**Metabase**是一款强大的开源数据可视化工具，它旨在使数据分析变得简单易用，让团队成员无需编程背景也能轻松理解并探索数据。本教程将详细阐述Metabase的安装、配置以及使用方法。 我们从**metabase.jar**文件开始。这是一个Java可执行文件，用于启动Metabase服务器。为了运行Metabase，你需要在本地或服务器上拥有Java运行环境。下载完成后，可以在命令行中使用以下命令启动Metabase： ``` java -jar metabase.jar ``` 启动后，Metabase会监听默认端口3000，你可以通过浏览器访问`http://localhost:3000`来查看和配置你的Metabase实例。 接下来是**metabase的使用教程.pdf**，该文档将详细介绍Metabase的各项功能。教程通常会包含以下几个部分： 1. **安装与设置**：讲解如何配置数据库连接，如MySQL、PostgreSQL、SQLite等，以及如何设置首次使用的超级管理员账号。 2. **数据源管理**：Metabase支持多种数据源类型，包括SQL和NoSQL数据库。用户可以创建数据源，输入连接参数，并进行测试，以确保Metabase能够成功连接到数据仓库。 3. **查询构建器**：Metabase提供了直观的界面，使得非技术人员也能编写SQL查询。它有多种视图，如表、图表、地图等，用户可以选择合适的方式来展示数据。 4. **卡片（Cards）**：卡片是Metabase中数据可视化的基础单元，你可以创建各种类型的卡片，如表格、条形图、饼图、地图等。卡片可以自定义字段，进行聚合操作，并可以设置过滤条件。 5. **公共和私人仪表板**：仪表板允许用户将多个卡片组合在一起，形成一个完整的数据分析视图。你可以选择分享给整个团队或仅限特定人员查看。 6. **定时发送报告**：Metabase支持设置定时任务，将卡片或仪表板以邮件的形式定期发送给指定收件人，方便团队成员及时获取数据更新。 7. **权限管理**：Metabase提供了细粒度的权限控制，可以限制用户对数据源、卡片和仪表板的访问，确保数据的安全性。 8. **API和集成**：Metabase还提供RESTful API，允许与其他系统集成，如自动化数据导入或导出，以及自定义报告。 通过学习这个教程，你不仅可以了解如何使用Metabase，还能掌握如何根据团队需求定制和扩展它的功能。对于希望提升数据驱动决策能力的企业来说，Metabase是一个强大且易用的选择。不论你是数据分析师、产品经理还是业务经理，都能借助Metabase更好地理解和利用手中的数据。

预算matlab代码DataViz Matlab的数据可视化功能 daboxplot.m 轻量级函数，用于使用箱线图可视化2级阶乘数据（条件x组）-内置的Matlab箱线图函数无法执行此操作。 与双向ANOVA测试并驾齐驱。 为2级阶乘数据创建，但也可用于单因子数据 易于定制，以强调数据功能并最大程度地提高可读性间距，缩放，透明度，散布，离群值，均值，链接线选项 可以处理不同的输入类型（单元格或数字数组） 导出许多句柄以进行进一步的自定义 相当整齐 以下示例说明了大多数功能和选项（有关代码，请参见daboxplot_demo.m）。 以下示例说明了最近添加的选项： 在每个方框上注明均值（以显示偏斜度） 链接每个组中的框（以强调交互效果）

软件工程课程设计，内含设计报告和软件代码，软件可以运行，这个是物理环境感知数据可视化工具，一共83MB，可以下载

该工具箱提供了在 Matlab 中可视化 3D 大脑模型的功能，以及灵活地绘制大脑表面及其周围数据的功能。 该工具箱包括一个演示脚本和数据，让您快速熟悉它。 所有功能都包括全面的文档； 键入“帮助<功能名称>”以访问描述和使用说明。

大量繁杂的数据在经过可视化工具处理后，就能以图形化的形式展现在用户面前，清晰直观。随着各种数据的增加，这种可视化工具越来越得到开发者们的欢迎。本文向大家推荐 30 款数据可视化工具

Immigration_to_Canada_Data-Visualization 介绍 该项目旨在通过使用python中的数据可视化工具研究1980年至2013年从大多数国家到加拿大的移民。 技术领域 在项目期间，我们使用Python 3.8作为编程语言，并使用以下库： 大熊猫 麻木 matplotlib 海生的 词云 叶 程序 在项目期间，执行以下步骤： 阅读“加拿大”的数据集，该数据集显示了1980年至2013年以来移民到加拿大的人数 数据整理和数据准备 线图 面积图 直方图 条形图 饼形图 箱形图 散点图 字数统计（用于计算任何文本中最频繁的字符串） 回归图

大数据可视化工具设计及应用——基于电商行业.pdf

使用机器学习和图形用户界面在泰坦尼克号上的乘客的生存 该项目包含一个干净优美的图形用户界面（GUI），该界面通过使用不同的Python库与8种机器学习模型和数据可视化工具进行交互。 在Rutgers，我们了解到Python是一种很棒的通用语言，它为所有专业的开发人员提供了极大的通用性。 因此，我们决定利用Python对GUI开发的强大支持以及其数据科学和机器学习功能。 使用复杂的RMS Titanic数据集，其中包括有关每个乘客命运（幸存/死者）的信息（根据其经济状况，公平，机舱，社会阶层，亲戚，性别，登船口岸和年龄），我们创建了8种不同的机器学习模型他们从数据集中学习，然后对用户提供的测试数

这是一个用QT开发的程序，里面有源代码，你能用它进行最高6维数据的可视化展示，你会体会到时它比MATLAB还强大的多维绘图功能

这为您的应用程序提供了无与伦比的性能，这意味着： 实时监控，无闪烁或延迟 高分辨率的数据流 交互性 充分利用硬件性能 在性能一般的电脑中，并保持上述所有优势