1.【Python数据分析系列】多个dataframe写入同一个excel文件（案例源码）
2.datahub-摄取自助分析平台-superset-元数据（含数据血缘）
3.数据分析最常用的数据数据 16 款开源工具
4.什么是指标源码
5.Python数据分析系列将循环生成的DataFrame写入同一个Excel文件不同工作表（案例+源码）
6.指标源码是什么

【Python数据分析系列】多个dataframe写入同一个excel文件（案例源码）

       本文演示如何使用Python的pandas库将多个DataFrame写入同一个Excel文件中，每个DataFrame作为独立的分析分析sheet。通过以下步骤实现：

       首先，平台平台创建两个DataFrame df1 和 df2。源码源码然后指定Excel文件路径为"dataframes.xlsx"。数据数据使用pd.ExcelWriter()创建ExcelWriter对象，分析分析systemcall源码通过to_excel()方法将df1和df2写入Excel文件的平台平台不同sheet中，分别命名为Sheet1和Sheet2。源码源码最后，数据数据运行代码后，分析分析会在指定路径下生成包含两个sheet的平台平台"dataframes.xlsx"文件。

       运行示例代码，源码源码你将看到在指定路径下生成的数据数据"dataframes.xlsx"文件，该文件包含df1和df2的分析分析数据。

       本文由一位在读研期间发表6篇SCI数据算法相关论文的平台平台作者撰写，目前在某研究院从事数据算法研究工作。作者致力于只做原创，以简单易懂的方式分享Python、数据分析、特征工程、机器学习、深度学习和人工智能等基础知识与案例。关注公众号"数据杂坛"，获取更多内容。

       原文链接：Python数据分析系列多个dataframe写入同一个excel文件（案例源码）

datahub-摄取自助分析平台-superset-元数据（含数据血缘）

       为了深入探索数据血缘，我们需要将数据血缘信息从Superset平台导入至DataHub。首先，在Ingestion界面添加新数据源，并选择Superset进行配置，确保YML文件的淘宝供货源码执行成功。

       然而，我们发现仅能查看到charts->dashboard的数据血缘，而dataset->charts的血缘并未显示。这意味着需要对数据血缘进行额外处理。

       为解决此问题，我们直接连接至Superset后台数据库。通过Python脚本，将数据血缘信息写入DataHub，实现对所有charts及其关联的dataset数据集的遍历和获取。在这一过程中，我们尝试了许多可能的输入格式，包括中文名、urn:li:charts...等，最终通过查看源码调整实现成功。

       将完成此功能的Python脚本部署至DataHub服务器，通过调用脚本即可自动将数据血缘信息写入至DataHub系统中。这一过程不仅解决了数据血缘显示不全的问题，也实现了从Superset至DataHub的数据血缘自动化同步。

数据分析最常用的 款开源工具

       随着企业数据量的急剧增长，实时数据分析变得愈发重要。为了应对这一需求，开源BI工具成为数据处理的热门选择。以下是款常用于数据分析的开源工具，它们在提升数据处理效率、简化分析流程方面发挥着关键作用。

       1. **BIRT**：BIRT 是一款强大的开源 BI 软件，专注于数据可视化与报表生成。其集成的组件能够嵌入 Web 应用，提供可视化报表设计与图表引擎，电梯广告系统源码广受用户青睐。

       2. **Clicdata**：Clicdata 提供的 ClicData Personal 版本适合个人用户，具备1 GB数据存储与无限仪表板。高级版本支持大量数据连接、自动数据更新与多用户共享。

       3. **ELK Stack**：ELK Stack 作为日志分析平台，集成机器学习技术，用于实时数据流可视化。Logz.io 提供的云服务基于 ELK Stack，为商业应用提供 AI 驱动的日志分析。

       4. **Helical Insight**：Helical Insight 提供了丰富的 BI 功能，包括电子邮件调度、可视化、导出与多租户管理。用户可以借助 API 添加自定义功能，享受类似于 Google 界面的查询体验。

       5. **Jedox**：Jedox 在台式机与移动设备上提供强大计划与报告功能，旨在通过实时建模解决 Excel 管理难题。云与本地高级版提供试用期。

       6. **Jasper Reports Server**：该工具嵌入 Web 或移动应用，提供报告与分析功能，并作为信息存储库，支持实时或计划交付。还集成管理付费 BI 报告与分析平台。

