Reports and Dashboards for Web > ASP.NET WebForms > HTML5 дизайнер
Посмотрите видеоуроки по работе с компонентом ASP.NET HTML5 Designer . Подписывайтесь на канал Stimulsoft и узнайте первыми о новых видеоуроках. Вопросы и предложения оставляйте в комментариях к видео.
|
Компонент HTML5 Designer (StiWebDesigner) предназначен для редактирования отчетов в окне браузера. При этом не требуется устанавливать у клиента .NET Framework, ActiveX компоненты или какие-либо специальные плагины. Все, что необходимо – это любой современный Web-браузер.
При помощи HTML5 Designer можно создавать, редактировать, сохранять, просматривать отчеты на любом компьютере с любой установленной операционной системой. Для отчетов также предусмотрена возможность печати. Так как дизайнер использует только HTML и JavaScript технологии, он может быть запущен на устройствах, где нет поддержки Flash или Silverlight – планшеты, смартфоны.
Компонент HTML5 Designer использует технологию AJAX для выполнения всех действий над редактируемым отчетом, что позволяет избавиться от перезагрузки всей страницы, а также экономить Web-трафик и повысить скорость работы.
Для использования HTML5 Designer в Web-проекте, необходимо установить NuGet пакет Stimulsoft.Reports.Web:
Выберите пункт «Manage NuGet Packages…» в контекстном меню проекта;
На вкладке Browse, в строке поиска, укажите Stimulsoft.Reports.Web;
Выделите элемент, определите версию пакета и нажмите кнопку Установить (Install). При обновлении пакета, следует нажать кнопку Обновить (Update).
Если по какой-либо причине это невозможно, необходимо добавить в проект указанные ниже сборки:
Stimulsoft.Base.dll
Stimulsoft.Report.dll
Stimulsoft.Report.Check.dll
Stimulsoft.
Report.Helper.dll
Stimulsoft.Report.Web.dll
Stimulsoft.Report.WebDesign.dll
Для того, чтобы добавить возможности создания и редактирования дашбордов в Web-проекте, установить NuGet пакет Stimulsoft.Dashboards.Web (данный пакет связан с пакетом Stimulsoft.Reports.Web, при его отсутствии он будет установлен автоматически):
Выберите пункт «Manage NuGet Packages…» в контекстном меню проекта;
На вкладке Browse, в строке поиска, укажите Stimulsoft.Dashboards.Web;
Выделите элемент, определите версию пакета и нажмите кнопку Установить (Install). При обновлении пакета, следует нажать кнопку Обновить (Update).
Если по какой-либо причине это невозможно, необходимо дополнительно добавить в проект указанные ниже сборки:
Stimulsoft.Dashboard.dll
Stimulsoft.Dashboard.Drawing.dll
Stimulsoft.Dashboard.Export.dll
Как это работает |
Дополнительные возможности просмотра |
Активация |
Время ожидания |
Редактирование отчета и дашборда |
Локализация дизайнера |
Создание нового отчета и нового дашборда |
Использование тем |
Сохранение отчета и дашборда |
Кэширование |
Просмотр |
События |
Настройки |
|
Программирование в HTML5 с JavaScript и CSS3
Колледж экономических международных связей
Для выпускников 9 и 11 классов.
Высшее образование онлайн
Федеральный проект дистанционного образования.
Я б в нефтяники пошел!
Пройди тест, узнай свою будущую профессию и как её получить.
Технологии будущего
Вдохновитесь идеей стать крутым инженером, чтобы изменить мир
Студенческие проекты
Студенты МосПолитеха рассказывают о своих изобретениях
Химия и биотехнологии в РТУ МИРЭА
120 лет опыта подготовки
Международный колледж искусств и коммуникаций
МКИК — современный колледж
Английский язык
Совместно с экспертами Wall Street English мы решили рассказать об английском языке так, чтобы его захотелось выучить.
15 правил безопасного поведения в интернете
Простые, но важные правила безопасного поведения в Сети.
Олимпиады для школьников
Перечень, календарь, уровни, льготы.
Первый экономический
Рассказываем о том, чем живёт и как устроен РЭУ имени Г.В. Плеханова.
Билет в Голландию
Участвуй в конкурсе и выиграй поездку в Голландию на обучение в одной из летних школ Университета Радбауд.
Цифровые герои
Они создают интернет-сервисы, социальные сети, игры и приложения, которыми ежедневно пользуются миллионы людей во всём мире.
