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为什么以及如何弃用仪表板

用户的归因源是否真的需要通过API公开，是否会在近实时中使用？（不，绝对不会。）...对于Tableau Server，获取工作簿、视图和用户。无论使用哪种BI工具，都需要通过将其转换为JSON或提取与相关性特定字段（如ID、名称、创建日期、用户）的方式来清理响应。...许多工具不会直接通过API公开使用情况和历史数据。...因此，我们已经将所有数据存储在数据仓库中，并且知道哪些可视化最近没有被使用（我通常建议将“不常用”的门槛设置为60或90天）。BI工具通常在数据团队之外被广泛使用，那么如何进行这一努力的沟通呢？...虽然建议无论使用什么工具都采用这种方法，但API中公开的具体端点可能会有所不同。 需要提到数据目录在元数据工作中的作用。

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商业智能工具全面评估报告 (2025年)

等功能协作功能：集成的社交功能Buzz支持团队协作数据处理与分析能力支持PB级数据处理，实现实时数据更新内置ETL功能，无需依赖外部ETL工具支持与R、Python等高级分析环境集成提供100+种可视化图表类型部署选项与价格策略仅提供云端...视觉和语言服务Power BI服务：支持内容共享和协作数据处理与分析能力内置Power Query数据准备功能支持DirectQuery和导入模式处理数据通过DAX实现复杂的业务计算可视化组件库包含35+标准图表类型部署选项与价格策略提供桌面版...核心功能与特性卓越的可视化：业内领先的数据可视化能力拖拽式操作：直观的拖拽界面简化分析流程VizQL技术：专利技术将数据转换为可视化Tableau Prep：集成的数据准备工具Tableau Agent...核心功能与特性LookML：专有的数据建模语言数据库内分析：直接在数据库中执行查询API优先架构：支持广泛的系统集成嵌入式分析：可嵌入应用的分析功能强大的协作功能：团队协作和数据共享数据处理与分析能力直接在数据库中执行查询...核心功能与特性无服务器架构：自动扩展，无需管理基础设施SPICE引擎：内存计算引擎加速查询按量付费模式：灵活的定价策略Amazon Q集成：AI驱动的数据分析嵌入式分析：支持将分析嵌入应用数据处理与分析能力

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    数据可视化的开源方案: Superset vs Redash vs Metabase (一)

    另外，我会看重它是否有REST API，能否通过API来创建与管理报表，这部分我们放在以后的文章中再讲。 除了满足功能性需求，易用性与文档在评判一个工具时也是非常重要的。...在使用Superset之前我们用的是Looker(很不错的商用BI工具，可惜太贵)，一年半前把Looker上所有的Dashboard迁移到Superset上，整个过程也很顺利。...另一个难题是Superset里的表不支持join，如果一个图表里的数据要从多个数据表里取，那只能通过建视图来实现。...它不需要像Superset那样在创建图表前先定义表和指标，而是可以非常直观地将一个SQL查询的结果可视化，这使得它上手很简易。...在Redash中我们可以将这些片段定义成Snippet，之后方便地复用。 Query Parameters可以为查询添加可定制参数，让这个图表变得更灵活。

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    数据可视化的开源方案: Superset vs Redash vs Metabase (一)

    另外，我会看重它是否有 REST API，能否通过 API 来创建与管理报表，这部分我们放在以后的文章中再讲。 除了满足功能性需求，易用性与文档在评判一个工具时也是非常重要的。...在使用 Superset 之前我们用的是 Looker（很不错的商用 BI 工具，可惜太贵），一年半前把 Looker 上所有的 Dashboard 迁移到 Superset 上，整个过程也很顺利。...另一个难题是 Superset 里的表不支持 join，如果一个图表里的数据要从多个数据表里取，那只能通过建视图来实现。...它不需要像 Superset 那样在创建图表前先定义表和指标，而是可以非常直观地将一个 SQL 查询的结果可视化，这使得它上手很简易。...在 Redash 中我们可以将这些片段定义成 Snippet，之后方便地复用。 Query Parameters 可以为查询添加可定制参数，让这个图表变得更灵活。

