概述
如果您的业务采用MySQL数据库，随着业务的发展，大数据分析场景逐渐增多，而MySQL数据库进行大数据分析需要结合流式组件、存储系统、计算组件等工具，操作复杂且难度大，您可以选择将MySQL数据库迁移到表格存储中实现大数据分析。...
数据分析概述
进入 数据分析 首页，页面包含以下两个区域：快捷入口：在 快捷入口 区域，单击对应图标进入 SQL查询、电子表格、数据上传 等模块进行数据分析操作。最近编辑：在 最近编辑 区域，可以查看最近编辑的文件，单击文件名打开文件进行后续操作...
计算与分析概述
当日常业务中有非主键列查询、多列组合查询、模糊查询等多维查询需求，以及求最值、统计行数、数据分组等数据分析需求时，您可以将这些属性作为多元索引中的字段，并使用多元索引查询与分析数据。表格存储 SQL查询 宽表模型 时序模型 使用...
什么是表格存储
计算与分析 表格存储 支持通过MaxCompute、Spark、Hive或者HadoopMR、函数计算、Flink以及 表格存储 SQL查询进行计算与分析，请根据实际场景选择相应分析工具。分析工具 适用模型 操作 描述 MaxCompute 宽表模型 使用MaxCompute 通过...
通过操作审计查询行为事件日志
DownloadSqlResult 下载数据分析的SQL查询结果 数据分析 DownloadSheet 下载数据分析电子表格 RunTask 运行数据分析中的SQL查询命令 查看事件详情。单击目标事件的 查看事件详情，即可查看事件的事件源、事件记录、相关资源等详细信息。...
数据上传
DataWorks的数据上传功能支持将本地文件、数据分析的电子表格、OSS文件等数据上传至MaxCompute、EMR Hive、Hologres等引擎进行分析及管理，为您提供便捷的数据传输服务，助力您快速实现数据驱动业务。本文为您介绍如何使用数据上传功能上传...
数据下载
数据分析>电子表格：在数据分析中使用电子表格下载数据。详情请参见 下载电子表格。数据开发>查询下载：在数据开发（DataStudio）使用SQL语句查询并下载数据。详情请参见 数据开发概述。安全中心>实体转交：在安全中心的转交日志下载数据。...
使用DataWorks连接
使用DataWorks连接MaxCompute有如下方式：数据分析的 SQL查询 功能：实现编辑MaxCompute SQL、查询数据、分析数据（电子表格）、在线分享数据及下载数据等功能。SQL查询功能详情请参见 SQL查询。数据开发的MaxCompute任务节点：DataWorks将...
SQL查询
数据源白名单访问控制 当使用数据分析操作MaxCompute表数据时，如果MaxCompute项目空间开启了白名单访问控制，数据分析的相关服务（例如，费用计算、数据下载、维表使用、数据上传等）可能会出现报错。为保证DataWorks数据分析服务能顺利...
功能特性
同步到本地文件 数据湖投递 数据湖投递 表格存储数据湖投递可以全量备份或实时投递数据到数据湖OSS中存储，以满足更低成本的历史数据存储，以及更大规模的离线和准实时数据分析需求。数据湖投递概述 数据湖计算分析 将表格存储数据投递到...
基本概念
模板/Template 用于批量创建运行任务的模板，包含使用的应用和实体表格信息，可以用于分析表格中的数据记录。投递/Submission 批量运行任务的投递操作记录，用于查询、停止和恢复该记录下所有的运行任务。其他相关云服务概念 概念 说明 ...
方案实现
本文介绍实现大数据分析方案的详细配置操作，包括在RDS MySQL中创建源表、在表格存储中创建结果表、在实时计算Flink中创建作业并启动和在表格存储中分析数据。步骤一：在RDS MySQL中创建源表 通过DMS登录RDS MySQL。具体操作，请参见 通过...
基本概念
如果需要10~100人协同配合完成数据分析的工作，建议您购买Quick BI高级版。可以满足如下的需求：不同的部门可以看到不同的报表 同一份报表不同角色的员工看到的内容不一样 如果使用人数在100人以上，建议您使用Quick BI专业版。组织用户 ...
概述
背景信息 Quick BI中的组织用户类型及角色如下：用户类型 在组织层面，有三种用户类型：开发者：企业IT人员、数据分析师和数据运营人员等。分析师：需要进行业务分析、且对技术能力要求不高的业务人员。分析师通过创建仪表板、电子表格等...
