1.到数据集里面点击编辑要做地图分析的数据集 2.找到要分析的地理维度字段,选择转换为对应的类型,这里为市级,所以选择转换为市,其它类似,然后点击右上角保存即可. 3.返回数据集,点击新建仪表板 4.把相应维度拖到相应区域,然后单击"更新"即可.(这里也可以设置自动更新,就无需每次改变分析维度或者数据都需要点记更新,在右上角点击"高级",把"自动刷新"勾上并设置时间即可)

​数据可视化地图制作教程 现在做数据分析基本上离不开数据可视化,在大量的数据中,有很大一部分数据都与地理信息相关,因此,在数据可视化中,可视化地图是非常重要的一部分.无论是新闻报道,还是商业分析报告,都能看到运用地图来分析展示相关数据.数据可视化地图可以最直观的表达出数据之间的空间关系,因此在很多数据分析场景中被广泛应用. 现在有非常多的工具都可以制作数据可视化地图,比如大家最常用的Excel.用Excel做数据可视化地图要用到Power Map插件,将数据导入Excel中,选中省份和人口数两个

在3月29日深圳云栖大会的数据分析与可视化专场中,阿里云产品专家潘炎峰(陌停)对大数据智能分析产品 Quick BI 进行了深入的剖析.大会现场的精彩分享也赢得观众们的一直认可和热烈的反响. Quick BI诞生于阿里巴巴集团自身对数据分析的需求过程.从自研报表,到自研BI可视化,再到现在所使用的智能Quick BI,集团经历了多年的探索.从当初重度依赖专业的数据分析人才,到现在赋予一线业务人员智能化的分析工具,阿里小二们真正的做到了“数据化运营”让数据产生价值. 数据处理 现在,越来越多的企业

在3月29日深圳云栖大会的数据分析与可视化专场中,阿里云产品专家陌停对大数据智能分析产品 Quick BI 进行了深入的剖析.大会现场的精彩分享也赢得观众们的一直认可和热烈的反响. 大数据分析之路的挑战与期望 阿里巴巴作为一家大数据公司,整个集团,从上到下都在践行数字化运营.传统的大数据分析之路,正面临着临时需求多.需求响应时间长.本地化现象严重.专业人才紧缺等挑战,急需构建一个面向业务人员的自助式大数据分析工具,让业务人员自助式实现在线数据分析,助力企业业务的数据化. Quick BI核心能力

前言: 最近小编帮助隔壁团队一个小姐姐解决了个大难题:给老板汇报业绩分析,频次提高.效率提升,还得保证团队中的小伙伴们都得有点大数据时代的基本数据能力.小编觉得这么好的经验可以分享给更多志同道合的朋友们,所以决定加班加点,推出Quick BI的功能.场景及技巧分享系列,为大数据时代舔砖加瓦! Quick BI是阿里云上面向企业和个人提供的高效数据分析及展现服务平台,承载了数据连接.数据处理.数据分析及可视化的能力.本文是Quick BI分享系列的第一篇,可以帮助大家在20分钟完成敏捷BI的认知及

一.摘要 随着互联网的高速发展,数据量爆发式增长的同时,数据的存储形式也开始呈现出多样性,有结构化存储,如 Mysql, Oracle, SQLServer 等,半结构化甚至非结构化存储,如HBase,OSS 等.那么从事数据分析的人员就面临着从多种多样的数据存储形式中提取数据而后进行多维分析,这将是一件非常具有挑战的事情.而Quick BI 作为新一代智能BI服务平台,恰好解决了这一难题,不仅支持多种结构化数据源的多维分析,也支持本地文件上传后的查询分析,同时还支持部分非结构化数据源的OLAP

我叫洞幺,是一名大型婚恋网站“我在这等你”的资深老员工,虽然在公司五六年,还在一线搬砖.“我在这等你”成立15年,目前积累注册用户高达2亿多,在我们网站成功牵手的用户达2千多万.目前我们的公司在CEO的英名带领下,为我国民生问题出点绵薄之力. 缘起 突然有一天,我主管说公司最近购买了阿里云的QuickBI专业版.说了一大堆要好好利用数据的道理.说Quick BI的高大上, 可以通过提供海量数据即席分析什么的.电子报表制作及拖拽式的可视化分析能力什么的,重塑数据生产的全链路什么的.我听得模模糊糊,

