Data+AI和数据科学
背景信息 Python作为目前机器学习、AI模型开发的主流编程语言，提供了如NumPy、SciPy、Scikit-Learn、Matplotlib等丰富的科学计算、可视化库，用于数据科学和数据分析。同时支持TensorFlow、PyTorch、XGBoost、LightGBM等丰富的训练框架。...
数据分析概述
电子表格 电子表格是数据分析的核心功能，为您提供获取、探索和分析数据的个人空间，详情请参见 电子表格。以在线表格为主体，电子表格为您提供常用的表格功能，帮助您快速上手，详情请参见 分析数据。电子表格支持从数据源和本地导入数据...
操作指引
使用 图表分析，进行数据可视化，提升数据分析结果的可理解性。使用 地理分析，进行地理空间数据分析，探查地理数据规律。使用 文档交互式分析，允许用户与数据进行交互，如调整参数、选择不同的过滤条件。使用 自然语言交互分析，允许用户...
快速体验
本文将通过MaxCompute引擎在SQL查询中对公共数据集进行查询和分析，介绍数据分析的基本使用。权限说明 已拥有数据分析权限，查看角色权限列表请参见：数据分析预设角色权限列表。角色授权，授权操作请参见：添加空间成员并管理成员角色权限...
报表中心
等保参考分析报表 本报表根据当前信息安全技术网络安全等级保护评测要求GB/T 28448-2019（简称等级保护2.0），针对等级保护2.0中关注的安全审计中的入侵防范、恶意代码监控、安全审计监控等进行针对性的数据分析和展示。语句分析类报表 本...
通过Quick BI连接StarRocks实例
背景信息 Quick BI是由阿里云提供的一款全场景数据消费式的BI平台，无缝对接各类云上数据库和自建数据库，大幅提升数据分析和报表开发效率。您只需在Quick BI中添加StarRocks数据源并成功连接，然后可以在Quick BI上进行数据的分析和展示。...
Quick BI
数据可视化分析 单击左侧导航栏中的 数据集 新建数据集，选择之前配置的AnalyticDB链接，选择表的种类，将数据集添加进数据决策系统并进行后续的数据分析和仪表板展示。您可以使用如下两种方式进行数据的可视化分析：拖拽表对应列方式：...
创建DataHub数据源
背景信息 DataHub即阿里云流式数据服务DataHub，DataHub是流式数据（Streaming Data）的处理平台，提供对流式数据的发布、订阅和分发功能，让您可以轻松构建基于流式数据的分析和应用。如果您使用的是阿里云流式数据服务DataHub，在对接...
产品概述
数据总线DataHub与阿里云流计算引擎StreamCompute无缝连接，用户可以轻松使用SQL进行流数据分析。数据总线DataHub服务也提供分发流式数据到各种云产品的功能，目前支持分发到MaxCompute（原ODPS），OSS等。系统整体功能图 产品优势 高吞吐 ...
创建DataHub数据源
背景信息 DataHub即阿里云流式数据服务DataHub，DataHub是流式数据（Streaming Data）的处理平台，提供对流式数据的发布、订阅和分发功能，让您可以轻松构建基于流式数据的分析和应用。如果您使用的是阿里云流式数据服务DataHub，在对接...
配置跨库Spark SQL节点
任务编排中的跨库Spark SQL节点，主要针对各类跨库数据同步和数据加工场景，您可以通过编写Spark SQL，完成各种复杂的数据同步或数据加工的任务开发。前提条件 支持的数据库类型：MySQL：RDS MySQL、PolarDB MySQL版、MyBase MySQL、...
通过任务编排实现跨库数据同步
本文通过在任务编排中创建跨库Spark任务，实现了定期将在线库中的订单表和商品表同步到数据仓库中进行数据分析，并将分析结果回流在线库中供管理者查询。前提条件 准备一个MySQL数据库作为在线库，用于存放订单表和商品表，且您拥有该数据...
高效数据治理实施指南
计划负责人和任务处理人都可根据数据分析结果，及时调整和优化治理策略，以取得更好的数据治理成效。计划已达成或计划到期未达成 当任务处理人治理问题带来的成效达到了系统预设的治理目标值，系统会自动将治理计划置为 已达成 状态，并...
