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  • 1.6万字 50页 第四章 产品信息管理模块的设计与实现 18 4.1 产品信息管理模块结构 18 4.2 相关数据库表的设计 18 4.3 产品类别管理的实现 19 4.4 产品信息管理的实现 20 ...5.5 库存盘点管理的实现 29
  • 学会制作工作常用的表格程序; 5.学会制作仓库可视化效果图等。 【往期照片】 2018和2019年,本培训在在上海(一年三场)、广州、义乌、合肥、重庆、厦门、北京、济南、杭州、天津、武汉、深圳、南京、嘉兴、成都循环...

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    书籍封面如下

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    书籍目录如下

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    2天48节培训音频大纲如下

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    78例实战案例EXCEL程序目录如下

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    作者简介:叶剑,当代仓储匠人,曾任绫致服装物流经理、碰碰购运营总监、华维物流仓储总监、仓储顾问,《物流仓储实战案例与Excel》的作者。具有18年物流及仓储管理工作实践和经验,擅长仓储实际运作中的精益管理,复杂仓储实操问题解决,曾主导绫致上海物流中心组建,运营和搬仓等众多项目。大胆的创新,奇特的思路,匠人的精神,为绫致和众多物流仓储企业,在没有WMS条件下,输出优化措施100多项,节约仓库人力和物料成本数千万

    以下是作者的全国巡回线下培训介绍,疫情恢复即开始。在上海(一年至少三场)、广州、义乌、合肥、重庆、厦门、北京、济南、杭州、天津、武汉、深圳、南京、嘉兴、成都循环举办。

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    仓储匠人提醒您:培训千万条,实用第一条;培训不实用,家人两行泪。

    仓储匠人独到的方法,奇特有效的思路帮你

    1. 确保账物一致

    2. 提高仓库和人员作业效率

    3. 提升设备和空间利用率

    4. 降低仓储成本

    5. 实现仓库精益化管理

    不管到什么时候,仓库管理者都要能够做到降本增效,所以这就需要有点真功夫!什么是仓库管理者的真功夫?就是不管什么类型的仓库,存放什么样的货品,库内不管进行怎样的作业和操作,不管是否有仓库管理系统,作业设备是否先进,总之不管面临什么条件,仓库管理者都有能力控制好库存准确率,能以最小的空间存放更多的货品,配发货能做到准确和高效,无论碰到什么问题,都能一一解决,这就是仓库管理者的真功夫!

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    【往期学员】

    卡特彼勒,岳阳林纸,OPPO,道达尔,杭州天地数码,国药控股,高视远望,卡博特,优耐德,宝湾物流,济南佳怡,重庆交运,北京鑫方盛,南通罗莱,九牧王,新英源,巨沃科技,发网,天士力,成都利耀,上海东航,良程吉运,浙江月立、说一是一、苏州胜利,常州简尚,韩尚优品,东方海外,极风供应链,北京吉芬,日照日财,山东海文,济南渔乐,济宁千千惠,山东雅利安,济南品硕,四川邮政,聊城信源,宁波酷乐潮玩,上海喜居,郑州地铁,武汉亿童,武汉优易达,温州亿北食品,广州汉鑫钢铁,西安吉客印,中兴通讯,深圳华为,工控网(北京),安徽七彩,江苏晶华,合肥大亨,嘉欣纺织,天津铁道学院,余江智诚,江苏雅鹿,镇江深基地,四川金甲虫,北京幽美生物,敦豪物流,北京皖新国际,天津佳顺吉泰,物联云仓(成都),华润衢州医药,玛氏食品(嘉兴),森泰勒贸易,北京众企联合,康民医疗,重庆瑞博,尖新商贸,苏州胜利精密,金华馨友贸易,东西电子商务,泡泡玛特,大森林国际货运代理,辉龙电热电器,井冉物联网,海仲跃供应链,浦江亮泽化妆品,开元国际汽车城,彼特福

