01 数据分析与可视化概述
2024-05-06 19:26
1. 01 数据分析与可视化概述
数据分析 Data Analysis 是数学与计算机科学相结合的产物，指使用适当的统计分析方法对搜集来的大量数据进行分析，提取有用信息并形成结论，从而对数据加以详细研究和概括总结的过程。 数据挖掘则指的是从大量的，不完全的，有噪声的，模糊的和随机的实际应用数据中，通过应用聚合，分类，回归和关联规则等技术，挖掘潜在价值的过程。 数据分析有狭义和广义之分。狭义的数据分析指根据分析目的，采用对比分析，分组分析，交叉分析和回归分析等分析方法，对收集的数据进行处理分析，提取有价值的信息，发挥数据的作用，并得到一个特征统计量结果的过程。一般说的数据分析就时狭义数据分析。而广义的数据分析指针对搜集的数据运用基础探索，统计分析，深层挖掘等方法，发现数据中有用的信息和未知的规律与模式，为下一步业务决策提供理论与实践依据。 数据可视化 Data Visualization 是数据分析和数据科学的关键技术之一。它将数据或信息编码为图形或图像，允许使用图形图像处理，计算机视觉以及用户界面，通过表达，建模以及对立体，表面，属性和动画显示，对数据加以可视化解释。 数据可视化过程，数据处理，视觉编码，可视化生成。 数据处理聚焦数据的采集，清理，预处理，分析和挖掘。 视觉编码聚焦于对光学图像进行接收，提取信息，加工变换，模式识别以及存储显示。 可视化生产则聚焦于将数据转换成图形，并进行交互处理。 （1）爬取数据需要使用Python （2）数据分析需要Python （3） Python语言简单高效 NumPy，Scipy , Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn,
2. 可视化系统数据分析
( 1) 矿山作业场所地图数据分析 GIS 的数据组织主要分为两部分: 空间数据和属性数据。空间数据是指巷道和矿山各设备的分布等与地理位置有关的数据，属性数据是指对这些空间数据进行描述的数据，如巷道的类型、巷道的支护材料等。这样就能将所有相关的信息组织成为一个有机的整体，便于管理与分析。 本系统的矿山作业场所地图数据组织采用如下方式: 1) 以表 ( table) 的形式组织信息。系统通过表的形式将数据和地图有机地结合在一起，当用户为每一个数据文件创建一个表时，这个表至少由两个独立的文件组成，一个是包含数据结构的文件，另一个是包含原始数据的文件。一个典型的 MapInfo 表主要由* . tab ( 数据结构文件) 、* . dat ( 表格数据文件) 、* . Map ( 图形对象文件) 、* . id ( 交叉引用文件) 、* . ind ( 表格文件的索引) 、* . wor ( 工作空间文件) 等文件格式组成。 所有收集的数据最后都要转为 MapInfo 公司的 tab 表格式，详细解决方案如图 7. 5所示。 图 7. 5 可视化系统数据解决方案图 2) 地图图层化。系统将一幅地图分解为多个透明的图层，每个图层包含了具有相同属性的一组对象，共同组成整幅地图的一个方面。例如，巷道为一个层，采空区为一个层，水系为一个层，文本注记要素放在另一个层，它们叠加起来就形成一幅完整的地图。采用层组织对象能满足用户单层或多层浏览地图的需要，也可以更方便地创建主题图。MapInfo Professional 在创建图层的同时，建立一张表，并在图和表之间建立联系。 3) 巷道、矿山边界和网格等 MapInfo 表是公共数据，故特意将其剥离出来，作为专门的图层，在与其他图层叠加时可以用到。局扇、密闭和风门等设备根据特殊的主题也作为专门的图层分离出来，与巷道、矿山边界和网格图层叠加后，也能很方便地查看其地理位置的分布。 4) 图件快速导入 MapInfo。目前的矿图都是用 AutoCAD 绘制而成，系统提供了将 Au-toCAD 图转为系统可用图的方式，利用系统的数据转换工具 “Universal translator” 可以很方便地转换 AutoCAD 图。转换成功后，AutoCAD 中的每一个有数据的图层都被转换为一个 MapInfo 表。 ( 2) 矿山安全评价信息系统 此部分主要是通过 VB 来实现的，因此系统数据将通过数据库保存，本系统采用 Mi-crosoft Access 2000 数据库来保存评价数据。
