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分析型数据库产品使用常见FAQ

1. 分析型数据库如何保证我的数据安全 答:分析型数据库支持表、列等级别的授权,可以由用户进行控制。分析型数据库严格遵守阿里云的相关安全技术体系,并有严格的数据安全规范:分析型数据库...
nicenelly 2019-12-01 21:16:29 1140 浏览量 回答数 0

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分析型数据库产品使用常见FAQ

1. 分析型数据库如何保证我的数据安全 答:分析型数据库支持表、列等级别的授权,可以由用户进行控制。分析型数据库严格遵守阿里云的相关安全技术体系,并有严格的数据安全规范:分析型数据库自...
nicenelly 2019-12-01 21:26:54 1331 浏览量 回答数 0

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Quick BI

Quick BI提供海量数据实时在线分析服务,支持拖拽式操作、提供了丰富的可视化效果,可以帮助您轻松自如地完成数据分析、业务数据探查、报表制作等工作。它不止是业务人员看数据的工具,更是数据化运营的助...
反向一觉 2019-12-01 21:01:15 1375 浏览量 回答数 0

Quick BI 数据可视化分析平台

2020年入选全球Gartner ABI魔力象限,为中国首个且唯一入选BI产品

回答

工作组:首次使用画像分析需要先创建一个工作组,把云计算资源加入到工作组中。 成员:包含工作组管理员、开发者、分析师和访客。 • 工作组管理员:拥有工作组内的各功能的读写权限。 • 工作开发者:拥有工作组内的数据源增删改查、标签增删改查等权限。 • 工作组分析师:可使用工作组内的数据进行数据分析等操作。 • 工作组访客:可查看工作组内的所有信息,无创建、修改、删除类权限。 云计算资源:包含阿里云关系型数据库(ApsaraDB for RDS)、阿里云大数据计算服务(MaxCompute)和阿里云分析型数据库(Analytic DB)。 实体(Object):表示分析的主体,是外部物理世界真实事物的抽象。例如人口、火车等。 关系(Link):包含虚拟关系和非虚拟关系,建立在两个及两个以上的实体上。 • 虚拟关系:将两个及两个以上的实体通过关联标签关联起来,不需要绑定物理表来关联实体。 • 非虚拟关系:通过绑定包含两个及两个以上的实体的主键信息的物理表来关联实体。 标签(Tag):是挂接在某个实体或某种关系上的描述属性。例如人员的姓名、年龄、籍贯等基础属性属于人员这个实体。 标签模型:基于OLT(实体、关系、标签)模型来抽象物理数据构建语义层,为业务人员“看懂数据”从而“使用数据”提供基础。 值码表:数据库相关字段编码值的含义,例如:性别字段代码表的值【M】为【男】和【F】为【女】,用于群体圈群和分析直观的设置筛选条件。 群体:包含实时群体、动态群体和静态群体。 • 实时群体:由用户通过一定条件圈定,后台只存储圈定逻辑的客群,即客户每次点开客群详情,看到的是实时的群体数据。 • 静态群体:由用户通过一定条件圈定,后台将圈定保存时的数据存到一张指定的数据库表的群体,客群数据一旦存到数据库,只能删除,不能更新。 • 动态群体:由用户通过一定条件圈定,后台按照一定周期将客群的数据存到一张指定的数据库的表的群体,指定的数据库表将按照一定周期覆盖式的更新数据,可以删除这张表。
LiuWH 2020-03-24 09:21:00 0 浏览量 回答数 0

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基本概念

Quick BI 的整体对象关系如下: Quick BI 的核心流程: 新建数据源创建数据集制作工作表或仪表板搭建数据门户 下面我们将为您详细介绍 Quick BI 的这些基本对象,如何创建...
反向一觉 2019-12-01 21:02:53 833 浏览量 回答数 0