    【课程内容】

    第一部分:仓储匠人十八年实战经验

    1.管理者要掌握物流与供应链知识点;

    2.仓库管理者要有怎样的供应链思维;

    3.为什么工作计划要围绕这七个要素;

    4.运营好一个仓库需要具备哪些条件;

    5.仓库管理者带好团队要自问哪些点;

    6.仓库规划思路通常要考虑哪些区域;

    7.管好仓库我们要了解仓库哪些信息;

    8.对货品熟悉要从哪些方面进行分析;

    9.仓库管理者每天应当关心哪些数据;

    10.仓库日常管理中用到哪些号表账图;

    11.库存和库位账的重要性与制作方法;

    12.管理仓库核心用好流水号与流水账;

    13.仓库管理者需要画好哪些图怎么画;

    14.仓库现场的管理我们常用哪些方法;

    15.仓库优化常用一分为二法和编号法;

    16.仓库要做到先进先出有哪些好方法;

    17.为什么现场管理要强调待正已待完;

    18.盲人思维与自动化思维给我们启发;

    19.RFID技术与思维帮你解决疑难问题;

    20.库存货品整零分开与ABC分开管理;

    21.动态盘点与低水位盘点及盘点技巧;

    22.仓库管理要用包装规格发挥大用途;

    23.仓库条形码的编码与制作打印技巧;

    24.货卡在仓库管理中的应用如何延续;

    25.库位编号技巧与拣货路径距离计算;

    26.组合库位的应用给仓库带来的帮助;

    27.仓库货品堆码计算隐藏着哪些学问;

    28.货品出库复核包装需要考虑哪些点;

    29.提高员工诚信度责任心用什么方法;

    30.仓库管理中绩效考核有哪些好方法;

    31.为什么仓库管理要与运输紧密联系;

    32.如何全方位无死角的提高仓库效率。

    第二部分:管理者实用计算能力提升

    1.货品快速上架时库位选择计算方法;

    2.分批到货时拣货与分拣单制作方法;

    3.分区拣货与按人数平均拣货单制作;

    4.一货多位时拣货单与标签拣货方法;

    5.如何自制可视化扫描分拣播种程序

    6.整车到货大批量货品越库方法计算;

    7.独创播种发货单优化制作技巧讲解;

    8.大宗货品仓库布局和库位设计案例;

    9.货品托盘混码混箱时货品配发方法;

    10.不同黄金包比例货品配发计算方法;

    11.生产线原材料半成品成品关系解析;

    12.各种仓库库存账的制作思路与方法;

    13.数据格式转换与数据分析程序制作;

    14.移仓扫描装箱与分拣理货程序制作;

    15.VMI类型仓库在物料补给中的计算;

    16.运输方式选择与运费结算程序制作。

    【课程收益】

    1.学会管理各种类型仓库的方法;

    2.学会统计分析仓库各作业数据;

    3.掌握仓库作业优化方法和思路;

    4.学会制作工作常用的表格程序;

    5.学会制作仓库可视化效果图等。

    【往期照片】

    2018和2019年,本培训在在上海(一年三场)、广州、义乌、合肥、重庆、厦门、北京、济南、杭州、天津、武汉、深圳、南京、嘉兴、成都循环举办。

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    【往期评价】

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  • 从一个简单的仓库业务说起,仓库业务,会有进库记录,会有出库记录,会有库存,客户的需求就是需要一个库存盘点单,盘点单通俗来讲:将库存中每个商品的出入库记录都统计出来,看看每个商品出过多少货物,入过多少...