3. 数据可视化
数据可视化，是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。主要指的是技术上较为高级的技术方法，而这些技术方法允许利用图形、图像处理、计算机视觉以及用户界面，通过表达、建模以及对立体、表面、属性以及动画的显示，对数据加以可视化解释。 它的表现形式被定义为，一种以某种概要形式抽提出来的信息，包括相应信息单位的各种属性和变量。它是一个处于不断演变之中的概念，其边界在不断地扩大。与立体建模之类的特殊技术方法相比，数据可视化所涵盖的技术方法要广泛得多。 数据可视化的作用 1、传递更多的信息。一张图能够传递的信息可能需要长篇大论才能写清楚，而你用图表表示则只需要一个柱状图和折线图的组合图表，就能准确表达上面的信息。 2、形象生动，便于理解。图表通过更简单的逻辑和视觉体验，能够让用户快速把握要点，通过图表，我们能够一眼看到数据的变化，而不用将每个数字放到大脑中比较，半天都得不出结果。
4. 可视化数据分析报告
可视化数据分析报告
可视化数据分析报告，如果职场上有这些现象也不用惊慌，在职场上不能将这些问题一概而论，如果没有一步步的学习深造就不会做出成绩，学会放下自己的职场压力也是很重要的，我这就带你了解可视化数据分析报告。
可视化数据分析报告1
什么是数据可视化?
数据可视化是指将数据以视觉形式来呈现，如图表或地图，以帮助人们了解这些数据的意义。
文本形式的数据很混乱(更别提有多空洞了)，而可视化的数据可以帮助人们快速、轻松地提取数据中的含义。用可视化方式，您可以充分展示数据的模式，趋势和相关性，而这些可能会在其他呈现方式难以被发现。
数据可视化可以是静态的或交互的。几个世纪以来，人们一直在使用静态数据可视化，如图表和地图。交互式的数据可视化则相对更为先进：人们能够使用电脑和移动设备深入到这些图表和图形的具体细节，然后用交互的方式改变他们看到的数据及数据的处理方式。
谈谈数据可视化
人类的大脑对视觉信息的处理优于对文本的处理——因此使用图表、图形和设计元素，数据可视化可以帮你更容易的解释趋势和统计数据。
但是，并非所有的数据可视化是平等的。
那么，如何将数据组织起来，使其既有吸引力又易于理解?通过下面的16个有趣的例子获得启发，它们是既注重风格和也注重内容的数据可视化案例。
(1)世界上的语言
这个由DensityDesign设计的互动是个令人印象深刻的成果，它将世界上众多(或者说，我们大多数人)的语言用非语言的方法表现出来。一共有2678种。
这件作品可以让你浏览使用共同语言的家庭，看看哪些语言是最常用的，并查看语言在世界各地的使用范围。这是一种了不起的视觉叙事方法：将一个有深度的主题用一种易于理解的方式解读。
(2)按年龄段分布的美国人口百分比
这是如何以令人信服的方式呈现一种单一的数据的好榜样。PewResearch创造了这个GIF动画，显示随着时间推移的人口统计数量的变化。这是一个好方法，它将一个内容较多的故事压缩成了一个小的package。
此外，这种类型的微内容很容易在社交网络上分享或在博客中嵌入，扩大了内容的传播范围。如果你想自己用Photoshop做GIF，这里有一个详细的教程。
(3)NFL(国家橄榄球联盟)的完整历史
体育世界有着丰富的数据，但这些数据并不总是能有效地呈现(或者准确的说，对于这个问题)。然而，FiveThirtyEight网站做的特别好。在下面这个交互式可视化评级中，他们计算所谓“等级分”–根据比赛结果对球队实力进行简单的衡量–在国家橄榄球联盟史上的每一场比赛。总共有超过30,000个评级。观众可以通过比较各个队伍的等级来了解每个队伍在数十年间的比赛表现。
(4)政治新闻受众渠道分布图
据Pew研究中心称，通常，当设计师在信息内容很多又不能删节的时候，他们通常会把信息放到数据表中，以使其更紧凑。但是，他们使用分布图来代替。为什么呢?因为分布图可以让观众在频谱上看到每个媒体的渠道。在分布图上，每个媒体的渠道之间的距离尤为显著。如果这些点仅仅是在表中列出，观众无法看到每个渠道之间的比较。
(5)Kontakladen慈善年度报告