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    15个国外顶级的大数据分析工具

    高级用户还可以使用高级自助服务的集成统计和地理空间功能。最后，Tableau使用JavaScript API和单点登录功能等应用程序集成技术将Tableau分析无缝嵌入到常见的业务应用程序中。...使用提取/加载/转换（ELT）方法，Looker使用户能够根据需要对数据进行建模和转换。 Looker还具有专有的LookML语言，它以可视和可重用的方式利用SQL。...Domo使用“Cards”或可部署的交互式可视化portlet简化了远程嵌入分析。这些组件使用JavaScript API和iframe与Web应用程序集成，并可以按唯一端点跟踪利用率。...Sisense的嵌入式分析综合方法包括JavaScript API和单点登录等集成组件。但它还使用户能够自定义嵌入式可视化，为嵌入式分析添加自助服务维度。...Birst的用户数据层自动获取，映射和集成数据源，并为用户提供统一的数据视图。

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    数据可视化软件在大数据时代的局限性「建议收藏」

    这并不是说传统数据可视化软件系统无法提供个性化服务，或者裕兴高级的分析。Dubovskiy表示，组织中如果没有数据科学家，就需要过度依赖供应商。...Dubovskiy表示，Looker系统确实能够将数据进行图形可视化，但这不是选择它的主要原因，因为很多数据可视化系统都有这个功能。...我们之所以选择Looker，是因为它专有的可以定义报告标准的LookerML语言。在这种语言下，他拥有了更多的权限，可以制作相关性更高的报告。...最近，DonorsChoose使用Looker系统出具了捐赠指数报告，这份报告揭示了很多慈善捐赠的特点，无论是对普通教育学校还是对高等教育学校。报告显示，曼哈顿、布鲁克林和芝加哥收到的慈善捐赠最多。...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。

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    如何从 Pandas 迁移到 Spark？这 8 个问答解决你所有疑问

    Spark 学起来更难，但有了最新的 API，你可以使用数据帧来处理大数据，它们和 Pandas 数据帧用起来一样简单。 此外，直到最近，Spark 对可视化的支持都不怎么样。...你完全可以通过 df.toPandas() 将 Spark 数据帧变换为 Pandas，然后运行可视化或 Pandas 代码。  问题四：Spark 设置起来很困呢。我应该怎么办？...使用 Databricks 很容易安排作业——你可以非常轻松地安排笔记本在一天或一周的特定时间里运行。它们还为 GangliaUI 中的指标提供了一个接口。...如果你不介意公开分享你的工作，你可以免费试用 Databricks 社区版或使用他们的企业版试用 14 天。  问题六：PySpark 与 Pandas 相比有哪些异同？...有时，在 SQL 中编写某些逻辑比在 Pandas/PySpark 中记住确切的 API 更容易，并且你可以交替使用两种办法。 Spark 数据帧是不可变的。不允许切片、覆盖数据等。

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    【干货】作为数据专业人士，我们真正需要什么，AI 又如何提供帮助

    仅举我在工作中使用的一些例子： OpenAI API：我用它来对客户反馈进行分类和总结，并找出产品痛点（参见我的教程文章）。...在下面的部分中，我将重点关注两个主要方向——消除低价值任务和加速高价值工作。 由 ChatGPT 生成的图像 1....Looker 中的 Gemini 就是一个例子。Looker 归谷歌所有，因此他们将 Gemini 整合进去是很自然的事情。...Gemini 允许用户调整 Looker 仪表板，询问有关数据的问题，甚至为对话式分析构建自定义数据代理。尽管根据我有限的实验体验，该工具经常超时，有时甚至无法回答简单问题。...然后在两年前的黑客松中，我们尝试使用 OpenAI API 对相同的反馈数据进行分类和总结——它就像魔法一样有效，因为你可以通过一次 API 调用完成高准确率的主题建模、情感分析和反馈分类，并且输出内容很好地符合我们的业务背景

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    2025年最新智能BI工具市场评估与推荐指南

    自然语言查询（NLQ）和对话式分析，允许用户直接用日常语言提问，如“展示上个季度华东区的销售额和利润率”，系统便能即时返回分析结果和图表。这一变革的核心是让数据分析变得像使用搜索引擎一样简单。...DataFocus：其“搜索即分析”的模式，将学习曲线降至最低，用户只需一个搜索框即可开始分析，极大地降低了使用门槛。自助服务程度：业务人员在多大程度上可以独立完成分析任务？...评估时应关注以下几点：数据处理与准备能力：数据源连接：支持的数据库、数据仓库、云服务和API种类是否广泛？连接是否稳定高效？ETL/ELT能力：工具是否内建了强大的数据准备模块？...可视化丰富度与自定义能力：图表库：支持的图表类型是否全面？是否包含基础图表（柱状、折线、饼图）和高级图表（桑基图、关系网络图、旭日图、地理信息图等）？...业务用户无需学习任何拖拽逻辑或公式语言，只需像使用百度一样，用自然语言提出问题，系统即可自动生成图表和答案。