    业务需求

    从一个简单的仓库业务说起,仓库业务,会有进库记录,会有出库记录,会有库存,客户的需求就是需要一个库存盘点单,盘点单通俗来讲:将库存中每个商品的出入库记录都统计出来,看看每个商品出过多少货物,入过多少货物,本月库存多少,上月库存多少。

    需求难点

    一个货物会出过多次货物,入过多次货物,导出的 excel 就要做成 一对多 格式的导出
    简单举例:
    啤酒:入库2次,出库3次,最终体现在 excel 中效果如下图:
    在这里插入图片描述

    通过 EasyPoi 实现需求

    EasyPoi 文档地址:http://doc.wupaas.com/docs/easypoi/easypoi-1c0u4mo8p4ro8

    SpringBoot 使用:

    <dependency>
        <groupId>cn.afterturn</groupId>
        <artifactId>easypoi-base</artifactId>
        <version>4.2.0</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>cn.afterturn</groupId>
        <artifactId>easypoi-annotation</artifactId>
        <version>4.2.0</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>cn.afterturn</groupId>
        <artifactId>easypoi-web</artifactId>
        <version>4.2.0</version>
    </dependency>
    

    Gradle 使用:

    implementation 'cn.afterturn:easypoi-base:4.2.0'
    implementation 'cn.afterturn:easypoi-annotation:4.2.0'
    implementation 'cn.afterturn:easypoi-web:4.2.0'
    

    使用 EasyPoi 提供的注解,自定义导出类模板

    import cn.afterturn.easypoi.excel.annotation.Excel;
    import cn.afterturn.easypoi.excel.annotation.ExcelCollection;
    import cn.afterturn.easypoi.excel.annotation.ExcelIgnore;
    import lombok.Getter;
    import lombok.Setter;
    
    import java.io.Serializable;
    import java.math.BigDecimal;
    import java.util.Date;
    import java.util.List;
    
    /**
     * 导出 excel 模板类
     */
    @Getter
    @Setter
    public class ExportTemplate implements Serializable {
        @Excel(name = "序号", needMerge = true, type = 10)
        private int index;
        
        @Excel(name = "商品名称", needMerge = true, width = 30.0)
        private String goodName;
        
        @Excel(name = "商品单位", needMerge = true)
        private String goodUnit;
        
        @Excel(name = "上月库存数量", needMerge = true, type = 10)
        private Integer lastMonthSurplusNum;
        
        @Excel(name = "本月库存数量", needMerge = true, type = 10)
        private Integer thisMonthSurplusNum;
        
        @ExcelCollection(name = "本月入库信息")
        private List<GoodInItem> goodInItems;
        
        @ExcelCollection(name = "本月出库信息")
        private List<GoodOutItem> goodOutItems;
        
        @Excel(name = "备注", needMerge = true, width = 30.0)
        private String remark;
    
        /**
         * 入库信息
         */
        @Getter
        @Setter
        public static class GoodInItem {
            @Excel(name = "入库日期", exportFormat = "yyyy-MM-dd", width = 20.50)
            private Date purchaseDate;
            
            @Excel(name = "入库号", width = 25.50)
            private String purchaseNum;
            
            @Excel(name = "入库单价", type = 10)
            private BigDecimal unitPrice;
            
            @Excel(name = "入库数量", type = 10)
            private Integer totalNum;
        }
    
        /**
         * 出库信息
         */
        @Getter
        @Setter
        public static class GoodOutItem {
            @Excel(name = "出库日期", exportFormat = "yyyy-MM-dd", width = 20.50)
            private Date outDate;
            
            @Excel(name = "出库号", width = 25.50)
            private String sellNum;
            
            @Excel(name = "出库数量", type = 10)
            private Integer totalNum;
            
            @Excel(name = "成本金额", type = 10)
            private BigDecimal priceIn;
            
            @Excel(name = "销售金额", type = 10)
            private BigDecimal priceOut;
        }
    }
    

    实体类中使用的注解作用解释:

    1. @Getter lombok 注解,用于给所有属性提供 getter 方法
    2. @Setter lombok 注解,用于给所有属性提供 setter 方法
    3. @Excel easypoi 注解,name 就等于导出 excel 的列名称,width 就是宽度,type 就是这个属性的类型,1表示文本,默认也是文本,10就是数字,needMerge 表示是否纵向合并单元格,也就是上下列合并
    4. @ExcelCollection easypoi 注解,name 就等于导出 excel 的列名称,被此注解标注的集合,就等于在其列下面创建对等数量的行,就类似于这种
      在这里插入图片描述
      最后模板弄好之后,就可以通过easypoi 的工具类来导出,easypoi 推荐的导出工具类如下:
      在这里插入图片描述
      这个方法的三个参数表示含义解释:
    • ExportParams :参数表示Excel 导出参数设置类,easypoi 自定义的类
    • pojoClass:你要导出的类模板
    • dataSet:数据集合

    具体实现

    @GetMapping(value = "export")
    public void export(HttpServletRequest req, HttpServletResponse resp) {
    	List<ExportTemplate> exportData = new ArrayList();
    	// 步骤1:构建要导出excel的数据集合
    	for (int i = 0; i < 5; i++) {
    		ExportTemplate data = new ExportTemplate();
            data.setIndex(i);
    		data.setGoodName("测试商品");
    		data.setGoodUnit("瓶");
    		data.setLastMonthSurplusNum(5); // 上月库存
    		data.setThisMonthSurplusNum(3); // 本月库存
    		// ... 剩下的就是类似的加值
            exportData.add(data);
    	}
    
    	try {
    		// 步骤2:开始导出 excel
    		ExportParams params = new ExportParams();
    		params.setTitle("库存盘点单标题");
    		params.setSheetName("库存盘点单工作表名称");
    		params.setType(ExcelType.XSSF);
    		Workbook workbook = ExcelExportUtil.exportExcel(params, ExportTemplate.class, exportData);
    		
    		String nowStr = DateTimeFormatter.ofPattern(LocalDateTime.now()).format("yyyyMMddHHmm"); // 时间串
    		String fileName = nowStr + "_库存盘点单"; // 文件名称
    		String tempDir = "C:/Users/huxim/Downloads";
    		File filePath = new File(tempDir + File.separator);
    		if (!filePath.exists()) filePath.mkdirs(); // 如果文件目录不存在就创建这个目录
    
    		FileOutputStream fos = new FileOutputStream(tempDir + File.separator + fileName);
    		workbook.write(foc);
    		fos.close();
    
    		resp.setContentType("application/octet-stream");
    		resp.setCharacterEncoding("utf-8");
    		response.addHeader("Content-disposition", "attachment; filename="
                        + this.makeDownloadFileName(req, fileName));
    		IOUtils.copy(new FileInputStream(tempFile), response.getOutputStream());
    		System.out.println("导出成功~~~");
    	} catch (Exception e) {
    		throw new RuntimeException("导出 excel 失败~~~");
    	}
    }
    
    /**
     * 判断是否是 IE 浏览器
     * 返回对应的字符串格式
     */
    public static String makeDownloadFileName(HttpServletRequest request, String fileName) {
    	String agent = request.getHeader("User-Agent");
        byte[] bytes = fileName.getBytes(StandardCharsets.UTF_8);
        if (agent.contains("MSIE") || agent.contains("Trident") || agent.contains("Edge")) {
        	// IE
            return new String(bytes, StandardCharsets.UTF_8);
    	} else {
           	return new String(bytes, StandardCharsets.ISO_8859_1);
    	}
    }
    

    导出成功后的excel 就类似于如下这种:
    在这里插入图片描述

    展开全文
  • 无论用户的数据是简单的 Excel 电子表格,还是基于云和本地混合数据仓库的集合,Power BI 都可让用户轻松地连接到数据源,直观看到(或发现)重要内容,与任何所希望的人进行共享。    Power BI 简单且快速,...