不是所有的数据可视化都需要用动画的形式来表达。当现实世界的数据通过现实生活中的例子进行可视化，结果会令人惊叹。设计师MarionLuttenberger把包含在Kontakladen慈善年报中的数据以一种独特的方法表现出来。该组织为奥地利的吸毒者提供支持，所以Luttenberger的使命就是通过真实的视觉来宣传。例如，这辆购物车形象的表现了受助者每一天可以负担得起多少生活必需品。
可视化数据分析报告2 什么是可视化数据分析报告？
所谓的可视化数据分析报告就是用视觉表现形式的数据，对其进行全方位的透析，从而提供决策者有根据、有依据地进行判断。
简单来说就是用图形的方式来表征数据的.规律。
一般来说，数据分析报告分为三类：日常运营报告、专项研究报告、行业分析报告。
但无论是哪一类型的报告，都可能不可避免的需要做可视化，那么可视化数据分析报告要怎么做呢？
首先在写报告前，要知道包含哪些内容：目标确定、数据获取、数据清洗、数据整理、描述分析、洞察结论，最后才是撰写数据分析报告。
这是我依据XX学校的学生成绩数据做的三年级学生成绩分析报告，不仅有可视化图表支持分析，还有分析原因，图文并茂，更加容易找出问题原因。
同时还能打印报告和线上分享，电子报告+纸质报告，方便校长审阅与同事们的查看。
这样的可视化数据分析报告我只用了三步：
确定目标：三年级学生成绩整理数据：将所有的三年级学生成绩数据导入库中，然后依据分析目标来做可视化数据分析图表，比如，各班期初、期中、期末考试情况……利用数据报告的功能，通过简单的拖拽操作，快速生成你想要的数据可视化报告并附加分析原因。这样一份又直观、又好看的分析报告就好了。
为什么要做可视化数据分析报告？
传递速度快更直观的展示信息，从而优化运营和管理流程响应分析需求，多角度分析挖掘信息最后要明白一点，可视化数据分析报告的核心是分析，只有数据分析内涵丰富、价值高，数据可视化才能内容丰富、有价值。
可视化数据分析报告3 1、将数据，数据相关绘图，数据无关绘图分离
这点可以说是ggplot2最为吸引人的一点。众所周知，数据可视化就是将我们从数据中探索的信息与图形要素对应起来的过程。
ggplot2将数据，数据到图形要素的映射，以及和数据无关的图形要素绘制分离，有点类似java的MVC框架思想。这让ggplot2的使用者能清楚分明的感受到一张数据分析图真正的组成部分，有针对性的进行开发，调整。
2、图层式的开发逻辑
在ggplot2中，图形的绘制是一个个图层添加上去的。举个例子来说，我们首先决定探索一下身高与体重之间的关系；然后画了一个简单的散点图；然后决定最好区分性别，图中点的色彩对应于不同的性别；然后决定最好区分地区，拆成东中西三幅小图；最后决定加入回归直线，直观地看出趋势。这是一个层层推进的结构过程，在每一个推进中，都有额外的信息被加入进来。在使用ggplot2的过程中，上述的每一步都是一个图层，并能够叠加到上一步并可视化展示出来。
3、各种图形要素的自由组合
由于ggplot2的图层式开发逻辑，我们可以自由组合各种图形要素，充分自由发挥想象力
5. 数据可视化的介绍
数据可视化指的是，通过商业智能BI以图形化手段为基础，将复杂、抽象和难以理解的数据用图表进行表达，清晰有效地传达信息。数据可视化是商业智能BI数据分析的延伸，分析人员借助统计分析方法，将数据转化为信息，然后进行可视化展现。 数据可视化-派可数据商业智能BI 经过数据可视化处理后，复杂的数据分析报告就转化为了商业智能BI中简洁明了的可视化报表，让企业中财务、生产、运营、销售等不同部门不同职务的员工，都能通过数据可视化获取信息，促使企业更好地发展。 最后，分析人员还可以借助商业智能BI，分别制作PC、移动、大屏等不同终端的可视化报表，形成管理驾驶舱、业务分析、企业状况、核心指标、监控预警等不同风格、功能的数据可视化，让数据分析深入企业内核，以数据为核心驱动企业健康发展。 数据可视化工具 1、可视化工具的优点就是更加轻量化，可以通过模板完成简单图表的制作。可视化工具也可以细分为两种，一种是免费和收费并行，这种可视化工具一般会有水印、功能、导入导出等方面的限制，付费解锁全功能。 