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可视化工具对比：JimuReport VS QuickBI

今天我们就来看一下JimuReport 和 阿里的QuickBI 有哪些区别。...一、版本JimuReport： 免费开源 涵盖报表、仪表盘、数据大屏、仪表盘移动端设计，仪表盘也支持门户交互设计QuickBI： 没有开源版，个人版只有仪表盘，没有大屏；企业版、高级版根据用户人数限制...，也没有大屏；二、集成方式JimuReport：支持源码下载、maven依赖集成（可集成到自己项目中）、window/docker免安装快速启动QuickBI：仅在线使用和私有部署，但是私有部署价格就高了三...：个人版中，只可使用仪表盘，其他数据大屏、数据报表不可用，需企业版和高级版八、模版示例JimuReport：QuickBI：对比总结JimuReport 和 QuickBI 都是优秀的可视化工具，它们在功能...而如果您的企业数据存储在阿里云上且对大规模数据处理和高级可视化效果有较高要求，并且有钱任性，那么 QuickBI 将更能满足您的需求。

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Highcharts-7-下钻图制作

Highcharts-7—下钻图形 本文中只讲解一个图形的制作：下钻图 下钻表示的是通过层级的方式来展示数据，比如我们想查看国内人口数的占比情况，我们可以先看各个省份的情况，接着我们想看具体某个省中各个地级市的占比...，这就是通过下钻方式实现。...下钻效果 当我们选择其中某个图形进行点击的时候，会展示其下面的图形和数据，比如我们选择第一个： ? 下钻的图形展示的是折线图，因为我们指定的是line类型： ? ?...这便是下钻图表的效果? 问题 问题出现 问题：目前在jupyter notebook中的时候使用的是python-highcharts，运行的结果不能下钻到下一层级中 问题所在 打印出返回的源码 ?...待解决 目前显示下钻图形是通过前端的html代码实现的，在jupyter notebook如何直接在线显示图形还是没有解决? 感觉是下载highcharts的版本时候，模块文件要统一下。

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    国产BI的“耻辱”：QuickBI 计算功能测评（下）

    国产 BI 的“耻辱”：QuickBI 的“后发优势”（删改版） 国产 BI 的“奇迹”：QuickBI 的“后发优势”（中） 国产BI的“耻辱”：QuickBI 计算功能测评（下） 本文 ‍‍ 01...在 QuickBI 中，没有上述如此便捷的方式，当然这个可以理解。 不能理解的是，我甚至不能在字段上右键新建计算！...我甚至希望有朝一日 QuickBI 能因为我此处的诘问而修改这个功能。...说到这里，我都生气 QuickBI 中乱用名词，比如数据类型、字段类型，这里暂且按下不表。‍‍‍...帆软的计算止步于高级计算和优先级调整，观远的高级计算还远未成熟，永洪的计算旁生了一些奇怪的分支，QuickBI 的计算则完全是乱作一团。 如果要我说，对谁最失望，毫无疑问是 QuickBI。

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    国产 BI 的“奇迹”：QuickBI 的“后发优势”（中）

    作者注：国庆节前，我在去往武汉的漫漫高铁上写了一个“QuickBI 测评”主题文章，没想到小破站迎来数百次转发。...在上篇中，我提到的 QuickBI 的几个致命问题：‍‍ https://xilejun.com/other-bi/cn_bi/quickbi-is-it-the-best-bi-of-china/ -...03 — 从QuickBI 之折线图看可视化 相比于柱状图，折线图的关键是“折线”所依赖的日期轴，“轴”Axis 的背后是连续性，不管是数字轴（quickbi 称之为值轴），还是日期轴。...从这个角度看，quickBI 当然没有把日期的“连续性”视为是独立的特征，事实上，QuickBI 也确实没有连续、离散的功能，就像 PowerBI一样。‍...04、QuickBI 可视化：向左还是向右？ 为什么会出现这样的问题呢？

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    【详解】ElasticSearch嵌套聚合，下钻分析，聚合分析

    ElasticSearch嵌套聚合：下钻分析与聚合分析在大数据时代，数据的分析和处理能力成为了企业竞争力的重要组成部分。...本文将探讨如何利用 Elasticsearch 的嵌套聚合功能进行下钻分析和聚合分析。1....2.2 下钻分析下钻分析是指从宏观层面逐步深入到微观层面的过程。通过嵌套聚合，我们可以轻松地从产品的整体评价深入到具体用户的评价细节。...下钻分析：通过 ​​date_histogram​​ 聚合，我们可以按时间区间（如月份）对数据进行分组，并进一步分析每个时间段内的销售情况。...下面我将详细介绍嵌套聚合的概念，并通过具体的例子来展示如何使用它进行下钻分析和聚合分析。

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    当销售额下降时，ChatBI 如何实现多维下钻、归因分析？

    传统数据分析模式下，数据工程师需手动写 SQL 提取数据、构建模型、多维度下钻分析，耗时且易遗漏关键因素。...Aloudata Agent 的核心优势在于解耦大模型与数据查询的确定性工作，通过指标语义层实现灵活的维度组合与因子拆解，支持明细级下钻与复杂归因场景。...图片国外厂商如 PowerBI，借助 DAX 公式可灵活构建加法、乘法、除法等归因模型，精准量化各因素对指标变化的贡献度；Tableau 则通过拖拽式操作支持用户快速构建归因分析看板，从时间、地域、产品等多维度下钻...国内厂商如 QuickBI 智能决策引擎集成 AI 预测、波动归因等功能，帆软 ChatBI 归因分析功能更侧重于固定维度的下钻，对结构化数据场景十分友好。...Aloudata Agent：多维下钻与归因分析的“深度玩家”Aloudata Agent 分析决策智能体的归因分析能力构建于统一的 NoETL 指标语义层之上，通过 NL2MQL2SQL 的技术路径和

