大数据可视化报表从0到1----安装superset--(未完待续)

MySQL安装指南

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话不多说。直接上图,请按图向下走,命令再最后,直接粘贴使用即可,
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MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
### 大数据应用开发中的可视化技术栈 在大数据领域,可视化作为数据分析的重要环节之一,能够帮助用户更直观地理解和分析复杂的数据集。对于从事大数据应用开发的技术人员来说,掌握合适的可视化工具和技术至关重要。 #### 常见的大数据可视化框架与库 1. **Apache Superset** Apache Superset 是一个开源的现代商业智能 Web 应用程序,支持多种数据源连接并提供了丰富的图表类型供开发者选择[^1]。它不仅易于部署和配置,还拥有强大的社区支持以及活跃的贡献者群体。 2. **Grafana** Grafana 主要用于监控系统的性能指标展示,在时间序列数据方面表现尤为出色。通过插件机制可以轻松集成各种不同的数据存储后端,如 Prometheus、InfluxDB 等,并且具备高度可定制化的仪表板设计功能[^3]。 3. **Plotly Dash** Plotly Dash 结合 Python 编程语言的强大能力,允许快速创建交互式的 web 应用界面来呈现数据洞察力。该框架内置了大量的图形组件和支持实时更新的功能,非常适合用来制作动态报表或在线演示项目。 4. **D3.js (Data-Driven Documents)** D3.js 是一种基于 JavaScript 的强大前端绘图库,可以直接操作 HTML 和 SVG 元素以实现精美的视觉效果。尽管学习曲线较陡峭,但对于追求极致灵活性和美观度的应用场景而言,是一个不可多得的选择。 ```javascript // 使用 D3.js 创建简单的柱状图示例 d3.select("body").selectAll("div") .data([4, 8, 15, 16, 23, 42]) .enter().append("div") .style("width", function(d) { return d * 10 + "px"; }) .text(function(d) { return d; }); ``` #### 学习路径建议 为了更好地入门大数据可视化工作者应当先熟悉基础理论知识,包括但不限于统计学原理、色彩心理学等;其次针对具体使用的编程环境积累实践经验,比如Python 或 R 中的相关包;最后则是深入研究目标平台特有的API文档及其最佳实践案例分享。
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