该文章介绍了使用Flink对肥胖数据集进行数据处理和分析的过程，包括清洗预处理和统计分析。使用Flink进行数据分析，包括性别、年龄、身高、体重和肥胖程度的分布情况，以及不同肥胖类型人群的耗水量、运动频率、电子设备使用时间和食用蔬菜频次等。最后使用Python和plotly+matplotlib进行可视化展示。

本实验使用Java和Python对1980-2020年的电子游戏销售数据进行清洗、预处理和分析。使用Flink统计每个游戏平台和出版商的游戏数量和销售额，计算不同游戏类型的数量和平均销售额，统计每年发布的游戏数量和总销售额。最后使用Python的matplotlib库进行可视化展示，分析不同地区的游戏市场份额、出版商销售额情况、游戏类型的受欢迎程度、游戏数量和销售额的发展趋势。

北京大学的《数据可视化》课程帮助同学们通过可视化展示中国方言、古代书籍、故宫馆藏、国家5A级景区、人工智能发展等主题的数据，提升他们的数据分析能力。可视化是一种重要的能力，能够帮助人们快速获取信息和做出决策。课程每年秋季开设，还有新开设的《可视化看中国》课程。

本文介绍了如何使用pg_stat_statements扩展来跟踪PostgreSQL数据库的性能，通过改变配置参数对比了两个不同配置下的性能差异，并记录了查询的执行时间、调用次数、执行计划等信息。最后，作者将结果进行了可视化展示，并总结了适用于各种场景的基本方法。