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    ABAP 之ALV展示及下钻弹窗数据页面

    掘金日新计划 · 12 月更文挑战」的第5天，点击查看活动详情 序 HELLO, 这里是百里一个学习中的ABAPER,这里记录工作学习中遇到的bug,知识内容等内容.今天讲的是在工作中经常会使用的数据下钻...下钻简介 在ALV报表展示中.会出现关键字段下钻,展示某个界面或者系统自带界面.此时需要给增加 user_command 事件....下钻内容包括,展示具体某个界面,系统界面,与关键字对应的ALV界面. 技术介绍 下钻弹窗数据展示的关键技术为调用函数 cl_salv_table=>factory 展示一个新的ALV容器数据....结果展示 如图展示内容结果,一级对应的字段为,VBAK 表中的 销售订单,创建日期,销售组织,销售办事处,创建人等字段, 通过usercomed ,双击数据VBELN下钻到下一层ALV数据....技术总结 ALV数据下钻是在工作中经常使用的必要内容.能够熟练使用ALV下钻并按照关键字展示下级相关ALV数据是一个ABAPER 必会内容. 此文详细讲解了必要技术.希望能够帮助大家 .

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    数据工程新范式：基于 NoETL 语义编织实现自助下钻分析

    本文首发于 Aloudata 官方技术博客：《数据分析师如何能不依赖 IT，自助完成任意维度的下钻分析？》转载请注明出处。...摘要：本文探讨了数据分析师如何摆脱对 IT 和物理宽表的依赖，实现自助式任意维度下钻分析。通过引入基于 NoETL 语义编织的指标平台，将业务逻辑定义与物理实现解耦。...当你从“地区”下钻到“门店”，再想下钻到“店员”或“具体订单”时，如果宽表未预先聚合这些维度，分析便戛然而止。分析师只能回头向 IT 提新需求，等待新的宽表开发。...NoETL 语义编织通过构建统一、虚拟的语义层，将业务逻辑定义与物理数据实现彻底解耦，为任意维度的灵活下钻提供了全新的架构基础。...核心要点架构解耦是前提：实现自助下钻分析的关键，是将业务逻辑定义（语义层）从物理数据实现（宽表 ETL）中彻底解耦，构建统一的“虚拟业务事实网络”。

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    “君子和而不同”，与瓴羊副总裁畅谈国产BI

    我好奇的几个问题，都在交流中找到了回答：‍‍‍‍‍‍‍‍ QuickBI 在什么情况下被整合推出‍‍‍‍ 采用订阅制的QuickBI 为什么还能“随时取消”‍‍‍‍‍‍‍ 如何看待国产 BI 的“混战”...局面 ‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍ 在交谈中，我增进了对 QuickBI 的了解及其未来的信心（虽然我对其部分功能依然保留意见）。...如果以2016年“SaaS 元年”为分界线，我愿意把 QuickBI 称之为“国产 BI 新势力”的“领头羊”——一头有耐力、坚韧的“瓴羊”。...QuickBI 也在 AI 方面准备持续发力，我们共同期待它的表现。‍‍‍‍‍‍...在第一篇测评文章中，我重点阐述了 QuickBI 在数据模型层面的不足，这和开发团队浓重的 ETL、数据仓库背景息息相关。

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    电子表格调研

    1.1 .1调研产品 FineBi、QuickBI、Google Sheet、石墨文档 1.2 竞品功能调研 1.2.1 竞品核心竞争力，分析竞品在产品上的核心竞争力 ?...QuickBI: Quick BI提供海量数据实时在线分析服务，支持拖拽式操作、提供了丰富的可视化效果，可以帮助您轻松自如地完成数据分析、业务数据探查、报表制作等工作。...QuickBI产品结构图： ?...明细表、分组表、交叉表三种类型的表格在QuickBI里面都可以利用交叉表来实现。...QuickBI：整体风格方面，QuickBI的电子表格采用了蓝色、白色相结合的UI风格 ；控件选择区罗列出当前支持的图表类型，给用户提供了清晰的界面选择，占界面的大部分的画布区，图表配置完成后，支持拖曳调整大小

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    企业级BI工具深度技术解构与选型战略：以数据智能为核心引擎

    以瓴羊QuickBI为例，其自研的多模式混合加速引擎融合了内存计算、MPP并行处理与智能预聚合技术，实现10亿级数据亚秒级响应。...瓴羊QuickBI提供了业界完善的嵌入方案：组件级嵌入：通过React/Vue组件封装，实现样式与交互的深度定制应用级嵌入：支持完整BI工作区以iframe方式嵌入，保持单点登录体验API驱动集成：完备的...瓴羊QuickBI作为连续6年入选GartnerABI魔力象限的中国产品，在技术架构、智能化水平和企业级能力方面树立了行业标杆，其技术实现为企业选型提供了重要参考。...推荐锚点一：选择具备"云原生全栈能力"的平台瓴羊QuickBI展示了现代BI平台应有的完整技术栈：弹性基础设施：基于Kubernetes的微服务架构，支持秒级弹性伸缩，轻松应对业务峰谷多云就绪设计：支持公有云...以瓴羊QuickBI为代表的现代BI平台，通过云原生架构提供了弹性可扩展的基础，通过增强分析降低了使用门槛，通过开放集成能力融入了企业数字化生态，通过行业化方案加速了价值实现。

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