       7. **KNIME**：KNIME 是一个用于数据分析的开源平台，包含1,多个模块与工具，支持多种算法与示例分析。适合数据分析师与 BI 高管使用。

       8. **Pentaho**：Pentaho 的eclipse学生系统源码报表平台允许用户创建多种格式的报告，包括 PDF、Excel、HTML 等，提供数据可视化，使信息更容易理解。

       9. **Microsoft Power BI**：Power BI 的免费版本提供1 GB数据容量与每日数据更新功能，其仪表板能提供来自多个平台的深入见解，包括 Salesforce、Google Analytics 等。

       . **Rapidminer**：Rapidminer 提供完整的分析模块构建环境，支持数据准备、建模与部署。社区支持活跃，提供免费套餐与高级版。

       . **ReportServer**：该软件集成 BI 报表引擎，提供单个用户界面，便于分析明确目标。社区免费版与企业版提供不同功能与支持。

       . **Seal Report**：Seal Report 是一个开源代码框架，支持基于数据库信息生成报告与仪表板。提供数据透视表、动态 SQL 源等功能。

       . **SpagoBI**：SpagoBI 是一个开源商业智能套件，包含报告、图表与数据挖掘工具，由开放源代码能力中心开发。

       . **SQL Power Wabit**：SQL Power Wabit 提供单一框架支持临时查询与 OLAP 分析，几乎可在任何数据库平台上使用。拖放界面支持实时仪表板创建。多雷红包源码

       . **Tableau Public**：Tableau Public 允许用户创建交互式图表与实时仪表板，并分享到互联网。支持在各种设备上自定义显示，连接 Google 表格，自动更新数据。

       . **Zoho Reports**：Zoho Reports 作为 BI 平台，连接几乎所有数据源，生成可视化报告与仪表板。内置分析引擎处理大规模数据，返回实时见解。免费版支持两个用户。

       这些工具不仅在功能上满足了数据处理的多样需求，也在成本上为用户提供了显著优势，成为数据分析领域不可或缺的利器。

什么是指标源码

       指标源码是指用于定义和描述某种特定指标或数据的原始代码。

       以下是关于指标源码的详细解释：

       1. 指标源码的概念：在数据分析、软件开发或项目管理等领域，指标源码是用于表示某种数据特征或业务规则的代码。这些代码往往包含具体的数据结构、计算公式或逻辑判断，用以描述某个特定指标的计算方法和数据来源。例如，在电商平台上，某个商品的销售额指标源码可能包含了该商品的成交量、单价等数据的计算逻辑。

       2. 指标源码的重要性：指标源码是数据分析和业务决策的基础。通过指标源码，我们可以准确地理解数据的来源和计算方式，从而更加准确地分析和评估业务情况。同时，指标源码还可以作为团队协作的沟通桥梁，确保团队成员对同一指标有统一的理解。此外，对于软件开发人员而言，指标源码是构建数据可视化工具或报表的重要依据。

       3. 指标源码的应用场景：在实际应用中，指标源码常常应用于项目管理、数据分析、决策支持等领域。例如，在项目管理中，项目团队可能会通过指标源码来跟踪项目的进度和完成情况；在数据分析中，数据分析师可能会利用指标源码来构建数据分析模型，从而得出有价值的分析结果；在决策支持方面，企业可能会通过指标源码来评估不同业务方案的优劣，从而做出明智的决策。

       总之，指标源码是描述和定义特定指标或数据的原始代码，具有重要的作用和应用价值。在实际应用中，我们需要根据具体的业务需求和场景来选择适合的指标源码，以确保数据的准确性和分析的可靠性。

Python数据分析系列将循环生成的DataFrame写入同一个Excel文件不同工作表（案例+源码）

       本文将探讨如何在Python数据分析中，通过循环生成DataFrame，并将其存储在同一个Excel文件的不同工作表中。以下是具体实现的步骤和一个实例。

       案例与代码实现

       首先，假设你有一个数据处理循环，每次循环都会生成一个新的DataFrame。要将这些DataFrame写入名为"output.xlsx"的Excel文件的不同工作表，可以按照以下代码进行操作:

       python

       import pandas as pd

       # 假设你的DataFrame生成函数是generate_df

       for i in range(1, 6): # 假设你有5次循环

        df = generate_df(i) # 每次生成一个新DF

        df.to_excel('output.xlsx', sheet_name=f'Sheet{ i}', index=False) # 将DF写入指定工作表

       这段代码会将每次生成的DataFrame分别写入output.xlsx的Sheet1到Sheet5工作表中。

       作者简介

       作为一名数据算法研究者，我曾在读研期间发表过6篇SCI论文，目前致力于数据分析相关工作。我分享的内容以简单易懂的方式涵盖了Python、数据分析、机器学习等领域的基础知识和案例。如果你需要数据和源码，欢迎关注并与我联系，获取更多实用教程和分享。