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数据挖掘从业人员工作分析:数据挖掘从业人员的愿景:数据挖掘就业的途径从我看来有以下几种,(注意:本文所说的数据挖掘不包括数据仓库或数据库管理员的角色)。 A:做科研(在高校、科研单位以及大型,主要研究算法、应用等) B:算法工程师(在做数据挖掘及其相关程序算法的实现等)C:数据分析师(在存在海量数据的企事业单位做咨询、分析等) 数据挖掘从业人员切入点:根据上面的从业方向来说说需要掌握的技能。A:做科研:这里的科研相对来说比较概括,属于技术型的相对高级级别,需要对开发、数据分析的必备基础知识。 B:算法工程师:主要是实现数据挖掘现有的算法和研发新的算法以及根据实际需要结合核心算法做一些程序开发实现工作。要想扮演好这个角色,你不但需要熟悉至少一门编程语言如(C,C++,Java,Delphi等)和数据库原理和操作,对数据挖掘基础课程有所了解,读过《数据挖掘概念与技术》(韩家炜著)、《人工智能及其应用》。有一点了解以后,如果对程序比较熟悉的话并且时间允许,可以寻找一些开源的数据挖掘研究分析,也可以参考如《数据挖掘:实用机器学习技术及Java实现》等一些教程。 C:数据分析师:需要有深厚的数理统计基础,可以不知道人工智能和计算机编程等相关技术,但是需要熟练使用主流的数据挖掘(或统计分析)工具。从这个方面切入数据挖掘领域的话你需要学习《数理统计》、《概率论》、《统计学习基础:数据挖掘、推理与预测》、《金融数据挖掘》,《业务建模与数据挖掘》、《数据挖掘实践 》等,当然也少不了你使用的工具的对应说明书了,如SPSS、SAS等厂商的《SAS数据挖掘与分析》、《数据挖掘Clementine应用实务》、《EXCEL 2007数据挖掘完全手册》等,如果多看一些如《数据挖掘原理》 等书籍那就更好了。</ol>
玄学酱 2019-12-02 01:21:50 0 浏览量 回答数 0

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可以参考袋鼠云为云南某金融机构搭建日志平台方案设计逻辑:通过前期调研了解数据现状,袋鼠云将整个运维数据分析平台建设的核心思想定义在通过实时采集业务运行数据(如客户交易流水、业务执行流水、日志等),以及实时系统运行数据(包括应用服务器、中间件、数据库和主机等),然后通过一定的数据模型将这些数据关联起来,以业务的角度动态展示,并使用一系列算法进行在线和离线分析,并使系统根据分析结果进行自动化处理,从而达到将企业业务运行状况和IT资源协同监控和管理的目的。整个系统工作的逻辑过程如下:首先是数据采集服务器从业务系统和其对应的IT资源中,实时获取相应的运行状态数据,经过预处理之后,向两个方向发送:一个方向是监控分析服务器,在其中对数据进行实时处理,主要是报表引擎对数据进行格式化之后,产生动态报表,业务规则引擎判断数据是否具有某种特点从而激活对应的业务规则;另一个方向是将这些原始数据存储在适合流式数据的数据库中,并结合相应的管理数据,由数据分析引擎进行更为全面和复杂的数据分析。系统提供一个 web 应用界面,使得监控人员、管理人员和数据分析人员能够通过标准的IE 浏览器访问应用。这一套逻辑很有参考价值,可以学习参考。
1603144775638512 2019-12-02 01:48:51 0 浏览量 回答数 0

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想转行吗?“数据分析师”将成为接下来最热门的职业

根据“谷歌趋势”,在2011年的时候,“大数据”还很少被用作搜索词,但是从2012年开始到现在,你几乎能听到各行各业的人都在谈论“大数据”。 这是一个增长非常迅速的领域,...
zhedianshi 2019-12-01 20:57:21 16874 浏览量 回答数 26

