bi分析平台

图4:智能化BI分析平台 首先通过配置标签库,构建相应的业务场景,然后产生相应的报表,如果报表分布出现异常波动变化则会产生预警。针对产生的异常波动预警,BI系统会抽取特征库中的特征构建智能算法,通过智能算法可进行特征贡献度筛选进行归因分析,同时还能生成相应的决策。 #### 3.2 建模算法##### 1. 决策树 决策树算法是一种逼近离散函数值的方法。它是一种典型的分类方法,首先对数据进行处理,利用归纳算法生成可读的规...

分析平台,要做到这一点是有一定难度的,根据用户的查询方式,去重新调整数据的分区分片方式,以及索引等,就会有明显的提升。 **此外,还有一些常用的场景,如 join或者是在BI领域使用得很频繁的计数去重** 。对这些频繁使用,但是性能往往比较差的场景, DataWind做了特定的优化,能很显著地改善用户体验。 **最后,就是不同的引擎对资源的需求也是不一样的** 。比如说,ByteHouse有两个版本,其中 CE 版可以提...

**DataWind** 是一款支持千亿级别数据自助分析的 **一站式数据分析与协作平台。** 在研发过程中,DataWind使用的umi脚手架使得数据流一直绑定在Dva方案上,然而Dva本身语法较为陈旧,DataWind在使用时也比较粗放,导... `const model = combineModel({...}, analysisModels, dynamicFieldModels)` `const undoableActionTypes = [...]` `function withCancelable (effect: [T, any]): [T, any]` `function withCancelabl...

不可能按照传统的 BI 分析每个部门都有独立的数据分析团队路线的走,更多的是从公司角度成立一个大数据 BI 部门,来统一对大数据方面进行分析、计算、展示等等。 于是乎,这时候公司都会成立一个叫做数据平台的部门,简单来讲就是承接了 BI 的工作,只不过使用的是大数据的技术栈,能够处理的数据量级更大,满足的需求更加的丰富等等![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/73958c07...