灯果数据可视化BI软件是新一代人工智能数据可视化大屏软件,内置丰富的大屏模板,可视化编辑操作，无需任何经验就可以创建属于你自己的大屏。大家可以在他们的官网下载软件。
本文以仓库可视化管理大屏为例为大家演示如何在软件提供的模板基础上修改大屏。
首先我们点击我的项目页面上的新建大屏。
然后在模板中心里面选择仓库可视化管理大屏。
选中这个大屏之后，将鼠标移动到大屏上回出现一个提示按钮，提示大家是否立即使用此大屏，点击“立即使用”按钮就可以操作此大屏。
然后我们可以在这个界面上进行操作，页面上不同工具栏具有不同的功能。
具体界面介绍如下：
1、数据字段：您添加的数据将显示在这里，右上角两个按钮分别是添加数据和刷新数据，底部按钮为编辑数据
2、属性：可以设置当前大屏背板的整体属性和每个组件的属性
3、工具栏：包括编辑数据、刷新数据和全屏播放
4、组件库：制作大屏所需的组件都在这里
5、图层列表：每个组件对应一个图层列表，图层列表从上到下的顺序就是组件在大屏中的上下摆放层次
6、大屏画布：大屏的预览和编辑区域，大屏组件放置在该画布上面
7、仪表板标签：同一个大屏项目中可以包含一个或多个子大屏，点击标签右侧的加号可以新建子大屏，双击标签可以修改标签名称
下面来为大家简要的介绍一下软件怎么使用：
1、编辑组件
点击选择任意一个组件即可对其进行设置，例如修改大屏中的文本，我们可以直接选中文本，然后在左侧属性框内对文本进行修改。
2、修改大屏数据
如果需要修改大屏上的数据，和直接修改大屏上的文本不同，我们需要在数据源内进行修改，我们有两种修改方式，一种是在线修改，另一种是直接替换数据源。
1)在线修改
只有自带的模板，才可以直接在线修改数据，我们点击编辑数据按钮，然后选中需要修改的数据源，在表格中直接修改之后要点击保存修改，然后点击确定，返回到原始的大屏界面，我们就可以看到数据已经修改成功了。具体操作如下图所示：
2)替换数据源
在替换数据源时需要注意的一点是，数据源和大屏中的组件是一一关联的，因此将模板自带数据源替换为别的数据源时，需要建立起新的数据源和组件的关联，而这个关联就需要通过字段映射来实现。所谓字段映射就是将新的数据源的字段(某一个表格中的一列数据)和之前的数据源字段对应上，这样大屏中使用了之前字段的组件就会自动使用新的字段的数据。
我们可以在模板自带的数据基础上进行修改，点击编辑数据，然后选中原始数据源，然后打开数据文件所在文件夹。
打开文件夹之后复制这个原始文件到本地，然后在这个文件基础上修改，填入自己的数据。
然后我们选择替换数据源替换数据，需要注意的是，一旦选择了替换文件，模板数据源就立即被替换了，该步骤不可逆。
导入新的数据源后我们可以进行字段映射设置，确定数据没问题，然后点击右下角确定按钮，这样我们就完成了模板数据源的替换设置。
3、添加新的数据如果用户觉得基础模板的数据或者表格不够完善，用户可以在这个基础上添加新的数据。我们可以点击页面上左上角的“+”按钮添加新数据。或者直接点击编辑数据按钮也可以添加新数据。
点击添加数据按钮，选中本地需要添加的数据，添加完毕之后就能看到数据字段栏内出现了新的数据表。
4、修改图表组件
如果模板自带的图表组件不符合用户的需求，用户可以删除图表组件。用户可以选中需要删除的图表，然后右击选择删除，或者选中右边的图层列表内相对应的图表，右击进行相应的设置。
我们可以在原始数据在对图表组件进行修改，也可以在新增加的数据上对图表组件进行修改。本教程为大家演示其中一种图表“分组柱状图”的设置，我们以国家作为x轴取值数据，贸易额作为y轴取值数据，具体操作如下图所示。
5、大屏效果
6、分享大屏
用户可以在软件首页选中项目分享大屏，也可以在大屏编辑界面分享大屏。
用户可以通过两种方式分享大屏，一种是在软件内分享，一种是通过web分享。在未开启托管的情况下，需要保持分享方的电脑和软件一直处于运行状态，同时分享方的网络环境决定了接收方在什么网络环境下可以打开分享链接，例如分享方处于局域网环境，则接收方一旦不在局域网内，就无法打开分享链接。如果希望分享的大屏不受局域网或分享方的限制，可以开启托管，所谓托管就是将你的大屏项目上传到灯果可视化的云服务器(AES加密)，这样任何公开网络的用户都可以访问你的分享链接。
分享完成之后会自动生成分享链接和内嵌代码，点击“复制”可以复制内容。
如果未开启托管，生成的链接是你的IP地址。
如果开启了托管，生成的链接是灯果可视化的链接。

