DataLoom是一个为用户提供智能化、可视化的数据分析平台 🛠
传统数据可视化平台存在一些明显的缺点。首先,它们通常更像一个基于数据查询的数据展示工具,而不是一个数据分析工具。其次,处理不规范数据和转化复杂模型往往比较困难。此外,这些平台常常无法有效地处理大量数据,并且在网络连接方面,尤其是Online版的速度,可能会较慢。另外,传统数据可视化平台通常需要用户具备一定的技术知识,因此对用户的技术要求较高,学习成本也较大。一次完整的数据可视化过程包括数据获取、数据清洗、数据分析、数据可视化等多个步骤,操作起来较为复杂。作者:老山羊
DataLoom区别与传统的数据可视化平台,在用户上传数据源(支持MySQL、Oracle、Excel等),系统即自动从元数据中识别出高价值数据,进行自动化分析,也可支持用户自定义分析目标。
- 智能图表分析,上传excel数据文件,以及分析诉求即可,获取数据图表与AI分析报告
- 历史分析管理,用户可以查看并管理历史分析报告
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- 数据协同,用户可以将上传的数据集进行共享进行数据的协作开发
- AI分析助手,接入科大讯飞AI大模型,自定义分析助手,让分析更加便捷、智能、多元化
- 积分获取与消费,积分获取,用户可通过每日签到获取积分,也可通过购买获取积分;积分消费,使用智能图表分析与AI分析助手聊天都会消耗积分
- Spring Boot 2.7.0
- Spring MVC
- Spring Cloud Alibaba 2021.0.4.0
- Nacos 注册、配置中心
- MySQL 数据库
- RabbitMQ 消息队列
- Redis 缓存
- 腾讯云COS存储
- Swagger + Knife4j 接口文档
- Jakarta.Mail 邮箱通知、验证码
- Apache Commons Lang3 工具类
- MyBatis-Plus 及 MyBatis X 自动生成
- Hutool、Apache Common Utils 等工具库
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React 18
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Ant Design Pro 5.x 脚手架
-
Ant Design & Procomponents 组件库
-
Umi 4 前端框架
-
OpenAPI 前端代码生成
src目录 | 描述 |
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annotation | 自定义注释目录 |
aop | aop目录 |
dataloomzmq | 消息队列目录 |
common | 公共模块目录 |
config | 公共配置目录 |
constant | 常量目录 |
controller | 接口目录 |
exception | 自定义异常目录 |
job | 定时任务目录 |
manager | 服务、中间件目录 |
mapper | mapper目录 |
model | 模型目录 |
service | service目录 |
utils | 工具包目录 |
websocket | websocket目录 |
环境要求:Node.js >= 16
安装依赖:
yarn or npm install
启动:
yarn run dev or npm run start:dev
部署:
yarn build or npm run build
- 执行sql目录下create_table.sql
- 更改配置文件application.yml中打上xxx的属性值
如果你发现项目中的任何问题或错误,或者想要对项目进行改进,可以通过以下方式报告问题或提交Pull Request:
- 打开一个Issue,详细描述你的问题或需求。
- 如果你有修复问题的代码,可以创建一个Pull Request,在新分支上修改代码,并将代码合并到主分支。
感谢你对项目的贡献!