01:29官方一手AWS Machine Learning Blog@Emily Zhu精选本教程演示了如何利用Amazon QuickSight的多数据集Topics功能,构建跨多个数据集的统一语义层。通过定义数据集之间的关系,Chat Agent能够自动生成跨数据集查询。文章以一个零售分析场景为例,从创建数据集、定义关系、配置Topic到测试查询,给出了完整实现步骤。读者可学习如何在不编写SQL的情况下实现多表联合分析。技巧Amazon QuickSight语义层跨数据集Chat Agent数据分析推荐理由:AWS出了个新功能,用多数据集Topic把不同数据表串起来,Chat Agent自动写跨表查询,很适合不会SQL的业务分析人员。原文
02:47官方一手AWS Machine Learning Blog@Enrique Salgado Hernández精选本文介绍了Amazon QuickSight中BI资产的备份最佳实践。首先讲解如何选择需要备份的资产(如仪表板、数据集等)。然后说明可用的API(如ListDashboards、CreateDashboard)用于备份操作。最后提供示例代码帮助快速实现备份流程。技巧Amazon QuickSightAWS备份策略BI资产教程推荐理由:AWS教你备份QuickSight资产,有代码示例,照着做就能避免数据丢失。原文