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的从数据中发现规律和异常，实现知识的提取，需要提供智能、全面、精准的数据诊断和分析能力，自动洞察数据中的有效知识，...
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...
DataV通过与DataWorks数据服务的对接，通过交互式分析Hologres连接DataWorks数据服务开发并生成API，快速在DataV中调用API并展现MaxCompute的数据分析结果。数据服务对接DataV产生背景 MaxCompute是阿里巴巴集团自主研究的快速、完全托管的...
为满足不同场景需求，首先将一份全量数据存储在低成本高吞吐存储介质中，低成本离线处理场景直接读写低成本存储介质中的数据，可降低数据存储和数据IO成本，保证高吞吐。其次将实时数据存储在单独的存储IO节点（EIU）上，保证行级的数据...
为您提供了一个强大的工具，用于结合流处理和批处理的数据分析。更多信息，请参见 实时消费Kafka数据。使用场景 构建实时分析报表及其他实时分析应用。结合增量实时物化视图构建流批一体的实时数仓。在采用SQL方式写入数据（UPSERT或UPDATE...
StarRocks兼容MySQL协议语法，可以使用现有的各种客户端工具、BI软件访问StarRocks，对StarRocks中的数据进行拖拽式分析。流批一体 StarRocks支持实时和批量两种数据导入方式。StarRocks支持的数据源有Kafka、HDFS和本地文件。StarRocks...
无论是数据湖中的非结构化或半结构化数据，还是数据库中的结构化数据，您都可使用 AnalyticDB for MySQL 构建企业的数据分析平台，同时完成高吞吐离线处理和高性能在线分析，实现降本增效。弹性能力和扩展性 AnalyticDB for MySQL 采用云...
分区表 外部表 OSS外部表 可以通过OSS外部表访问OSS目录下的数据文件中的非结构化数据，或将MaxCompute项目中的数据写入OSS目录。OSS外部表 Tablestore外部表 将Tablestore的数据纳入MaxCompute上的计算生态，实现多种数据源之间的无缝连接...
标注 当图表中的数据存在异常或需要重点关注时，支持使用颜色高亮、图标、注释或数据点的方式行标注，帮助您识别异常并采取相应的行动。具体设置方法请参见 标注。使用限制 为玫瑰图添加数据时，有以下限制：扇区角度/度量 由数据的度量...
DataV数据可视化经过多年的可视化应用实践...城市交通看板 实时交通数据与可视化数据分析的综合性信息平台，为交通管理提供全面数据基底。指挥中心看板 集成了多种信息展示、监控与分析功能的综合性可视化平台，提供全面、准确的信息支持。
支持一键建仓 通过简单几步配置即可将RDS、PolarDB MySQL、或者日志服务中某个日志库中的数据快速同步到AnalyticDB集群中。支持将MySQL分库分表的数据聚合到同一张表中，提供全局数据分析能力。交互式查询 该场景要求支持实时BI报表和...
第4步：埋点集成与验证（技术）在创建组织和应用后，需要客户端接入SDK来采集用户行为日志，为后续的数据分析提供数据源。SDK集成（技术）初次对客户端进行埋点实施时，需要按操作进行SDK初始化，当前支持多端将数据接入，对应各端的接入...
方案对比：传统的数据分析方式与小Q解读在当前场景中的使用对比如下。传统方式（Before）智能化方式（After）传统的小Q解读需要手动整理销售数据，分析效率低，响应速度慢。数据处理繁琐：需手动整理销售数据，耗费大量时间在数据清洗和预...
添加StarRocks数据源用于连通StarRocks数据库与Quick BI，连接成功...如果您需要将StarRocks数据库中的数据表添加到Quick BI，详情请参见 创建并管理数据集。如果您需要添加可视化图表并分析数据，详情请参见 新建仪表板 和 可视化图表概述。
这些分析引擎具备高效的数据压缩、列式存储及并行查询等特性，使其在大数据分析场景中表现出色。它们可广泛应用于用户画像、人群圈选、商业智能等多种业务分析场景。在数据分析场景下，以StarRocks分析引擎为例，阿里云EMR通过以下流程实现...
当DataWorks功能模块（如数据集成、数据服务、元数据采集、数据分析等）需要访问您的数据源时，部分数据源会通过白名单机制限制访问来源。为确保各功能模块的正常运行，您需要将对应模块的出口IP地址或网段加入数据源的白名单。背景信息 ...
自动化取数洞察：根据已确认的数据分析计划，在针对性地获取、解读所需数据后，自动生成清晰直观的可视化图表并针对实际数据表现生成洞察及建议。内容叙事整合：将智能化生成的数据解读内容、可视化图表，通过上下文叙事构建串联在一起，...
将Data Lake Analytics数据源中的数据表或自建的自定义SQL添加到Quick BI，请参见 创建数据集。添加可视化图表并分析数据，请参见 新建仪表板 和 可视化图表概述。钻取并深度分析数据，请参见 步骤三：钻取设置与展示。
单个事务分析任务 最长支持30分钟 的数据分析。操作步骤 登录 DAS控制台。在左侧导航栏中，单击 智能运维中心 实例监控。找到目标实例，单击实例ID，进入目标实例详情页。在左侧导航栏中，点击 请求分析 SQL洞察和审计，然后在右侧打开的...
而在数据集管理中，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 参考文档 按照流程，您可以根据以下步骤来完成数据建模：创建数据集 构建模型 数据处理 高级配置 管理数据...