另一种就是开源的可视化工具，一般可以免费使用全部功能，也能制作复杂的数据可视化报表，但是通常需要编写代码来制作可视化图表，对使用者的IT技术要求比较高。 2、商业智能BI功能比较完善，有丰富的组件模板，是一套完整的由数据仓库、查询报表、数据分析、数据可视化等组成的数据类技术解决方案。商业智能BI可以直连数据库，将不同来源数据储存到数据仓库，也拥有ETL和数据模型等数据处理能力，对数据以指标、标签的形式进行分类分级。 数据可视化-派可数据商业智能BI 在商业智能BI中，数据可视化能分别为PC、移动端、大屏制作可视化报表，只需拖拉拽就能完成数据可视化分析，制作可视化报表，还拥有详细的用户权限设置功能保护数据安全。 派可数据 商业智能BI可视化分析平台
6. 第5章 数据与可视化
可视化是监控的目标之一，没有一个好的展示，再多的数据我们也很难分析。这里主要对Grafana进行介绍，前面我们虽然也展示过Grafana数据可视化的界面，但是并没有深入介绍。
书本介绍了Prometheus自带的控制台界面，开启这个功能只需要在启动命令中添加相关的参数。但是，用这个方法作图的效率实在是太低了。实际使用中，都是通过配合Grafana一起使用的。关于console template的原文链接 点我 下面介绍Grafana。
Console Teamplet虽然能满足一定的可视化需求，但是也仅仅是对Prometheus的基本能力的补充。同时使用也会有许多问题，首先用户需要学习和了解Go Template模板语言，其它其支持的可视化图表类型也非常有限，最后其管理也有一定的成本。在第1章的“初识Prometheus”中我们已经尝试通过Grafana快速搭建过一个主机监控的Dashboard，在本章中将会带来读者学习如何使用Grafana创建更加精美的可视化报表。
首先Grafana是一个通用的可视化工具。‘通用’意味着Grafana不仅仅适用于展示Prometheus下的监控数据，也同样适用于一些其他的数据可视化需求。在开始使用Grafana之前，我们首先需要明确一些Grafana下的基本概念，以帮助用户能够快速理解Grafana。
对于Grafana而言，Prometheus这类为其提供数据的对象均称为数据源（Data Source）。目前，Grafana官方提供了对：Graphite, InfluxDB, OpenTSDB, Prometheus, Elasticsearch, CloudWatch的支持。对于Grafana管理员而言，只需要将这些对象以数据源的形式添加到Grafana中，Grafana便可以轻松的实现对这些数据的可视化工作。
通过数据源定义好可视化的数据来源之后，对于用户而言最重要的事情就是实现数据的可视化。在Grafana中，我们通过Dashboard来组织和管理我们的数据可视化图表：
如上所示，在一个Dashboard中一个最基本的可视化单元为一个 Panel（面板） ，Panel通过如趋势图，热力图的形式展示可视化数据。 并且在Dashboard中每一个Panel是一个完全独立的部分，通过Panel的 Query Editor（查询编辑器） 我们可以为每一个Panel自己查询的数据源以及数据查询方式，例如，如果以Prometheus作为数据源，那在Query Editor中，我们实际上使用的是PromQL，而Panel则会负责从特定的Prometheus中查询出相应的数据，并且将其可视化。由于每个Panel是完全独立的，因此在一个Dashboard中，往往可能会包含来自多个Data Source的数据。
Grafana通过插件的形式提供了多种Panel的实现，常用的如：Graph Panel，Heatmap Panel，SingleStat Panel以及Table Panel等。用户还可通过插件安装更多类型的Panel面板。
除了Panel以外，在Dashboard页面中，我们还可以定义一个 Row（行） ，来组织和管理一组相关的Panel。
