数据分析师分析工具

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数据分析概述

说明 如在2022年6月1日前未授权 数据分析师 角色权限,则在此之前仅具有 访客 及 自定义角色 的用户将无法继续使用数据分析产品。除 访客 及 自定义角色 外的其他角色,默认拥有数据分析产品操作权限,该类角色仍然可以正常使用数据分析...

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、数据治理管理员等多种角色,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...

什么是DataV-Note

适用角色 数据分析师 业务分析师 数据科学家 产品价值 大模型驱动的智能分析,开启愉快的探索旅程 AI自动规划数据分析任务,一键生成分析报告,完成从取数、分析、展示到洞察的全流程工作。多元化的分析方法,满足每一位用户的需求 无论您...

应用场景

这一过程大大减轻了数据分析师的负担,使得非技术背景的决策者也能轻松理解数据洞察。市场趋势分析与预测 市场分析师和营销团队可使用DataV-Note追踪市场动态、竞争对手活动以及消费者行为趋势。通过集成的机器学习能力,团队不仅能够分析...

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...

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...

仪表板小Q解读

例如,作为某公司销售部门的数据分析师,您需要对本年度的销售数据进行整体分析,可以通过一键 智能解读 功能来实现;如果除了对本年度的销售数据进行全面分析外,您还需要对各项指标进行更深入的洞察与剖析,此时您可以针对多个图表进行...

DataWorks ChatBI

功能介绍 ChatBI能够扮演专业的数据分析师角色。在会话问答窗口中,您可以基于目标数据集来提出想要分析的需求或问题,ChatBI将根据您的提问来快捷完成一系列的智能化操作,包括:问题理解、目标表识别、数据查询代码生成及运行、绘制可视...

DataWorks ChatBI概述

功能介绍 ChatBI能够扮演专业的数据分析师角色。在会话问答窗口中,您可以基于目标数据集来提出想要分析的需求或问题,ChatBI将根据您的提问来快捷完成一系列的智能化操作,包括:问题理解、目标表识别、数据查询代码生成及运行、绘制可视...

添加Teams账号为组织成员

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...

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...

应用场景

该方案优势如下:全托管免运维 弹性扩展能力 开放数据湖架构 一站式的数据开发平台 数据查询与分析场景 在传统数据平台下,数据仓库工程师和数据分析师通常面临两个不同的环境,甚至使用不同的引擎和语法,导致数据指标和算子行为存在差异...

添加阿里云主账号为组织用户

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...

添加阿里云RAM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...

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...

基本概念

组织用户 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。开发者可以连接数据源、创建数据集等操作。分析师:需要进行业务分析、且技术能力要求不高的业务...

Quick BI 智能小Q操作指南

作为您的超级数据分析师,Quick BI 智能小Q在统一入口集问数、报告、解读、搭建、搜索等多Agent于一体,基于用户意图识别,自动规划相应专家Agent执行操作,一句话直达关键洞察,让数据分析触手可得。本文将为您介绍如何使用Quick BI 智能...

添加阿里云RAM角色为组织用户

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...

ChatBI会话

ChatBI能够扮演专业的数据分析师角色。在会话问答窗口中,您可以基于目标数据集来提出想要分析的需求或问题,ChatBI将根据您的提问来快捷完成一系列的智能化操作,包括:目标表识别、数据查询代码生成及运行、绘制可视化图表、结论提炼等,...

角色管理及权限

空间开发者 可连接数据源、创建数据集、通过分析数据和查看空间内所有资源,一般授予企业IT人员、数据分析师和数据运营人员开发权限,拥有所有模块的新建(编辑)、使用和查看权限。空间分析师 可通过分析数据和查看空间内所有数据作品,...

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...

基于Quick BI的跨部门数据共享方案

不仅仅是查看已开发的报表 各部门涉及人员变动,包括入职离职及转岗等,需要根据其所在部门岗位快速调整相关的数据权限 技术部门的数据分析师,每周需要摘录销售部门、供应链部门的不同环节的数据,用于撰写周报 二、总体方案 基于上述需求...

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...

添加企业微信账号为组织用户

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...

Quick BI 智能小Q概述

例如,作为某公司销售部门的数据分析师,您需要对本年度的销售数据进行整体分析,可以通过一键智能解读功能来实现;如果除了对本年度的销售数据进行全面分析外,您还需要对各项指标进行更深入的洞察与剖析,此时您可以针对多个图表进行更加...

小Q解读概述

场景说明:作为销售业务部分的数据分析师,需全面复盘年度销售表现,并深入剖析各区域、产品线及客户群的关键指标变化。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...

AskTable

AskTable是一款基于人工智能和自然语言处理技术的数据分析工具。它能够通过自然语言查询,自动生成数据查询指令,并直接返回结果。同时也支持 MySQL、PostgreSQL等多种数据源,帮助用户轻松地探索和可视化数据。本文介绍使用 AskTable 连接...

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...

机器学习

机器学习模块的具备以下优点:易用性好,入门门槛低,掌握SQL即可分析海量数据,让程序员,解决数据分析师轻松编程;轻量化程度高,面对复杂问题的解决方案选型时选择 云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版 即可,比如既要解决分类问题又...

Yonghong BI连接MaxCompute

MaxCompute支持您将MaxCompute项目数据接入Yonghong BI,帮助您轻松完成数据分析和数据可视化工作。本文为您介绍如何连接Yonghong BI和MaxCompute项目,并进行可视化数据分析。背景信息 Yonghong Desktop是一款桌面智能数据分析工具,基于...

Quick BI v6.0版本说明

发布日期 2025年8月28日 重点升级概览 智能小Q 小Q超级框:智能小Q重磅升级,集问数、报告、解读、搭建、搜索、发现等多Agent于一体,让每位用户都拥有「超级数据分析师」。小Q报告 支持将小Q报告一键导出为图片、PDF 或 Word 格式,便于...

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、...

综合:网站用户画像分析

案例人群 本案例适合开发工程师、数据分析师、产品运营人员等需要从数据仓库中获取数据并进行分析与洞察的人员。案例设计 为制定企业经营策略,需从用户网站行为数据中提取用户群体基本画像。例如,获取用户群体地理属性、社会属性等信息,...

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...

轻松上手 Quick BI 智能小Q

并给业务运营人员开启数据集的问数权限 数据分析师需对自己拥有的数据集进行问数配置和问数分析(问数配置员,空间开发者)开启数据集的问数配置,并给自己开启数据集的问数权限 数据分析师需对非自己拥有的数据集进行问数配置和问数分析...

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 ...

基于AnalyticDB Spark实现高效基因分析

通过分布式计算和GPU加速,显著提升大规模基因组数据分析效率,适用于基因筛选、疾病预测等场景,助力生命科学研究和精准医疗发展。背景 生命科学方兴未艾,从食品工业中的细菌培养鉴定到癌症快速诊断,基于DNA分析的应用不断出现。然而,...

数据填报

其中,协同权限之间存在以下关系:编辑数据填报权限:当开发者拥有 编辑 权限时,支持编辑数据填报、管理和提交数据 管理数据权限:当分析师拥有 管理自身数据 权限时,支持提交和管理数据。当分析师拥有 管理全部数据 权限时,支持提交和...

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。...
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