Работа будущего
Как новые технологии, научные открытия и инновации изменят ландшафт на рынке труда в ближайшие 20-30 лет
Профессии мечты
Совместно с центром онлайн-обучения Фоксфорд мы решили узнать у школьников, кем они мечтают стать и куда планируют поступать.
Экономическое образование
О том, что собой представляет современная экономика, и какие карьерные перспективы открываются перед будущими экономистами.
Гуманитарная сфера
Разговариваем с экспертами о важности гуманитарного образования и областях его применения на практике.
Молодые инженеры
Инженерные специальности становятся всё более востребованными и перспективными.
Табель о рангах
Что такое гражданская служба, кто такие госслужащие и какое образование является хорошим стартом для будущих чиновников.
Карьера в нефтехимии
Нефтехимия — это инновации, реальное производство продукции, которая есть в каждом доме.
Данные формы HTML5 и управление ими — HTML5 — НАЧИНАЮЩИЙ
HTML5 | Новичок
- 16 Видео | 59м 12с
- Включает оценку
- Получает значок
Многие веб-страницы имеют формы для сбора информации от пользователей.
описать, как отправить данные формы HTML5
описывают, как отправить файл на сервер с помощью HTML5
описать, когда использовать атрибут формы HTML5 novalidate
описывают использование заполнителей в формах HTML5
выберите, когда использовать обязательные атрибуты и атрибуты-заполнители в документе HTML5
использовать атрибут формы автозаполнения в HTML5
выбрать, когда список данных будет подходящим контейнером для документа HTML5
добавить список данных в форму HTML5
настроить проверку формы электронной почты в HTML5
описывает основы регулярных выражений и их использование в HTML5
применять регулярные выражения для формирования полей ввода в HTML5
укажите, какое поле в форме получит первоначальный фокус в документе HTML5
описать, как тег ввода формы работает в документе HTML5
описывает, как атрибут действия может повлиять на поведение веб-страницы при ее отправке в формате HTML5
описывает, как атрибут target можно использовать в HTML5
описывает, как и когда устанавливать атрибуты min и max для элемента ввода в HTML5
- Играбельно
1.
Отправка данных формы в HTML5
5м 15с
ВВЕРХ СЛЕДУЮЩИЙ
- Playable
2.
Отправка файла на сервер в формате HTML5
4 м 32 с
- Заблокировано
3.
Использование атрибута Novalidate Form в HTML5
3 м 37 с
- Заблокировано
4.
Использование заполнителей в формах в HTML5
1 м 39 с
- Заблокировано
5.
Использование обязательного и заполнителя в формах в HTML5
2м 49с
- Заблокировано
6.
Использование атрибута формы автозаполнения в HTML5
3 м 56 с
- Заблокировано
7.
Использование тега списка данных в HTML5
4 м 27 с
- Заблокировано
8.
Добавление списка данных в форму в HTML5
2м 54с
- Заблокировано
9.
Использование проверки полей формы электронной почты в HTML5
2 м 58 с
- Заблокировано
10.
Использование регулярных выражений в HTML5
3 м 10 с
- Заблокировано
11.
Использование регулярных выражений с входными данными в HTML5
3 м 54 с
- Заблокировано
12.
Использование атрибута ввода автофокуса в HTML5
4м 5с
- Заблокировано
13.
Использование тега ввода формы в HTML5
4 м
- Заблокировано
14.
Использование входного атрибута действия формы в HTML5
4 м 24 с
- Заблокировано
15.
Использование целевого входного атрибута формы в HTML5
3 м 15 с
- Заблокировано
16.
Использование атрибутов минимального и максимального ввода в HTML5
4м 18с
Skillsoft предоставляет вам возможность получить цифровой бейдж после успешного завершения этого курса, которым можно поделиться в любой социальной сети или бизнес-платформе.
Цифровые бейджи останутся у вас навсегда.
ВАМ ТАКЖЕ МОЖЕТ ПОНРАВИТЬСЯ ЛЮДИ, КТО ПРОСМОТРЕЛ ЭТО, ТАКЖЕ ПРОСМОТРЕЛИ ЭТИПолезные лайфхаки для обработки и обработки данных
Знаете ли вы? Специалисты по данным тратят 70-80% своего времени на очистку и организацию данных. Драгоценное время, которое можно было бы использовать для создания новых алгоритмов машинного обучения.
