阿里云ET专家,重点在智能语音、人脸识别、图像识别、OCR等领域。
数据对于我们的每个城市经理来说都至关重要,需要通过数据去掌握城市业务的发展情况,及时发现异常,并对数据下钻来定位问题,死磕到底。作为数据团队,除了分析数据,对数据权限管控也同样重要。
对初创公司来讲,要达到数据化决策业务这一点, 时间对于我们来讲是非常宝贵的,资金也是需要花在刀刃上...
阿里云数加提供的不仅仅是BI工具,更是背后一整套的阿里云体系化的服务,只有用起来才真的会感受到云BI的威力。
基于Excel数据做报表是非常基础的一种BI方式,可是昨天晚上老公突然说到,要是excel每天能自动生成自己想要的所有数据就好了。我楞了一下,想了想,好像说得挺有道理的......回想了一下,Quick BI貌似可以,于是开始进行了尝试。
销售部当前有一个迫切的需求就是: 在地图上,可以方便的查询到在过去几年的任意指定的月份区间内,公司在全国各大区域的销售订单金额和利润金额,点击区域可以下钻到省份,可以看到选定的月份区间以省份为粒度的销售订单金额和利润金额。在QuickBI中如何实现呢?
在仪表板的制作实践中,大家经常有这样的需求:点击仪表板中某个图表控件中的某个区域,仪表板中和这个图表控件相关的其他图表控件的内容就根据当前被选择区域对应的维度的维度成员的内容发生联动。本文以阿里云数加QuickBI的数据建模中提供的样例数据集为例,如何制作一张图表联动的仪表板。
Quicksight是整个AWS生态中离商业决策最近的服务,直接解决大数据应用的“最后一公里”问题。其在整个生态中的定位如下: 它不需要用户有代码能力,自动识别和整合各种不同的数据源,并且自动进行数据可视化。最大程度降低了商业决策端用户使用大数据的成本,也有望解决业务和数据中心方一直存在的矛盾。
基本上,通过基于日志服务的数据采集、基于阿里云数加ODPS的数据计算和运维、QuickBI的报表制作,小规模的初创工具可以在2天左右快速的搭建完一个适合业务的、可以扩展的数据分析平台(你也可以基于这个平台搭建出一个商用的推荐系统),当然,这一切的前提是你的BOSS能知道数据分析的价值。
网站日志分析是大数据应用场景中非常常见的一种,今天我们通过实例对网站日志数据进行分析,从日志采集——>日志数据清洗、加工做画像分析——>BI报表展现,更进一步,通过社交数据分析做好友推荐 ,对整个全链路过程做实验操作演练,希望能给大家提供一些帮助。
觉得裸用MaxCompute(原ODPS)门槛较高?想做数据开发,却苦于没有好的管理工具?想体验Data IDE觉得前期准备工作太长,欢迎进入大数据体验馆,快速开启体验:https://data.aliyun.com/experience
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阿里云数加平台为社区电商小红唇打开了大数据之门,从数据同步→数据加工(数仓搭建+工作流定义+定时调度配置)→BI报表展现,小红唇只花了1天就完成了全链路的自动化报表展现,解决了数据运营难题。那么它究竟是怎么从传统技术发展瓶颈中突破的呢?