镝数据可视化  内容精选
  • 多页面轮播 - 百度数据可视化Sugar BI | 百度智能云文档

    多页面轮播 Sugar BI支持将已公开分享的多个「大屏」或「报表」放入一个轮播页面中进行展示。 空间管理员可以通过空间左侧边栏中的「轮播管理」界面进行轮播管理: 添加和编辑轮播页 你可以添加和更改已有轮播页的内容,点击上图中页面右上角的按钮可以添加新的轮播。 添加轮播时,您可以选择多个已公开分享的「大屏」或「报表」,并调整他们在轮播中的顺序,同时也可以设置轮播的切换效果,每页停留时间以及播放控制

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  • 智能大屏 - 百度数据可视化Sugar BI | 百度智能云文档

    智能大屏 空间的管理员可以从左侧边栏的管理中心进入「智能大屏」页面进行大屏管理: 空间中的所有大屏都需要由管理员进行添加、管理和编辑。 新建大屏页面 用户可以在这里新建大屏页面。点击添加新的大屏来创建您的第一个大屏,您可以选择基于我们提供的模板进行创建,这样可以大大减少您开发大屏的成本。我们的模板会持续更新。当然您也可以不基于模板创建一个空的大屏项目。 选择好模板之后,在弹框中填写大屏的详细信息:

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  • 移动端全屏 - 百度数据可视化Sugar BI | 百度智能云文档

    移动端全屏 Sugar BI 支持移动端浏览器添加到主屏幕,再次打开后会进入全屏模式,方便每天在手机上查看大屏和报表。 iOS iOS 的 Safari 下点击下方中间的按钮,找到「添加到主屏幕」,如下图所示: 安卓 安卓下只有 Chrome 浏览器支持,点击右上角的三个点,然后选择「添加到主屏幕」。 注意在有些系统下禁掉了这个功能,以华为为例,需要在「设置」-「应用」-「权限管理」里面找到 Ch

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  • 产品概述 - 物联网数据可视化 | 百度智能云文档

    产品概述 物可视(IoT Visualization),用做PPT的方式,助您零编程完成可视化开发,带给您所见即所得的可视化开发体验。 轻松实现可视化开发 拖一拖,拽一拽,轻松创作可视化仪表盘,为您提供丰富的可视化组件与精致的大屏展示模板。 无缝对接多数据源 无缝对接物联网流式大数据,如:天工时序数据库、物管理;更支持静态json、csv数据;同时提供数据API接口支持第三方数据源接入。

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  • 设备地图 - 物联网数据可视化 | 百度智能云文档

    设备地图 概述 设备地图,展示数据表中地理信息数据。 目前支持的地理信息数据类型为百度坐标系(详见 百度地图文档 )的经纬度值。 支持数据可视化的展示形式可以是“轨迹”(需要“分组”)或“位标”。 轨迹示例: 位标示例: 特有静态属性 设备地图支持设定若干属性,可以在设计器右边栏的“样式设置”标签页中进行设置。

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  • 嵌入到大屏中 - 百度数据可视化Sugar BI | 百度智能云文档

    嵌入到大屏中 制作好三维场景后,就能将它添加到大屏中了,首先进入大屏编辑器,然后在上方的「媒体」里找到「三维场景」: 然后在右侧属性面板中选择空间内的场景: 如果想移动场景,可以点击左上角的移动小图标: 三维场景默认会创建天空盒子,如果想无缝嵌入大屏中,可以关掉,在场景编辑中点击顶部的「场景设置」,然后在右侧属性面板中关闭「是否创建天空盒子背景」,并将色彩的透明度调整为0,如图所示: 这样在大屏下

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  • 产品简介 - 百度数据可视化Sugar BI | 百度智能云文档

    产品简介 产品简介 Sugar BI是百度智能云推出的敏捷 BI 和数据可视化平台,目标是解决报表和大屏的数据 BI 分析和可视化问题,解放数据可视化系统的开发人力。Sugar BI提供界面优美、体验良好的交互设计,通过拖拽图表组件可实现 5 分钟搭建数据可视化页面,并对数据进行快速的分析。通过可视化图表及强大的交互分析能力,企业可使用 Sugar BI有效助力自己的业务决策。

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  • 圆环图 - 物联网数据可视化 | 百度智能云文档

    亦称数据绑定,是连接『可视化仪表盘』与『数据表』的窗口。

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  • 数据预警 - 百度数据可视化Sugar BI | 百度智能云文档

    微信公众号 - 需要在微信【公众号】中关注【数据可视化 Sugar BI BI】公众号,在公众号中将微信与 Sugar BI 账号绑定,可参考 微信集成 。 群机器人 - 需要配置要通知的群机器人(可多选), 如何添加群机器人? 群机器人仅支持在 【试用版】 和 【高级版】 使用,私有部署版本默认开启。

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  • 饼图 - 物联网数据可视化 | 百度智能云文档

    例如:示例数据中温度数据列展示了4个值,满足数据可视化的标准。 例子: 多系列饼图 如选择多个度量,则可展示多系列饼图或环图。 注意: 饼图更适合表现数据相对于总数的百分比等关系。如果只是表示不同类目数据间的大小,建议使用 柱状图,人们对于微小的弧度差别相比于微小的长度差别更不敏感。

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