⛵ SmartNotebook，堪比帆软BI，比帆软还帆！虽然我们不太老练，但有Python的大杀器，数据科学、数据分析、人工能力随手可得！相比老练，我们更喜欢活泼！用SmartNotebook，让数据分析变得比搭帆还有趣，轻松驾驭数据海洋，掀起一场数据探险！⛵

Smartnotebook 做一个创新的工具和现代化的notebook平台，不仅是数据科学、数据分析、人工智能的平台，也拥有强大可视化能力、仪表板编排和数据门户管理功能，本文探讨SmartNotebook在可视化和仪表板领域的独特之处，以及如何通过这一先进工具，轻松实现数据报表门户。

首先简单介绍一下SmartNotebook：SmartNoteBook（简称：SNB）是一款现代化的Notebook工具，它是一个开箱即用、云原生、协作式的在线数据科学与数据分析/可视化、人工智能平台，是大数据和AI应用开发的一站式平台。SNB具有以下特点：

1. 数据连接：SNB可以连接到各种数据形式，包括数据文件、数据库/仓库、数据湖、图数据库、数据开放平台API等。您可以轻松地获取所需的数据，无论数据存储在哪里。
2. 数据分析与探索：通过SNB可以进行探索性数据分析，内置探索性数据分析的低代码组件、SQL原生支持，支持数据清洗、转换、合并、聚合等操作，深入了解数据的特征和模式。同时也可以使用Python、R等生态体系内各种强大的工具和库。
3. 建立预测模型与服务API：SNB提供了机器学习和预测建模的功能。支持Scikit-learn、TensorFlow等库，建立预测模型，并将其敏捷创建为服务API(FaaS：函数即服务)，供其他应用程序调用和使用。
4. 支持知识图谱挖掘：SNB支持连接图数据库进行关系数据的分析、计算和挖掘，将数据之间的关系和连接进行可视化，有助于发现数据之间的隐藏模式和洞察。
5. 数据可视化与报告生成：SNB提供了丰富的数据可视化功能，敏捷可视化分析和输出，用于展示和传达数据的见解和故事。
6. 仪表板与报告共享：通过SNB创建交互式的数据仪表板和报告。可以将数据的洞察和分析结果以直观和易于理解的方式与团队或其他利益相关者共享。
7. 数据智灵(人工智能AI伴侣):用户可以通过自然语言描述数据分析需求生成、编辑、bug修复和文档注释Python或SQL 代码，这种方式可以帮助用户更加轻松地处理和分析数据，尤其是对于那些不熟悉编程的人员来说，使用自然语言描述数据分析需求会更加直观和方便。

SmartNoteBook致力于实现从数据接入到数据价值的全流程，使数据处理和分析变得更加简单、高效和可协作。通过SNB，您可以轻松地进行数据处理、分析和可视化，并通过共享报告和仪表板将数据的洞察传达给相关人员。

分析用例说明

今天我们将展示并说明如何利用SNB进行图表开发、仪表板编排、交互配置以及数据门户配置（包括权限设置）。SNB可轻松实现数据分析报表门户的构建。它的主要特点包括：支持多种数据分析语言，如Python和SQL；提供直观的拖拽式图表和仪表板配置；支持交互操作，使用户能够更深入地探索数据；支持门户菜单模板和灵活的权限配置。值得一提的是，SNB充分利用了Python生态系统，提供广泛的图表类型支持。特别是它还支持机器学习和人工智能算法，能够深度挖掘数据并将其与可视化手段相结合。

我们以最为简单的场景入手:我们模拟生成一个地区（包含N多学校）一次摸底考试(五个科目包括：语文、数学、英语、物理、化学)成绩数据，分析各个学校的成绩分布并与总体分布进行比较，我们重点模拟A、B、C、D、E 五类不同层次学校。

数据处理/图表生成

获得学校列表，生成学校列表字典，供下拉框使用

• 插入SQL 单元格，选择数据连接

select distinct school from grade_score_demo  order by school

• 插入Python 单元格，处理列表

df1.index=df1['school']
school_dict=df1['school'].to_dict()

• 插入下拉框组件，命名为：school_select ，绑定变量:school_dict

计算学习的各个学科的成绩分布及总体分布：

• 以数学为例，插入SQL 单元格，选择数据源，引入下拉框组件的值，生成的数据保存math 变量里

select '{{school_select.value}}' as school,round(math,-1) as score ,count(*) / sum(count(*)) over( ) as c 
from grade_score_demo where school='{{school_select.value}}'  group by round(math,-1)
 union all
select ' 全区平均' as school,round(math,-1) as score ,count(*) /sum(count(*)) over() as c 
from grade_score_demo group by round(math,-1)

• 插入图表，选择DataFrame数据集，选择 图表类型：折线图、X轴：score、Y轴：c、系列：school

接下来依次进行语文、英语、物理、化学、总分的数据处理和图表配置。

分析过程的模型视图

编排仪表板(DashBoard)

• 设置画布（页面大小 1920*1080 、页面背景颜色、背景图片、水印等）

• 添加静态组件，例如：标题 （静态组件包含：标题、背景、文本、装饰组件等）

• 设置展示区域的背景版 （组件模版包涵：标题、背景、文本、装饰组件等）

• 编排图表元素

选择要编排的图表（单元格的输出）

设置图表元素的属性 （宽高、x,y轴位置、层级）

• 重复上述过程，编排需要的图表元素，仪表板(Dashboard)最后效果如下：

• 设置图表元素间交互（支持互动组件/图表内交互联动）

• 保存编辑好的Dashboard (预览、发布)

• 正式发布（预览界面）

Portal/门户配置

门户配置主要基于之前开发的仪表板，将它们组合在一起形成一个综合的数据门户。这个门户不仅包括仪表板的集成，还涵盖了诸如菜单管理、自定义样式的导航菜单、以及权限控制等关键功能。

• 添加 菜单 （关联报表）
• 添加报表用户 权限设置
• 点击门户查看

门户预览效果如下

制作过程及效果展示的视频如下：

• Dashboard操作过程

视频加载中...

• Dashboard效果演示

SmartNoteBook（SNB）不仅提供强大的数据连接和分析功能、人工智能的能力，更以丰富的数据可视化工具和仪表板编排为特色，帮助用户直观地呈现数据见解。通过整合这些功能，SNB构建了一个现代化的数据门户，用户可以轻松创建、共享仪表板，并通过门户配置实现个性化、权限控制的数据门户管理。这使得SNB在数据可视化、仪表板和数据门户领域成为领先的创新工具。

⛵ SmartNotebook，堪比帆软BI，比帆软还帆！虽然我们不太老练，但有Python的大杀器，数据科学、数据分析、人工能力随手可得！相比老练，我们更喜欢活泼！用SmartNotebook，让数据分析变得比搭帆还有趣，轻松驾驭数据海洋，掀起一场数据探险！⛵