数据仓库可视化项目初步
基本工具：anaconda、MySQL、配置好hive环境得远程服务器、powerbi（ODBC）

基本过程：我们已经有30个csv的数据集和一个建表格式的.sql文件，目的是从文件中提取建库及导入数据的语句。

基本知识：https://blog.csdn.net/qq_26442553/article/details/78805724 做hive开发要了解的数据仓库知识

https://www.cnblogs.com/ada-openmind/p/5554175.html 零售业态相关指标（一）

https://blog.csdn.net/capsicum29/article/details/76358899 powerbi内部部署安装指导（制作报表）

基本常识：如果hive连接不上，就root连接后执行语句nohup hiveserver2 >/dev/null 2>&1 &就像这样：


1. 怎么在hive上建库：
首先要理解脚本的用法，博主一开始接触脚本不习惯而且畏惧心理很重（可能是因为脚本的界面和小时候电脑死机或者病毒的界面特别像，出现一些自己无法控制的事情，为此十分感激微软桌面的开发者让我这种心理扭曲的人可以把脚本放进黑盒），但搞计算机怎么也绕不开脚本这一关，一定要找人帮助你理解他们的运作原理或者自行百度。
#####################Linux 脚本进程######################################################

第一步，进入Linux远程服务器（含hive及Hadoop环境）后，找到你上传的文件和文件夹（这一步可以在Xftp上互传和查看目录，强推软件非常好用），进入文件夹位置(cd /root/yan) 后执行python正则化文件，python extract_table_name_structure.py。

注： 我们做python文件可直接生成建表和导入数值语句，这在数据库多而且数据量大的情况下是一个非常重要的批量化步骤

python文件书写：

类似于爬虫，将建表格式的.sql文件中建表和导数的语句用正则化提取出来并储存成新.sql文件。

以前博主使用的工具是pycharm，最讨厌得就是配置环境，如果有个新电脑倒还好，没有太多安装软件冲突的机会，但接触了数据分析之后发现大部分python都是用jupyter notebook写的，因为可以一段一段编译运行，可视化过程更易调错。
第二步，输入hive进入数据仓库，show databases; 查看有哪些数据库，use XXX; 在数据库XXX下操作，show tables;看XXX库里有哪些表，此时应该是没有表的。我们首先创建自己的数据库 create database yan；后执行我们上一步生成的sql文件： source /root/yan/insert.sql;  就可以将表建好。quit；即可退出数据仓库。

坑1：用notebook打开文件会出现加载不上去的问题，解决方法有三：一，将IE浏览器更换为火狐或谷歌，参考链接https://blog.csdn.net/foxjx/article/details/79112426（博主就是这个问题并利用此链接解决）；二，如你的

jupyter 就运行在本机，那么无需 upload，直接在本机上打开就行了；三，你问我怎么打开其他分区？打开

powershell，然后jupyter notebook E:（后两个搬运于知乎）。


坑2：在按 | 分割原始数据csv的时候一直报错Error tokenizing data，后来才发现是因为csv的编码为utf-16的原因，能读出来的也都是NAN，所以应在to_csv方法里加上utf编码限制，如：




坑3：配置Hadoop。本人并没有配置远程服务器的数仓环境，但小伙伴说特别复杂，故特地留一区域。其他人的环境配置排坑贴： https://blog.csdn.net/qq_33440781/article/details/86406942

2.数据探索
接下来要做的是罗列分析维度以及指标。首先我们可以通过treeDMS来可视化hive数据库：


终于导入成功了。因为我们需要研究销售的走势，所以我们需要找出与销售有关的一些指标，比如时间、地点、线上线下销售量。这里借鉴了同僚们做的网络图，主外键连接关系可以从上述的TreeSoft界面得到。



接下来，需要去把指标挑选出来得到新的表，D:\summerInternship\datafrog\yan\getNewData_yan.sql和insertFacttime_yan.sql就是我们需要的sql语句。
3.powerbi画图
这一步止在连接上，数据库就是调不出来==等有时间再来更新。

