数据分析：即时快速分析
数据分析基于“人人都是数据分析师”的产品目标，旨在为更多非专业数据开发人员，如数据分析、产品、运营等工作人员提供更加简洁高效的取数、用数工具，提升大家日常取数分析效率。功能概述 数据分析支持基于个人视角的数据上传、公共数据...
附录：预设角色权限列表（空间级）
DataWorks提供项目所有者、空间管理员、数据分析师、开发、运维、部署、访客、安全管理员、模型设计师这几种角色，本文将为您介绍具体角色的权限说明。DataWorks提供的空间预设角色默认拥有所有空间级模块的可读权限，但不同空间预设角色所...
概述
通常 IT人员、数据研发人员 或 数据分析师 等需要 数据加工处理 时使用。在数据集管理中，您可以对数据集（数据源中的表或通过SQL创建的数据集）关联、二次数据处理分析、编辑或重命名等操作。操作流程 操作步骤 创建并管理数据集 自定义...
确定需求
需求分析 在未考虑数据分析师和业务运营人员的数据需求的情况下，单纯根据业务调研结果构建的数据仓库可用性差。完成业务调研后，您需要进一步收集数据使用者的需求，进而对需求进行深度的思考和分析。需求分析的途径有两种：根据与分析师...
系统角色
可以是企业的研发人员、测试人员、产品人员、运营人员、数据分析师等。主账号下的子账号默认为普通用户。不可查看实例管理、用户管理、任务管理、配置管理、通知管理、数据库分组、智能化运维功能。申请数据库对象权限后，才可以在SQL窗口...
确定需求
需求分析 在未考虑数据分析师和业务运营人员的数据需求的情况下，单纯根据业务调研结果构建的数据仓库可用性差。完成业务调研后，您需要进一步收集数据使用者的需求，进而对需求进行深度的思考和分析。需求分析的途径有两种：根据与分析师...
查询加速
本章将详细介绍如何在 云数据库 SelectDB 版 实例中进行查询优化和数据分析，云数据库 SelectDB 版 提供了多种分析SQL和优化方案，帮助您提升查询速度并实现高效的数据分析。概述 云数据库 SelectDB 版 采用了MySQL网络连接协议，兼容 标准...
Quick BI连接MaxCompute
背景信息 智能分析套件Quick BI是一个专为云上用户量身打造的易上手、性能强的大数据分析及可视化平台，可以让每个人都能成为数据分析师。Quick BI不仅是业务人员查看数据的工具，更是数据化运营的助推器。更多Quick BI信息，请参见 Quick ...
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...
确定需求
需求分析 在未考虑数据分析师、业务运营人员的数据需求的情况下，单纯根据业务调研建设的数据仓库，可能可用性较差。完成业务调研后，您需要进一步收集数据使用者的需求，进而对需求进行深度思考和分析，并改进数据仓库。需求分析的途径有...
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...
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...
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...
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...
实验介绍
数据采集 数据加工 配置数据质量监控 数据可视化展现 目标人群 开发工程师、数据分析师、产品运营等存在数仓数据获取与数据分析洞察人员。涉及产品 本案例涉及以下产品：一站式大数据开发治理DataWorks 本案例通过DataWorks实现数据采集，...
快速体验
数据采集 数据加工 配置数据质量监控 数据可视化展现 目标人群 开发工程师、数据分析师、产品运营等存在数仓数据获取与数据分析洞察人员。涉及产品 本案例涉及以下产品：一站式大数据开发治理DataWorks 本案例通过DataWorks实现数据采集、...
受众与核心能力
产品定位 DataWorks致力于为数据开发者、数据分析师、数据资产管理者，打造一个具备开放自主开发与全栈数据研发能力的一站式、标准化、可视化、透明化的智能大数据全生命周期云研发平台。DataWorks赋予用户仅通过单一平台，即可实现数据...
添加项目成员
Dev项目角色 对应Prod项目角色 项目管理员 项目管理员 开发者 运维 分析师 数据访问者 普通访客 普通访客 系统支持修改项目中的项目管理员、开发者、运维、分析师和访客角色成员的角色，及支持从项目空间中移除项目管理员、开发者、运维、...
添加项目成员
Dev项目角色 对应Prod项目角色 项目管理员 项目管理员 开发者 运维 分析师 数据访问者 普通访客 普通访客 系统支持修改项目中的项目管理员、开发者、运维、分析师和访客角色成员的角色，及支持从项目空间中移除项目管理员、开发者、运维、...
指标拆解树
指标拆解分析 图表数据配置 完成后，数据分析师和访问者均可以在图表上，设置指标拆解项并分析数据。在指标拆解树图表编辑页面，鼠标悬浮至节点图标，如下图所示。在选择拆解的形式：自定义拆解：界面显示的拆解维度为 数据 页签中添加到 ...
通过仪表板分析数据
假设您是一家大型互联网新零售企业的数据分析师，您的经理刚刚拿到2019年8月份的月度运营分析数据，他发现近期企业运营状况不佳，8月份毛利额环比前几个月下滑较大，三季度毛利额存在不达标风险。因此，需要您根据订单信息和流量渠道信息等...
MaxFrame概述
背景信息 基于Python语言的易读性、高效开发及开放生态等优势，Python已经成为科学计算、机器学习以及AI开发领域的事实标准和主流编程语言，其整合了数据分析、机器学习等各类第三方包，如Pandas（数据处理与分析）、NumPy（数值计算）、...