    对于一家公司而言,选择一款合适的BI工具是非常关键的,一款合适的BI工具能帮助公司精准地刻画用户画像和预测用户行为,避免一些盲目的商业行为或是错误的战略布局,使得公司的效率大大提高。

    国外商业智能厂商如微软的PowerBI,tableau在国外是商业智能的行业领导者,在国外的市场占有率上远远领先其它产品,然而在中国市场却落后于国内商业智能厂商帆软软件的FineBI,这是为什么呢?那么在这里,本文将给大家做一场三者之间的综合对比。如果你正在寻找一款合适的商业智能BI分析工具,希望这篇对比文章会对你的选型有所帮助。

     

    1.PowerBI

     

    微软出品的Power BI 是软件服务、应用和连接器的集合,它们协同工作以将相关数据来源转换为连贯的视觉逼真的交互式见解。 无论用户的数据是简单的 Excel 电子表格,还是基于云和本地混合数据仓库的集合,Power BI 都可让用户轻松地连接到数据源,直观看到(或发现)重要内容,与任何所希望的人进行共享。 

     

    Power BI 简单且快速,能够从 Excel 电子表格或本地数据库创建快速见解。 同时 Power BI 也可进行丰富的建模和实时分析,及自定义开发。 因此它既是用户的个人报表和可视化工具,还可用作组项目、部门或整个企业背后的分析和决策引擎。

     

    优点:

    支持各种数据库

    会自动分析数据源并提供合适的图表

    可以自定义视觉图像对象

    桌面,在线,移动三端互联

     

    缺点:

    有1G的单个文件数据大小限制

    图表质量参差不齐且默认配色不美观

    UI设计不亲和且不够美观

    体验网址:https://powerbi.microsoft.com/zh-cn/

     

    2.Tableau

    Tableau公司将数据运算与美观的图表完美地嫁接在一起。它的程序很容易上手,各公司可以用它将大量数据拖放到数字“画布”上,转眼间就能创建好各种图表。这一软件的理念是,界面上的数据越容易操控,公司对自己在所在业务领域里的所作所为到底是正确还是错误,就能了解得越透彻。

    优点:

    数据实时且可视化功能很强

    有着完备的社群和学习资源

    缺点:

    使用费用比较高昂

    本地化服务差

    部署复杂且数据处理能力较差

    体验网址:http://www.byitgroup.com/project/06b45a13-5df1-4328-91b2-325ba982f54d/1101/productDetail.do

     

    3.FineBI

     

    FineBI分为数据处理、可视分析和分享公用三大功能模块。支持多种数据源,图表风格清爽美观,可选择任意维度分析。分析页面由控件和组件组成,控件和组件的数量可以添加任意多个。其内置丰富图表,不需要代码调用,可直接拖拽生成,包括一些数据挖掘模型也是。可用于业务数据的快速分析,制作dashboard,也可构建可视化大屏。从性能上来说,比较稳定,适应性也比较强大。功能上可以简单拖拽操作,制作图形,自动建模,学习周期短。业务用户可以通过自主分析企业已有的信息化数据,帮助企业发现并解决存在的问题。

     

    优点:

    有较为详细的行业案例与技术方案

    产品演示和资源中心也较为清晰

    支持多维数据的建模,可处理大体量数据

    完善的数据权限管控能力

    缺点:

    需要使用客户端,增加了使用的不便利性

    功能较为多样,有一定的学习门槛

    体验网址:http://www.finebi.com/

    原文地址:

    https://www.jianshu.com/p/8e665b991a62

    转载于:https://www.cnblogs.com/lindsshun/p/10935684.html

    展开全文
  • 文章讲的是盘点:55个最实用大数据可视化分析工具,近年来,随着云和大数据时代的来临,数据可视化产品已经不再满足于使用传统的数据可视化工具来对数据仓库中的数据抽取、归纳并简单的展现。传统的数据可视化工具...
    文章讲的是盘点:55个最实用大数据可视化分析工具近年来,随着云和大数据时代的来临,数据可视化产品已经不再满足于使用传统的数据可视化工具来对数据仓库中的数据抽取、归纳并简单的展现。传统的数据可视化工具仅仅将数据加以组合,通过不同的展现方式提供给用户,用于发现数据之间的关联信息。新型的数据可视化产品必须满足互联网爆发的大数据需求,必须快速的收集、筛选、分析、归纳、展现决策者所需要的信息,并根据新增的数据进行实时更新。因此,在大数据时代,数据可视化工具必须具有以下特性:

      (1)实时性:数据可视化工具必须适应大数据时代数据量的爆炸式增长需求,必须快速的收集分析数据、并对数据信息进行实时更新;

      (2)简单操作:数据可视化工具满足快速开发、易于操作的特性,能满足互联网时代信息多变的特点;

      (3)更丰富的展现:数据可视化工具需具有更丰富的展现方式,能充分满足数据展现的多维度要求;

      (4)多种数据集成支持方式:数据的来源不仅仅局限于数据库,数据可视化工具将支持团队协作数据、数据仓库、文本等多种方式,并能够通过互联网进行展现。

    盘点:55个最实用大数据可视化分析工具

      为了进一步让大家了解如何选择适合的数据可视化产品,本文将围绕这一话题展开,希望能对正在选型中的企业有所帮助。下面就来看看全球备受欢迎的的可视化工具都有哪些吧!

      1.Excel

      Excel作为一个入门级工具,是快速分析数据的理想工具,也能创建供内部使用的数据图,但是Excel在颜色、线条和样式上课选择的范围有限,这也意味着用Excel很难制作出能符合专业出版物和网站需要的数据图。

      2.Google Chart API

      Google Chart提供了一种非常完美的方式来可视化数据,提供了大量现成的图标类型,从简单的线图表到复杂的分层树地图等。它还内置了动画和用户交互控制。

      3.D3

      D3(Data Driven Documents)是支持SVG渲染的另一种JavaScript库。但是D3能够提供大量线性图和条形图之外的复杂图表样式,例如Voronoi图、树形图、圆形集群和单词云等。

      4.R

      R语言是主要用于统计分析、绘图的语言和操作环境。虽然R主要用于统计分析或者开发统计相关的软件,但也有用作矩阵计算。其分析速度可比美GNUOctave甚至商业软件MATLAB。

      5.Visual.ly

      如果你需要制作信息图而不仅仅是数据可视化,Visual.ly是最流行的一个选择。

      6. Processing

      Processing是数据可视化的招牌工具。你只需要编写一些简单的代码,然后编译成Java。Processing可以在几乎所有平台上运行。

      7.Leaflet

      Leaflet是一个开源的JavaScript库,用来开发移动友好地交互地图。

      8.Openlayers

      Openlayers可能是所有地图库中可靠性最高的一个。虽然文档注释并不完善。且学习曲线非常陡峭,但是对于特定的任务来说,Openlayers能够提供一些其他地图库都没有的特殊工具。

      9.PolyMaps

      PolyMaps是一个地图库,主要面向数据可视化用户。PolyMaps在地图风格化方面有独到之处,类似CSS样式表的选择器。

      10.Charting Fonts

      Charting Fonts是将符号字体与字体整合(把符号变成字体),创建出漂亮的矢量化图标。

      11.Gephi

      Gephi是进行社会图谱数据可视化分析的工具,不但能处理大规模数据集并且Gephi是一个可视化的网络探索平台,用于构建动态的、分层的数据图表。

      12.CartoDB

      CartoDB是一个不可错过的网站,你可以用CartoDB很轻易就把表格数据和地图关联起来,这方面CartoDB是最优秀的选择。

      13.Weka

      Weka是一个能根据属性分类和集群大量数据的优秀工具,Weka不但是数据分析的强大工具,还能生成一些简单的图表。

      14.NodeBox

      NodeBox是OS X上创建二维图形和可视化的应用程序,你需要了解Python程序,NodeBox与Processing类似,但没有Processing的互动功能。        https://www.nodebox.net/code/index.php/Home

      15.Kartograph

      Kartograph不需要任何地图提供者像Google Maps,用来建立互动式地图,由两个libraries组成,从空间数据开放格式,利用向量投影的Python library以及post GIS,并将两者结合到SVG和JavaScript library,并把这些SVG资料转变成互动性地图。