一、仓库管理可视化:
  ①仓库管理可视化分为：库存货品可视化、库位动态可视化、作业设备可视化、物料供给可视化、仓库作业可视化、人员情况可视化等六个方面；今天小编来分享下库存货品可视化，看看它都有哪些因素组成吧！
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 ②库存货品可视化主要从两个形态的数据来看，一个是静态数据，另外一个就是动态数据；静态数据包含：库存总箱数、库存总托数、库存总体积、平均占用库位数和总库位数；动态数据包含:每日入库货品、每日收发货情况、持续一定周期的发货数据、一定周期未发货的货品数据和急需补货的货品。
 ③仓库数据想要在可视化的图片想要完整的呈现，那么库内的业务流程就很重要。下图是小编自绘的手图，也就是仅供大家参考！
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二、库存货品可视化之静态数据：
 ① 静态数据之总库位数，总库位数是根据业务实际的场景需要在系统里面建立库位的总数。理论上库位数只会增加、减少的概率很低，所以建立基础信息的时候一定要认真一次性到位。在系统的基础管理里面建立的信息，都是仓库流程是否正常能进行的运转的一个很大的前提！
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 ② 静态数据之库存总托数和库存总箱数，这些数据根据库存的信息(占用的库位数量)和SKU的码板规则是可以就算出来整箱数量的。每个仓库的实际不同，但是在这里小编提供一个参考值。
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 ③静态数据之库存总体积和平均占用库位数，一般的系统总库位数在系统里面不体现的，需要手工导出表格后去拉数据。但是，小编目前的系统是支持的，大家可以参考下！
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 三、库存货品可视化之动态数据：
 ①动态数据之每日入库货品、每日收发货情况这些是每天最基本的数据，包含上架的明细都是需要从系统导出！
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 ②动态数据之持续一定周期的发货数据，这些数据主要查询货物异常的时候需要导出，也是一样的在报表管理进行导出的一个设置。
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 ③动态数据之一定周期未发货的货品数据，这些主要是一些缺货的明细或者是因为特殊原因存在的货物(比如效期、质量、临期)等等。主要是与客户进行沟通要保存好邮件的往来，后续对账或者盘点的时候都是可以视为证据。
 ④ 动态数据之急需补货的货品。这个场景主要是针对的是B2C的场景的，因为B2C的业务小编接触过的都是按照波次或者门店线路来进行清理，这里的货就会涉及到一些货物必须要进行加急或者紧急补货的场景。它的补货方式与B2B的场景还是不一样的。
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 ⑤ 仓库的管理要做到可视化，必须在架构、在策略、在算法、在呈现都有与众不同的配置。那么最后经过对数据的抽离处理才可以在可视化的报表上进行呈现。当然目前我们做的还有很大的进步空间。还需要市场上客户的一个验证，也需要小编的粉丝一起来评论区一起共同探讨？
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结语：
 路虽远，行则将至；事虽难，做则可成；
 慢慢长途，终有回转；余味苦涩，终有回甘。
 来源：抖音

一、仓库管理可视化：
①仓库管理可视化分为：库存货品可视化、库位动态可视化、作业设备可视化、物料供给可视化、仓库作业可视化、人员情况可视化等六个方面；今天小编来分享下库存货品可视化，看看它都有哪些因素组成吧！
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②库位动态可视化主要从三个方面来体现：库位数据可视化、库位分布可视化、存储情况可视化，下面跟随小编来一一展开吧！
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二、库位动态可视化之库位数据可视化：
①作为仓库第一责任人，仓库里面的库位数必须要牢记于心！库位数据可视化有多种实现的方式，小编在这里简单举例说明以供大家参考。一个是总库位数量、已用库位数量、剩余库位量、一周未动库位数这些数据是可以通过表格形式填写转换成饼图或者是柱形图根据需要。这些数据分析是要知道仓库的实际使用比例，是否存在一定程度上的爆仓风险，提前去做把控。
②还有一种实现的方式是，仓库提需求给到公司的IT部门。IT部门可以将数据进行抽离做出数据分析。在WMS系统的界面进行体现。这种实现需要花费大量的人工成本与资源。但是把控好的话是可以体现出公司的一个专业程度。
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③人的大脑记忆图片的能力远远高于数字，仓库的一些数据如果可以借用投影或者显示器等设备进行实现，客户参观仓库学习或者是领导参观仓库买这个数据体现出来的东西是很抓人的。新颖、有创意、印象深刻、用心了等等一些词汇就会萦绕在参观者的心头，即使现在不能一起合作，不论是在酒局还是在饭局只要说到仓库数据可视化。这些人就是我们最好实力的证明与体现，会直接为企业做宣传。
三、库位动态可视化之库位分布可视化：
①库位的总数量知道后，那这些库位如何分布，如何编码的，仓库负责人也必须知道。因为仓库负责人是仓库的第一责任人。他必须要用简单的方式告诉员工库区的分布，库位的分布。在这里也是同样的两种方式：一种是做成简单易懂的小卡片组长级发一张让他们按照自己的理解来找仓库主管复述，在往下去宣讲；另外一种也是需要在系统里面进行实现的，这样的话系统打开就可以看到仓库的库位分布及目前的占用情况。
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②库位分布可视化还有一个好处。如果是单仓单温区的话可以根据当天的到货量进行实时的调整，该合并的库位进行合并，该移库的移库；如果是多仓多温区的话可以看到货量的变化，因为库位放的是货，根据库位所占的比例可以知道哪些温区的货物销售的好，逆行去跟客户提出合理化的建议。也许还会为仓库带来额外的收入，增值的服务、VMI等等诸如这些。
四、库位动态可视化之存储情况可视化：
①存储情况可视化就是无论是仓库的管理人员还是客户在手机端或者PC端都能实时看到存储的情况，包含数量、占比、温度、湿度、红外线占比等等这些。根据客户的需求，挖掘客户感兴趣的点进行上线相对应的存储可视化功能。
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②存储情况可视化对于客户而言是非常重要的环节。客户可以根据情况，及时调整进货量和频次环节客户的资金压力。我们只有想客户所想，急客户所急，客户越做越大，仓库的数量和业务量肯定也是水涨船高了。
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结语：
文能提笔安天下，武能上马定乾坤。
心存谋略和人胜，古今英雄唯是君。
来源：网络摘抄