Но поскольку структурированные данные могут быть прочитаны только машинами, данные должны быть переведены и обработаны, чтобы сделать их чистыми и отображенными, чтобы сделать их полезными.
При увеличении использования и хранения данных манипулирование и обработка жизненно важны для повышения эффективности данных. В этой статье мы подробно рассмотрим споры и манипулирование данными, а также дадим полезные советы и рекомендации.
Обработка данныхОбработка данных — это обработка данных с целью сделать их удобными для пользователей. Результатом манипулирования данными является то, что исходные данные могут быть изменены для создания другого набора данных, который будет храниться в том же месте.
Источник изображения
Частые неверные данные могут быть изменены. Однако манипулирование данными и изменение данных — это не одно и то же. Акт реорганизации данных называется манипулированием данными, а изменение существующих значений данных или самих данных — модификацией данных.
Варианты и результаты обработки данных различаются в зависимости от набора данных и предполагаемого использования.
Язык манипулирования данными (DML) — это язык программирования, который корректирует данные путем вставки, удаления и изменения команд в базе данных, чтобы сделать ее чистой и удобной для отображения. SQL — это язык, который помогает в общении с базой данных. При использовании для манипулирования данными могут выполняться следующие четыре функции:
— Выберите: Команда «выбрать» позволяет вам выбрать из базы данных то, что вы хотите использовать. Вы можете указать базе данных, что ВЫБРАТЬ и из какой папки.
— Обновление: Функция «обновления» позволяет изменять данные, которые уже находятся в базе данных. Вы можете попросить базу данных обновить определенную информацию новыми данными, которые вы вводите. Это может быть одна запись или несколько записей.
— Вставка: Функция «вставка» позволяет переносить данные из одной базы данных в другую.
— Удалить: Функция «Удалить» позволяет удалить существующие данные в базе данных. Обратите внимание, что вам нужно сообщить базе данных, откуда какие файлы удалять.
Вот несколько важных советов по работе с данными в Excel, которые помогут вам получить максимальную отдачу от ваших данных:
— Функции и формулы: Все основные математические функции могут использоваться при работе с данными. Вам нужно только записать функции в ячейку, а затем сложить, умножить, вычесть или разделить, чтобы получить желаемые результаты.
— Фильтровать и сортировать: При работе с большими наборами данных возможность фильтровать и сортировать информацию очень помогает. Вы можете сделать это с помощью функции сортировки и фильтрации и анализировать данные по крупицам.
— Объединение, создание, объединение и разделение столбцов: При организации данных вы можете объединять, создавать, объединять или разделять столбцы в соответствии с вашими требованиями.
— Автозаполнение: Чтобы сэкономить время, вы можете выполнить уравнение в нескольких ячейках, используя перетаскивание для автоматического заполнения всех ячеек.
— Удалить дубликаты: Дубликаты в данных могут поставить под угрозу качество. Чтобы избежать этого, вы можете использовать функцию «Удалить дубликаты» и сохранить целостность данных.
Обработка данных — это процесс очистки и объединения сложных наборов данных для облегчения доступа и анализа. Этот процесс включает преобразование и сопоставление данных вручную из одной формы в другую. Это также обеспечивает более удобное использование пользователем и варианты организации.
Наиболее распространенным примером обработки данных является очистка исходных данных в первичную промежуточную таблицу и их преобразование в данные для конвейера в среде хранилища. Эта функция используется при подготовке данных для информационной панели или других вариантов визуализации.
Источник изображения
Обработка данных выполняется для:
- Выявление «более глубокого интеллекта» путем сбора данных из нескольких источников.
- Быстро предоставляйте бизнес-аналитикам точные и полезные данные.
- Сокращение времени, затрачиваемого на сбор и организацию данных.
- Позвольте специалистам по данным сосредоточиться на анализе данных, а не на спорах.
- Способствуйте лучшему принятию решений.
Вот несколько полезных советов по обработке данных:
— Данные профиля для пробелов: Данные, полученные из нескольких источников, часто содержат пробелы/несоответствия, которые влияют на общее качество и результат. Чтобы решить эту проблему, начните процесс обработки данных с профилирования данных.
— Отбрасывать или не отбрасывать — Nulls: Классифицировать отсутствующие значения в столбцах по категориям.
Недостаточно сделать вывод из определенной категории; вы также должны сделать обоснованное предположение о правильном пути для значения.