除了Panel, Row这些对象以外，Grafana还允许用户为Dashboard定义 Templating variables（模板参数） ，从而实现可以与用户动态交互的Dashboard页面。同时Grafana通过JSON数据结构管理了整个Dasboard的定义，因此这些Dashboard也是非常方便进行共享的。Grafana还专门为Dashboard提供了一个共享服务： https://grafana.com/dashboards ，通过该服务用户可以轻松实现Dashboard的共享，同时我们也能快速的从中找到我们希望的Dashboard实现，并导入到自己的Grafana中。
作为一个通用可视化工具，Grafana除了提供灵活的可视化定制能力以外，还提供了面向企业的组织级管理能力。在Grafana中Dashboard是属于一个 Organization（组织） ，通过Organization，可以在更大规模上使用Grafana，例如对于一个企业而言，我们可以创建多个Organization，其中 User（用户） 可以属于一个或多个不同的Organization。 并且在不同的Organization下，可以为User赋予不同的权限。 从而可以有效的根据企业的组织架构定义整个管理模型。
对于Grafana而言，Prometheus就是一个用于存储监控样本数据的数据源（Data Source）通过使用PromQL查询特定Prometheus实例中的数据并且在Panel中实现可视化。
接下来，我们将带领读者了解如何通过Panel创建精美的可视化图表。
Panel是Grafana中最基本的可视化单元。每一种类型的面板都提供了相应的查询编辑器(Query Editor)，让用户可以从不同的数据源（如Prometheus）中查询出相应的监控数据，并且以可视化的方式展现。
Grafana中所有的面板均以插件的形式进行使用，当前内置了11种类型的面板，常用的包括：Graph，Singlestat，Heatmap, Dashlist，Table以及Text等。
其中像Graph这样的面板允许用户可视化任意多个监控指标以及多条时间序列。而Siglestat则必须要求查询结果为单个样本。Dashlist和Text相对比较特殊，它们与特定的数据源无关。
通过Grafana UI用户可以在左边的菜单栏增加一个Dashboard，然后里面选择 Choose Visualization 即可看到下面这些的面板：
选择想要创建的面板类型即可。这里以Graph面板为例，选择Graph后我们看到有4个菜单的内容需要进行设置的。
最上面的那个是Queries，在这里要定义数据源以及查询的PromQL语句；第二个也就是上图看到的，这里可以定义图表显示的内容，比如x轴和y轴的设置；第三个是General，可以定义面板的名称以及注释等；最后一个是alert，配置告警信息（Grafana也可以做告警的）。
在通用设置中，除了一些Panel的基本信息以外，最主要的能力就是定义动态Panel的能力，这部分内容会在本章的“模板化Dashboard”小结中详细介绍。
这4个设置菜单里面，最重要是第一个菜单，也就是PromQL查询语言的编写，示例为我要显示CPU的使用率的情况，我这么设置：
公式为： avg(irate(node_cpu_seconds_total{mode!='idle'}[2m])) without (cpu)
在数据源的选择那里，有好几个选项。其中default是我们前面设定的默认数据源；Prometheus是我们添加的数据源；Grafana则用于需要查询Grafana自身状态时使用； Mixed用于需要从多个数据源中查询和渲染数据的场景；另外一个Dashboard不清楚了。这里我们选择Prometheus作为数据源。
选择好数据源之后，我们要配置查询的语句。Grafana提供了对PromQL的完整支持，在Query Editor中，可以添加任意个Query，并且使用PromQL表达式从Prometheus中查询相应的样本数据。
每个PromQL表达式都可能返回多条时间序列。**Legend **用于控制如何格式化每条时间序列的图例信息。Grafana支持通过模板的方式，根据时间序列的标签动态生成图例名称，例如：使用表示使用当前时间序列中的instance标签的值作为图例名称：
