quickbi使用总结以及问题反馈
本文总结了使用QuickBI高级版及电子表格的功能体验与改进建议。内容涵盖具体报表使用（如趋势分析表、多维趋势表）、函数及其他模块（如LOD函数、自助取数）、AI智能问数模块以及数据集使用的优缺点。指出趋势分析表在复合指标处理上的不足，多维趋势表对比周期限制，以及1万条明细数据限制对年同比的影响等问题。同时提出未来期望，希望建立结合企业知识库的大模型，优化数据分析与建议能力。
数据库开放权限太危险，又不想写API。DataV给你另外一个选择。
~ DataV 后台21日晚上线，现在暂时还不能用哦 ~
DataV 增加了一个新的数据代理协议，旨在提供更安全的数据查询。它将 SQL 查询字符串和数据库 id 加密后传到这个应用，而后这个应用连接数据库将查询后的结果返回到 DataV 的页面中。
根据新的协议，我做了一个示例应用在githu
数据团队必读:智能数据分析文档(DataV Note)五种高效工作模式
数据项目复杂，涉及代码、数据、运行环境等多部分。随着AI发展，数据科学团队面临挑战。协作式数据文档（如阿里云DataV Note）成为提升效率的关键工具。它支持跨角色协同、异构数据处理、多语言分析及高效沟通，帮助创建知识库，实现可重现的数据科学过程，并通过一键分享报告促进数据驱动决策。未来，大模型AI将进一步增强其功能，如智能绘图、总结探索、NLP2SQL/Python和AutoReport，为数据分析带来更多可能。
用DataV Atlas探索杭州美食
DataV 可视分析地图 Atlas 作为一款面向时空地理数据的可视分析工具，支持海量时空数据的快显渲染和实时分析，能够通过 SQL 分析方式对用户的海量时空数据进行实时渲染和多维分析，帮助用户快速构建自己的地理分析地图，挖掘时空数据价值。
下面通过一份杭州的美食娱乐兴趣点数据在 DataV Atlas 产品上为大家探索一下所谓的美食荒漠城市到底有没有美食？
