前言: 最近小编帮助隔壁团队一个小姐姐解决了个大难题:给老板汇报业绩分析,频次提高.效率提升,还得保证团队中的小伙伴们都得有点大数据时代的基本数据能力.小编觉得这么好的经验可以分享给更多志同道合的朋友们,所以决定加班加点,推出Quick BI的功能.场景及技巧分享系列,为大数据时代舔砖加瓦! Quick BI是阿里云上面向企业和个人提供的高效数据分析及展现服务平台,承载了数据连接.数据处理.数据分析及可视化的能力.本文是Quick BI分享系列的第一篇,可以帮助大家在20分钟完成敏捷BI的认知及

写在开头 对于普通的表格展示数据,相信大家都非常熟悉了,今天给大家介绍的是BI领域的分析利器-交叉表,这个在BI分析场景中使用占比最多的分析利器.通过交叉表对数据的承载和管理,用户可以一目了然地分析出各种场景指标以及对比,帮助用户作出决策. 术语说明 行和列:行一般是作为一个系列分类的概念,里面通常放置维度字段:列与行对应,是用于展示统计分析的数据,通常放置度量字段.钻取:钻取是改变维的层次,变换分析的粒度.它包括向上钻取和向下钻取.通过向导的方式,用户可以定义分析因素的汇总行,例如对于各地区各

Quick B的SQL传参建模功能提供基于SQL的数据加工处理能力,减轻了IT支撑人员的工作量.在即席查询SQL中,我们用物理字段显示别名来表示参数的占位符,配置完占位符后,就可以在查询控件中进行参数绑定.在的传参建模中,本质透传的是逻辑条件,执行过程中会将物理字段:显示别名来表示参数的占位符,配置完占位符后,就可以在查询控件中进行参数绑定.在QuickBI的SQL传参建模中,本质透传的是逻辑条件,执行过程中会将“{物理字段:显示别名}”替换为“物理字段 > 查询值 ” 或 “物理字段 = 查询

开发图表最关键的点在于选择准确的图表类型展示准确的数据,而准确的数据往往依赖于一个强大的取数模型,因此设计一个好的取数模型不仅可以解决数据安全的问题,更可以帮助每个访问者高效触达自己想要的数据,开发者可以通过使用Quick BI建立起多层次多粒度的取数模型. 在构建取数模型前,简单介绍一下数据集的概念.Quick BI 目前已经支持为20多种数据库建立连接,建立连接后我们会在系统内为每个连接生成一个逻辑实体称之为数据源.通过预览数据源可以查看对应数据库下面的物理表信息,并能够基于这些物理表创建数

https://zhuanlan.zhihu.com/p/96823622 ​开始半累加的计算之前,我们先看看什么是累加.半累加以及不可累加数据. 在含有大量行的数据表中,各种数据处理语言,包括DAX,为了性能考虑,不太可能总是检索表的每一行,更常见的情形是,一次性检索成千上万行,处理如此多行数据的最有效操作就是将它们加到一起,也就是累加汇总. 可以累加的数据类型就是可累加数据,比如订单表中的销售额,就是这种类型,无论是按照客户维度还是按照时间维度,都可以将每行的销售额直接汇总,并且这种汇总的结

一.摘要 随着互联网的高速发展,数据量爆发式增长的同时,数据的存储形式也开始呈现出多样性,有结构化存储,如 Mysql, Oracle, SQLServer 等,半结构化甚至非结构化存储,如HBase,OSS 等.那么从事数据分析的人员就面临着从多种多样的数据存储形式中提取数据而后进行多维分析,这将是一件非常具有挑战的事情.而Quick BI 作为新一代智能BI服务平台,恰好解决了这一难题,不仅支持多种结构化数据源的多维分析,也支持本地文件上传后的查询分析,同时还支持部分非结构化数据源的OLAP