当查询到的样本数据量非常大时可以导致Grafana渲染图标时出现一些性能问题，通过 Min Step 可以控制Prometheus查询数据时的最小步长（Step），从而减少从Prometheus返回的数据量。
Resolution 选项，则可以控制Grafana自身渲染的数据量。例如，如果 Resolution 的值为 1/10 ，Grafana会将Prometeus返回的10个样本数据合并成一个点。因此 Resolution 越小（1小于10，也就是默认已经最小了）可视化的精确性越高，反之，可视化的精度越低。
Format 选项定义如何格式化Prometheus返回的样本数据。这里提供了3个选项：Table,Time Series和Heatmap，分别用于Tabel面板，Graph面板和Heatmap面板的数据可视化。
除此以外，Query Editor还提供了调试相关的功能，点击 Query Inspector 可以展开相关的调试面板：
在这里我们可以配置显示的样式，这里我只自定义了左边Y轴的数字格式，选择为百分比。
在这里我定义了面板的名称已经注释
这里我没有做定义，最后的图表如下：
Graph面板是最常用的一种可视化面板，其通过折线图或者柱状图的形式显示监控样本随时间而变化的趋势。我们继续用CPU的例子来做讲解：
查询公式为
上面的箭头指向， Add series override菜单，可以让我们自定义某一条折线的样式
继续往下，这里可以定义X、Y轴的情况，比如我把左边Y轴的单位改为百分数。
继续往下，这里可以定义图例的样式，也就是我们前面定义的 {{ instance }} 的样式，这里我选择用表格来显示，显示min、max和current的值。
继续往下，这里可以定义一个阈值，图表是告警的阈值。比如说我的CPU使用率超过50%，那就会显示不同的颜色，有一条阈值线。
这里和之前一样，只定义这个面板的名称和注释。
最后的图表是：
热力图这里不做介绍，这个用得稍微少点。可以看原文 点我
Singlem Panel侧重于展示系统的当前状态而非变化趋势。如下所示，在以下场景中特别适用于使用SingleStat：
如下所示，是使用SingleStat进行数据可视化的显示效果：
我们继续用CPU来说事，比如我这里定义CPU使用率低于50%就定义主机状态为健康，否则就是不健康。
对于SingleStat Panel而言，其只能处理一条时间序列，否则页面中会提示“Multiple Series Error”错误信息。这里使用上例一样的语句去查询：
首先我们新建一个singlestat面板，然后输入公式，这时候毫无疑问出现了错误提示：
为了能够正常显示，这里我们手动指定下单个实例，修改语句为：
这时候就有数据了，接下来我们要修改图表的样式。
默认情况下，当前面板显示的是平均值，我们实际要看的是当前的值.我们还要修改显示的颜色，这里我定义了两个值，小于0.5的时候显示绿色，大于0.8显示红色，中间显示橙色；然后设置显示折线图，并设置为绿色。
为了提高数字的可读性，我们把数字替换为文字。CPU使用率低于50%的时候显示为healthy，大于50%的时候显示为unhealthy。
配置面板名称及注释
最后的成品如下：
前面我们介绍的例子中，Grafana能够方便的将Prometheus返回的数据进行可视化展示。例如，在展示主机CPU使用率时，我们使用了如下表达式：
该表达式会返回当前Promthues中存储的所有时间序列，每一台主机都会有一条单独的曲线用于体现其CPU使用率的变化情况：
而当用户只想关注其中某些主机时，基于当前我们已经学习到的知识只有两种方式，要么每次手动修改Panel中的PromQL表达式，要么直接为这些主机创建单独的Panel。但是无论如何，这些硬编码方式都会直接导致Dashboard配置的频繁修改。在这一小节中我们将学习使用Dashboard变量的方式解决以上问题。
在Grafana中用户可以为Dashboard定义一组变量（Variables），变量一般包含一个到多个可选值。如下所示，Grafana通过将变量渲染为一个下拉框选项，从而使用户可以动态的改变变量的值：
例如，这里定义了一个名为node的变量，用户可以通过在PromQL表达式或者Panel的标题中通过以下形式使用该变量：