      16.Modest Maps

      Modest Maps是一个很小的地图库,在一些扩展库的配合下,例如Wax、Modest Maps立刻会变成一个强大的地图工具。

      17.Tangle

      Tangle是一个用来探索,Play和可以立即查看文档更新的交互工具。

      18.Crossfilter

      Crossfilter既是图表,又是互动图形用户界面的小程序,当你调整一个图表中的输入范围时,其他关联图表的数据也会随之改变

      19.Raphael

      Raphael是创建图表和图形的JavaScript库,与其他库最大的不同是输出格式仅限SVG和VML. http://raphaeljs.com/

      20.jsDraw2DX

      jsDraw2DX是一个标准的JavaScript库,用来创建任意类型的SVG交互式图形,可生成包括线、矩形、多边形、椭圆、弧线等图形。http://jsdraw2dx.jsfiction.com/

      21.BPizza Pie Charts

      BPizza Pie Charts是个响应式饼图图表,基于Adobe Snap SVG框架,通过HTML标记和CSS来替代JavaScript对象,更容易集成各种先进的技术。

      22.Fusion Charts Suit XT

      Fusion Charts Suit XT是一款跨平台、跨浏览器的JavaScript图表组件,为你提供令人愉悦的JavaScript图表体验。它是最全面的图表解决方案,包含90+图表类型和众多交互功能,包括3D、各种仪表、工具提示、向下钻取、缩放和滚动等。它拥有完整的文档以及现成的演示,可以帮助你快速创建图表。

      23.iCharts

      iCharts提供可一个用于创建并呈现引人注目图表的托管解决方案。有许多不同种类的图表可供选择,每种类型都完全可定制,以适合网站的主题。iCharts有交互元素,可以从Google Doc、Excel表单和其他来源中获取数据。

      24.Modest Maps

      Modest Maps是一个轻量级、可扩展的、可定制的和免费的地图显示类库,这个类库能帮助开发人员在他们自己的项目里能够与地图进行交互。

      25.Raw

      Raw局域非常流行的D3.js库开发,支持很多图表类型,例如泡泡图、映射图、环图等。它可以使数据集在途、复制、粘贴、拖曳、删除于一体,并且允许我们定制化试图和层次。

      26.Springy

      Springy设计清凉并且简答。它提供了一个抽象的图形处理和计算的布局,支持Canvas、SVG、WebGL、HTML元素。

      27.Bonsai

      Bonsai使用SVG作为输出方式来生成图形和动画效果,拥有非常完整的图形处理API,可以使得你更加方便的处理图形效果。它还支持渐变和过滤器(灰度、模糊、不透明度)等效果。

      28.Cube

      Cube是一个开源的系统,用来可视化时间系列数据。它是基于MongoDB、NodeJS和D3.js开发。用户可以使用它为内部仪表板构建实时可视化的仪表板指标。

      29.Gantti

      Gantti是一个开源的PHP类,帮助用户即时生成Gantti图表。使用Gantti创建图表无需使用JavaScript,纯HTML-CSS3实现。图表默认输出非常漂亮,但用户可以自定义样式进行输出(SASS样式表)。

      30.Smoothie Charts

      Smoothie Charts是一个十分小的动态流数据图表路。通过推送一个webSocket来显示实时数据流。Smoothie Charts只支持Chorme和Safari浏览器,并且不支持刻印文字或饼图,它很擅长显示流媒体数据。

      31.Flot

      Flot是一个优秀的线框图表库,支持所有支持canvas的浏览器(目前主流的浏览器如火狐、IE、Chrome等都支持)。

      32.Tableau Public

      Tableau Public是一款桌面可视化工具,用户可以创建自己的数据可视化,并将交互性数据可视化发布到网页上。

      33.Many Eyes

      Many Eyes是一个Web应用程序,用来创建、分享和讨论用户上传图形数据。

      34.Anychart

      Anychart是一个灵活的基于Flash/JavaScript(HTML5)的图表解决方案、跨浏览器、跨平台。除了图表功能外,它还有一款收费的交互式图表和仪表。