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作为企业管理者 您还在为不能随时随地了解公司的经营情况烦恼吗?在上班路上、机场候机室、客户面前或 谈判桌上想马上看到经营数据做出决定,却因为数据更新不及时、电脑联网不便等原因不能 如愿。 繁忙的日程安排让你没有精力详细的了解各部门和各分公司的经营数据,只能偶尔听取助理 或下属的汇报。如果每天开始工作时就能在手机或邮件中收到经营数据或异常情况的推送, 一天的工作都会变得得心应手。 作为业务部门负责人 您是否经常觉得业务推进得不到有效的数据支撑,求助 IT 团队却发现 IT 人员太少、不能完 全理解您的需求或者需求一直在排队等待? 您是否觉得已有报表已经远远不能满足复杂多变的的数据分析诉求,只能想办法将数据导出 到本地在 Excel 中进行分析? 您是否经常需要进入多个不同系统寻找数据,自己再想办法进行拼接,偶尔还会发现几个系 统中的数据不一致? 您是否担心其他部门的同事看到了你们团队的数据?是否担心部门业务人员变动时,那些被 下载到本地的业务数据存在泄漏风险? 您是否发觉新人进入团队要花费大量时间学习如何分析数据? 作为 IT 部门负责人 随着企业业务不断扩张,各部门对于数据分析的诉求越来越大,需要大量的人工取数及临时 报表开发。您是否感觉尽管团队经常加班,却还是面临需求积压、数据分析支撑不及时的困 境?您是否经常因为无法满足业务部门的数据分析诉求而被吐槽?是否发现业务团队已经开始 自己分析数据但水平参差不齐? 作为人力资源部门负责人 您是否感觉公司数据人才梯队建设非常困难?公司需要建设一个大数据部门,需要专业的数 据处理、数据分析的人才,业务团队关键岗位也需要有数据分析能力,市场上满足条件的人 才有限陷入招聘的困境。
1358896759097293 2021-03-18 22:54:25 0 浏览量 回答数 0

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数据集的创建是将数据源中的数据表或自建的即席分析SQL添加到Quick BI中,作为前端可视化数据分析的基础。您可以通过数据源表或者即席分析SQL两种方式来创建数据集。 通过数据源表创建 登录Quick BI控制台。 单击工作空间 > 数据源。 在数据源页面的我的数据源列表中,找到并单击目标数据源。 目前仅支持在MySQL 、SQL Server、MaxCompute 、Oracle中上传本地文件,本例中选择mysql数据库。 您可以根据需要,选择在数据表页签或上传文件页签创建数据源。 当您需要在原始数据库的数据表中创建数据集时,请单击数据表页签。创建数据集 当您需要在上传的文件数据源中创建数据集时,请单击上传文件页签。 目前仅支持在MySQL 、SQL Server、MaxCompute 、Oracle中上传本地文件。上传文件 找到目标数据表并单击操作列的创建数据集图标。 在创建数据集页面填写数据集名称和存放位置后,单击确定。 创建数据集 创建成功后,页面会自动跳转到数据集管理页面,新创建的数据集会带有New的图标,方便您快速定位新的数据集。新建数据集 通过即席分析SQL创建 在数据建模过程中,一些复杂逻辑可以通过即席分析SQL创建数据集。即席分析SQL支持动态传参。基于SQL传参实现建模分析,扩展敏捷BI支撑的场景深度,满足复杂的数据分析场景诉求。 登录Quick BI控制台。 单击工作空间 > 数据源。 在数据源页面的我的数据源列表中,找到并单击目标数据源。 在页面右侧单击即席分析SQL。 即席分析 在即席查询SQL页面,您可以进行如下操作,创建数据集。 普通SQL:通过SQL在指定数据源中获取数据表。 在即席查询SQL页面,您可以修改指定数据源。 确定数据源后输入SQL语句。 示例: SELECT * from company_sales_record 单击执行,运行SQL语句。 在执行结果页签,查看执行结果。查看结果 单击创建数据集填写数据集名称和保存位置完成数据集创建。创建成功后,页面会自动跳转到数据集管理页面,新创建的数据集会带有New的图标,方便快速定位新的数据集。 参数SQL:通过SQL在数据源的表中增加参数。 在即席查询SQL页面,您可以修改指定数据源。 确定数据源后输入SQL语句。 示例: SELECT report_date, order_level, shipping_type, area, price, order_number from company_sales_record where ${report_date :report_date} and ${order_level :order_level} and ${order_number :order_number} 单击执行,运行SQL语句。 查看执行结果。 在执行结果界面您可以查看SQL执行结果。
苍霞学子 2021-03-18 16:15:58 0 浏览量 回答数 0

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金融大数据平台,数道云1.采用大数据技术,可对数据进行深度挖掘与分析,进而有针对性展开业务,从而提高市场业绩2.统一的数据存储、数据管理、数据分析,降低人力成本,同时提高工作效率3.通过对业务数据、用户数据、消费行业数据等多维度分析,可提前洞察客户需求,为管理层决策提供可靠依据。金融大数据平台搭建:http://www.sdydata.com/jr/index.html
sdydata 2019-12-02 02:03:28 0 浏览量 回答数 0

