探索数据可视化的新境界——Redash hands-on
2024-05-21 23:59:02作者:伍霜盼Ellen
在当今的数据驱动时代,有效的数据管理和可视化工具至关重要。Redash 是一个开源的数据可视化和查询平台,它使得数据分析工作变得轻松且直观。本项目,redash-hands-on,是一个精心准备的教程,旨在帮助你快速掌握 Redash 的核心功能,并利用其强大的特性进行高效的数据操作。
1. 项目介绍
redash-hands-on 是基于 Docker Compose 构建的 Redash 实践环境,适合各种级别的数据分析师和开发者。这个项目包括了从基础到进阶的各种教程,涵盖了 Redash 的安装、设置、数据源连接、查询编写、图表创建和分享等功能。无论你是 Redash 的新手还是有经验的用户,都能从中受益匪浅。
2. 项目技术分析
- Docker 化部署:通过 Docker Compose 快速搭建包含测试数据的 MySQL 数据库与 Redash 服务,简化了环境配置。
- 版本适配:提供了不同版本的 Redash 教程,可以根据需求选择相应的版本学习。
- 交互式查询:Redash 支持直接在界面中编写 SQL 查询,并能实时查看结果。
- 数据可视化:内置多种图表类型,可以将查询结果转化为直观的图形展示。
3. 应用场景
- 数据分析:在 Redash 中,你可以轻松地构建和执行 SQL 查询,获取所需的数据洞察。
- 数据报告:创建自定义仪表板,整合多个查询的结果,生成易于理解和分享的数据报告。
- 团队协作:通过共享查询和仪表板,促进团队间的沟通和合作。
- 监控指标:使用计数器和目标值功能,实时追踪关键业务指标。
4. 项目特点
- 易用性:提供了一步到位的 Docker 部署方案,简化环境搭建。
- 灵活性:支持多种数据源连接,包括 MySQL、PostgreSQL、SQL Server 等。
- 可视化强大:不仅可以创建基本图表,还支持参数化查询、多值过滤等功能,提升数据可视化的深度。
- 协作友好:支持权限管理、标签、收藏等,提高团队协作效率。
如果你渴望提升你的数据探索和可视化技能,或者寻找一个强大的企业级数据仪表板解决方案,那么 redash-hands-on 和 Redash 绝对值得你一试。现在就加入这个项目,开始你的数据之旅吧!
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
25
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
415
3.19 K
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
暂无简介
Dart
680
160
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
Ascend Extension for PyTorch
Python
229
259
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
689
327
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
661