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，能够有效进行数据处理，通过拖拉拽的方式快速制作图表，并且方便地与他人进行分享 目 录 01 产品介绍 02 产品价值 03 模板市场 04 企业版介绍 05 嵌入式版介绍 可视化 理解 企业经营 数据 图表 • Star 数量统计截止至 2023 年 12 月 12 日。 Star 优势一：开源开放 开源数据概览 13,600+ 优势二：简单易用 一键部署 一键升级 复用模板市场精美模板 拖拉拽操作 学习、交流、分享、反馈 在线文档 知识库 教学视频 学习班 直播分享 论坛 …… 交流群 上手门槛低，强大社区陪伴用户快速成长 优势三：全场景支持 多平台安装、多样化嵌入支持 多平台安装 工具？ 1. 软件数据堆积造成大量隐形的浪费 2. 用户对于软件使用体验的要求越来越高 • 怎么及时并不断地为用户提供美观的数据分析与可视化效果，从而让软件更具吸引力？ • 怎样让用户体验到拖拉拽式的可视化仪表板制作流程？ 3. 用户可视化需求复杂多变，软件研发周期长且成本高 • 怎样让企业更高效且低成本支持用户的数据分析与数据可视化需求？ • 怎样更快地应对用户经常变动的定制化数据报告、数据大屏等可视化需求？

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，能够有效进行数据处理，通过拖拉拽的方式快速制作图表，并且方便地与他人进行分享 目 录 01 产品介绍 02 产品价值 03 模板市场 04 企业版介绍 05 嵌入式版介绍 可视化 理解 企业经营 数据 图表 • Star 数量统计截止至 2024 年 03 月 12 日。 Star 优势一：开源开放 开源数据概览 14,700+ 优势二：简单易用 一键部署 一键升级 复用模板市场精美模板 拖拉拽操作 学习、交流、分享、反馈 在线文档 知识库 教学视频 学习班 直播分享 论坛 …… 交流群 上手门槛低，强大社区陪伴用户快速成长 优势三：全场景支持 多平台安装、多样化嵌入支持 多平台安装 工具？ 1. 软件数据堆积造成大量隐形的浪费 2. 用户对于软件使用体验的要求越来越高 • 怎么及时并不断地为用户提供美观的数据分析与可视化效果，从而让软件更具吸引力？ • 怎样让用户体验到拖拉拽式的可视化仪表板制作流程？ 3. 用户可视化需求复杂多变，软件研发周期长且成本高 • 怎样让企业更高效且低成本支持用户的数据分析与数据可视化需求？ • 怎样更快地应对用户经常变动的定制化数据报告、数据大屏等可视化需求？

2024 年 3 月 DataEase 嵌入式分析 DataEase 可以帮助用户快速分析业务数据并洞察其趋势，从而实现业 务的改进与优化。DataEase 支持丰富的数据源连接，能够通过拖拉 拽的方式快速制作图表，并且可以方便地与他人进行分享。 人 人 可 用 的 开源数据可视化分析工具 什么是 DataEase ？ DataEase v2 的不同版本对比 版本类型 社区版 嵌入式版 怎样让软件自身生产的数据更充分地被使用，发挥出更大的价值？ 1. 软件数据堆积造成大量隐形的浪费 • 怎么及时并不断地为用户提供美观的数据分析与可视化效果，从而让软件更具吸引力？ • 怎样让用户体验到拖拉拽式的可视化仪表板制作流程？ 2. 用户对于软件使用体验的要求越来越高 • 怎样让企业更高效且低成本地支持用户的数据分析和数据可视化需求？ • 怎样更快地应对用户经常变动的定制化数据报告、数据大屏等可视化需求？

DataEase 嵌⼊式版介绍 ⼈⼈可⽤的开源数据可视化分析⼯具 DataEase 可以帮助⽤户快速分析业务数据并洞察其趋势，从⽽实现 业务的改进与优化。DataEase ⽀持丰富的数据源连接，能够通过拖 拉拽的⽅式快速制作图表，并且可以⽅便地与他⼈进⾏分享。 ⼈ ⼈ 可 ⽤ 的 开源数据可视化分析⼯具 什么是 DataEase ？ 1 2 嵌⼊式 BI 可以给 ISV 带来哪些价值？ 3 怎样让软件⾃身⽣产的数据更充分地被使⽤，发挥出更⼤的价值？ 1. 软件数据堆积造成⼤量隐形的浪费 • 怎么及时并不断地为⽤户提供美观的数据分析与可视化效果，从⽽让软件更具吸引⼒？ • 怎样让⽤户体验到拖拉拽式的可视化仪表板制作流程？ 2. ⽤户对于软件使⽤体验的要求越来越⾼ • 怎样让企业更⾼效且低成本地⽀持⽤户的数据分析和数据可视化需求？ • 怎样更快地应对⽤户经常变动的定制化数据报告、数据⼤屏等可视化需求？

DataEase 企业版介绍 1 2 3 4 DataEase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。DataEase⽀持丰富的数据源连接，能够通过 拖拉拽的⽅式快速制作图表，并且可以⽅便地与他⼈进⾏分享。 ⼈ ⼈ 可 ⽤ 的 开源数据可视化分析⼯具 DataEase 开源项⽬的使命 • 2021 年 6 ⽉ 28 ⽇发布，发布 三个⽉内两次登顶 三⽅； ⽀持仪表板背景、组件间隙、仪表板刷新时间、展示数据量等设置； ⽀ 持⾃定义仪表板主题、⼀键切换仪表板主题； 仪表板共享 ⽀持仪表板内部分享及创建公共链接分享； 视图制作 ⽀持通过简单的拖拉操作，制作视图，⽀持多种表格及图表类型；⽀持图表的⾼级设置，例如缩略轴、辅助线、阈值设置、表格⾃动滚动等；⽀持⼿动调整组件相对位置及宽度与⾼度、⽀持批量修改图表样式属性；⽀持视图级 别的计算字段（⽀