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大数据通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据,这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起,因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。根据《大数据时代》中所说,大数据并非一个确切的概念,更多的是一种可能的方式。“大数据是人们在大规模数据的基础上可以做到的事情,而这些事情在小规模数据的基础上是无法完成的。大数据是人们获得新的认知、创造新的价值的源泉,大数据还为改变市场、组织机构以及政府与公民关系服务。”、“大数据即一种新型的能力:以一种前所未有的方式,通过对海量 数据进行分析,获得有巨大价值的产品和服务,或深刻的洞见。
懂天明 2019-12-02 02:01:57 0 浏览量 回答数 0

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日志大数据分析 • 提高工作效率。 将日志数据同步至MaxCompute,通过SQL语句进行分析与处理,提高工作效率。 • 提高存储利用率。 降低整体存储和计算的费用的同时,并提高性能和稳定性。 • 降低大数据使用门槛。 MaxCompute提供多种开源软件的插件,可以轻松完成数据上云。 推荐搭配使用: DataWorks + 数据集成 + AnalyticDB for MySQL + Quick BI + MaxCompute 客户案例请参见墨迹天气。 精细化运营 • 提升业务洞察能力。 通过MaxCompute计算能力,可以实现针对百万用户的精细化运营。 • 业务数据化。 可以提升对业务数据的分析能力并进行有效监控,更好地业务赋能。 • 快速响应业务需求。 可以根据新业务的数据分析需求,快速灵活地进行响应与满足。 推荐搭配使用: DataWorks + 数据集成 + Quick BI + MaxCompute 客户案例请参见美甲帮。 数据安全管理 • 敏感数据识别。 通过用户自定义规则,自动识别敏感数据,并标记对应的级别。 • 敏感数据展示脱敏。 提供设置脱敏规则功能,实现敏感数据查询展示脱敏。 • 敏感数据操作风险监控。 可视化监控数据分布、数据使用和数据导出,提供自定义风险识别和审计功能。 推荐使用DataWorks的数据保护伞功能。
LiuWH 2020-03-23 09:43:53 0 浏览量 回答数 0

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Quick BI提供海量数据实时在线分析服务,支持拖拽式操作、提供了丰富的可视化效果,可以帮助您轻松自如地完成数据分析、业务数据探查、报表制作等工作。它不止是业务人员看数据的工具,更是数据化运营的助推器,实现人人都是数据分析师。 https://help.aliyun.com/product/30343.html?spm=5176.7618386.3.4.BYQqF4
51干警网 2019-12-02 00:16:19 0 浏览量 回答数 0

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编程语言,SQL、Python是很有必要的。分析工具,统计分析工具,SPSS作为入门是比较好的。数学知识,是数据分析师的基础知识。逻辑思维,逻辑思维除了体现在和业务相关的分析工作上,还包括算法逻辑,程序逻辑等。业务理解,数据的获取方案、指标的选取、乃至最终结论的洞察,都依赖于数据分析师对业务本身的理解。
xwaby 2019-12-01 23:29:55 0 浏览量 回答数 0

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【教程免费下载】大数据与机器学习:实践方法与行业案例

前  言 不畏浮云遮望眼,只缘身在最高层。 —王安石《登飞来峰》 数据科学家 = 统计学家 + 程序员 + 讲故事的人 + 艺术家 —Shlomo Aragmon 本书的创作初衷 大...
知与谁同 2019-12-01 22:07:44 1034 浏览量 回答数 0

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产品优势

Quick BI 产品优势和价值: 无缝集成云上数据库:支持阿里云多种数据源,包括但不限于 MaxCompute、RDS(MySQL、PostgreSQL、SQL Server...
反向一觉 2019-12-01 21:02:55 941 浏览量 回答数 0

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【教程免费下载】Python数据分析与挖掘实战

Preface  前  言 为什么要写这本书 LinkedIn对全球超过3.3亿用户的工作经历和技能进行分析后得出,目前最炙手可热的25项技能中,数据挖掘排名第一。那么数据挖掘是什么? 数据挖掘是从...
沉默术士 2019-12-01 22:07:58 1710 浏览量 回答数 2

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如何实现海量数据分析并呈现在管理者面前?

