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2023 年 04 ⽉ ⼈⼈可⽤的开源数据可视化分析⼯具 数据可视化对企业的价值 DataEase 开源项⽬介绍 DataEase 模板市场 DataEase 企业版介绍 1 2 3 4 可视化 原始数据 数据价值 数据孤岛 管理混乱 缺失分析 全业务场景 ⽤户⾏为管理 数据驾驶舱 数据→信息→价值 可以为企业运营 带来直接收益 数据可视化对企业的价值 能够快速、⾼效地 能够快速、⾼效地 提供体验良好的数 据展现⼿段，通过 分析数据资产的质 量，助⼒企业做出 更加准确的业务策 略。 前端业务⼈员 数据管理⼈员 企业管理者 IT 建设⼈员 提供多种数据使⽤ 模式，提供更为丰 富、安全的数据管 理⼿段，有助于企 业内部进⾏更为⼴ 泛的数据整合与分 析，并由此创造数 据价值。 能够合理评估、规 范 和 洞 察 企 业 信 息，洞悉企业发展 趋 势 ， 在 有 效 管 理 IT 投资和降本 投资和降本 增效的同时，挖掘 和发挥数据资产的 价值，辅助企业制 定发展决策。 能够规范数据处理 的过程、保证数据 质量、提升 IT 系 统建设效率、快速 ⽀撑业务部⻔的运 营发展需要，有效 激发 IT 建设的创 新、体现 IT 信息 的价值。 数据可视化对不同⼈员的价值 数据可视化⼯具更加强调⼈性化，功能趋于“傻⽠”式，强调易⽤、稳定、开放，协作和⾃助，关注信息数 据的整合与展示，能够通过⾃

可以帮助用户快速分析业务数据并洞察其趋势，为企业的业 务改进与优化提供支持。 人 人 可 用 的 开源数据可视化分析工具 DataEase 的使命 他们都在用 DataEase 累计安装下载约 10 万次，50+ 技术支持群，广受各行各业用户的喜爱 DataEase 功能架构 数据源 DataEase 支持近 20 种常见的数据源，更多数据源支持持续增加中… 核心概念 数据集 通过 通过对表的数据进行关联与处理，用户可自由组合形成自有数据集合，供后续进行业务分析与图表制作使用 核心概念 数据大屏 支持图层管理与大屏尺寸设置 灵活在大型显示器上实时展示各种数据指标和信息，以帮助用户监测业务状况、分析趋势和做出实时决策 大屏制作 大屏展示 核心概念 仪表板 支持元素自动挤压占位，方便用户快速编辑，同时支持设置移动端布局 通常偏向于静态或定期更新，适用于日常分析与制作各项业务数据报告等 各项业务数据报告等 PC 端 移动端 核心概念 连接数据 数据准备 可视化分析 数据源 1 数据源 2 数据源 3 数据源 4 组合及处理数据 数据集 1 数据集 2 数据集 3 数据集 4 仪表板创建与管理 数据大屏创建与管理 数据图表制作 数据实时分析 数据大屏展示 收藏导出分享 DataEase 工作流程 DataEase 支持丰富的数据源连接，能够有

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要怎么做？ 效果如何？ 一 能做什么？ 数据挖掘 数据分析 数据采集 数据处理 数据可视化 AIGC 数据应用 通过编写爬虫代码、访问数据库、读取文件、调用API等方式，采 集社交媒体数据、数据库内容、文本数据、接口数据等。 通过数据清洗、数据集成、数据变换、特征工程等方式，实 现数据纠错、数据整合、格式转换、特征提取等。 对数据进行诊断、预测、关联、聚类分析，常用于问题 定位、需求预测、推荐系统、异常检测等。 定位、需求预测、推荐系统、异常检测等。 对数据进行分类、社交网络分析或时序模式挖掘，常用 于客户细分、信用评分、社交媒体营销、股价预测等。 将数据转化为统计图、热力图、网络关系图、词云、树形 图等，用于揭示数据中蕴含的模式、趋势、异常和洞见。 本质：以多agent实现从数据采集到可视全流程 模型特点 Claude 3.5 sonnet  平衡性能：在模型大小和 性能之间取得平衡，适合 mini  小型化设计：轻量级模型， 适合资源有限的环境。  快速响应：优化推理速度， 适合实时交互场景。  通用性强：适用于多种自 然语言处理任务，如对话 生成和文本理解。 爬虫数据采集 1、阅读网页源代码，提取特定网页内容； 2、撰写python脚本； 3、提取并合并网址； 4、提取网址内容； 5、写入文件。 任务 你需要完成以下两个任务： 1.阅读网页【网址】源代码【对应网页源代码】。提取所