DataEase 企业版介绍 1 2 3 4 DataEase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。DataEase⽀持丰富的数据源连接，能够通过 拖拉拽的⽅式快速制作图表，并且可以⽅便地与他⼈进⾏分享。 ⼈ ⼈ 可 ⽤ 的 开源数据可视化分析⼯具 DataEase 开源项⽬的使命 • 2021 年 6 ⽉ 28 ⽇发布，发布 三个⽉内两次登顶 ⽀持按组织/⻆⾊/⽤户分享，查阅分享记录等；⽀持创建公共链接，外部⽤户可通过密码访问仪表板，同时分享链接⽀持设置过期时间；⽀持公共链接接收第三⽅系统参数，过滤仪表板数据； 视图制作 ⽀持视图的创建及复⽤，⽀持通过简单的拖拉操作，制作视图； ⽀持多种图表类型，明细表/汇总表/透视表/指标卡/⽂本卡/基础柱状图/堆叠柱状图/横向柱状图/横向堆叠柱状图/基础折线图/堆叠折线图/饼图/南丁格尔玫瑰图/漏⽃图/雷达图/仪表盘/

DataEase 企业版介绍 1 2 3 4 DataEase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。DataEase⽀持丰富的数据源连接，能够通过 拖拉拽的⽅式快速制作图表，并且可以⽅便地与他⼈进⾏分享。 ⼈ ⼈ 可 ⽤ 的 开源数据可视化分析⼯具 DataEase 开源项⽬的使命 • 2021 年 6 ⽉ 28 ⽇发布，发布 三个⽉内两次登顶 ⽀持按组织/⻆⾊/⽤户分享，查阅分享记录等；⽀持创建公共链接，外部⽤户可通过密码访问仪表板，同时分享链接⽀持设置过期时间；⽀持公共链接接收第三⽅系统参数，过滤仪表板数据； 视图制作 ⽀持视图的创建及复⽤，⽀持通过简单的拖拉操作，制作视图； ⽀持多种图表类型，明细表/汇总表/透视表/指标卡/⽂本卡/基础柱状图/分组柱状图/堆叠柱状图/横向柱状图/横向堆叠柱状图/横向百分⽐柱状图/分组堆叠柱状图/百分⽐柱状图/基础折线图

DataEase 企业版介绍 1 2 3 4 DataEase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。DataEase⽀持丰富的数据源连接，能够通过 拖拉拽的⽅式快速制作图表，并且可以⽅便地与他⼈进⾏分享。 ⼈ ⼈ 可 ⽤ 的 开源数据可视化分析⼯具 DataEase 的使命 • 2021 年 6 ⽉ 28 ⽇发布，发布 三个⽉内两次登顶 ⽀持按组织/⻆⾊/⽤户分享，查阅分享记录等；⽀持创建公共链接，外部⽤户可通过密码访问仪表板，同时分享链接⽀持设置过期时间；⽀持公共链接接收第三⽅系统参数，过滤仪表板数据； 视图制作 ⽀持视图的创建及复⽤，⽀持通过简单的拖拉操作，制作视图； ⽀持多种图表类型，明细表/汇总表/透视表/指标卡/⽂本卡/基础柱状图/分组柱状图/堆叠柱状图/横向柱状图/横向堆叠柱状图/横向百分⽐柱状图/分组堆叠柱状图/百分⽐柱状图/基础折线图

低代码平台表达的是业务逻辑。低代码平台的作用是将业务需求中的逻辑关系理清楚，帮助企业实现这个逻辑。 好的低代码平台要能适应企业的需求变化，提供需求变更管理 如果组件的实现方式依旧是 coding，依旧是别人熬夜，你来拖拉拽，这不叫低代码，这叫劳动力外包。国内这类 伪低代码产品，靠着模板走量批发的模式。客户买的是人工，不是技术 • 低代码平台与企业技术 栈的融合能力成为一个 重要的考验指标 • 有的企业系统已经运行 了几十年，拥有自己的

MLX（超大规模机器学习平台，专为搜索、推 荐、广告等排序问题定制，支持百亿级特征和流式更新）。 ● 通过对 Spark ML、XGBoost、TensorFlow 机器学习框架的封装，我们实现 了可视化离线训练平台，通过拖拉拽的方式生成 DAG 图，屏蔽多个训练框架 的差异，统一模型训练和资源分配，降低了算法 RD 的接入门槛。 ● 模型管理平台，提供统一的模型注册、发现、部署、切换、降级等解决方案， 并为机器 离线训练平台的目标是：搭建可视化训练平台，屏蔽多个训练框架的差异，降低算法 RD 的接入门槛。 为了降低算法 RD 进入机器学习领域的门槛，我们开发了带有可视化界面的离线训 练平台，通过各种组件的拖拉拽组合成 DAG 图，从而生成一个完整的机器学习训 练任务。 目前支持的组件大致分为：输入、输出、特征预处理、数据集加工、机器学习模型、 深度学习模型等几大类，每种类别都开发了多个不同的组件，分别支持不同的应用场