首先本人是个小白云计算一窍不通,本人经营着一家设计工作室,我的想法是是构建一个客户数据收集分析平台,比如我为客户设计一套产品的包装,客户把产品发向市场,然后购买产品的人能把他们的意见通过这个平台反馈回来,通过数据收集并计算分析,形成分析报告...
暮色挽歌 2019-12-01 19:23:30 785 浏览量 回答数 1

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HybridDB for MySQL的应用场景

大数据存储与分析 传统的数据分析场景下,用户需要把数据从在线数据库(Operational Database)复制到离线数据仓库(Data Warehouse)上之后...
云栖大讲堂 2019-12-01 21:27:33 1352 浏览量 回答数 0

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【教程免费下载】 Spark大数据分析实战

Preface?前  言 为什么要写这本书 Spark大数据技术还在如火如荼地发展,Spark中国峰会的召开,各地meetup的火爆举行,开源软件Spark也因此水涨船高,很多公司已经...
沉默术士 2019-12-01 22:07:51 1453 浏览量 回答数 1

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功能特性

总体特征: 多:支持 RDS、MaxCompute、Analytic DB、本地文件等多种数据源。 快:亿级数据秒级响应。 强大:内置完整的电子表格工具,可以让您轻松完成...
反向一觉 2019-12-01 21:02:54 1047 浏览量 回答数 0

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表格存储的应用场景

大数据存储与分析 表格存储提供低成本、高并发、低延时的海量数据存储与在线访问,提供增量以及全量数据通道,并支持 MaxCompute 等大数据分析平台的 SQL 直读直写。高效的增量流式读接口让数据轻松完成实...
云栖大讲堂 2019-12-01 20:53:55 1447 浏览量 回答数 0

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"数据可视化大屏方案制定,基本要做好这些工作:首先,商定数据可视化主题。通过确认主题来梳理数据可视化方案中需要展现的内容,这一步是做数据可视化的基础,只有先有思路,选择好数据才能进行具体的数据可视化设计;其次,确认数据可视化方案的具体风格。如人社服务办事大厅里的视觉中心项目中,袋鼠云在走访建设中的工地时,发现新的社保大厅采光较好,为了更好的进行视觉传达,在硬件设备确定的前提下袋鼠云提议选择精致、新颖的设计风格,利用深色背景,新颖图表和丰富动效来增强物理环境的层次感、空间感;接下来是数据可视化组件的选择。通过拿到展示的样例数据,对数据的趋势和极值做出基本判断,通过客户方、产品经理、数据分析师、设计师的共同讨论,明确每个数据代表什么含义,用何种可视化组件展示最好,对每个需求进行剖析和再确认。在上述需求工作完成后,由设计师进行设计工作,前端负责组件开发,数据开发和分析人员进行数据对接,最终将数据组件所想要传达的含义以可视化的形式传递给观看者。推荐去了解下业内数据可视化大屏做的比较好的袋鼠云,有不少案例和这方面的干活分享,我是在一个技术社区关注到他们的,现在是铁粉了。"
1603144775638512 2019-12-02 01:56:29 0 浏览量 回答数 0

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• 丰富的数据源接入:支持云数据库、关系型数据库、Hadoop、MPP等数据源接入,尤其是阿里云数据库的无缝对接能力。 • 高性能即席查询:内置高速查询引擎,亿级数据可实现秒级计算与查询。 • 便捷的数据分析:类Excel操作的电子表格,并且支持300多类似Excel的函数;零SQL拖拽式的仪表板,支持多组件查询联动和下钻联动等数据联动分析机制。 • 安全的多端访问:产品采用ACL权限体制,数据以访问对象为控制单元,实现权限审批及授权,提供用户级、行级、水印等数据安全管控机制。一次仪表板的制作即可支持移动、PC、大屏的多终端适配。 功能特性 • 极速建模:用户只需通过简单的3步单击即可完成数据集的创建。 • 数据分析能力:产品提供专业的电子表格功能,用户可以在线完成多数据联合分析并形成报表(如日报,周报,月报),支持超300个常规的数据分析函数。 • 丰富的可视化:支持柱状图、折线图、条形图、面积图、饼图、气泡地图、色彩地图、仪表盘、雷达图、散点图、漏斗图、指标看板、矩阵树图、Lbs地图、极坐标图、词云图、旋风漏斗图、树图、来源去向图、交叉表、等图等40余种图表帮助业务实现数据可视化。 • 多用户协作:所有对象在线化,企业用户之间以群空间的方式进行业务组织,实现成员共同操作,完成业务数据的联合分析。 • 多维数据分析:基于 WEB 页面的工作环境,拖拽式、类似于 Excel 的操作方式,一键导入、实时分析,可以灵活切换数据分析的视角,无需重新建模。 • 灵活的报表集成方案:将阿里云 Quick BI 制作的报表嵌入到自有系统里,直接在自有系统访问报表, 并实现免登。
苍霞学子 2021-03-18 16:13:50 0 浏览量 回答数 0