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    2015年10个最酷的大数据创业公司

    DataHero云服务从各种来源收集数据例如 Box,Dropbox, Google Drive, Excel, Office 365, Marketo, HubSpot和 Eventbrite,并把这些数据通过图表和仪表板展示...这项技术使用Hadoop作为操作系统，允许它直接在Hadoop服务器和运行访问，进行数据存储。 圣马特奥市,CA,创建于2012年。...Looker 提供了一个saas业务分析平台,该公司表示将通过简单的方式将企业不同来源的数据以可视化的方式呈现并共享出来。...Looker是一个基于web的BI平台，可以对广泛的数据源进行集成,包括 Amazon Redshift, Google BigQuery, HP Vertica, Cloudera Impala,Apache...Hadoop技术之间创建了一个语义层和业务分析工具,将Hadoop变成OLAP服务器。 圣马特奥市，CA,创建于2013年。

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    15种常见的数据可视化工具

    除了将其部署为业务中心数据门户之外，您还可以将Dundas与该网站集成。 Dundas的特点 它带有不同的数据可视化布局选项。 让您自定义地图，图形和图表。...易于使用，并具有许多重要功能。 克鲁维奥的特点 支持将原始数据转换为不同的专业图形和图表。 它带有一个共享的公共仪表板，其他人无需登录该软件即可访问它。...Looker 最好的数据可视化工具之一，易于使用的工具，可以提供更深入的数据分析。Lookers提供了出色的交互式数据可视化设计。它使数据解释易于理解。 Looker的功能 它提供了更好的安全性。...这使用户只需单击几下即可创建高度交互的图表。用户可以轻松地将CSV（逗号分隔值）数据文件加载到Datawrapper中，并将地图集成到他们的网站中。...RAWgraph可以与TSV-制表符分隔值和CSV一起使用。您可以轻松地将图表集成到您的网站中。 RAWgraph的特征 支持用于数据可视化的复制粘贴选项。 带有引人入胜的布局。

    3.8K40

    大数据圈盘点：你不知道的15个新技术

    6 IBM云数据服务的Looker Blocks Looker为基于Web的商业智能平台提供了访问驻留在数据库中或者云中的数据。...Looker与IBM合作开发了一套Looker Blocks组件，通过利用IBM的云数据服务实现更加简化和可定制的数据分析服务。根据这两家公司所称，该组合将允许客户在数天内部署一个完整的数据平台。...在新版本中，通过混合的事务处理或者分析处理将事务和分析合并成一个单一的数据库，以支持OLTP和OLAP查询。用户可以在大量的写入负载中实现 实时查询。...新版的Ryft One Cluster使用带有开放API接口的混合FPGA / x86计算架构,该公司表示，这可以实现以100倍的速度加速大数据生态系统的发展，同时降低70%的成本。...数据争论是原始数据的转化过程，将复杂的数据转换成清洁的，结构化的数据转化成可分析的，这是数据分析过程中最具有挑战性的一个部分。

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    大数据圈盘点：你不知道的15个新技术

    IBM云数据服务的Looker Blocks Looker为基于Web的商业智能平台提供了访问驻留在数据库中或者云中的数据。...Looker与IBM合作开发了一套Looker Blocks组件，通过利用IBM的云数据服务实现更加简化和可定制的数据分析服务。根据这两家公司所称，该组合将允许客户在数天内部署一个完整的数据平台。...在新版本中，通过混合的事务处理或者分析处理将事务和分析合并成一个单一的数据库，以支持OLTP和OLAP查询。用户可以在大量的写入负载中实现实时查询。...新版的Ryft One Cluster使用带有开放API接口的混合FPGA / x86计算架构,该公司表示，这可以实现以100倍的速度加速大数据生态系统的发展，同时降低70%的成本。...数据争论是原始数据的转化过程，将复杂的数据转换成清洁的，结构化的数据转化成可分析的，这是数据分析过程中最具有挑战性的一个部分。

    1.1K60

    面向现代数据基础设施的新兴架构

    第一个视图展示了所有数据基础设施用例的统一概述：     注：不包括 OLTP、日志分析和 SaaS 分析应用程序。 第二个视图放大了机器学习，它是一个复杂的、越来越独立的工具链。...仪表板仍然是输出层中最常用的应用程序，包括 Looker、 Tableau、 PowerBI 和 Superset 等新进入者。...这些新的解决方案侧重于将新用户（即分析师和软件开发人员）引入机器学习市场。 使用预训练模型正在成为默认，特别是在自然语言处理中，并为 OpenAI 和 Hugging Face 等公司提供了支持。...人们越来越关注开发者如何将机器学习模型无缝集成到应用程序中，包括通过预构建的 API（如 OpenAI）、矢量数据库（如 Pinecone）和更多的意见框架。...API。