Quick BI自研的计算内核Quick引擎，托管在阿里云上的SAAS服务实测数据十亿级数据在0.5秒以内完成聚合分析，另外由于依托阿里云，计算资源支持横向扩展，通过增加服务器还可以提供更强大的数据分析计算能力。为什么设计一个新的Quick引擎 ...
支持数据湖分析，可实现最大程度的数据分析灵活性。案例五：互联网游戏企业 用户为互联网游戏企业，需要构建数据中台，对行为数据进行分析。平台通过清洗业务日志和数据关联分析，实时支持运营工具。存在工作时间的混合业务负载和资源隔离...
3 可查看当前表格中的高价值数据和唯一值数量，以及不同数据的占比情况，快速了解数据的关键特征，提高数据分析的效率和效果。说明 默认采用数据集前 1w 条数据绘制结果，数据量过大时可能会产生误差。4 可根据指定维度进行排序，直观地...
Druid 数据服务 数据服务层的组件提供数据加密、访问控制、数据查询、数据访问和API等服务，提升大数据环境中的数据安全、操作和分析效率。组件类型 组件名称 组件说明 常用文档 开源 Ranger Ranger是一个集中式的安全管理框架，主要用于...
将AnalyticDB for MySQL 2.0云数据库中的数据表或自定义SQL添加到Quick BI，请参见 创建数据集。添加可视化图表并分析数据，请参见 新建仪表板 和 可视化图表概述。钻取并深度分析数据，请参见 步骤三：钻取设置与展示。
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...
强大的数据分析能力，支持复杂报表和仪表盘。与阿里云生态无缝集成。学习曲线较陡，新手可能需要时间适应。高级功能可能需要额外付费。Quick BI数据可视化 Grafana 监控和分析多种数据源，实现实时数据展示。支持多种数据源，灵活性高。...
回流 AnalyticDB for MySQL 中的数据到MySQL中*/insert into demo_id.t_order_report_daily select dt,product_type,order_cnt,order_amt from company.t_order_report_daily where dt='${bizdate}';说明 示例SQL中的bizdate为系统自定义的...
流处理应用 支持用户自定义应用订阅数据总线DataHub中的数据，并实时加工，输出处理结果。应用计算产生的结果可以进一步输出到数据总线DataHub中，并使用另外一个应用来处理上一个应用生成的流式数据，从而构建出数据处理流程的DAG。流式...
特别是在数据分析领域，企业对数据的时效性要求也越来越高。在数仓领域，大量的业务开始从传统批量处理的离线模式，转向基于增量流式的实时处理模式。所以实时数仓的建设，成为当前很多数据分析业务的一项重要任务。实时数仓搭建的主要痛点...
在数据仓库中对数据进行加工分析后，往往需要将数据同步回在线库中，以便在线应用提供相关的数据分析和统计服务。示例：某消费服务平台使用的是MySQL数据库，需要在数据仓库 AnalyticDB for PostgreSQL 中对消费数据进行消费金额、消费笔数...
通过高级功能，您也可以关联多张图表，多视角展示数据分析结果。您还可以设置过滤数据内容，也可以插入一个查询控件，帮助您查询图表中的关键数据。③ 仪表板展示区 您可以在仪表板展示区，通过拖拽的方式调整图表的位置。您还可以随意切换...
PolarDB 列存索引（In Memory Column Index，IMCI）功能推出了完备的虚拟列与列式JSON功能等，可以快速处理大数据和多种数据类型（包括结构化数据与半结构化数据等），并提供高效的数据分析、查询与流计算能力，适用于数据分析、数据仓库与...
上传与下载支持将本地文件、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，详情请参见 数据上传。上传数据操作入口 您可在数据开发的顶部菜单栏、业务流程下的表分组或表管理页面中进行上传数据操作，...
标注 当图表中的数据存在异常或需要重点关注时，支持使用颜色高亮、图标、注释或数据点的方式行标注，帮助您识别异常并采取相应的行动。具体设置请参见 标注。删除图表 如果您想要删除图表，请按照下图指引进行操作。后续步骤 当其他人需要...
在DataV-Note中，所有的数据分析语句都将在分析单元中执行。更多分析单元的介绍，请参见 分析单元使用。本文示例通过查看销售数据概况生成 查询结果集，后续基于该查询结果集进行各小区销售排名、各小区销售趋势、各品类销售排名、各品类...
本实践以电商行业为例，通过MaxCompute、DataWorks对业务数据和日志数据进行ETL处理，并同步至分析型数据库MySQL（AnalyticDB MySQL）进行实时分析，再通过Quick BI进行可视化展示。背景信息 MaxCompute：用于进行大规模数据计算，详情请...
场景二：供应链管理 场景说明：AI+BI提升运营分析效率、洞察供应链提效机会 方案对比：传统的数据分析方式与小Q问数在当前场景中的使用对比如下。传统方式（Before）智能化方式（After）繁琐的人工分析讨论。供应链百余维组合分析：靠人工...
登录 DataWorks控制台，切换至目标地域后，单击左侧导航栏的 数据集成 数据集成，在下拉框中选择对应工作空间后单击 进入数据集成。新增OSS数据源和MaxCompute数据源，详情请参见 配置OSS数据源 和 配置MaxCompute数据源。单击当前页面左上...
大数据分析与预测需求：随着数据分析技术的发展，企业和研究机构越来越重视对历史时间序列数据的分析，以进行预测性维护、市场趋势预测、气候模型预测等工作。这要求数据库不仅能够高效存储大规模时间序列数据，还要支持复杂的时间序列分析...