变量的值可以支持单选或者多选，当对接Prometheus时，Grafana会自动将$node的值格式化为如“ host1|host2|host3 ”的形式。配合使用PromQL的标签正则匹配“ =~ ”，通过动态改变PromQL从而实现基于标签快速对时间序列进行过滤。
通过Dashboard页面的Settings选项，可以进入Dashboard的配置页面并且选择Variables子菜单:
用户需要指定变量的名称，后续用户就可以通过$variable_name的形式引用该变量。Grafana目前支持7种不同的变量类型，而能和Prometheus一起工作的主要包含以下5种类型：
Label属性用于指定界面中变量的显示名称，Hide属性则用于指定在渲染界面时是否隐藏该变量的下拉框。
当Prometheus同时采集了多个主机节点的监控样本数据时，用户希望能够手动选择并查看其中特定主机的监控数据。这时我们需要使用Query类型的变量。
如上所示，这里我们为Dashboard创建了一个名为node的变量，并且指定其类型为Query。Query类型的变量，允许用户指定数据源以及查询表达式，并通过正则匹配（Regex）的方式对查询结果进行处理，从而动态生成变量的可选值。在这里指定了数据源为Prometheus，通过使用node_load1我们得到了两条时间序列：
通过指定正则匹配表达式为 /.*instance="([^"]*).*/ 从而匹配出标签instance的值作为node变量的所有可选项，即：
Selection Options 选项中可以指定该变量的下拉框是否支持多选，以及是否包含全选（All）选项。
保存变量后，用户可以在Panel的Queries中通过$node的方式使用该变量，如下所示：
这里需要注意的是，如果允许用户多选在PromQL表达式中应该使用标签的正则匹配模式，因为Grafana会自动将多个选项格式化为如“192.168.113.52:9100|192.168.113.70:9100”的形式。
使用Query类型的变量能够根据允许用户能够根据时间序列的特征维度对数据进行过滤。在定义Query类型变量时，除了使用PromQL查询时间序列以过滤标签的方式以外，Grafana还提供了几个有用的函数：
例如，当需要监控Prometheus所有采集任务的状态时，可以使用如下方式，获取当前所有采集任务的名称：
label_values(up, job)
例如，有时候我们想要动态修改变量查询结果。比如某一个节点绑定了多个ip，一个用于内网访问，一个用于外网访问，此时prometheus采集到的指标是内网的ip，但我们需要的是外网ip。这里我们想要能在Grafana中动态改变标签值，进行ip段的替换，而避免从prometheus或exporter中修改采集指标。
这时需要使用grafana的query_result函数
当在一个Panel中展示多条时间序列数据时，通过使用变量可以轻松实现对时间序列的过滤，提高用户交互性。除此以外，我们还可以使用变量自动生成Panel或者Row。 如下所示，当需要可视化当前系统中所有采集任务的监控任务运行状态时，由于Prometheus的采集任务配置可能随时发生变更，通过硬编码的形式实现，会导致Dashboard配置的频繁变更：
如下所示，这里为Dashboard定义了一遍名为job的变量：
通过使用label_values函数，获取到当前Promthues监控指标up中所有可选的job标签的值：
如果变量启用了Multi-value或者Include All Option选项的变量，那么在Panel的General选项的Repeat中可以选择自动迭代的变量，这里使用了Singlestat展示所有监控采集任务的状态：
Repeat选项设置完成后，Grafana会根据当前用户的选择，自动创建一个到多个Panel实例。 为了能够使Singlestat Panel能够展示正确的数据，如下所示，在Prometheus中，我们依然使用了 job 变量，不过此时的$job反应的是当前迭代的值：
最后的结果图如下，当我选择全部的时候，自动生成了6个Panel。
7. 数据分析可视化是什么?
