与数据分析类工具的集成
📄️ Looker
Looker Studio，作为 Google 旗下的一个功能强大的报表和商业智能工具，前身名为 Google Data Studio。在 2022 年的 Google Cloud Next 大会上，Google 将其更名为 Looker Studio。这个工具凭借其丰富的数据可视化选项和多样化的数据连接能力，为用户提供了便捷的数据报表生成体验。用户可以根据预设的模板轻松创建数据报表，满足各种数据分析需求。
📄️ PowerBI
Power BI 是由 Microsoft 提供的一种商业分析工具。通过配置使用 ODBC 连接器，Power BI 可以快速访问 TDengine TSDB 的数据。用户可以将标签数据、原始时序数据或按时间聚合后的时序数据从 TDengine TSDB 导入到 Power BI，制作报表或仪表盘，整个过程不需要任何代码编写过程。
📄️ 永洪 BI
永洪 BI 是一个专为各种规模企业打造的全业务链大数据分析解决方案，旨在帮助用户轻松发掘大数据价值，获取深入的洞察力。该平台以其灵活性和易用性而广受好评，无论企业规模大小，都能从中受益。
📄️ Seeq
Seeq 是制造业和工业互联网（IIOT）高级分析软件。Seeq 支持在工艺制造组织中使用机器学习创新的新功能。这些功能使组织能够将自己或第三方机器学习算法部署到前线流程工程师和主题专家使用的高级分析应用程序，从而使单个数据科学家的努力扩展到许多前线员工。
📄️ Superset
Apache Superset 是一个现代的企业级商业智能（BI）Web 应用程序，主要用于数据探索和可视化。它由 Apache 软件基金会支持，是一个开源项目，它拥有活跃的社区和丰富的生态系统。Apache Superset 提供了直观的用户界面，使得创建、分享和可视化数据变得简单，同时支持多种数据源和丰富的可视化选项。
📄️ Tableau
Tableau 是一款知名的商业智能工具，它支持多种数据源，可方便地连接、导入和整合数据。并且可以通过直观的操作界面，让用户创建丰富多样的可视化图表，并具备强大的分析和筛选功能，为数据决策提供有力支持。用户可通过 TDengine TSDB ODBC Connector 将标签数据、原始时序数据或者经时间聚合后的时序数据从 TDengine TSDB 导入到 Tableau，用以制作报表或仪表盘，且整个过程无需编写任何代码。
📄️ Excel
通过配置使用 ODBC 连接器，Excel 可以快速访问 TDengine TSDB 的数据。用户可以将标签数据、原始时序数据或按时间聚合后的时序数据从 TDengine TSDB 导入到 Excel，用以制作报表整个过程不需要任何代码编写过程。
📄️ FineBI
帆软是一家专注于商业智能与数据分析领域的科技企业，凭借自主研发的 FineBI 和 FineReport 两款核心产品在行业内占据重要地位。帆软的 BI 工具广泛应用于各类企业，帮助用户实现数据的可视化分析、报表生成和数据决策支持。
📄️ Spark
Apache Spark 是开源大数据处理引擎，它基于内存计算，可用于批、流处理、机器学习、图计算等多种场景，支持 MapReduce 计算模型及丰富计算操作符、函数等，在大超大规模数据上具有强大的分布式处理计算能力。
📄️ SSRS
SQL Server Reporting Services (SSRS) 作为微软 SQL Server 数据库平台内置组件，为企业级报表制作、浏览及管理提供强大支持。与微软旗下另一可制作灵活多样报表工具 Power BI 相比，SSRS 更适合于制作传统固定格式报表。
📄️ Ontop
Ontop 是由意大利博尔扎诺自由大学 KRDB 研究小组开发的开源虚拟知识图谱系统，它能够将关系数据库内容动态转化为知识图谱，数据无需从原始数据源中迁移。
📄️ Pandas
Pandas 是 Python 编程语言中最为流行的数据处理和分析库，自 2008 年由 Wes McKinney 创建以来，已成为数据科学领域不可或缺的核心工具。它专门为解决现实世界中的数据分析任务而设计，使得在 Python 中处理结构化数据变得异常简单。无论是处理商业报表、科学研究数据，还是进行金融分析，Pandas 都能提供专业的解决方案。通过简洁的 API 和丰富的功能，Pandas 极大地降低了数据处理的技术门槛，让使用者能够更专注于数据本身的价值挖掘，而非陷入繁琐的技术细节之中。