摘要 就数据访问权限而言,阿里巴巴以“被动式授权”为主,你需要什么权限就申请什么权限.但是,在客户交流过程中,我们发现绝大多数企业都是集中式授权,尤其是面向个人的行级权限管控,管理复杂度往往呈几何增长.因此,Quick BI创新了标签式授权机制,支撑IT人员轻松实现千人千面的行级权限管控?小编给大家做个详细介绍! 为什么要做千人千面的标签式授权 不管是敏捷BI ,还是传统BI,甚至定制开发报表,都需要面临个人级别的行级数据访问权限控制.Quick BI作为一个高效数据分析与展现的BI套件,实现了

之前使用自定义图表,每次新打开一个新文件时,都需要重新添加,无法保存,在PowerBI 6月更新中,这个功能得到了很大改善,可以将自定义的图表固定在内置图表面板上了. 添加自定义图表后,右键>固定到可视化效果窗格, 这样下次再创建新的PowerBI文件,这些自定义图表也都在哦, 既然可以固定了,那么就可以将常用的一些自定义图表添加的可视化面板中了,不用每次都要下载. 目前PowerBI的自定图表有200多个,但是质量参差不齐,并不是每一个都好用,需要仔细甄别才能挑到合适的图表. 这里我就精心挑选

对于普通的表格展示数据,相信大家都非常熟悉了,今天给大家介绍的是BI领域的分析利器-交叉表,这个在BI分析场景中使用占比最多的分析利器.通过交叉表对数据的承载和管理,用户可以一目了然地分析出各种场景指标以及对比,帮助用户作出决策.我们简单列举几个场景看看Quick BI的宝藏功能——交叉表吧! 场景一:多角度排序 很多时候,当我们面对大量数据时,都需要用到排序来知晓 TOP N 等场景,在这里,Quick BI的交叉表提供了两种排序方式. 1.全量排序 全量排序是直接对某个字段(维度/度量)进行

Quick B的SQL传参建模功能提供基于SQL的数据加工处理能力,减轻了IT支撑人员的工作量.在即席查询SQL中,我们用物理字段显示别名来表示参数的占位符,配置完占位符后,就可以在查询控件中进行参数绑定.在的传参建模中,本质透传的是逻辑条件,执行过程中会将物理字段:显示别名来表示参数的占位符,配置完占位符后,就可以在查询控件中进行参数绑定.在QuickBI的SQL传参建模中,本质透传的是逻辑条件,执行过程中会将“{物理字段:显示别名}”替换为“物理字段 > 查询值 ” 或 “物理字段 = 查询

Quick BI 潜心打造了核心技术底座(OLAP分析引擎),实现了SQL解析.SQL调度.SQL优化.查询加速等基础能力,支撑Quick BI的数据分析和查询加速.OLAP分析引擎包括数据源连接.数据模型.智能查询路由.通用查询.加速查询等5大核心能力.今天就Quick BI的数据源连接能力,小编给大家作个详细介绍! 支持哪些数据源:支持24种数据源 数据源是Quick BI用于连接业务数据库的管理功能,是数据分析的基础准备工作.Quick BI数据源,仅做数据源连接.SQL任务解析及调度,所

一.摘要 随着物联网的告诉发展,数据量呈现井喷式的增长,如何来分析和使用这些数据,使数据产生商业价值,已经变得越来越重要.值得高兴的是,当前越来越多的人已经意识到了用数据分析决定商业策略的重要性,也都在进行着各行各业的数据分析.众所周知数据分析的核心是数据,为了更容易的分析数据,数据模型的设计需要遵循一定的规范.当前最流行的联机分析处理(OLAP)的规范为维度建模规范.本文介绍Quick BI如何进行维度建模,基于维度模型如何来自动化的生成分析查询的SQL语句,从而使数据分析变得更容易. 关键字

开发图表最关键的点在于选择准确的图表类型展示准确的数据,而准确的数据往往依赖于一个强大的取数模型,因此设计一个好的取数模型不仅可以解决数据安全的问题,更可以帮助每个访问者高效触达自己想要的数据,开发者可以通过使用Quick BI建立起多层次多粒度的取数模型. 在构建取数模型前,简单介绍一下数据集的概念.Quick BI 目前已经支持为20多种数据库建立连接,建立连接后我们会在系统内为每个连接生成一个逻辑实体称之为数据源.通过预览数据源可以查看对应数据库下面的物理表信息,并能够基于这些物理表创建数