指标源码是什么

       指标源码指的是反映某种指标数据变化的源代码。

       详细解释如下：

       一、指标源码的定义

       指标源码是一种特定的编程代码，用于跟踪和记录某些关键业务指标的数据变化。这些指标通常涉及到企业的运营情况、用户行为、市场趋势等，对于企业的决策和策略调整具有重要意义。指标源码能够帮助企业实现数据的实时跟踪和监控，从而为企业的运营提供数据支持。

       二、指标源码的作用

       指标源码的主要作用在于数据的采集和处理。通过编写特定的源代码，企业可以实时收集各种业务数据，包括用户访问量、转化率、销售额等，然后将这些数据进行分析和处理，得出关键的业务指标数据。这些数据可以用于评估企业的运营状况，发现潜在的问题，以及优化企业的运营策略。

       三、指标源码的应用场景

       指标源码广泛应用于各种场景，特别是在数据分析、数据挖掘、机器学习等领域。例如，在电商平台上，指标源码可以用于跟踪用户的购买行为、浏览习惯等，从而帮助电商平台优化商品推荐和营销策略。在社交媒体上，指标源码可以用于监测用户活跃度、内容质量等，从而提升用户体验和内容质量。此外，指标源码还可以用于企业的风险管理、市场预测等方面。

       总之，指标源码是一种重要的编程代码，用于跟踪和记录关键业务指标的数据变化。它能够帮助企业实现数据的实时跟踪和监控，为企业的决策和策略调整提供数据支持。在现代企业中，熟练掌握指标源码的编写和使用，对于提升企业的数据分析和运营水平具有重要意义。

源码编译和安装 DataEase 开源数据可视化分析工具

       DataEase 是一款开源的数据可视化分析工具，它助力用户高效分析数据，洞察业务趋势，进而优化业务。这款工具支持众多数据源连接，用户可以轻松拖拽制作图表，并实现便捷的资源共享。本文将介绍如何通过源码编译的方式，安装 DataEase 1..0 版本。

       首先，连接安装好的 MySQL 数据库，为 DataEase 创建数据库和用户。请注意，MySQL 8 默认不允许客户端获取公钥，因此在内网环境下，您可以通过配置 allowPublicKeyRetrieval=true 来绕过此限制。

       您可以使用以下命令验证数据库和用户创建成功：

       接下来，克隆 DataEase 源码。DS 的源码地址为 github.com/dataease/dat...，您可以将源码 Fork 到自己的 Git repositories 中，以维护个人项目。

       Fork 成功后，使用 git clone 命令克隆 DataEase 项目到您的本地，并切换到 main 分支。

       使用 Intelli IDEA 打开克隆好的 DataEase 项目。DataEase 采用前后端分离的开发模式，后端服务和前端页面可独立部署。以下为三个重要的目录介绍：

       修改 pom.xml 文件。在 backend/pom.xml 文件中，将 mysql-connector-java 的 runtime 删除。因为我们使用 MySQL 8 作为 DataEase 元数据库，需要使用 mysql-connector-java 这个 jar 包连接 MySQL。

       编译运行。切换到 backend 目录下，使用 IDEA 执行 Maven 命令进行编译。成功后，会在 backend/target/ 目录下生成后端服务 jar 文件：backend-1..0.jar。执行相应命令运行后端服务，并使用 jps 命令验证服务启动成功。

       编译前端。切换到 frontend 目录下，执行编译命令。编译移动端。切换到 mobile 目录下，执行编译命令。编译完成后，各自 target 目录下会生成编译好的 dist 目录。

       使用安装好的 Nginx 进行部署。修改 Nginx 配置文件 nginx.conf，并启动 Nginx。

       通过浏览器登录 DataEase，默认用户名/密码为：demo/dataease。

       参考文档：dataease.io/docs/dev_ma... toutiao.com/article/...