西瓜数据集3.0_这个国产开源的数据可视化分析平台,你能想到的图表它都可以安排...

DataGear是用Java开发的浏览器/服务器架构的数据可视化分析平台,支持多种数据库。其功能有数据管理、SQL工作台等,特点包括可管理数据库驱动、参数化数据集等。项目已更新至1.11.0版本,入选Gitee的GVP项目。

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项目名称:datagear

项目作者:datagear

开源许可协议:LGPL-3.0

项目地址:https://gitee.com/datagear/datagear

项目简介

DataGear是一款数据可视化分析平台,使用Java语言开发,采用浏览器/服务器架构,支持多种数据库, 主要功能包括数据管理、SQL工作台、数据导入/导出、数据集管理、图表管理、看板管理等。

项目特点

  • 可管理数据库驱动
    管理员可通过驱动程序管理功能添加数据库驱动程序,无需重启,即可支持连接新数据库。
  • 参数化数据集
    可编写动态SQL语句数据集,为其添加参数,构建可交互式图表。
  • 多数据源聚合图表
    一个图表可添加多个不同数据源的数据集,将它们聚合展示于同一图表。
  • 插件式图表类型
    每一种类型的图表都以图表插件形式提供支持,并内置了大量图表插件,管理员也可上传自定义图表插件,丰富系统图表类型。
  • 可自由编辑的HTML看板模板
    看板使用原生的HTML网页作为模板,可自由编辑、绑定、异步加载图表,并支持将任意HTML网页导入为看板。
  • 丰富的看板API
    看板页面内置了大量的页面端API,可用于个性化扩展看板功能。

项目架构

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项目界面

数据管理

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SQL 工作台

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数据导入

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数据导出

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图表

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图表-数据集参数

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看板

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看板-图表联动

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看板-时序图表

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看板-表单

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目前该项目已经更新至 1.11.0 版本,并入选了 Gitee 的 GVP 项目,如果你想亲自上手试试这个数据可视化分析平台,那么就点击后面的链接去项目主页吧:https://gitee.com/datagear/datagear

西瓜数据集3.0——深度解析与应用》 西瓜数据集3.0是一个广泛用于数据分析和机器学习领域的宝贵资源,包含两个主要的数据文件:watermelon_3.csv 和 watermelon_3a.csv。这两个文件提供了丰富的信息,可以用于训练和评估各种算法,如分类、回归和聚类等。在本文中,我们将深入探讨这些数据集的结构、内容以及可能的应用场景。 watermelon_3.csv 和 watermelon_3a.csv 文件都是CSV格式,这是一种通用的格数据存储格式,便于用编程语言如Python、R等进行处理。CSV文件由逗号分隔的值组成,每行代一个样本,每一列代一个特征或变量。在西瓜数据集中,这些特征可能包括西瓜的各种属性,如重量、颜色、纹理、产地等,这些属性是研究西瓜质量、价格或销售的关键因素。 对于watermelon_3.csv,我们可以假设它是一个基础版本,包含了对西瓜的基本属性描述。例如,可能有以下列: 1. ID:每个西瓜的唯一标识。 2. 重量:西瓜的重量,可能影响其品质和价格。 3. 颜色:西瓜皮的颜色,可能与成熟度有关。 4. 条纹:西瓜皮上的条纹模式,也可能影响品质感知。 5. 硬度:敲击西瓜时的声音硬度,有助于判断成熟度。 6. 产地:西瓜的种植地,可能影响其口感和受欢迎程度。 7. 价格:西瓜的销售价格,取决于多种因素。 8. 评分:用户或专家给出的西瓜质量评分。 而watermelon_3a.csv可能是对原始数据集的扩展或修正,可能包含了额外的特征,如湿度、糖分含量等,或者是对原有数据的补充,比如增加了更多样本以提高统计可靠性。 在实际应用中,西瓜数据集3.0可用于多个领域: 1. **机器学习模型训练**:数据集中的数值特征可以用于训练分类模型,预测西瓜的质量等级或价格范围。例如,使用决策树、随机森林、支持向量机或神经网络等算法。 2. **特征工程与选择**:通过探索数据,我们可以识别哪些特征对预测目标有最大影响,这有助于构建更高效的模型。 3. **数据可视化**:绘制散点图、箱线图或直方图,以理解不同特征之间的关系,发现潜在的模式或异常值。 4. **异常检测**:通过分析数据分布,可以发现不符合常规的西瓜属性,可能对应着质量问题或数据录入错误。 5. **市场分析**:研究产地、价格和评分的关系,为西瓜的销售策略提供依据。 6. **教育与研究**:数据集为初学者提供了一个理想的实践平台,帮助他们学习数据处理、建模和解释结果。 西瓜数据集3.0不仅是一个数据科学的实例,也是提升技能、创新思维的工具。通过深入挖掘其中的信息,我们可以了解西瓜品质的决定因素,甚至可能改进西瓜的种植、销售和评价标准。无论你是数据分析师、机器学习工程师还是科研人员,这个数据集都值得你投入时间和精力去探索。
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