DataEase 嵌入式分析 2024年3月
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 嵌入式版 企业版 目标群体 任何用户 ISV / 系统集成商 最终客户 产品功能 社区版功能 社区版功能 + X-Pack 部分功能 (含嵌入式分析能力) 注:单数据集限制 10 万行数据。 社区版功能 + X-Pack 所有功能 (含嵌入式分析能力) 注:数据集无行数限制。 销售方式 社区分发 免费使用 线上销售 / 线下推广 标准化合同模板 线下推广 线下商务流程 授权方式 原厂企业级技术支持服务 (基础级,5×8;增强级,7×24) 1 2 嵌入式分析可以给 ISV 带来哪些价值? 3 DataEase 嵌入式分析的方案 4 DataEase 嵌入式分析的优势 在线体验 & 嵌入流程介绍 什么是嵌入式分析 ? 嵌入式分析是可以嵌入在商业应用程序中,为应用软件提供或者增强分析功能的专业 BI 软件。 Embedding analytics and data0 码力 | 29 页 | 7.29 MB | 1 年前3202306 ⼈⼈可⽤的开源数据可视化分析⼯具
2023 年 6 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 稳定性、性能 4 数据分析能⼒ 5 采购成本 6 服务⽀持 7 ⼚商实⼒ ⼈⼈可⽤ 企业选择数据可视化⼯具的考量 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 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0 码力 | 27 页 | 3.61 MB | 1 年前3DataEase 人人可⽤的开源数据可视化分析⼯具 2022 年 12 ⽉
2022 年 12 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 稳定性、性能 4 数据分析能⼒ 5 采购成本 6 服务⽀持 7 ⼚商实⼒ ⼈⼈可⽤ 企业选择数据可视化⼯具的考量 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 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0 码力 | 27 页 | 3.58 MB | 1 年前3DataEase 人人可⽤的开源数据可视化分析⼯具 2022 年 06 ⽉
2022 年 6 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 稳定性、性能 4 数据分析能⼒ 5 采购成本 6 服务⽀持 7 ⼚商实⼒ ⼈⼈可⽤ 企业选择数据可视化⼯具的考量 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 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0 码力 | 27 页 | 10.32 MB | 1 年前3DataEase 人人可⽤的开源数据可视化分析⼯具 2023 年 04 ⽉
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 稳定性、性能 4 数据分析能⼒ 5 采购成本 6 服务⽀持 7 ⼚商实⼒ ⼈⼈可⽤ 企业选择数据可视化⼯具的考量 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 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0 码力 | 27 页 | 3.60 MB | 1 年前3DataEase 人人可⽤的开源数据可视化分析⼯具 2023 年 12 ⽉
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 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。 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 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 PC 端 移动端 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0 码力 | 36 页 | 7.05 MB | 1 年前3DataEase 人人可用的开源数据可视化分析工具 2024 年 03 月
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 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。 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 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 PC 端 移动端 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0 码力 | 39 页 | 6.95 MB | 1 年前3DeepSeek从入门到精通(20250204)
长文本摘要(论文、报告) 文本简化(降低复杂度) 多语言翻译与本地化 摘要与改写 02 01 03 文本生成 自然语言理解与分析 知识推理 知识推理 逻辑问题解答(数学、常识推 理) 因果分析(事件关联性) 语义分析 语义解析 情感分析(评论、反馈) 意图识别(客服对话、用户查询) 实体提取(人名、地点、事件) 文本分类 文本分类 主题标签生成(如新闻分类) 当人人都会用AI时,你如何用得更好更出彩? 推理模型 • 例如:DeepSeek-R1,GPT-o3在逻辑推理、数学推理和实时问题解决方面表现突出。 推理大模型: 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 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 通用模型 优势领域 数学推导、逻辑分析、代码生成、复杂问题拆解 文本生成、创意写作、多轮对话、开放性问答 劣势领域 发散性任务(如诗歌创作) 需要严格逻辑链的任务(如数学证明) 性能本质 专精于逻辑密度高的任务 擅长多样性高的任务0 码力 | 104 页 | 5.37 MB | 7 月前3清华大学 DeepSeek 从入门到精通
长文本摘要(论文、报告) 文本简化(降低复杂度) 多语言翻译与本地化 摘要与改写 02 01 03 文本生成 自然语言理解与分析 知识推理 知识推理 逻辑问题解答(数学、常识推 理) 因果分析(事件关联性) 语义分析 语义解析 情感分析(评论、反馈) 意图识别(客服对话、用户查询) 实体提取(人名、地点、事件) 文本分类 文本分类 主题标签生成(如新闻分类) 当人人都会用AI时,你如何用得更好更出彩? 推理模型 • 例如:DeepSeek-R1,GPT-o3在逻辑推理、数学推理和实时问题解决方面表现突出。 推理大模型: 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 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 通用模型 优势领域 数学推导、逻辑分析、代码生成、复杂问题拆解 文本生成、创意写作、多轮对话、开放性问答 劣势领域 发散性任务(如诗歌创作) 需要严格逻辑链的任务(如数学证明) 性能本质 专精于逻辑密度高的任务 擅长多样性高的任务0 码力 | 103 页 | 5.40 MB | 8 月前3清华大学 普通人如何抓住DeepSeek红利
知识图谱构建 流程优化 数据可视化 数据分析 趋势分析 多模态交互 任务执行 任务协调 工具调用 格式转换 关系抽取 语言理解 文案写作 代码注释 故事创作 通用问答 专业领域问答 因果推理 知识推理 问答系统 逻辑推理 自然语言处理 文本生成与创作 建议生成 风险评估 辅助决策 概念关联 知识整合 交互能力 情感分析 文本分类 图像理解 跨模态转换 跨模态转换 专业建议 任务分解 情感回应 上下文理解 对话能力 多轮对话 数学运算 逻辑分析 能力图谱 诗歌创作 语音识别 指令理解 方案规划 实体识别 l 文本创作 文章/故事/诗歌写作 营销文案 、广告语生成 社交媒体内容(如推文 、帖子) 剧本或对话设计 l 摘要与改写 长文本摘要(论文 、报告) 文本简化(降低复杂度) 多语言翻译与本地化 代码注释 、文档撰写 文本生成 文本生成 03 02 01 语义分析 • 语义解析 • 情感分析(评论、反馈) • 意图识别(客服对话、用户查 询) • 实体提取(人名、地点、事件) 知识推理 • 知识推理 • 逻辑问题解答(数学、常识 推 理 ) • 因果分析(事件关联性) 自然语言理解与分析 文本分类 • 文本分类 • 主题标签生成(如新闻分 类) • 垃圾内容检测0 码力 | 65 页 | 4.47 MB | 7 月前3
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