【版本发布公告】Quick BI v4.3版本说明

本文涉及的产品
智能商业分析 Quick BI,专业版 50license 1个月
简介: 发布日期 2022年04月14日

重点升级概览

  • 全新上线数据准备模块,以可视化低代码的方式完成分析前的数据整理工作。
  • 支持可视化数据处理、预览,包括聚合、关联、合并、清洗加工。
  • 支持多种调度方式,包括手动调度,周期调度和动态参数调度。
  • 支持任务发布状态管理和运维管理。
  • 移动端图表布局能力提升
  • 移动端图表展示支持栅格布局,一行可放置多个图表。
  • 支持布局缩放调整单个组件尺寸和位置、个性化隐藏Tab内的单个图表。
  • 可视化升级
  • 指标拆解树、指标趋势图、词云图等功能更新。
  • 查看数据支持原始数据。
  • 查询控件排序字段选择后允许删除,日粒度快捷区间新增上个季度。
  • 新电子表格,新增数据集跳转、支持PDF分页导出、支持分析模式。
  • 数据填报支持编辑锁功能,支持PolarDB数据源。
  • 产品体验
  • 导航结构和列表优化升级。
  • 编辑抢锁机制优化。
  • 颜色选择器升级。
  • 抽取加速支持Oracle数据源。
  • 报表嵌入开通、嵌入配置URL生成实现产品化

变更内容

数据准备

数据准备(轻量ETL)可以将数据源表中的数据进行清洗、聚合、关联和合并等操作,并将加工后的数据输出,让不会写SQL代码的业务人员能够低成本完成BI可视化数据的准备。
p426534.png

  • 支持读取和写入多种数据库,包含MySQL、MaxCompute(ODPS)、SQL Server、AnalyticDB for MySQL 3.0和PostgreSQL。
  • 支持可视化数据处理、预览,包括聚合、关联、合并、清洗加工。
  • 支持多种调度方式,包括手动调度,周期调度(小时、天、周、月粒度)和动态参数调度。
  • 支持任务发布状态管理(发布态、草稿态),支持运维管理(手动触发终止任务、任务历史和日志查看)。

移动端图表布局能力提升

  • 一行展示多个图表组件。
    p430963.png
  • 拖拽调整图表组件高度。
    选中目标组件后,可以拖拽组件底部,上下挪动调整组件高度。
    p430970.gif
  • 拖拽调整组件尺寸。
    p430895.gif
  • 拖拽调整组件顺序。
    p430898.gif

可视化升级

  • 指标拆解树能力升级。
    修改维度名称:鼠标悬浮至图表上,修改维度的名称。
    显示占比:支持配置是否展示占比。
    p437096.gif
  • 指标趋势图新增显示图表标签数据标签展示方式
    p437146.gif
  • 词云图新增分词模式,用于将智能拆解的例句根据拆解后词频次呈现词大小。
    p437662.png
  • 图表支持查看原始数据。
    p437167.png查看的数据格式支持格式化数据原始数据
    格式化数据:经过数据库加工处理(例如,小数位较多时四舍五入仅展示小数后两位,或者数值太大时携带单位等)的数据。
    p432671.png
    原始数据:未经过加工处理的数据库数据。
    p432673.png

产品体验

  • 个人首页新增我的看板。
    p438334.png
  • 企业门户新增排行榜、活跃达人排序筛选
    p438376.png
  • 导航结构列表优化升级。
    p438407.png
  • 颜色选择器升级。
    若已有图表的默认色系为当前仪表板时,已有图表的色系随主题色系变化而变化。
    p438712.png

开放集成
p438408.png

  • 嵌入配置URL生成实现产品化。
    p435898.png
  • API调用统计增加公共云POP API以及独立部署API的使用统计。
    p439451.png
  • 新增报表嵌入统计分析。
    p439448.png
相关实践学习
阿里云实时数仓实战 - 用户行为数仓搭建
课程简介 1)学习搭建一个数据仓库的过程,理解数据在整个数仓架构的从采集、存储、计算、输出、展示的整个业务流程。 2)整个数仓体系完全搭建在阿里云架构上,理解并学会运用各个服务组件,了解各个组件之间如何配合联动。 3 )前置知识要求:熟练掌握 SQL 语法熟悉 Linux 命令,对 Hadoop 大数据体系有一定的了解   课程大纲 第一章 了解数据仓库概念 初步了解数据仓库是干什么的 第二章 按照企业开发的标准去搭建一个数据仓库 数据仓库的需求是什么 架构 怎么选型怎么购买服务器 第三章 数据生成模块 用户形成数据的一个准备 按照企业的标准,准备了十一张用户行为表 方便使用 第四章 采集模块的搭建 购买阿里云服务器 安装 JDK 安装 Flume 第五章 用户行为数据仓库 严格按照企业的标准开发 第六章 搭建业务数仓理论基础和对表的分类同步 第七章 业务数仓的搭建  业务行为数仓效果图  
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