创建DataHub项目
阿里云流数据处理平台DataHub是流式数据（Streaming Data）的处理平台，提供对流式数据的发布（Publish），订阅（Subscribe）和分发功能，让您可以轻松构建基于流式数据的分析和应用。前提条件 您已经完成了 创建RDS MySQL数据库表。操作...
配置DataHub输出
DataHub是流式数据（Streaming Data）的处理平台，为您提供发布、订阅和分发流式数据的功能，让您可以轻松构建基于流式数据的分析和应用。前提条件 配置DataHub输出节点前，您需要先配置好相应的输入或转换数据源，实时同步支持的数据源。...
技术发展趋势
近些年来，数据在国民经济各个领域扮演着愈发重要的作用，其使用特点较之以往也发生了诸多变化，其趋势主要有几个方面。规模爆炸性增长 随着8K、5G、...挑选DBMS 解决方案的数据和分析负责人慢慢接受这样一个事实，即云DBMS是未来的发展方向。
什么是EMR Notebook
EMR Notebook是一个Serverless化的交互式数据分析和探索平台，满足大数据和AI融合下的数据处理需求，为数据工程师、数据分析师和数据科学家提供了可视化的应用程序开发环境。通过EMR Notebook可以完成对SQL、Python、Markdown等多种语言...
基于MaxCompute进行大数据BI分析
方案介绍 基于MaxCompute进行大数据BI分析的流程如下：通过数据集成同步业务数据和日志数据至MaxCompute。通过MaxCompute、DataWorks对数据进行ETL处理。同步处理后的结果数据至AnalyticDB MySQL。通过Quick BI可视化建立用户画像。方案...
使用场景
数据集成与汇总 使用DMS任务编排集成和汇总不同数据源的数据，进行数据聚合和分析，生成报表、统计分析等。实时数据处理 DMS任务编排可以设置定时任务，实现对实时数据的处理和分析。业务流程自动化 结合DMS任务编排的调度和依赖管理功能，...
数据分析整体趋势
本文为您介绍数据分析的技术发展趋势和市场趋势。技术发展趋势 商业数据库起步于二十世纪八十年代，主要代表为Oracle，SQL Server，DB2等结构化数据在线处理的关系型数据库，而以MySQL，PostgreSQL为代表的开源关系型数据库也在二十世纪九...
Notebook
Notebook可以结合大语言模型给业务开发、数据开发、分析师和数据运营同学赋能，提升数据交付效率和数据自助分析的效率。当您需要将查询的数据、测试的数据、以及数据变化趋势等信息，以文档的形式进行交付，并在交付后，希望有工具可以替您...
数据查询
生态集成 SelectDB支持数据导入集成和数据可视化集成。通过支持数据导入集成，SelectDB可从多种数据源（阿里云数据源、自建数据源）进行数据导入，SelectDB提供稳定、高效、简单易用的数据集成方案。通过支持数据可视化集成，SelectDB可与...
物联网设备数据上云存储
本文介绍如何使用阿里云物联网平台和 TSDB 进行数据打通，实现物联网设备系统的开发和管理、数据采集、数据上报、数据存储和分析的一体化方案，构建智能物联网平台。架构参考“物联网平台+TSDB”方案的实现架构如下：物联网设备通过 IoT ...
表格分析
3 可查看当前表格中的高价值数据和唯一值数量，以及不同数据的占比情况，快速了解数据的关键特征，提高数据分析的效率和效果。说明 默认采用数据集前 1w 条数据绘制结果，数据量过大时可能会产生误差。4 可根据指定维度进行排序，直观地...
基本概念
每个项目都是一个数据分析地图，拥有独立的数据源和分析图层。数据源 数据源 是项目中用来生成可视化分析地图的数据来源，用户可以 数据中心 中上传体验数据和添加数据库数据。表类型 项目中支持多种表格类型，每种表格的显示图标都不相同...
湖仓一体
针对不同的数据目录和数据表格式，云数据库 SelectDB 版 会进行列与列之间的关系映射。对于当前无法映射到SelectDB列类型的外表类型，如 UNION、INTERVAL 等。SelectDB会将列类型映射为UNSUPPORTED类型。对于UNSUPPORTED类型的查询，示例...
外部数据包装器
这使得用户可以在PostgreSQL中进行数据分析、数据处理和数据传输等操作。安全性和权限控制：FDW提供了安全性和权限控制的功能，允许用户配置对外部数据源的访问权限。用户可以控制哪些用户或角色可以访问外部数据源，以及可以执行的操作...