即席分析概述
即席分析面向一线业务人员，以表格形式提供拖拽式的表格分析能力，让懂业务的人自助实现数据分析。即席分析只适用于Quick BI专业版的群工作空间下，个人空间不支持。产品定位 千万级别规模数据量下的低门槛数据探查及分析工具。核心能力 ...
基因实体表格
本文介绍基因分析平台中的实体概念，以及如何通过表格管理基因数据文件和元数据信息。基因实体表格介绍 基因数据除测序文件（如FASTQ，BAM等）外，还需要包括临床、样本、实验等相关元数据信息，这些组合在一起，才能形成生物医学多组学的...
添加钉钉账号为组织用户
背景信息 Quick BI中的组织用户类型及角色如下：用户类型 在组织层面，有三种用户类型：开发者：企业IT人员、数据分析师和数据运营人员等。分析师：需要进行业务分析、且对技术能力要求不高的业务人员。分析师通过创建仪表板、电子表格等...
添加飞书账号为组织用户
背景信息 Quick BI中的组织用户类型及角色如下：用户类型 在组织层面，有三种用户类型：开发者：企业IT人员、数据分析师和数据运营人员等。分析师：需要进行业务分析、且对技术能力要求不高的业务人员。分析师通过创建仪表板、电子表格等...
添加RAM用户为组织用户
背景信息 Quick BI中的组织用户类型及角色如下：用户类型 在组织层面，有三种用户类型：开发者：企业IT人员、数据分析师和数据运营人员等。分析师：需要进行业务分析、且对技术能力要求不高的业务人员。分析师通过创建仪表板、电子表格等...
创建并管理电子表格
进行数据分析前，您需要先创建用于承载目标数据的电子表格。本文为您介绍如何创建、查看和管理电子表格。进入电子表格 您可以通过如下两种方式进入：在 数据分析 首页的 快捷入口 区域，单击 电子表格 模块图标进入 电子表格 页面。在 数据...
添加阿里云账号为组织用户
背景信息 Quick BI中的组织用户类型及角色如下：用户类型 在组织层面，有三种用户类型：开发者：企业IT人员、数据分析师和数据运营人员等。分析师：需要进行业务分析、且对技术能力要求不高的业务人员。分析师通过创建仪表板、电子表格等...
批量投递
步骤三：选择实体数据 按照模板中的根实体定义，用户需要选择要分析的实体表格数据。待投递完成后，每个实体都将会自动解析生成一个对应的运行任务。警告 选择所有数据代表该实体表格中所有行都会被作为投递任务的输入，可能会产生大量的...
快速体验
DataWorks的数据分析功能为企业提供了全面的数据分析和服务共享能力，可便捷地连接多种数据源、支持SQL查询，并提供电子表格等多样化的数据分析工具，以满足企业日常的数据提取和分析需求。本文将通过MaxCompute引擎在SQL查询中对公共数据...
应用模板
本文介绍如何为应用创建模板，针对基因实体表格数据进行批量分析。阿里云基因分析平台设计批量模式，不借助编程方式，通过控制台页面帮助用户一次性配置和运行多样本的分析任务，其核心是应用的批量运行模板。在应用的输入输出中，使用 ...
数据洞察
DataWorks数据洞察是指通过深度数据分析和解读来获取深刻的数据理解和发现，它支持数据探索和可视化。您可以通过数据洞察了解数据分布，创建数据卡片，并组合成数据报告。此外，数据洞察结果能够通过长图形式的报告进一步分享。该功能利用...
使用流程
快速入门旨在介绍如何开通DLA、构建数据湖、调用Presto和Spark引擎进行数据分析与计算，帮助您掌握DLA的基本使用流程。如果您是首次使用云原生数据湖分析DLA的用户，我们建议您先阅读以下部分：产品简介-本内容概述了云原生数据湖分析DLA的...
将MaxCompute数据同步到表格存储
适用于海量账单、IM消息、物联网、车联网、风控、推荐等场景中的结构化数据存储，提供海量数据低成本存储、毫秒级的在线数据查询和检索以及灵活的数据分析能力。更多信息，请参见 什么是表格存储。云原生大数据计算服务（MaxCompute）是一...
