大数据分析工具包括哪些-大数据分析工具包括哪些文档介绍内容-移动阿里云

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...

创建数据脱敏场景

包括数据开发/数据地图展示脱敏、数据分析展示脱敏、MaxCompute引擎层脱敏、Hologres引擎层脱敏等场景。静态脱敏：将数据脱敏后存储到指定的数据库位置。包括数据集成静态脱敏场景。DataWorks提供的数据开发/数据地图展示脱敏、数据...

会话管理

Spark Thrift Server会话：Spark Thrift Server是Apache Spark提供的一种服务，支持通过JDBC或ODBC连接并执行SQL查询，从而便捷地将Spark环境与现有的商业智能（BI）工具、数据可视化工具及其他数据分析工具集成。相关文档管理SQL会话 ...

数据分析整体趋势

Hadoop也在早期的MapReduce接口基础上增加了SQL接口，SQL语法逐渐成为大数据分析系统的标准配置。随着AWS，Azure，Alibaba，Google等云厂商的出现，云原生分布式数据仓库成为目前数据分析技术的主要解决方案，代表性云服务包括Amazon ...

交叉透视表

图表样式交叉透视表是一个功能强大的数据分析组件，它基于 AntV S2 表格引擎构建。该组件能够将扁平化的数据源进行多维度、多指标的交叉汇总分析，并通过交互式的表格界面直观地展示数据。其主要功能：多维分析：支持将数据字段灵活配置为...

分析平台概述

Dataphin提供了简单、快速、高效的数据分析平台，您可通过数据分析对数据仓库中的数据进行洞察、在线查询及可视化分析，提取出有效信息而形成结论，辅助决策。前提条件需开通智能研发版。分析平台简介在分析平台上，您可选择您有权限的...

可视化卡片和报告

数据分析提供卡片和报告功能，无需下载数据，即可快速完成数据可视化分析与报告创作，轻松打造个性化可视化作品，讲述数据故事、表达数据观点。计费说明卡片及报告收费说明请参见增强分析计费。使用限制地域限制：仅支持华东1（杭州）、...

基本概念

每个项目都是一个数据分析地图，拥有独立的数据源和分析图层。数据源数据源是项目中用来生成可视化分析地图的数据来源，用户可以数据中心中上传体验数据和添加数据库数据。表类型项目中支持多种表格类型，每种表格的显示图标都不相同...

分析平台概述

Dataphin提供了简单、快速、高效的数据分析平台，您可通过数据分析对数据仓库中的数据进行洞察、在线查询及可视化分析，提取出有效信息而形成结论，辅助决策。前提条件需开通智能研发版。分析平台简介在分析平台上，您可选择您有权限的...

管理开放数据

数据分析使用：进入数据分析的SQL查询页面后，系统提供了常见的示例元数据分析脚本，您可以根据需求自行调整脚本内容。单击SQL查询页面右上角的图标，选择您已授权的工作空间，并绑定MaxCompute计算资源时系统生成的同名数据源。即可在...

资产消费

将已处理好的数据资产，安全、便捷地提供给数据消费者（例如：数仓开发人员，运营、销售、产品等业务人员），能够对有权限的数据进行数据分析，为业务决策提供数据支持，为业务开发创造新价值。前提条件已购买资产运营和资产消费增值服务...

授予数据集权限

数据集的协同授权包含使用数据集和协同编辑数据集，本文为您介绍如何授予数据集协同操作的权限。背景信息组织管理员、权限管理员、空间管理员或资源Owner（创建者）可以进行授权操作，其中：表示当前用户类型需要授权后才支持该操作。表示...

功能简介

同时，随着数据量剧增，在海量数据中快速发现高质量的洞察报告，需要花费大量时间进行数据分析，从而才有可能提取有效知识。为了将业务人员从重复、无效的分析工作释放出来，并通过智能化的能力帮助业务管理者、运营、业务分析师等人员高效...

Trino

应用场景 Trino是定位在数据仓库和数据分析业务的分布式SQL引擎，适合以下应用场景：ETL Ad-Hoc查询海量结构化数据或半结构化数据分析 海量多维数据聚合或报表分析重要 Trino是一个数仓类产品，因为其对事务支持有限，所以不适合在线业务...

产品简介

DataV-Atlas是阿里云专业的地理数据可视化分析工具。本文系统阐述了其核心概念、功能特性与应用场景，助您快速上手，挖掘地理数据背后的业务价值。

羲和分析计算引擎

面向海量数据的云原生数仓需要满足不同的数据分析场景，包括在线报表，在线交互式分析，以及ETL等。不同的场景依赖分析计算引擎自适应的采用不同的查询优化技术，包括按需的动态代码编译，CPU友好的内存数据布局，以及自适应的并行度调整等...

数据质量教程概述

数据质量是数据分析结论有效性和准确性的基础。本文为您介绍数据质量保障教程的业务场景以及如何衡量数据质量的高低。前提条件在开始本教程前，请您首先完成搭建互联网在线运行分析平台教程，详情请参见业务场景与开发流程。业务场景 ...

实验介绍

实验用户信息数据结构 MySQL用户信息数据结构（ods_user_info_d）字段名称字段说明 uid 用户名 gender 性别 age_range 年龄分段 zodiac 星座实验目标数据结构根据原始数据分析可获得的有效数据，并基于业务需求确认最终数据表结构。...

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 ...

Presto

应用场景 Presto是定位在数据仓库和数据分析业务的分布式SQL引擎，适合以下应用场景：ETL Ad-Hoc查询海量结构化数据或半结构化数据分析 海量多维数据聚合或报表分析重要 Presto是一个数仓类产品，因为其对事务支持有限，所以不适合在线...

阿里云数据源Data Lake Analytics（即将下线）

背景信息如果您使用的是阿里云Data Lake Analytics数据库，在对接Quick BI进行数据分析时，可以添加云数据源Data Lake Analytics。使用限制仅支持空间管理员和开发者的账号添加数据源。通过公网连接阿里云Data Lake Analytics 添加白名单...

Redis数据源

本文介绍如何使用Redis数据源进行数据分析或者交互式开发。建表语法 CREATE TABLE tbName[(columnName dataType[,columnName dataType]*)]USING redis OPTIONS(propertyKey=propertyValue[,propertyKey=propertyValue]*);Table Schema 创建...

通过Quick BI连接StarRocks实例

背景信息 Quick BI是由阿里云提供的一款全场景数据消费式的BI平台，无缝对接各类云上数据库和自建数据库，大幅提升数据分析和报表开发效率。您只需在Quick BI中添加StarRocks数据源并成功连接，然后可以在Quick BI上进行数据的分析和展示。...

创建数据集

在通过Quick BI进行数据分析时，数据集是可视化分析的基础，您可以将分散在不同数据表中的业务信息集成为一个数据集，以便统一管理、分析和挖掘数据背后的价值。Quick BI支持可视化配置或自定义SQL方式创建数据集，本文将为您介绍如何创建...

阿里云数据源AnalyticDB MySQL 2.0

如果您使用的是云原生数仓AnalyticDB MySQL 2.0，在对接Quick BI进行数据分析时，可以添加AnalyticDB for MySQL 2.0云数据源，AnalyticDB MySQL的详情请参见云原生数据仓库AnalyticDB MySQL。使用限制仅支持空间管理员和开发者的账号添加...

数据集

在ChatBI中进行交互式会话之前，需要通过数据集来圈定开展分析的数据范围。数据集可以是目标数据源中的数据表，也可以是本地文件。准备工作已在使用...进入会话页面，通过输入需求或问题后，即可开始数据分析。详情请参见 ChatBI会话。