化分析。这些海量的数据皆会以图表或列表的方式跃然纸上，方便团队成员随时查看各项目的进度、状态和指标，云端协作迎来真正意义上的工作数据可视化。
人员流动和离职数据分析是我们分析降低离职率的重要手段，同时人员流动的数据在人力资源的数据里也是比较重的一个数据模块，因为我们每个月都要统计人员的入职，离职数据，同时根据入离职数据进行各种关键指标的数据分析，包括人员离职率，新进率，流动率等数据指标，我们月度，年度在分析的时候单单这类数据，就会有很多数据和表格产生，看起来相当的复杂。
花了一天的时间做了个浙江省疫情的数据分析仪表盘，我们就根据这个数据仪表盘来对浙江的疫情做个大概的解读。
无论你是 Linux 系统管理员或是 DevOps 工程师，你都会在监控服务器性能指标的时候花费很长时间。
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