三月下旬新内容速递丨JVM调优、权限体系与函数进阶

春日渐暖,学习正酣!三月下旬更新聚焦JVM参数实战、权限体系拆解、多种分析法与AI架构入门,助你在数据与技术的融合中持续进阶!


一、场景应用精选

【数析课堂】别只盯着总数!用“结构分析法”一眼看穿业务真相》→跳出总量思维,深入业务结构发现机会。
【旭日图】数据的“家族族谱”与深度透视镜》→通过旭日图展示多层级数据关系,助力钻取分析。
【函数课堂】Fixed 与 Exclude 怎么选?》→场景化讲解函数选择逻辑,告别计算度量困惑。
【数析课堂】分组法:分析师的“分层透视眼”,一眼看穿客户与业务本质》→掌握分组分析法,实现精细化运营洞察。

二、技术经验分享

那些年漏配错配的,JVM参数们》→深入解析JVM常见配置误区,提升系统性能与稳定性。
别慌!权限体系其实超简单》→轻松掌握权限设计核心逻辑,快速落地数据安全管控。

三、AI知识更新

【AI每日一学】讲一下单Agent架构vs多Agent系统的特征、优点和缺点》→对比单Agent与多Agent系统,为智能体选型提供参考。

四、任务持续上线

【BI知识闯关】那些年漏配错配的,JVM参数们》→通过闯关巩固JVM参数配置要点。
【AI知识巩固】讲一下单Agent架构vs多Agent系统的特征、优点和缺点》→强化AI架构理解,夯实智能体基础知识。
【数析课堂】结构分析法知识巩固》→练习结构分析,掌握业务构成洞察技巧。
【图表应用】旭日图—你的专属“层级解码器”》→实战旭日图绘制,解锁层级数据可视化。
【BI知识闯关】别慌!权限体系其实超简单》→检验权限体系学习成果,提升实战能力。
【函数】Fixed 与 Exclude 怎么选?》→深入辨析两类函数,精准匹配分析场景。
【数析课堂】分组法知识巩固》→强化分层分组思维,提升客户与业务分析效率。

阳春三月,学习正当时,快来社区参与挑战,一起探索数据新视界!

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建议双Y联合图可以选择不同数据集

建议征集 发表于 2024-3-4 11:38
发表于 2024-3-4 11:38:55

常见双Y联合图:X轴为时间,左Y轴为实际值,右Y轴为计划达成率


    一般情况是实际值在一张明细表a、计划值在另一张明细表b中,此时我们一般会b left join a表来实现双Y联合图:左Y计划、实际值,右Y为计划达成率


但是,这种只适用于一对一的关系


    在采购过程经常会遇到比价的情况,而一些原材料是有公共资源可以获取价格的,比如石油、钢铁、汇率等等


———————————————————


以钢铁为例,想做一个对于钢铁采购情况对比的分析


-如对采购价格是否合适分析:x轴为时间,左y轴为实际采购价格,右y轴为不同厂商发布价格(这个不同厂商就会涉及到不定是几个 涉及区域、价格、配送等问题) 


-还可以看我是否是低价多买频买,高价少买不买:x轴为时间,左y轴为实际采购数量,右y轴为不同厂商发布价格


 


这样就涉及到1对多的情况,以目前的模型,需要将右y轴都列出来进行专项分析,比如单分析钢铁我右Y关注N个,就关联出N个字段


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若实现了选择不同数据集,就可以统一分析采购情况,这样就不需要关联字段,因为不同的原材料对比的厂商数量是不一样的

发表于 2024-3-13 15:36:39
按照你提供的例子,两种表要根据时间获取到对应的指标值做对比,那么这样来看这个时间字段就是用来关联俩张表的,但是这个时间字段在两张表中都不是以主键的形式存在,所以这个时间关联就是多对多的关系
我的理解是,不管怎么样两张表的指标值都需要一个时间维度关联起来,才能在拿的到同一时间不同指标的值来对比,所以这个关联的查询是必要的。至于如何关联才能获取到所有数据?这个我想的是再构建一个时间维表,用这个维表作为桥梁关联两张事实表,同时考虑维表与事实表是一对多的情况,设置双向筛选
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  •   脑袋空空
    双向筛选文档有一些示例:https://wiki.smartbi.com.cn/pages/viewpage.action?smt_poid=43&pageId=119280662
    2024-3-13 15:40| 回复
  •   君茗
    这样跟右y轴行转列的工作量差不多
    这部分从模型上思考不如从图形实现上思考,我知道这种功能需求并不能马上实现
    上面这个说白了,俩图形叠加也行,但是鼠标覆盖的效果只能显示图层在上面的那个图形,效果不好
    而有一些其他软件是已经实现了这个功能。关于日期对于实际展示效果来说是1对1,数据上确实是1对多,所以希望能选择不同数据集,x轴就是个union all之后的去重结果
    2024-3-13 16:38| 回复

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发表于 2024-3-13 19:46:08
亲爱的麦粉您好,感谢您的反馈!经审慎评估,您的建议已纳入Smartbi产品建议需求池中,后续产研部门会综合考虑并排期处理您的建议!
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