• 毋庸置疑,并非所有在工作中使用计算机的人都是技术的强硬人员或先进的技术技能。

    因此,当项目缺乏工作需要时,它们可以转向能够使任务更加容易的专门评估。 这种解决办法是软件、专门的视觉和一体化效用。

    当你首先掌握“软盘”时,你可能由于它所支持的许多类型的内容及其习俗选择而感到惊讶。

    然而,你可以下载一些例子,在你充分了解各项职能之前,你可以花时间探讨这些例子。

    从根本上来说,你只需要拖拉和减少你需要的冒险板,然后根据你的必需品逐一配置。

    所有支助要素均按其功能分类:来源、格式、期刊、期刊和性化。

    因此,首先,你需要界定一个来源,例如:API, CSV,Excel, JSON, 谷歌 Cloud, Biguery表,SQL或SQL数据库。 在你当选并分析了数据之后,你可以进入下一阶段。

    你可以将你的数据与SQL转换成两个数据集,将它们分类,或把数据转换成Wal的文字。

    这是需要你选择项目目的地的时候。 你可以从CSV档案、SQL或SQL数据库中选择,或把数据交给谷歌的Cloud存储或BigQuery。

    在视觉化方面,有几种变数:图表、图表、图表、图表或大数字。

    充分了解和赞赏软件必须提供的各种特征和习俗选择的最佳途径是启动。 如果你希望更深入地阐述详细的《用户指南》,你也能够取代《指南》。

  • यह बिना कहे चला जाता है कि उन सभी लोग जो अपनी नौकरी में कंप्यूटर का उपयोग करते हैं वे तकनीकी-स्वी लोग हैं या तकनीकी कौशल को उन्नत करते हैं।

    इसलिए, जब अनुभवहीन को परियोजना पर काम करने की आवश्यकता होती है, तो वे विशिष्ट ऐप्स को बदल सकते हैं जो उनके कार्यों को आसान बना सकते हैं। ऐसा समाधान सॉफ्टवेयर है, एक समर्पित दृश्य और एकीकरण उपयोगिता।

    जब आप पहली बार सॉफ़्टवेयर चलाते हैं, तो आप कितने प्रकार के तत्वों का समर्थन करते हैं, उनके अनुकूलन विकल्पों के साथ।

    फिर भी, आप कुछ उदाहरण डाउनलोड कर सकते हैं, और जब तक आप पूरी तरह से कार्यों को समझने के लिए उन्हें खोजने के लिए समय ले सकते हैं।

    मूल रूप से, आपको केवल डैशबोर्ड पर आवश्यक तत्वों को खींचने और छोड़ने की आवश्यकता है, फिर प्रत्येक को अपनी आवश्यकताओं के अनुसार कॉन्फ़िगर करें।

    सभी समर्थित तत्वों को उनकी कार्यक्षमता के अनुसार वर्गीकृत किया जाता है: स्रोत, रूपांतरण, गंतव्य और दृश्यता।

    तो सबसे पहले, आपको एक स्रोत को परिभाषित करने की आवश्यकता है, उदाहरण के लिए Web API, CSV, Excel, JSON, Google क्लाउड, BigQuery टेबल, PostgreSQL या MySQL डेटाबेस। आपके द्वारा चुने गए और विश्लेषण के बाद, आप अगले चरण में जा सकते हैं।

    आप SQL के साथ अपने डेटा को बदल सकते हैं, दो डेटासेट में शामिल हो सकते हैं, उन्हें जोड़ सकते हैं या जावास्क्रिप्ट के साथ डेटा को बदल सकते हैं।

    यह वह बिंदु है जहां आपको अपनी परियोजना के लिए गंतव्य चुनने की आवश्यकता है। आप CSV फ़ाइल, PostgreSQL या MySQL डेटाबेस के बीच चयन कर सकते हैं, या Google क्लाउड स्टोरेज या BigQuery को डेटा अपलोड कर सकते हैं।

    जब दृश्यता की बात आती है, तो कई प्रकार उपलब्ध हैं: लाइन चार्ट, बार चार्ट, पाई चार्ट या बड़ी संख्या।

    पूरी तरह से समझने और सुविधाओं और अनुकूलन विकल्प है कि सॉफ्टवेयर की पेशकश करने के लिए है की plethora की सराहना करने के लिए सबसे अच्छा तरीका यह शुरू करना है। यदि आप अधिक गहराई से जाना चाहते हैं तो आप विस्तृत उपयोगकर्ता गाइड भी ब्राउज़ कर सकते हैं।

  • It goes without saying that not all those who use computers at their jobs are tech-savvy people or have advanced technical skills.

    So, when the inexperienced need to work on a project, they can turn to specialized apps that can make their tasks easier. Such a solution is Ananas Analytics, a dedicated visualization and integration utility.

    When you first run Ananas Analytics, you might be overwhelmed by how many types of elements it supports, along with their customization options.

    Nonetheless, you can download some examples, and you can take the time to explore them until you fully understand the functions.

    Basically, you only need to drag and drop the elements you need onto the dashboard, then configure each one according to your necessities.

    All the supported elements are grouped according to their functionality: Source, Transform, Destination and Visualization.

    So first of all, you need to define a source, for example Web API, CSV, Excel, JSON, Google Cloud, BigQuery table, PostgreSQL or MySQL databases. After you selected and analyzed the data, you can move on to the next stage.

    You can transform your data with SQL, join two datasets, concatenate them or transform the data with Javascript.

    This is the point where you are required to choose a destination for your project. You can select between a CSV file, PostgreSQL or MySQL databases, or upload the data to Google Cloud storage or BigQuery.

    When it comes to visualization, several variants are available: line charts, bar charts, pie charts or big numbers.

    The best way to fully understand and appreciate the plethora of features and customization options that Ananas Analytics has to offer is to launch it. You can also browse the detailed User Guide if you want to go more in-depth.