Quick BI新版本功能解读系列之-V3.5

本文涉及的产品
阿里云百炼推荐规格 ADB PostgreSQL,4核16GB 100GB 1个月
智能商业分析 Quick BI,专业版 50license 1个月
简介:

作者:徐姗 更多内容详见数据中台官网 https://dp.alibaba.com
前言
Quick BI V3.5版本于2019年11月底正式发布啦!本次大版本在智能、开放、以及可视化等方面都有重磅上新,具体包含智能小Q、开放数据服务、主题模板、以及散点图、地图系列等一系列功能的发布!这次就来给大家详细分享一下该版本的功能新特性!

  1. 主题模板:多套主题样式切换和复制应用
    · 主题模板

Quick BI本期新增具有科技感的深色主题等多套主题供用户一键快速切换报表样式,并支持组织内制作通用的主题模板以便快速复制引用,能极大提高组织内通用样式的统一,以及成果的快速复制。
· 资源的批量化部署
针对合作伙伴(公共云客户不开放),Quick BI提供支持包括数据集结构信息、报表信息、以及主题模块一键导出,并快速支持跨组织、跨空间的快速复制,帮助我们的开发者快速完成初始化报表模板的搭建,以及分析模板的沉淀。

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  1. 可视化图表:升级散点图/地图系列

散点图/气泡图
散点图:一般用来展示数据的相关性和分布关系;通常以一个变量为横坐标,另一变量为纵坐标,表示因变量(Y轴数值)随自变量(X轴数值)变化的大致趋势,同时支持从类别、颜色二维观察数据的分布情况,最多可达四维信息展现;

气泡图:与散点图相似,不同之处在于:气泡图允许在图表中加入一个表示大小的变量进行对比,可用于展示5个变量之间的关系。
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色彩地图/气泡地图

色彩地图是用色彩的深浅来展现数据的大小和分布情况,气泡地图是在地图底图上用气泡直观地显示国家或地区的相关数据指标大小和分布情况。Quick BI特点一是支持名称和经纬度的地理名称映射,特点二是支持国内外地理信息和中国细分到县区的地理信息展现。
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  1. 开放数据服务:
    · 数据服务

Quick BI本期通过提供基于数据集配置数据API,支持企业的开发者通过API与企业系统在数据层面关联,复用Quick BI OLAP分析引擎的能力。
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· 嵌入式分析
Quick BI支持将制作好的仪表板、电子表格或自助取数报表嵌入到您的业务系统中,其中会提供签名机制保证数据安全。(Tips:针对不同版本不同规格可嵌入的报表数有一定限制,具体可参照官网说明哦!)
· 平台API接口
针对豪华版的企业,本期Quick BI开放了组织管理、权限管理、以及目录管理等多个API,企业开发者可使用开放的API完成定制化开发。

  1. 智能小Q:交互式数据智能机器人
    智能小Q是Quick BI旗下的一款对话式智能数据机器人(Conversational intelligent chatbot),有了它,“数据,想到就能看到”。核心能力解读如下:

· 自然语言交互 - 方便地查询数据:能够读懂您说的话,将自然语言转化成可执行的数据查询语句,以简单易懂的方式返回数据结果。查询、分析数据就像和您的专属分析师对话一样。
· 智能图表展示 - 直观地解读数据:根据您的查询问题,智能地用最合适的可视化图表展示。
· 关联问题推荐 - 轻松地下钻分析:自动根据查询结果推荐您可能关注的相关问题,进一步探索数据,比如查询交易数据,可推荐出类目分布、渠道分布,更快捷的多维下钻分析。
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  1. 访问者Portal:企业级别的数据导航平台
    针对企业内部“开发者”和“访问者”职能和使用场景的不同,Quick BI本期推出了访问者“看报表”视角的访问者Portal,支持用户一键切换到「访问者Portal」,以便快速、便捷的找到相关的报表和内容,以及根据业务导航探寻企业内部的数据分析体系。

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阿里巴巴数据中台团队,致力于输出阿里云数据智能的最佳实践,助力每个企业建设自己的数据中台,进而共同实现新时代下的智能商业!
阿里巴巴数据中台解决方案,核心产品:
· Dataphin,以阿里巴巴大数据核心方法论OneData为内核驱动,提供一站式数据构建与管理能力;
· Quick BI,集阿里巴巴数据分析经验沉淀,提供一站式数据分析与展现能力;
· Quick Audience,集阿里巴巴消费者洞察及营销经验,提供一站式人群圈选、洞察及营销投放能力,连接阿里巴巴商业,实现用户增长。
欢迎志同道合者一起成长!更多内容详见数据中台官网 https://dp.alibaba.com

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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