数据可视化，是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。其中，这种数据的视觉表现形式被定义为，一种以某种概要形式抽提出来的信息，包括相应信息单位的各种属性和变量。 它是一个处于不断演变之中的概念，其边界在不断地扩大。主要指的是技术上较为高级的技术方法，而这些技术方法允许利用图形、图像处理、计算机视觉以及用户界面，通过表达、建模以及对立体、表面、属性以及动画的显示，对数据加以可视化解释。 可视化并不是单独的一门学科，它是对于计算机图形学和统计学等一些学科的更深层次的延伸，比如说社交网络的图谱应用到了很多图形学的边算法，当然，很多时候是和数据挖掘关系最紧密，因为前者是为后者提供数据，后者是为了更好的展现数据。 数据可视化是和数据挖掘不可分割的，可视化作者想要表达的侧重点对于可视化的传达结果是有直接关联的。也就是说，当数据本身的特点与规律并不明显的时候，你需要进行大量的测试与研究来探寻出数据的规律，之后才能传达出正确而且有规律可循的可视化图案。
8. 数据可视化？
数据可视化指的是，通过商业智能BI以图形化手段为基础，将复杂、抽象和难以理解的数据用图表进行表达，清晰有效地传达信息。数据可视化是商业智能BI数据分析的延伸，分析人员借助统计分析方法，将数据转化为信息，然后进行可视化展现。 可视化大屏 - 派可数据商业智能BI 经过数据可视化处理后，复杂的数据分析报告就转化为了商业智能BI中简洁明了的可视化报表，让企业中财务、生产、运营、销售等不同部门不同职务的员工，都能通过数据可视化获取信息，促使企业更好地发展。 最后，分析人员还可以借助商业智能BI，分别制作PC、移动、大屏等不同终端的可视化报表，形成管理驾驶舱、业务分析、企业状况、核心指标、监控预警等不同风格、功能的数据可视化，让数据分析深入企业内核，以数据为核心驱动企业健康发展。 数据可视化工具 1、可视化工具的优点就是更加轻量化，可以通过模板完成简单图表的制作。可视化工具也可以细分为两种，一种是免费和收费并行，这种可视化工具一般会有水印、功能、导入导出等方面的限制，付费解锁全功能。 另一种就是开源的可视化工具，一般可以免费使用全部功能，也能制作复杂的数据可视化报表，但是通常需要编写代码来制作可视化图表，对使用者的IT技术要求比较高。 2、商业智能BI功能比较完善，有丰富的组件模板，是一套完整的由数据仓库、查询报表、数据分析、数据可视化等组成的数据类技术解决方案。商业智能BI可以直连数据库，将不同来源数据储存到数据仓库，也拥有ETL和数据模型等数据处理能力，对数据 以指标、标签的形式分级分类。 数据可视化-派可数据商业智能BI 在商业智能BI中，数据可视化能分别为PC、移动端、大屏制作可视化报表，只需拖拉拽就能完成数据可视化分析，制作可视化报表，还拥有详细的用户权限设置功能保护数据安全。
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