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• 丰富的数据源接入:支持云数据库、关系型数据库、Hadoop、MPP等数据源接入,尤其是阿里云数据库的无缝对接能力。 • 高性能即席查询:内置高速查询引擎,亿级数据可实现秒级计算与查询。 • 便捷的数据分析:类Excel操作的电子表格,并且支持300多类似Excel的函数;零SQL拖拽式的仪表板,支持多组件查询联动和下钻联动等数据联动分析机制。 • 安全的多端访问:产品采用ACL权限体制,数据以访问对象为控制单元,实现权限审批及授权,提供用户级、行级、水印等数据安全管控机制。一次仪表板的制作即可支持移动、PC、大屏的多终端适配。 功能特性 • 极速建模:用户只需通过简单的3步单击即可完成数据集的创建。 • 数据分析能力:产品提供专业的电子表格功能,用户可以在线完成多数据联合分析并形成报表(如日报,周报,月报),支持超300个常规的数据分析函数。 • 丰富的可视化:支持柱状图、折线图、条形图、面积图、饼图、气泡地图、色彩地图、仪表盘、雷达图、散点图、漏斗图、指标看板、矩阵树图、Lbs地图、极坐标图、词云图、旋风漏斗图、树图、来源去向图、交叉表、等图等40余种图表帮助业务实现数据可视化。 • 多用户协作:所有对象在线化,企业用户之间以群空间的方式进行业务组织,实现成员共同操作,完成业务数据的联合分析。 • 多维数据分析:基于 WEB 页面的工作环境,拖拽式、类似于 Excel 的操作方式,一键导入、实时分析,可以灵活切换数据分析的视角,无需重新建模。 • 灵活的报表集成方案:将阿里云 Quick BI 制作的报表嵌入到自有系统里,直接在自有系统访问报表, 并实现免登。
LiuWH 2020-03-23 14:44:45 0 浏览量 回答数 0

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MaxCompute产品简介:与其它阿里云服务的集成使用

MaxCompute(原 ODPS)是一种大数据计算服务,能提供快速、完全托管的 PB 级数据仓库解决方案,已经与阿里云部分产品集成,可以快速实现很多业务场景。 Ma...
行者武松 2019-12-01 22:01:13 1482 浏览量 回答数 0

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如何使用kettle导入本地数据?

Pentaho DataIntegration(又称Kettle)是一款非常受欢迎的开源ETL工具软件。分析型数据库支持用户利用Kettle将外部数据源写入实时写入表中。 Kettle的数据输出程序并未为分析型数据库进行过优化,...
nicenelly 2019-12-01 21:25:57 2179 浏览量 回答数 0

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如何使用kettle导入本地数据?

Pentaho Data Integration(又称Kettle)是一款非常受欢迎的开源ETL工具软件。分析型数据库支持用户利用Kettle将外部数据源写入实时写入表中。 Kettle的数据输出程序并未为分析型数据库进行过优化࿰...
nicenelly 2019-12-01 21:16:23 1488 浏览量 回答数 0

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分析型数据库如何在BI工具中连接和使用分析型数据库?

目前,阿里云分析型数据库能够支持在部分BI工具中以MySQL连接的方式进行连接和使用。 前提条件 在使用这些BI工具连接分析型数据库时,通常需要先安装好OBDC MySQL Driver,这里推荐...
nicenelly 2019-12-01 21:25:53 1151 浏览量 回答数 0

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