外部数据包装器
这使得用户可以在PostgreSQL中进行数据分析、数据处理和数据传输等操作。安全性和权限控制：FDW提供了安全性和权限控制的功能，允许用户配置对外部数据源的访问权限。用户可以控制哪些用户或角色可以访问外部数据源，以及可以执行的操作...
数据分析
本文介绍DMS数据分析的基本概念、设计理念和主要应用场景。背景信息 DMS数据分析提供典型的数据集、仪表盘和大屏模型，在仪表盘或大屏中提供丰富的可视化图表和组件来展示数据。您可以将数据库中的表或单条SQL查询结果作为数据集，在仪表盘...
应用场景
数据分析：实现了实时数据分析生成的数据可以直接用于Serving，从而实现了实时和离线数据的统一融合。实时数据建模：提供了实时数据建模聚合表，以支持实时聚合能力。强大的引擎和优化器保证了数据库在实时数据建模时的高效性。实时更新：...
数据库节点
Vertica Vertica是一个高性能的列式存储数据库管理系统（DBMS），可高速处理和查询大规模数据集，主要用于大数据分析和实时查询。更多介绍请参见 Vertica官网。DM 达梦（DM）是集成在业务系统中的OLTP类型数据库，它融合了分布式、弹性计算...
Trino
应用场景 Trino是定位在数据仓库和数据分析业务的分布式SQL引擎，适合以下应用场景：ETL Ad-Hoc查询 海量结构化数据或半结构化数据分析 海量多维数据聚合或报表分析 重要 Trino是一个数仓类产品，因为其对事务支持有限，所以不适合在线业务...
Trino概述
应用场景 Trino是定位在数据仓库和数据分析业务的分布式SQL引擎，适合以下应用场景：ETL Ad-Hoc查询 海量结构化数据或半结构化数据分析 海量多维数据聚合或报表分析 重要 Trino是一个数仓类产品，因为其对事务支持有限，所以不适合在线业务...
逻辑数仓
数据分析的链路和时效等问题，导致数仓无法有效支撑运营分析。为解决上述问题，数据管理DMS推出了逻辑数仓功能，用户可以在不搬迁原始数据的前提下将多种异构数据源进行逻辑上的融合，形成一个逻辑仓，然后通过DMS内置的跨库查询引擎（支持...
数据下载
在DataWorks的数据开发（DataStudio）、数据分析、安全中心模块下载的CSV、XLSX格式文件数据将同步保存至数据下载功能。通过该功能，您可将所需历史...数据分析的更多介绍，请参见 数据分析概述。安全中心的更多介绍，请参见 安全中心概述。
全密态数据库（公测）
背景信息 随着国家对数据安全和个人敏感信息的加强监管，原子化的数据安全能力已无法满足监管要求，国家标准和行业标准逐渐提出数据全生命周期的安全保障的需求，传统的三方安全加固和客户端加密都在客户成本、架构改造、数据库性能等带来...
全密态数据库（公测）
背景信息 随着国家对数据安全和个人敏感信息的加强监管，原子化的数据安全能力已无法满足监管要求，国家标准和行业标准逐渐提出数据全生命周期的安全保障的需求，传统的三方安全加固和客户端加密都在客户成本、架构改造、数据库性能等带来...
全密态数据库（公测）
背景 随着国家对数据安全和个人敏感信息的加强监管，原子化的数据安全能力无法满足监管要求，国家标准和行业标准逐渐提出数据全生命周期的安全保障的需求，传统的三方安全加固和客户端加密都在客户成本、架构改造、数据库性能等带来了不同...
入仓解决方案
数据同步和迁移任务的区别，请参见 数据迁移和数据同步的区别是什么？新建实时同步任务 登录 数据管理DMS 5.0。在顶部菜单栏中，选择 集成与开发 数据开发 数仓开发。说明 若您使用的是极简模式的控制台，请单击控制台左上角的 图标，选择 ...
Presto
应用场景 Presto是定位在数据仓库和数据分析业务的分布式SQL引擎，适合以下应用场景：ETL Ad-Hoc查询 海量结构化数据或半结构化数据分析 海量多维数据聚合或报表分析 重要 Presto是一个数仓类产品，因为其对事务支持有限，所以不适合在线...
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