DeepSeek：从入门到精通 @新媒沈阳 团队 ：余梦珑博士后 清华大学新闻与传播学院 新媒体研究中心 元宇宙文化实验室 • Deepseek是什么？ • Deepseek能够做什么？ • 如何使用Deepseek？ DeepSeek是什么？ AI + 国产 + 免费 + 开源 + 强大 • DeepSeek是一家专注通用人工智能（AGI）的中国科技公司，主攻大模型研发与应 推理大模型是指能够在传统的大语言模型基础上，强化推理、逻辑分析和决策能力的模型。它 们通常具备额外的技术，比如强化学习、神经符号推理、元学习等，来增强其推理和问题解决能力。 非推理大模型： 适用于大多数任务，非推理大模型一般侧重于语言生成、上下文理解和自然语言处理，而不强 调深度推理能力。此类模型通常通过对大量文本数据的训练，掌握语言规律并能够生成合适的内容，但缺乏像 推理模型那样复杂的推理和决策能力。 维度 推理模型 全局视野 概率预测（快速反应模型，如ChatGPT 4o） 链式推理(慢速思考模型，如OpenAI o1) 性能表现 响应速度快，算力成本低 慢速思考，算力成本高 运算原理 基于概率预测，通过大量数据训练来快速预测可能 的答案 基于链式思维（Chain-of-Thought），逐步推理 问题的每个步骤来得到答案 决策能力 依赖预设算法和规则进行决策 能够自主分析情况，实时做出决策 创造力

推理大模型是指能够在传统的大语言模型基础上，强化推理、逻辑分析和决策能力的模型。它 们通常具备额外的技术，比如强化学习、神经符号推理、元学习等，来增强其推理和问题解决能力。 非推理大模型： 适用于大多数任务，非推理大模型一般侧重于语言生成、上下文理解和自然语言处理，而不强 调深度推理能力。此类模型通常通过对大量文本数据的训练，掌握语言规律并能够生成合适的内容，但缺乏像 推理模型那样复杂的推理和决策能力。 维度 推理模型 全局视野 概率预测（快速反应模型，如ChatGPT 4o） 链式推理(慢速思考模型，如OpenAI o1) 性能表现 响应速度快，算力成本低 慢速思考，算力成本高 运算原理 基于概率预测，通过大量数据训练来快速预测可能 的答案 基于链式思维（Chain-of-Thought），逐步推理 问题的每个步骤来得到答案 决策能力 依赖预设算法和规则进行决策 能够自主分析情况，实时做出决策 创造力 案。” ✅ 激发模型深层推理 ❌ 需清晰定义需求边界 混合模式 结合需求描述与关键 约束条件 平衡灵活性与可控性 “设计一个杭州三日游计划， 要求包含西湖和灵隐寺，且 预算控制在2000元内。” ✅ 兼顾目标与细节 ❌ 需避免过度约束 启发式提问 通过提问引导模型主 动思考（如“为什 么”“如何”） 探索性问题、需模型解 释逻辑 “为什么选择梯度下降法解 决此优化问题？请对比其他

设置你的项⽬ 编辑您的项⽬ 资产、⽂件 & 数据系统 简介 Blender ⽂件 数据块 关联库 资产库 媒体格式 导⼊ & 导出⽂件 插件 插件类别列表 ⾼级 命令⾏ 脚本与扩展Blender 应⽤模板 键位映射⾃定义 功能局限 操作项 Blender⽬录布局 附录 问题排查 启动 3D 视图 图形硬件 崩溃 Python错误 恢复数据 兼容性 词汇表 参与 ⼿册主要由志愿 以及三个稳定版本 (从2.57 - 2011年4⽉ - 到 2.59 - 2011年8⽉). 这是 最重⼤的⼀个开发项⽬。因为Blender得到了完全的重构，添加了新功能， 重新设计了内部的窗⼜管理和事件/⼯具/数据处理系统、新的Python API。 该项⽬最终版本是2011年8⽉的Blender 2.59。 Blender 2.6x 到 2.7x - 提升与稳定性 2.60 -- 2011年11⽉: 序列编辑器增加⽂字效果。 2.77 -- 2016年3⽉: ⽀持烟雾/体渲染模拟⽽进⾏缓存的OpenVDB 集成, 增强Cycles 次表⾯散射, 蜡笔笔画雕刻和⼯作流程改进，重新开发的为管理丢失和删除的数据块库 控制。 2.78 -- 2016年9⽉: Cycles⽀持VR球形⽴体图像、蜡笔⼯作⽅式更接近其他2D绘图软件、⽀持 Alembic导⼊与导出、软⾻骼改进让绑定更简单容易。 2.79 --