SMARTCHART使用指南


SmartChart designed for you

SmartChart是为你而生的一个产品, 你只需要使用通用开发技术就可以使用,无需学习特定的技能, 因为她的通用性, 所以让你的知识不会因为改变而淘汰

因为她的灵活性, 你可以充分发挥你的智慧让她变得非常的Smart

抛弃繁琐的操作, 加速你的开发效率, 和BI产品相比, 如同Linux与Window的区别

她是一个数据集装箱, 让你非常方便的把数据组装起来后, 可使用统一的接口对外服务,支持系统间嵌入,实时,快速定制化开发. 你也可以理解为数据中台, 用可视化提供统一数据服务. 这是一个面向开发人员的平台, 实现数据的最后一公里

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luckysheet相关配置


luckysheet.create({
        container: "luckysheet", // 设定DOM容器的id
        title: "Luckysheet Demo", // 设定表格名称
        lang: "zh", // 设定表格语言
        plugins: ["chart"],
        data: [
          {
            name: "", //工作表名称
            color: "#eee333", //工作表(工作表名称底部边框线)颜色
            index: 0, /

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浅谈数据治理


数据治理是个长期过程, 要想完全治理好, 业务系统要重构, 企业承受不了. 所以真正能落地的就是边用边治理,不用起来也就不知道问题在那. 让数据可视了, 数据就会说话, 就知道数据在那出了问题.

数据治理分两个种方式, 一种是集中后在数据中台进行治理, 一种是在业务系统治理好. 最理想的方式是在业务系统治理. 但是由于企业的业务系统一般不是自已开发的, 供应商配合也差, 有的可能还是SAAS的,所以在数据应用前期大部分是在中台治理, 然后反哺业务系统进行治理

现代企业在做信息化的同时一定要考虑数据化的需求, 也就是最好同步进行, 而不是说一定要先有信息化才有数字化

如果数据不拉通在一起看就比

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常见html组件


常见html组件
类型 标签 说明 效果
文字 h1..h6 <h4>我是中号字体</h4>

我是中号字体

文字 br 换行
图片 img <img src="smiley-2.gif" alt="Smiley face" width="42" height="42">
嵌入 iframe <iframe src="http://www.smartchart.cn"></iframe>
链接 a <a href="http://www.smartchart.cn" target="_blank"

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常用样式参考


样式操作:

要想大屏做得好, 样式要写得好 可是我们不是前端的同学也能写样式么 当然可以, 相信你观看完以下视屏即可

快速上手样式开发

smartchart开发方法, 参考专业版本开发文档

基础样式入门:

CSS介绍

CSS(Cascading Style Sheet,层叠样式表)定义如何显示HTML元素。 当浏览器读到一个样式表,它就会按照这个样式表来对文档进行格式化(渲染)。

CSS语法

CSS实例 每个CSS样式由两个组成部分:选择器和声明。声明又包括属性和属性值。每个声明之后用分号结束。 输入图片说明 CSS注释

/*这是注释*/

注释是代码之母, smartchart编辑中你可以使用CTRL+/

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为什么要建设数据中台


什么是数据中台

数据中台这个名词出现很久了, 最初2014年马云正式提出“DT(Data Technology)”的概念,人类从IT时代走向DT时代,阿里内部的数据平台事业部大刀阔斧的建立整个集团的数据资产,同年,阿里从芬兰Supercell公司接触到中台概念后,在集团内部积极践行,开创了“大中台、小前台”的组织机制和业务机制,通过高效、统一的后方系统来支撑快速变化的前端业务,提高业务产出效率,减少成本投入

关于数据中台有以下几个功能特点: 1)数据中台具备数据汇聚整合、数据提纯加工、数据服务可视化、数据价值变现核心能力。 2)数据中台的核心就是实现公共计算逻辑下沉,实现数据复用,提供给接口

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为什么建设一下传统的数据中台那么贵


为什么建设一下传统的数据中台那么贵, 我给大家分析一下:

  • 比如建设一个基于Hadoop生态的大数据平台, 你可能会选择CDH, 商业版本大概是7W一台服务器每年, 至少要6台服务器吧, 一年投入差不多要40W
  • 你还需要一个BI工具, 一般商业BI工具一年30-50W左右
  • 要做数据开发, 总得要数据开发平台, 任务调度平台这些吧, 一般价格在20-30W左右 然后基本上线开始做BI了, 这时还算不上数据中台, 也是就是个大数据仓库
  • 后来你会发现BI太慢了, 这个时候又需要购买OLAP加速引擎, 比如Kyligence, 一年50W左右
  • 有了数据, 总得提供数据服务吧, 还得采购低代码的数据服务

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smartpip使用方法sample


一个完整的sample

//获取变量,以下为python语法(option)
P_DAYS = 12
MSG = '------------------------------------------------------------'
report_time = datetime.datetime.now()- datetime.timedelta(days=int(P_DAYS))
P_START_ZYM= report_time.strftime('%Y%m')

//以下为JOB专署语法
#link  lastdag 30 3600        --

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