数据分析作业
MaxCompute是适用于数据分析场景的企业级SaaS模式云数据仓库，支持在多种工具上使用MaxCompute运行大数据计算分析作业。如果您需要进行简单的查询等数据分析作业，推荐您使用SQL查询或DataWorks的临时查询等工具，高效便捷地完成数据分析...
分析数据
DataWorks的电子表格为您提供丰富、便捷的数据分析操作，其操作与Office Excel高度一致，大大降低您的学习成本。前提条件 已创建并导入数据至电子表格。详情请参见 创建电子表格 和 导入数据至电子表格。背景信息 您可以在电子表格的编辑...
电子表格配置操作
使用限制 仅专业版和高级版单独增购的电子表格支持 多sheet 展示、插入 图表、插入 图片、插入 数据透视表、创建分页 和 分析模式。主工具栏 您可以在顶部的主工具栏，进行以下操作。①自定义电子表格名称 ②收藏电子表格 ③切换PC/移动端 ...
宽表模型介绍
说明 您也可以通过MaxCompute、Spark、Hive或者HadoopMR、函数计算、Flink等计算引擎分析 表格存储 中的数据。更多信息，请参见 计算与分析概述。计费说明 表格存储 支持预留模式（预付费）和按量模式（后付费）两种计费模式，请根据所用的...
通用数据开发
通常数据开发的总体流程包括数据产生、数据收集与存储、数据分析与处理、数据提取和数据展现与分享。说明 上图中，虚线框内的开发流程均可基于阿里云大数据平台完成。数据开发的流程如下所示：数据产生：业务系统每天会产生大量结构化的...
导出、分享和下载电子表格
进入电子表格的编辑页面 数据分析概述 页面，单击左侧菜单栏的 图标，在 全部电子表格 列表中单击目标文件的 文件名，进入电子表格的编辑页面。导出电子表格 说明 电子表格最多支持导出100行数据。在电子表格的编辑页面，单击右上方的 导出...
账单数据订阅及查询分析
订阅成功后，账单数据将会定时同步至MaxCompute，您可使用DataWorks的数据分析功能查询并分析账单数据，将分析结果生成可视化图表卡片及报告，同时，也可将您的阿里云消费分析报告分享给其他用户。背景信息 订阅并分析账单数据前，请先了解...
游戏运营融合分析
降低使用成本：DLA融合冷数据分析+ADB存储密集型温数据分析+ADB计算密集型热数据分析，在满足各种分析场景需求的同时，有效地降低客户的总体使用成本。学习成本低：Data Lake Analytics（简称DLA）和ADB兼容标准SQL语法，无需额外学习其他...
多元索引介绍
当日常业务中有非主键列查询、多列组合查询、模糊查询等多维查询需求以及求最值、统计行数、数据分组等数据分析需求时，您可以将这些属性作为多元索引中的字段并使用多元索引查询与分析数据。背景信息 多元索引可以解决大数据中复杂的查询...
数据分析整体趋势
本文为您介绍数据分析的技术发展趋势和市场趋势。技术发展趋势 商业数据库起步于二十世纪八十年代，主要代表为Oracle，SQL Server，DB2等结构化数据在线处理的关系型数据库，而以MySQL，PostgreSQL为代表的开源关系型数据库也在二十世纪九...
访问数据分析功能
本文介绍访问数据分析功能的三种方式。通过顶部菜单栏直接进入数据可视化 登录 数据管理DMS 5.0。在顶部菜单栏中，选择 集成与开发（DTS）>数据应用>数据分析。通过数据库的SQL窗口进入数据可视化 登录 数据管理DMS 5.0。在顶部菜单栏中，...
应用场景
典型应用场景包括基因数据分析、测序生产自动化和基因云平台开发等。基因数据分析 为任意规模用户，提供开箱即用的基因分析服务，效率高，成本低，灵活可靠，最快30分钟即可获取海量数据的计算结果。提供常用的生信流程和最佳参数配置，...
Superset连接数据湖分析
本文主要介绍如何使用Superset连接DLA进行数据分析。背景信息 DLA对外暴露的是MySQL的协议，大多数BI工具可以使用MySQL连接器直接连接DLA，由于Superset对于表的定义语句校验严格，同时DLA的建表语句与MySQL的建表语句存在差别，这导致...
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