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...
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...
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...
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...
Quick BI产品亮点 智能化：智能驱动，让人人都能拥有超级数据分析师 高易用性，满足各种场景需求：四大分析Agent 能力—小Q问数Agent、小Q解读Agent、小Q报告Agent、小Q搭建Agent，开箱即用，适配多元业务场景 高性能：海量数据，实时高效...
数据地图:数据分析师或业务人员通过数据地图，搜索并理解报表指标的口径，并查看其完整的上游加工链路。适用角色：数据工程师、数据架构师。组合模式二：实时数据开发 此组合适用于需要低延迟数据反馈的场景，如实时大屏、实时推荐、实时风...
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...
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...
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...
一、智能小Q分析Agent：让人人都能拥有超级数据分析师 Quick BI 作为中国唯一入选 Gartner ABI 魔力象限权威评测的企业产品，通过集成多种大模型能力，重新定义了 BI 的形态，从传统 BI 升级为智能 BI。Quick BI 深度融合传统 BI 与智能...
当数据分析师或数据开发人员新人入职时，如果仅通过人工授权，则工作量巨大，且可能出现错漏。此时，管理员可通过定义“DataWorks自定角色+MaxCompute Role”及DataWorks OpenAPI来进行自动化授权，实现人员入职成功后即可拥有最基本的数据...
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...
数据分析师效率提升：数据分析师可以借助ChatBI数据助手快速验证假设，生成初步报告，将更多精力专注于深度分析和模型构建。管理层决策支持：管理层可以通过ChatBI数据助手及时了解业务数据，辅助决策。前提条件 已注册账号：如果没有阿里...
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...
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...
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...
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...
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...
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...
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...
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...
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...
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...
自然语言生成SQL 场景：初级开发或数据分析师需要编写复杂的SQL查询，耗时且容易出错。实现：创建一个SQL生成工具，输入“查询近30天内所有活跃用户的平均消费金额”，AI自动生成准确的SQL代码。企业私有知识库 场景：将存储在数据库中的...
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...
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。Quick BI中数据集是可视化分析的基础，您可以将需要分析的数据表创建为数据集，Quick BI支持可视化配置或自定义SQL方式创建数据集。而在数据集管理中，您可以对数据集...
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，...
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，...
数据源 权限说明 数据源范围 数据源 连接模式：仅支持选择有权限的工作空间内的数据源数据，因此您需要先联系管理员将您 添加为工作空间的 数据分析师、开发、运维、空间管理员。直接连接 模式：仅支持选择当前登录账号已经加入的...
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...
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...
赋能全员数据分析：通过高性能的交互式查询能力，让业务人员也能轻松地进行自助式数据探索，将数据分析师从繁琐的“提数”工作中解放出来。加速业务创新：统一、实时、高性能的数据基础，为用户行为分析、精准营销、金融风控、智能供应链等...
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...
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...
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...
数据源 权限说明 数据源范围 仅支持查询有权限的工作空间内的数据源数据，因此您需要先联系管理员将您 添加为工作空间的 数据分析师、模型设计师、开发、运维、空间管理员或项目所有者。数据源访问权限 数据源访问支持以下两种身份模式访问...
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...
使用者通常为掌握SQL技能的数据开发或数据分析师。灵活选择查询条件，快速响应业务需求变化。数据科学家进行探索性数据分析。数据工程师调试ETL流程中的临时查询。商业智能（BI）利用MaxCompute搭建企业级数据仓库，通过ETL将数据加工处理...
数据分析师：进行探索性分析，代理完成自动化特征工程和数据清洗等耗时任务，并复用Python代码。管理者：迅速获取关键业务指标的深度洞察与分析，以数据化手段支持业务决策。功能特性 自动化探索数据洞察：通过自然语言描述需求，Agent自主...
MaxCompute支持您将MaxCompute项目数据接入FineBI，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。本文为您介绍如何通过MaxCompute JDBC驱动，连接FineBI和MaxCompute项目，并进行可视化数据分析。背景信息 FineBI是帆...