观远BI连接MaxCompute
MaxCompute支持您将MaxCompute项目数据接入观远BI，帮助企业的业务人员和数据分析师开展以问题为导向的探索式分析工作以及制作数据卡片和数据看板。本文为您介绍如何通过MaxCompute JDBC驱动，连接观远BI和MaxCompute项目，并进行可视化...
2024年
准备工作 2024-03-25 新增StarRocks Connector 新说明 StarRocks Connector通过实现External Catalog机制，无需数据导入或创建外部表即可无缝访问MaxCompute数据源，并执行复杂的SQL查询，提升了数据分析效率并降低了运维难度和成本。...
什么是EMR Notebook
EMR Notebook是一个Serverless化的交互式数据分析和探索平台，满足大数据和AI融合下的数据处理需求，为数据工程师、数据分析师和数据科学家提供了可视化的应用程序开发环境。通过EMR Notebook可以完成对SQL、Python、Markdown等多种语言...
数据大屏
应用场景 场景描述 预期效果 场景一：授予数据大屏编辑权限 让分析师A（分析师A与资源在同一空间）可以在工作空间下编辑数据大屏。场景二：授予数据大屏的查看权限 让访问者B（访问者B与资源不在同一空间）可以在工作空间下查看数据大屏。...
数据门户
场景描述 预期效果 场景一：授予数据门户编辑权限 让分析师A（分析师A与资源在同一空间）可以在工作空间下编辑数据门户。场景二：授予数据门户菜单内容的查看/导出权限 让访问者B（访问者B与资源不在同一空间）可以在工作空间下导出数据...
典型场景
交互式分析：DLA提供Presto交互式分析，支持BI、分析师的数据分析诉求。联邦分析：同时连接多个数据源做数据的分析 联邦分析：DLA Presto可对接数十种数据源对各种数据源进行查询。轻量级清洗方案：可以通过Presto满足轻量级数据ETL，从OSS...
应用场景
适用场景 OLAP多维分析 用户行为分析 用户画像、标签分析、圈人 高维业务指标报表 自助式报表平台 业务问题探查分析 跨主题业务分析 财务报表 系统监控分析 实时数仓 电商大促数据分析 教育行业的直播质量分析 物流行业的运单分析 金融行业...
产品优势
全托管的Databricks数据洞察大数据分析平台，可以让您从繁杂的环境运维、内核优化等工作中解脱出来，专注于开发Spark作业本身。本文介绍Databricks数据洞察的产品优势。高效稳定 产品内核使用Databricks商业版的Runtime和Delta Lake。与...
授予数据作品权限
类别 用户类型 编辑 导出 查看 本空间成员 开发者 分析师 访问者 非本空间成员 开发者/分析师/访问者 协同权限之间存在以下关系：编辑权限：当用户拥有 编辑 权限时，支持编辑、导出和查看数据作品。导出权限：当用户拥有 导出（含查看）权...
场景：数据开发定制化展示
准备工作：添加用户角色权限 DataWorks提供了 项目所有者、空间管理员、数据分析师、开发、运维、部署、访客、安全管理员、模型设计师 等角色，您需要提前为用户授权相关角色，才能执行该角色支持的特定操作。具体说明如下：不同角色支持的...
什么是EMR Serverless StarRocks
StarRocks作为一款兼容MySQL协议的OLAP分析引擎，提供了极致的性能和丰富的OLAP场景模型，包括OLAP多维分析、数据湖分析、高并发查询以及实时数据分析。StarRocks介绍 StarRocks是新一代极速全场景MPP（Massively Parallel Processing）...
功能发布记录（2023年）
2023.06.01 所有地域 所有DataWorks用户 MySQL数据源 2023-04 功能名称 功能描述 发布时间 发布地域 使用客户 相关文档 数据分析结果直接保存为MaxCompute表 数据分析结果无需通过代码创建表，可以直接保存为MaxCompute表，进行后续查询或...
客户案例
MaxCompute已被广泛应用于各大领域处理云上大数据，帮助众多企业解决了海量数据分析问题，同时降低企业运维成本，企业人员可更专注于业务开发。本文为您介绍MaxCompute的精选客户案例。MaxCompute的全量客户案例信息，请参见 行业客户案例...
功能概述
实现原理 分析型数据库MySQL版的向量分析旨在帮助您实现非结构化数据的近似检索和分析，其实现原理是通过AI算法提取非结构化数据的特征，然后利用特征向量唯一标识非结构化数据，向量间的距离用于衡量非结构化数据之间的相似度。...
功能优势
分析型数据库MySQL版向量分析功能在通用性、性能优化和产品化上与普通向量检索系统相比有以下优势。高维向量数据的高准度和高性能 以典型的人脸512维向量为例，分析型数据库MySQL版向量分析提供百亿向量100 QPS、50毫秒响应时间（RT）约束...
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...
Quick引擎概述
分析师或业务同学，做数据探索式分析，拖拽一个指标需要几分钟才能看到结果，严重影响工作效率，打断分析思路。“慢”虽然只是一种难以精确定义的体感，但想要解决以上问题，就需要BI产品拥有很强的大数据处理架构和能力，可以横向扩展支持...
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