写在开头 对于普通的表格展示数据,相信大家都非常熟悉了,今天给大家介绍的是BI领域的分析利器-交叉表,这个在BI分析场景中使用占比最多的分析利器.通过交叉表对数据的承载和管理,用户可以一目了然地分析出各种场景指标以及对比,帮助用户作出决策. 术语说明 行和列:行一般是作为一个系列分类的概念,里面通常放置维度字段:列与行对应,是用于展示统计分析的数据,通常放置度量字段.钻取:钻取是改变维的层次,变换分析的粒度.它包括向上钻取和向下钻取.通过向导的方式,用户可以定义分析因素的汇总行,例如对于各地区各

背景 一直以来,性能都是技术层面不可避开的话题,尤其在中大型复杂项目中.犹如汽车整车性能,追求极速的同时,还要保障舒适性和实用性,而在汽车制造的每个环节.零件整合情况.发动机调校等等,都会最终影响用户体感以及商业达成,如下图性能对收益的影响. 性能优化是一个体系化.整体性的事情,印刻在项目开发环节的各个细节中,也是体现技术深度的大的战场.下面我将以Quick BI的复杂系统为背景,深扒整个性能优化的思路和手段,以及体系化的思考. 如何定位性能问题? 通常来讲,我们对动画的帧率是比较敏感的(16m

在现代生活中,地图无论对于社会主义建设.国防.运输以至旅行都是不可缺少的.要学会正确地使用地图,必须学会如何绘制地图. 最近我发现了一款好用的可视化地图神器,比excel做地图可视化好一万倍!其实呢,excel绘制地图也可以,但是相对来说比较复杂,而且功能也不是很齐全,视图也不是很美观.不是一个制作可视化地图的好工具.但今天我要分享的这个神器,简直功能操作可以甩excel一条街.而且个人使用是免费啊!免费!免费!!!! Smartbi的可视化地图可分为一下这四种类型: Smartbi可视化航线地

最近葡萄在做技术支持,又遇到了客户给我们出的新问题. 事情是这样的. 这次客户使用的是.Net项目,直接做BI大屏过于复杂,所以想直接集成使用BI数据可视化分析大屏. 所以,这次我们就从--Wyn出发,为大家介绍如何在 .Net环境中集成BI仪表板数据可视化大屏. 说到这里有些同学对BI仪表板数据可视化大屏并没有概念,我们这里先为大家介绍一下. BI仪表板数据可视化大屏 无论你现在正在进行什么项目,多少都会遇到甲方提出,需要一个炫酷好看的数据看板,进行数据可视化展示及自助式数据分析. 这个看板,

​一.国外BI----tableau   BI平台Tableau帮助企业可视化和理解数据.它使组织能够通过PC或iPad连接,可视化和共享数据.用户可以轻松创建仪表板,发布甚至与同事,合作伙伴和客户共享 - 所有这些都无需编程知识.该软件可以连接到众多信息源,并在很短的时间内导入和可视化信息. 该软件直观,易于使用,并允许使用拖放功能进行数据分析.它促进了协作,允许进行群组分析并始终保持所有团队成员的知情.当应用程序附带本机移动应用程序时,用户还可以随时随地完成任务. Tableau有什么独特之

数据可视化用专业术语来就是通过视觉的方式向人类展示数据,这种在文本基础上的图表即简单又实用,而且相关性.趋势分析都非常明确,也非常可靠,通过图表一目了然.用通俗的话说就是画一张图表,将数据以比例的方式展示,让人能一眼就了解到自己想要了解的数据.数据可视化工具软件是大数据市场催生的致力于帮助企业快速.直观解决大数据分析的关键工具.目前数据可视化工具软件排名如何?其实排名先后都带有主观色彩,所以这边我就以我觉得好用的4款数据可视化工具软件推荐给大家,拿走不谢!(排名不分先后) 1. Tableau

xx Power BI的官方文档特别好,但是具体到自己使用的时候,有些知识点,可能看完文档忘了,导致有些功能做不出来...网络上资料还比较匮乏... 自己没事还是多总结下吧... 比如: 文档上写的很清楚了,但是自己做起来还是搞的没头绪,明明点了"视觉对象交互",页面不给一点反应... 最后在我的不断探索下..终于找出问题所在... Power BI 报表中的可视化交互<https://powerbi.microsoft.com/zh-cn/documentation/power