1.安装32位系统的FineBI,最多只能支持2G内存. 正确 错误 2.Spider数据引擎中适合内存化的表通常为数据量小且更新频率较低的表. 正确 错误 3.Spider数据引擎支持跨数据源进行数据表之间的关联. 正确 错误 4.做自助数据集处理的时候,预览显示数据是不全的 正确 错误 5.FineBI V5.0不支持数据表之间建立多个外键的联合关联关系. 正确 错误 6.FineBI 5.0取消了图表类型的概念,基于著名的图形语法(The Grammar Of Graphics)设计,可快

信息爆炸时代,大数据晋升为一个时髦词汇.不论是在哪个行业领域,大数据分析成为各企业备受推崇的决策工具.对于海量数据的挖掘,有助于统计事情发生的概率,帮助人们计算做某些事情成功的几率.企业正在数据的海洋中畅游,其中蕴含着宝贵的知识.而能够在其需要的时候挖掘出所需要的商业智能,是掌舵企业前行方向的关键.大数据时代下的数据分析BI工具,到底有多牛? 小编搜遍全网,以数据可视化和分析为特征,选取了国内外各3个BI工具,给大家一一介绍,看小伙伴们喜欢哪个. 国外篇 一.Birst Birst 将自己标榜为

一.动态分区的好处就不说了,随着时间的推移,不可能一个度量值组都放在一个分区中,处理速度非常慢,如何动态添加分区,如何动态处理分区,成为了很多新手BI工程师一个头痛的问题,废话不多说,分享一下我的经验. 二.首先讲一下大致的流程,主要是通过SSIS进行任务的处理,本文主要是按照月进行分区,当然分区的规则大家可以根据自己的需求制定. 该包用到的所有变量 三.对上面四个步骤分别讲解一下. 1.得到所有分区: ①.主要设置如下图 ②.输出的结果集应该传给变量Partitions ③.SQLStatem

(此文章同时发表在本人微信公众号"dotNET开发经验谈",欢迎右边二维码来关注.) 题记:这是一个给初学者(尤其对VS不熟悉的BI工程师)的入门操作向导. Qlik Sense是Qlik公司推出的第二代BI产品,它的架构设计的很灵活,实现了前后端分离,所以理论上你可以只使用Sense的后端,而完全自定义前端展示.其实Qlik自带的Hub就可以看作是一个官方实现的前端. 除了架构的灵活性以外,Sense在前端部分也提供了很强的扩展和集成能力,比如可以通过Mashup来自定义页面,甚至可

一.动态分区的好处就不说了,随着时间的推移,不可能一个度量值组都放在一个分区中,处理速度非常慢,如何动态添加分区,如何动态处理分区,成为了很多新手BI工程师一个头痛的问题,废话不多说,分享一下我的经验. 二.首先讲一下大致的流程,主要是通过SSIS进行任务的处理,本文主要是按照月进行分区,当然分区的规则大家可以根据自己的需求制定. 该包用到的所有变量 三.对上面四个步骤分别讲解一下. 1.得到所有分区: ①.主要设置如下图 ②.输出的结果集应该传给变量Partitions ③.SQLStatem

一.动态分区的好处就不说了,随着时间的推移,不可能一个度量值组都放在一个分区中,处理速度非常慢,如何动态添加分区,如何动态处理分区,成为了很多新手BI工程师一个头痛的问题,废话不多说,分享一下我的经验. 二.首先讲一下大致的流程,主要是通过SSIS进行任务的处理,本文主要是按照月进行分区,当然分区的规则大家可以根据自己的需求制定. 该包用到的所有变量 三.对上面四个步骤分别讲解一下. 1.得到所有分区: ①.主要设置如下图 ②.输出的结果集应该传给变量Partitions ③.SQLStatem

Presto 的平均查询性能是 Hive 的 10 倍! 由于 Presto 的数据源具有完全解耦.高性能,以及对 ANSI SQL 的支持等特性,使得 Presto 在 ETL.实时数据计算. Ad-Hoc 查询和实时数据流分析等多个业务场景中均能发挥重要的作用. 由于 Presto 卓越的性能表现,使得 Presto 可以弥补 Hive 无法满足的实时计算空白,因此可以将 Presto 与 Hive 配合使用:对于海量数据的批处理和计算由 Hive 来完成:对于大量数据(单次计算扫描数据量级

本文转载自公众号 DBAplus社群 , 作者:谢麟炯 谢麟炯,唯品会大数据平台高级技术架构经理,主要负责大数据自助多维分析平台,离线数据开发平台及分析引擎团队的开发和管理工作,加入唯品会以来还曾负责流量基础数据的采集和数据仓库建设以及移动流量分析等数据产品的工作. 海量数据实时OLAP场景的困境 大数据 首先来看一下我们在最初几年遇到的问题.第一就是大数据,听起来好像蛮无聊的,但大数据到底是指什么呢?最主要的问题就是数据大,唯品会在这几年快速发展,用户流量数据从刚开始的几百万.几千万发展到现在

在大数据处理以及分析中 SQL 的普及率非常高,几乎是每一个大数据工程师必须掌握的语言,甚至非数据处理岗位的人也在学习使用 SQL.今天这篇文章就聊聊 SQL 在数据分析中作用以及掌握 SQL 的必要性. SQL解决了什么问题 SQL的中文翻译为:结构化查询语言.这里面有三层含义:首先这是一门编程语言:其次,这是一门查询语言:最后,这是在结构化数据上做查询的语言.结构化数据就是数据库里的二维表,不了解数据库的读者可以把它看做 Excel 里面的表格.虽然 SQL可以解决查询问题,但是 SQL 并

