SAAS BI折扣  内容精选
  • 概述 - 百度数据可视化Sugar BI | 百度智能云文档

    概述 Sugar BI中支持以下多种方式对接您的数据源: 直连数据库 和您的数据库之间建立连接详见 数据库章节 ,然后通过 数据模型 和 SQL 建模 两种方式,可将数据库中的数据绑定到图表上进行可视化分析。如果您的数据库在内网,Sugar BI的云上 SaaS 版可以使用 内网隧道 连接您的内网数据库。

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  • 数据库 - 百度数据可视化Sugar BI | 百度智能云文档

    注意: 使用Sugar BI的在线SaaS版,您输入的数据源Host必须是公网地址 ,如果您的数据库不能通过公网访问,您也可以考虑 私有部署 或者 内网隧道 。另外在Sugar BI的在线 SaaS 版中,如果您要连接百度智能云中的 RDS、VPC 内自建的数据库,不需要开通公网,具体使用方式可以参考左侧导航中的下一篇文档。 填写好信息后,用户可以对这个数据库连接进行测试,并保存这个数据源。

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  • 微信集成 - 百度数据可视化Sugar BI | 百度智能云文档

    微信集成 Sugar BISaaS 版本支持微信集成功能。将Sugar BI和微信账号的打通,用户可以在微信上免登录访问Sugar BI,实现方便快捷的浏览。 关注Sugar BI公众号 搜索并关注Sugar BI的公众号 数据可视化Sugar BI , 微信内访问Sugar BI 您可以在Sugar BI的公众号点击底部菜单,进入Sugar BI

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  • 业务自助BI分析_解决方案实践

    解决方案实践 > 业务自助BI分析 业务自助BI分析 概览 需求场景 方案概述 操作步骤 连接数据源并创建数据模型 在报表页面进行自助 BI 分析 在 AI 探索页面进行自助 BI 分析 相关产品 业务自助BI分析 更新时间: 2022-04-28 概览 日常业务中,常会有自助 BI 分析的场景,即业务部门自行选取数据字段进行数据分析、实时将分析结果应用于业务决策。

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  • 概述 - 百度数据可视化Sugar BI | 百度智能云文档

    云上 SaaS 版本中,目前自助取数只有「高级版」和「试用版」可以使用,在 SaaS 版中每个空间最多可以有 2 个处于待执行和执行中的自助取数任务,目前支持对 Excel/CSV 、 内置数据填报数据源 、 MySQL 5.X 、 MySQL 8 、 GaiaDB 、 Apache Doris (Baidu Palo) 、 PostgreSQL 、 瀚高数据库 、 瀚高安全版数据库 、 Greenplum

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  • 数据可视化Sugar BI

    Sugar BI 的每个组织中最多可购买 80 块扩展大屏)。

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  • 概述 - 百度数据可视化Sugar BI | 百度智能云文档

    Sugar BI的数据模型、报表和大屏中支持以下多种计算字段: 1、SQL 表达式 有些时候在分析时,需要对多个字段进行加减乘除、以及一些 SQL 函数计算(如:CONCAT、DATEDIFF、ADDDATE 等)等操作后形成一个新的计算字段,Sugar BI 中对度量和维度都可以新建计算字段,详见 SQL 表达式 2、创建组 您可以为一个维度字段中所有的成员自定义组别的划分,新的划分会作为一个新的维度字段而存在

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  • 什么是私有部署 - 百度数据可视化Sugar BI | 百度智能云文档

    什么是私有部署 私有部署是指将 Sugar BI 整套服务安装部署到您的企业内网中。可以对接企业内网的数据源,并且支持对接企业的内部账号进行单点登录,无缝集成您的企业内部办公环境,具有更高的安全性和可控性。 私有部署版具有当前 SaaS 版本的几乎所有功能(跨源查询等功能对购买的账号数有限制,详见 私有部署版定价 ),并且对空间数目、报表个数、大屏个数、公开分享的大屏和报表个数不做任何限制。

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  • AI问答 - 百度数据可视化Sugar BI | 百度智能云文档

    AI 问答功能在 SaaS 高级版及私有部署版中提供。 在 SaaS 高级版中,同时开启 AI 问答的数据模型数量最大为 10 个;私有部署版中总数没有限制,每个空间里同时开启 AI 问答的数据模型数量最大为 10 个。 AI 问答配置 AI 问答以空间中的 数据模型 为单位进行配置,提问时可以选择针对开启了问答功能的数据模型进行提问。

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  • 预测服务 - 百度数据可视化Sugar BI | 百度智能云文档

    Sugar BI作为对数据进行分析的可视化平台,也支持用户对自己的数据使用机器学习算法进行探索试分析和趋势预测。预测服务包含三种,一种是 内置预测服务 ,包含一些常用的分类算法和回归算法。一种是 训练预测服务 ,用户可以使用机器学习平台选择更丰富的算法来训练模型并发布为服务,在数据模型中的预测服务中使用。

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