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    怎样在初创公司里搭建稳定、可访问的数据基础架构

    当图表中有个重要的变化，人们立马会质疑数据的整体性。把问题和有趣的想法区分开来是很难的。数据科学已经是一门艺术，所以你需要基础架构来给你提出的问题一个信得过的答案。 然而，99%的准确性还是不够好。...比如，我们曾经让一个数据处理脚本错误地生成了一个超级大的日志文件，它太大了，以至于我们无法用电子邮件发送。...虽然我们一直在探索节点增加的特性，我们还是使用python内置的单元测试模块。...我们非常依靠这些功能来防止某些个人把数据库独占，从而别人无法使用。通过增加机器的数量，然后按一些按钮我们就能在半个小时内加速和增加存储量。在将来，我们还可能自动化这个过程。...Looker帮助我们查看大维度建模在时间轴上的群效应 一些Interana擅长的事情： 交互的漏斗分析 视觉化用户行为，导致新能问题（截图中的右边部分） 理解长期使用这个应用的用户会做什么操作 Interana

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    数据是你的生命线，请待她如待初恋

    在本文中，Porterfield 将跟我们讲解创业者们如何可以从一开始就设计好数据分析的基本框架：将数据储存于何处?用什么工具分析最好?可以规避哪些常见的错误?以及，今天的你如何亡羊补牢?...如果没有精确到日乃至小时的变化明细，你无法分析出来数据变化背后看不见的手。如果只是粗放的，断续的统计，没有人可以解读出各种细微因素对于销售或者用户使用习惯的影响。 与此同时，数据储存越来越便宜。...可此时你会遇到新的迷茫：你无法衡量这个营销手段对老用户的影响。人们可能被吸引眼球，注册为新用户，然后厌倦而不再使用。你可能为吸引了一帮没有价值的用户付出了过高的代价。...把颗粒数据形象化为图表可以让团队的每一个成员更好地解读这些数据。对于大部分人来说，理解图表比理解表格容易得多，因此把数据形象化可以帮助交流更加顺畅。 不好的数据分析框架只会打击人们的自信心。...你必须让公司最小白的数据用户都能轻松地生成自己需要的图表并理解它。这是选择数据平台的一个基本原则。

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    AI幻觉的真相：为什么ChatBI会“说谎”？

    如果AI不理解这些术语的定义，就无法生成正确的查询逻辑。...Google Looker：Looker的语义层以其独特的建模语言LookML而闻名。LookML提供了一个强大、可重用的框架，数据团队可以在其中定义维度、聚合、计算和数据关系。...当与Gemini in Looker结合时，对话式分析功能可以直接利用LookML模型，确保自然语言查询的准确性和一致性。...Amazon Q建立在Amazon Bedrock之上，利用其强大的模型和安全措施来确保AI的负责任使用。...Holistics强调通过其建模层将业务逻辑与底层数据表进行映射，从而为非技术用户提供一个抽象、易于理解的数据视图，减少了直接操作复杂数据的错误风险。

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    关于数据分析，聪明人常犯的6个错误

    引子 Porterfield的最新创业项目是Looker, 一个商业数据分析解决方案提供商。 主人公在下面这篇文章中向我们讲解创业者们如何可以从一开始就设计好数据分析的基本框架：将数据储存于何处？...如果没有精确到日乃至小时的变化明细，你无法分析出来数据变化背后看不见的手。如果只是粗放的，断续的统计，没有人可以解读出各种细微因素对于销售或者用户使用习惯的影响。 与此同时，数据储存越来越便宜。...可此时你会遇到新的迷茫：你无法衡量这个营销手段对老用户的影响。人们可能被吸引眼球，注册为新用户，然后厌倦而不再使用。你可能为吸引了一帮没有价值的用户付出了过高的代价。...他们做了一个又一个病毒营销，但是没有把用户活动数据放在同一框架内，所以他们无法分析一个活动是如何关联到另一个活动的。他们也无法进行一个横跨日常运营以及活动期间的数据分析比较。...把颗粒数据形象化为图表可以让团队的每一个成员更好地解读这些数据。对于大部分人来说，理解图表比理解表格容易得多，因此把数据形象化可以帮助交流更加顺畅。 不好的数据分析框架只会打击人们的自信心。

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