quickbi 白皮书

时间: 2023-09-06 08:01:51 浏览: 83
QuickBI是一款针对企业数据分析和可视化的自助式商业智能软件。白皮书是QuickBI官方发布的详细介绍和说明文档,旨在对QuickBI的特点、功能和优势进行全面阐述。 QuickBI的白皮书首先介绍了其所适用的领域和目标用户群体。作为一款面向企业的商业智能软件,QuickBI被设计用于帮助企业利用自身数据实现业务洞察和决策优化。其主要目标用户包括企业高管、业务分析师以及数据科学家等从事业务分析和数据利用的人群。 接着,白皮书详细说明了QuickBI的功能和特点。QuickBI提供了丰富的数据连接和整合功能,支持从各种数据源中获取和整理数据,并将其转化为易于理解和分析的形式。用户可以通过交互式的可视化工具,轻松地制作和定制报表、仪表盘以及图表,以满足不同业务需求。QuickBI还提供了智能化的数据挖掘和分析功能,帮助用户发现数据中的内在规律和趋势。 此外,白皮书还强调了QuickBI的优势和价值。首先是其自助式和易用性,用户无需具备高深的技术和编程知识,即可进行数据分析和可视化;其次是快速性,用户能够在短时间内完成对数据的分析和展示,从而快速作出决策;最后是灵活性,QuickBI支持云端部署和移动端访问,用户可以随时随地获取数据和进行分析。 综上所述,QuickBI的白皮书详细介绍了该软件的功能、特点以及应用领域,强调了其自助式、快速和灵活的优势。通过使用QuickBI,企业能够从海量数据中快速提取有价值的信息,为决策提供有效支持,并提升企业的竞争力。
相关问题

quickBI 权限管理

在 QuickBI 中,权限管理是一个重要的功能,允许管理员对用户和用户组进行权限控制。通过权限管理,管理员可以控制用户可以访问和操作的报表、仪表盘和数据源。 以下是 QuickBI 的权限管理的一些关键点: 1. 用户角色:QuickBI 支持不同的用户角色,例如管理员、设计者、分析师和普通用户等。每个角色都有不同的权限级别和操作能力。 2. 用户组管理:管理员可以创建用户组,并将用户分配到不同的组中。这样可以方便地管理和控制组内用户的权限。 3. 报表和仪表盘权限:管理员可以按照需求,对每个报表和仪表盘设置访问权限。可以选择允许所有用户、特定用户或特定用户组访问。 4. 数据源权限:管理员可以控制每个数据源的访问权限。可以选择允许所有用户、特定用户或特定用户组访问特定的数据源。 5. 数据行级安全:QuickBI 还支持数据行级安全,这意味着管理员可以控制用户只能看到其具有权限的特定数据行。 通过以上方式,管理员可以精确地控制用户在 QuickBI 中的权限,确保敏感数据的安全性,同时也提供便利的数据共享和协作功能。

quickbi 最佳实践

回答: Quick BI的最佳实践包括以下几点: 1. 使用自助式建模和SQL建模两种方式进行数据处理和建模。通过连接到数据库,映射成逻辑表,可以直接对大数据量的数据表进行数据集管理和处理,并支持对特定数据库的加速。 2. 对于复杂的SQL查询,可以将自定义SQL数据集固化成结果表的方式,降低每次查询复杂SQL的性能消耗。通过将处理逻辑下沉在Dataphin的ads层,并将结果表同步至ADB,供Quick BI的报表直接访问。 3. 在使用自定义SQL时,不建议使用超过3个以上的union类型的操作,并且不建议使用超过5个字段以上的group by操作。如果不满足这些条件,建议将数据预处理好,再在Quick BI中使用数据。 综上所述,最佳实践是根据数据处理和建模需求选择合适的模式,并尽量避免复杂的SQL查询操作,以提高系统性能和数据处理效率。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* [Quick BI和Power BI实测比对](https://blog.csdn.net/weixin_43970890/article/details/104429620)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] - *2* [让数据中台飞起来—— Quick BI性能优化解决方案及实践](https://blog.csdn.net/yunqiinsight/article/details/109803159)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] - *3* [让数据中台“飞“起来— Quick BI性能优化解决方案及实践](https://blog.csdn.net/weixin_50054136/article/details/116939430)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] [ .reference_list ]

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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