      35.Dundas Chart

      Dundas Chart处于行业领先地位的NET图表处理控件,于2009年被微软收购,并将图表产品的一部分功能集成到Visual Studio中。

      36.TimeFlow

      TimeFlow Analytical Timeline是为了暂时性资料的视觉化工具,现在有alpha版本因此有机会可以发现差错,提供以下不同的呈现方式:时间轴、日历、柱状图、表格等。

      37.Protovis

      Protovis是一个可视化JavaScript图表生成工具。

      38.Choosel

      Choosel是可扩展的模块化Google网络工具框架,可用来创建基于网络的整合了数据工作台和信息图表的可视化平台。

      39.Zoho Reports

      Zoho Reports支持丰富的功能帮助不同的用户解决各种个性化需求,支持SQL查询、类四暗自表格界面等。

      40.Quantum GIS(QDIS)

      Quantum GIS(QDIS)是一个用户界面友好、开源代码的GIS客户端程序,支持数据的可视化、管理、编辑与分析和印刷地图的制作。

      41.NodeXL

      NodeXLDE 主要功能是社交网络可视化。

      42.OpenStreetMap

      OpenStreetMap是一个世界地图,由像您一样的人们所构筑,可依据开放协议自由使用。

      43.OpenHeatMap

      OpenHeatMap简单易用,用户可以用它上传数据、创建地图、交流信息。它可以把数据(如Google Spreadsheet的表单)转化为交互式的地图应用,并在网上分享。

      44.Circos

      Circos最初主要用于基因组序列相关数据的可视化,目前已应用于多个领域,例如:影视作品中的人物关系分析,物流公司的订单来源和流向分析等,大多数关系型数据都可以尝试用Circos来可视化。

      45.Impure

      Impure是一个可视化编程语言,旨在收集、处理可视化信息。

      46.Polymaps

      Polymaps是一个基于矢量和tile创建动态、交互式的动态地图。

      47.Rickshaw

      Rickshaw是一个基于D3.JS来创建序交互式的时间序列图表库。

      48.Sigma.js

      Sigma.js是一个开源的轻量级库,用来显示交互式的静态和动态图表。

      49.Timeline

      Timeline即时间轴,用户通过这个工具可以一目了然的知道自己在何时做了什么。

      50.BirdEye

      BirdEye是Decearative Visual Analytics,它属于一个群体专案,为了要提升设计和广泛的开源资料视觉化发展,并且为了Adobe Flex建视觉分析图库,这个动作以叙述性的资料库为主,让使用者能够建立多元资料视觉化界面来分析以及呈现资讯。

      51.Arbor.Js

      Arbor.Js提供有效率、以力导向的版面配置演算法,抽象画图表组织以及筛选更新的处理。

      52.Highchart.js

      Highchart.js是单纯由JavaScript所写的图表资料库,提供简单的方法来增加互动性图表来表达你的网站或网站应用程式。目前它能支援线图、样条函数图。

      53.Paper.js

      Paper.js是一个开源向量图表叙述架构,能够在HTML5 Canvas 运作,对于初学者来说它是很容易学习的,其中也有很多专业面向可以提供中阶及高阶使用者。

      54.Visualize Free

      Visualize Free是一个建立在高阶商业后台集游InetScoft开发的视觉化软体免费的视觉分析工具,可从多元变量资料筛选并看其趋势,或是利用简单地点及方法来切割资料或是小范围的资料。

      55.GeoCommons

      GeoCommons可以使用户构建富交互可视化应用来解决问题,即使他们没有任何传统地图使用经验。你可以将实社会化数据或者GeoCommons保存的超5万份开源数据在地图上可视化,创造带交互的可视化分析作品,并将作品嵌入网站、博客或分享到社交网络上。


    作者: 凌燕

    来源:IT168

    原文链接:盘点:55个最实用大数据可视化分析工具

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