— Внедрение ежедневных условных проверок: Одна часть конвейера загружает данные в таблицы промежуточного этапа для проведения проверок качества. Некоторые проверки являются автоматическими, а другие настраиваются. Вы можете проверить их на основе результатов процесса. Фактическая нагрузка процесса обработки данных затем может быть определена на основе проверенного значения.
— Чистые данные: Когда вы сохраняете более детализированные данные на начальном этапе, у вас достаточно информации для выполнения аналитики и запуска машинного обучения. Важно иметь данные об использовании продукта на каждом уровне, чтобы развернуть информацию о клиентах на уровне учетной записи.
— Сопоставление ролей в вашем конвейере: Когда у вас есть разные люди, работающие с одними и теми же данными, межфункциональное сотрудничество может быть сложным, особенно когда каждый человек работает с разными инструментами и имеет разные наборы навыков.
При составлении стратегии выясните, кому принадлежат какие роли в конвейере, чтобы избежать путаницы.
— Автоматизировать аудит: При рассмотрении вопроса об автоматизации аудита вам придется работать над мониторингом проектов на предмет нарушений прав и отслеживать, кто инвестировал в какой продукт. После очистки данных сопоставьте то, что вы знаете, с новой информацией. Затем вы можете изменить существующие меры и попробовать другой подход, если это необходимо.
— Пусть ваша модель сама решает, что делать с выбросами: Выбросы могут иметь плохие последствия для моделей, даже если они законны. Когда вы включаете функцию, которая сглаживает исторические данные в наборе данных в одной части рабочего процесса, вы можете не захотеть применять ее к конвейеру.
— Масштабирование: Используйте MapReduce, если вы не можете масштабировать свой ящик для загрузки данных в память.
— Создание модулей: Создавайте различные модули и делитесь ими с разными людьми, участвующими в проекте.
Если возникает проблема, вам нужно будет пройти только один модуль, чтобы найти ее.
— Учитывайте нюансы кодирования: Проблемы с кодированием возникают на последнем этапе конвейера обработки, когда данные помещаются в рабочую модель. После того, как вы классифицировали ценности, это поможет вам найти различные действия, которые вы можете с ними делать. Вы можете создавать индикаторы для каждой категории и порядкового номера.
— Помните о черном ящике: Сложно понять, где процесс пошел не так, как надо, если у вас нет документации. Избегайте усложнения, обрабатывая тайно и форматируя документацию.
Вот несколько советов по анализу данных.
1. Выберите тип данных с помощью Pandas
Разделение непрерывных и категоризированных значений для анализа данных может потребовать больших затрат времени и энергии. Условие «если» может избавить процесс от рутинной работы.
2. Используйте Pandas Melt
Функция «Расплавить» в Pandas помогает привести фреймы данных в чистую и упорядоченную форму. Он предоставляет функции для преобразования фрейма данных в длинный формат. С помощью pd.melt() вы можете использовать один или несколько столбцов в качестве идентификаторов. Вы также можете использовать «Расплавить данные» с помощью функции pivot().
3. Извлечение электронной почты с помощью RegEx
Используйте команду RegEx для быстрого и эффективного извлечения идентификаторов электронной почты клиентов.
4. Чтение данных с помощью glob
Вам часто потребуется читать данные из разных источников. Glob поможет вам найти все пути, соответствующие определенному шаблону, в соответствии с правилами сценария оболочки Unix.
5. Изменение размера изображений
При построении классификации изображений с использованием науки о данных все изображения должны быть одинакового размера.
Однако они могут иметь разную форму, поскольку данные обычно поступают из разных источников. Преобразуйте их в ту же форму и измените их размер для лучшего использования.
6. Удаление эмодзи из текста
Предварительная обработка — ключ к повышению производительности. Убедитесь, что вы сделали это, чтобы удалить ненужные значения, такие как смайлики.
7. Разделите работу на модули
Ошибки являются частью жизненного цикла обработки данных. Однако вы можете разделить свои задачи на разные модули и работать соответственно, чтобы свести к минимуму ошибки и получить более точные результаты.
8. Применить операции Pandas параллельно
Традиционная библиотека Pandas работает медленно, особенно при больших объемах данных. Parallel — это эффективный инструмент для распараллеливания операций Pandas, поскольку он помогает сэкономить время.
9. Разделите фреймы данных с помощью функции str.