2019年第一个数据分析面试: 先说一下心理感受,在BOSS多次看到这个岗位了,但是 呢一直没勇气去投这个岗位.首先毕竟是一个知名企业一万+人的公司,心里多少底气不足(小公司待习惯了吧),而且看岗位要求还有些自己不满足的岗位需求的地方.但是大老远跑来面试雪雕服饰,结果被告知不招聘了,然后灰头土脸朝车站走,当然心里确实多少有点不舒服,投的其他的公司也石沉大海.当然还有让我去某地去上课.不甘心回去就待在火车站坐了四个小时,有点怀疑自己是不是不应该辞职去转行了.但是最终决定再投几家.这次可能是心里期望

概述 数据分析行业主要的职业发展. 业务:业务分析师.数据产品经理.产品总监 技术:算法师.架构师.研发经理.研发总监 美工:BI工程师 人工智能,是数据分析的子集.人工智能主要包括 语音识别 自然语言处理 图像处理 专家系统 语音识别 语音转化为文字.技术已经相对成熟. 自然语言处理 对文本进行分析.主要有: 基于词 中文分词 关键词提取 命名实体识别 词性标注 句子 指代消解 依存句法 段落.意图识别 篇章.文本分类.聚类 词-中文分词 分词用的库:Jieba, SnowNLP, PKUse

简单介绍下,从前端展现市场来看,国内这几年帆软算是做的比较好的一家公司,整体市场营销,以及产品易用性也是不错.思迈特公司也是一家专门从事做数据分析平台的公司,也有接近20年的历史,早期从银行.金融证券起家,做了很多的大客户.那在市面上很经常有公司在选型时,会对两家产品,进行对比,那今天在这里也详细的对两家产品.背景进行一次全方位简单的介绍. 一.发展历史 我们先说说帆软吧,帆软是从企业客户起家,以简单易用的桌面报表工具开始,不断根据客户的需求叠加功能.随着技术的不断进步,帆软推出了B/S端的报表

千呼万唤的Power BI中国版终于落地了,相信12月初的微软技术大会之后已经铺天盖地的新闻出现了,不错,Power BI中国版真的来了,但还有些遗憾,国际版的一些重量级服务如power bi embeded,都还暂时不能用,但相信会很快,等了一年,也不在乎多等点时间了,而且中国版的一些服务已经可以先进行一些测试和技术储备了.今天就来说说Power BI帐号注册的相关问题,以及多人协作环境的搭建. 苦逼这篇文章应该在2016年末发出来的,杯具搞到半夜,Win10系统死掉了...无法保存,当时那个

什么是BI? Business Intelligence(BI) = Data Warehouse(DW) + OLAP + Data Mining(DM) 商业智能=数据仓库+联机分析+数据挖掘 做BI的目的是帮助用户进行决策分析,从多维的角度来分析现状,给决策者做出正确的决策提供可靠的数据基础与背景,为企业的发展做出正确的导向.然而在国内做BI确走入了一个误区,通常客户拿BI当报表系统来用,这有点大才小用的感觉,还有就是各个公司水平不同,常常有个别公司拿着拿着非BI系统来欺骗客户给BI蒙上了

运维工程师必会的109个Linux命令 版本1.0 崔存新 更新于2009-12-26 目录 1 文件管理 6 1.1 basename 6 1.2 cat 6 1.3 cd 7 1.4 chgrp 7 1.5 chmod 8 1.6 chown 9 1.7 comm 10 1.8 cp 10 1.9 cut 11 1.10 dd 12 1.11 diff 13 1.12 dir 14 1.13 dos2unix 16 1.14 egrep 17 1.15 fgrep 17 1.16 file

Ollivanders: Makers of Fine Wands since 382 BC. Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 131072/65536 K (Java/Others)Total Submission(s): 935    Accepted Submission(s): 523 Problem Description In Diagon Alley ,there is only one Wand-se

Ollivanders: Makers of Fine Wands since 382 BC.                                               Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 131072/65536 K (Java/Others)                                               Total Submission(s): 520 

开篇介绍 微软BI SSIS 2012 ETL 控件与案例精讲 (http://www.hellobi.com/course/21) 课程从2014年9月开始准备,到2014年12月在 天善BI学院 (http://www.hellobi.com)正式上线. 100多天的时间共完成了 51个视频的录制,包含49个原创案例,总共1460余分钟,共计 24 个小时. 每一个案例的准备时间耗时 4 - 5个小时,有的案例的设计,思路的整理耗时 8 个小时 - 16 个小时. 本课程涵盖了微软 BI S

早在今年的上半年我应邀参加了由 Smartbi 主办的一个小型数据分析交流活动,在活动现场第一次了解到了民生银行的阿拉丁项目.由于时间关系,嘉宾现场分享的内容非常有限.凭着多年对行业研究和对解决方案的嗅觉与敏感性,意识到这个阿拉丁项目的完整性和独特性超出了以往我所接触过的所有 BI 领域的项目案例,很值得再次深入的探讨.学习与研究.对于很多公司在建设自身的 BI 或者大数据平台体系上,这个项目案例有很好的参考与借鉴意义.(另外一个我个人比较推崇的大数据建设的案例是美的的大数据平台建设案例.) 在

Fine报表权限流程分析记录 URL访问三种类型的报表:第一个:BI报表 例如: http://192.25.103.250:37799/WebReport/ReportServer?op=fr_bi&cmd=bi_init&id=50&openFromShare=true&systemManager=true&createBy=-999 http://192.25.103.250:37799/WebReport/ReportServer?op=fr_bi&