对于普通的表格展示数据,相信大家都非常熟悉了,今天给大家介绍的是BI领域的分析利器-交叉表,这个在BI分析场景中使用占比最多的分析利器.通过交叉表对数据的承载和管理,用户可以一目了然地分析出各种场景指标以及对比,帮助用户作出决策.我们简单列举几个场景看看Quick BI的宝藏功能——交叉表吧! 场景一:多角度排序 很多时候,当我们面对大量数据时,都需要用到排序来知晓 TOP N 等场景,在这里,Quick BI的交叉表提供了两种排序方式. 1.全量排序 全量排序是直接对某个字段(维度/度量)进行

一.摘要 随着物联网的告诉发展,数据量呈现井喷式的增长,如何来分析和使用这些数据,使数据产生商业价值,已经变得越来越重要.值得高兴的是,当前越来越多的人已经意识到了用数据分析决定商业策略的重要性,也都在进行着各行各业的数据分析.众所周知数据分析的核心是数据,为了更容易的分析数据,数据模型的设计需要遵循一定的规范.当前最流行的联机分析处理(OLAP)的规范为维度建模规范.本文介绍Quick BI如何进行维度建模,基于维度模型如何来自动化的生成分析查询的SQL语句,从而使数据分析变得更容易. 关键字

本文使用Power BI模板描述DAX中的引用Date表,可以在Analysis Services模型中使用相同的技术.在Dax Date Template页面下载最新版本的模板. 为什么引用Date表 Power BI中提供的自动日期/时间功能存在以下几个限制: 它有一组固定的行. 它没有处理财政年度. 它不包括周. 它不能在同一数据模型中的不同表之间共享. 通常,必须禁用该功能并创建自定义日期表.此任务重复且耗时.从包含功能齐全的Date表的Power BI模板开始创建新的Power BI模

在3月29日深圳云栖大会的数据分析与可视化专场中,阿里云产品专家潘炎峰(陌停)对大数据智能分析产品 Quick BI 进行了深入的剖析.大会现场的精彩分享也赢得观众们的一直认可和热烈的反响. Quick BI诞生于阿里巴巴集团自身对数据分析的需求过程.从自研报表,到自研BI可视化,再到现在所使用的智能Quick BI,集团经历了多年的探索.从当初重度依赖专业的数据分析人才,到现在赋予一线业务人员智能化的分析工具,阿里小二们真正的做到了“数据化运营”让数据产生价值. 数据处理 现在,越来越多的企业

在3月29日深圳云栖大会的数据分析与可视化专场中,阿里云产品专家陌停对大数据智能分析产品 Quick BI 进行了深入的剖析.大会现场的精彩分享也赢得观众们的一直认可和热烈的反响. 大数据分析之路的挑战与期望 阿里巴巴作为一家大数据公司,整个集团,从上到下都在践行数字化运营.传统的大数据分析之路,正面临着临时需求多.需求响应时间长.本地化现象严重.专业人才紧缺等挑战,急需构建一个面向业务人员的自助式大数据分析工具,让业务人员自助式实现在线数据分析,助力企业业务的数据化. Quick BI核心能力

Quick BI 潜心打造了核心技术底座(OLAP分析引擎),实现了SQL解析.SQL调度.SQL优化.查询加速等基础能力,支撑Quick BI的数据分析和查询加速.OLAP分析引擎包括数据源连接.数据模型.智能查询路由.通用查询.加速查询等5大核心能力.今天就Quick BI的数据源连接能力,小编给大家作个详细介绍! 支持哪些数据源:支持24种数据源 数据源是Quick BI用于连接业务数据库的管理功能,是数据分析的基础准备工作.Quick BI数据源,仅做数据源连接.SQL任务解析及调度,所

我叫洞幺,是一名大型婚恋网站“我在这等你”的资深老员工,虽然在公司五六年,还在一线搬砖.“我在这等你”成立15年,目前积累注册用户高达2亿多,在我们网站成功牵手的用户达2千多万.目前我们的公司在CEO的英名带领下,为我国民生问题出点绵薄之力. 缘起 突然有一天,我主管说公司最近购买了阿里云的QuickBI专业版.说了一大堆要好好利用数据的道理.说Quick BI的高大上, 可以通过提供海量数据即席分析什么的.电子报表制作及拖拽式的可视化分析能力什么的,重塑数据生产的全链路什么的.我听得模模糊糊,

