多维表格介绍-------多维表格又名透视表、交叉表、Pivot Table,指的是可以在行维度和列维度放入一个或多个维度,显示维度之间相互关系的一种表格。用户可以一目了然地分析出各种场景指标以及对比,旨在帮助业务分... 这些问题中的业务角度,比如地区、类别、时间年份就是维度,“销售额”就是指标。多维表格概念-------理解 BI 多维分析中的几个核心概念:* **维度** :用来对数据进行分类和人们观察业务情况的角度;* **维...
在工作中,我们经常需要使用表格进行数据的处理和管理,但:* 表格制作过程繁琐* 手动更新和维护数据耗费精力* 多人协作难,易出错* 数据无法跨系统自动同步或通知* 集成开发成本高,不灵活这些因素导致表... 抖音视频中的用户评论是非常重要的信息来源,包含着用户喜好、疑虑以及建议,直接影响到品牌推广的效果。但抖音平台评论无法及时监控,矩阵账号切换繁杂。通过集简云数据表关联数据流程,就能够自动将多个账号的视...
导致数据之间关系变得异常复杂。经过读取、清洗、存储、计算等一系列流程之后,数据最终汇入指标、报表等服务系统中。但如何对数据溯源、跟踪变化,成为困扰数据研发工程师的难题之一。 数据血缘描述了数据的来源和去向,以及多个处理过程中的转换,是组织内使数据发挥价值的重要基础能力。通过构建数据血缘图谱,可以直接清晰地观察表之间的上、下游依赖关系,甚至是特殊场景下用户关注的表属性,更清晰查看数据链路和统计信息...
从而实现更为全面的数据处理和利用。为了解决以上问题,本周集简云已对数据表进行升级,目前已支持项目表格 **连接MYSQL** 数据库的能力。无需手动同步数据,即刻实现数据表和数据库之间的实时数据交互,能快速与集简云平台的近千款集成应用快速连接,实现数据集成和共享。 **应用场景**👤 **内部使用**数据分析:数据自动同步到数据表,通过自动化流程分析数据库中的销售数据,帮您快速汇...
管理总数据量超过 **600PB** ,最大的集群规模在 **2400** 余个节点。综合来说,字节跳动广泛的业务增长分析很多都建立在 ClickHouse 为基础的查询引擎上。在打造 ClickHouse 企业版「ByteHouse」的路程中,我们经过了多年的探索与沉淀,今天和大家分享字节跳动过去使用 ClickHouse 的两个典型应用与优化案例。 推荐系统实时指标 在字节跳动内部“A/B 实验”应用非常广泛,特别是在验证推荐算法...
在打造ByteHouse的路程中,我们经过了多年的探索与沉淀,本文将分享字节跳动过去使用 ClickHouse 的两个典型应用与优化案例。ByteHouse 推荐系统实时指标 在字节跳动内部“A/B 实验”应用... 因此需要一份能够实时反馈的数据作为补充:* 能同时查询聚合指标和明细数据;* 能支持多达几百列的维度和指标,且场景灵活变化,会不断增加;* 可以高效地按 ID 过滤数据;* 需要支持一些机器学习和统计相关的指标计...
在打造ByteHouse的路程中,我们经过了多年的探索与沉淀,本文将分享字节跳动过去使用 ClickHouse 的两个典型应用与优化案例。## 推荐系统实时指标在字节跳动内部“A/B 实验”应用非常广泛,特别是在验证推荐算法和功能优化的效果方面。最初,公司内部专门的 A/B 实验平台已经提供了 T+1 的离线实验指标,而推荐系统需要更快地观察算法模型、或者某个功能的上线效果,因此需要一份能够实时反馈的数据作为补充:- 能同时查询聚合...
自动建表:若在数据采集-Topic管理中还没有目标 Topic,此时采集方案步骤执行时,会自动在流程中创建同名的目标 Topic。 采集任务位点初始化:采集方案执行时,默认情况下会从最新的 Binlog 位点开始采集。您也可以重置点位,选择为 MySQL 实例中存在的任意 Binlog 位点。通常情况下我们会进行一次数据库表的全量同步,在此之前我们只需要从最新 Binlog 位点采集即可。 在分库分表场景中,我们通常需要同时采集多个 MySQL 实例的 Bin...
常用的4种数据结构有:- 集合:只有同属于一个集合的关系,没有其他关系- 线性结构:结构中的数据元素之间存在一个对一个的关系- 树形结构:结构中的数据元素之间存在一个对多个的关系- 图状结构或者网状结构:图状... 但是一般我们需要表示负数,也就是最高的一位表示符号位,`0`表示正数,`1`表示负数,也就是8位的最大值是`01111111`,也就是`127`。值得我们注意的是,计算机的世界里,多了原码,反码,补码的概念:- 原码:用第一位表示...
108张表格。由于数据的来源是维基百科,因此表格中的数据是真实且没有经过归一化的,一个cell内可能包含多个实体或含义,比如「Beijing, China」或「200 km」;同时,为了很好地泛化到其它领域的数据,该数据集测试集中的... #### 4.2 NL2SQL深度模型简述本文介绍基于bert的nl2sql模型,bert模型是GOOGLE公司的AI团队于2018年10月11日发布,在机器阅读理解顶级水平测试SQuAD1.1中表现出惊人的成绩:全部两个衡量指标上全面超越人类,并且还在...
Hudi 表中的数据可能存在 Base File 和 Log File 中,需要使用 Compaction 进行合并,而且会分布在多个 File Group 中,在部分 File Group 数据量过小或着过大的时候,为了保证读取性能需要进行 File Group 的重分布。... 增量导入的数据所需要的资源与存量数据 Compaction 所需要的资源其实往往是不太一样的。同时会因为执行表服务而影响写入任务的稳定性。比如两个任务并发写入同一张表,哪怕写入的数据是完全不冲突的。由于各自在进行...
Hudi 表中的数据可能存在 Base File 和 Log File 中,需要使用 Compaction 进行合并,而且会分布在多个 File Group 中,在部分 File Group 数据量过小或着过大的时候,为了保证读取性能需要进行 File Group 的重分布。... 增量导入的数据所需要的资源与存量数据 Compaction 所需要的资源其实往往是不太一样的。同时会因为执行表服务而影响写入任务的稳定性。比如两个任务并发写入同一张表,哪怕写入的数据是完全不冲突的。由于各自在进行...
流程化完成算法建模和数据分析工作,也是一个提效的好办法。> > > > > 同时,对于专业数仓团队来说,相同主题的数据内容面临“重复建设,使用和管理时相对分散”的问题——究竟有没有办法在一个任务里同时生产,同... 获取数据所需的技术人力往往需要排期,数据的获取时效及满足度大大打折,因此使用零代码的数据建设工具变得尤为重要。下方列举两个典型场景,零门槛完成数据处理在工作中是如何应用的。**【场景1】所想即...