摘要 就数据访问权限而言,阿里巴巴以“被动式授权”为主,你需要什么权限就申请什么权限.但是,在客户交流过程中,我们发现绝大多数企业都是集中式授权,尤其是面向个人的行级权限管控,管理复杂度往往呈几何增长.因此,Quick BI创新了标签式授权机制,支撑IT人员轻松实现千人千面的行级权限管控?小编给大家做个详细介绍! 为什么要做千人千面的标签式授权 不管是敏捷BI ,还是传统BI,甚至定制开发报表,都需要面临个人级别的行级数据访问权限控制.Quick BI作为一个高效数据分析与展现的BI套件,实现了

背景 一直以来,性能都是技术层面不可避开的话题,尤其在中大型复杂项目中.犹如汽车整车性能,追求极速的同时,还要保障舒适性和实用性,而在汽车制造的每个环节.零件整合情况.发动机调校等等,都会最终影响用户体感以及商业达成,如下图性能对收益的影响. 性能优化是一个体系化.整体性的事情,印刻在项目开发环节的各个细节中,也是体现技术深度的大的战场.下面我将以Quick BI的复杂系统为背景,深扒整个性能优化的思路和手段,以及体系化的思考. 如何定位性能问题? 通常来讲,我们对动画的帧率是比较敏感的(16m

随着客户的需求越来越"百变",最近在做大屏设计的葡萄陷入了困境. 近期客户提出的需求是想在BI工具中增加 "路线地图"展示功能并进行数据分析. 不仅如此,这个"路线地图"还要兼具实用的功能与美观的动效,典型的"既要又要"系列.但是这对于我们的设计师葡萄来说,难度就有些大了. 静态图片展示不困难,可要让这地图动起来,确实有一些难度. 所以我们就将该问题拆成两部分,来解决这个问题.首先,我们需要一个路线地图工具. "路线

R语言作为BI中ETL的工具,增删改 R语言提供了强大的R_package与各种数据库进行数据交互. 外加其强大数据变换清洗函数,为ETL提供一条方便快捷的道路. RODBC ROracal RMysql Rmongodb http://mirrors.ustc.edu.cn/CRAN/web/packages/rmongodb/vignettes/rmongodb_cheat_sheet.pdf step1 新建连接con,并查看其信息 library(RODBC) con<-odbcConn

微软在休斯敦的全球合作伙伴大会上发布了Power BI for Office 365,通过Excel和Office 365中的自服务式商业智能解决方案为信息工作者提供了数据分析以及可视化功能以帮助他们更好的洞悉企业内部和外部的数据.其中有一个很棒的功能就是Power BI的QA功能,它是一种基于自然语言的方式来对数据进行检索.这个功能发布之后获得了很多人的关注并且希望微软能够提供更多的信息,以下就是Power BI 中关于这个特性的几个功能. QA通过用户输入的自然语言来查找,理解并且根据你的数

 可以用宏判断是否为ARC环境 #if _has_feature(objc_arc) #else //MRC #endif C中的预编译宏定义 -- 作者: infobillows 来源:网络 在将一个C源程序转换为可执行程序的过程中, 编译预处理是最初的步骤. 这一步骤是由预处理器(preprocessor)来完成的. 在源流程序被编译器处理之前, 预处理器首先对源程序中的"宏(macro)"进行处理. C初学者可能对预处理器没什么概念, 这是情有可原的: 一般的C编译器都将预处理,

SQL Server中授予用户查看对象定义的权限   在SQL Server中,有时候需要给一些登录名(用户)授予查看所有或部分对象(存储过程.函数.视图.表)的定义权限存.如果是部分存储过程.函数.视图授予查看定义的权限,那么就像下面脚本所示,比较繁琐: GRANT VIEW DEFINITION ON  YOUR_PROCEDURE TO   USERNAME; GRANT VIEW DEFINITION ON  YOUR_FUNCTION TO USERNAME; GRANT VIEW D