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2024 年 3 月 4 日

回复了 Braisdom 创建的主题 › 推广 › AI-Powered Analytics

@kneo 还有你能保证，AI 生成的 SQL 100% 可以执行吗？ Agile Query 是可以确保的。

2024 年 3 月 4 日

回复了 Braisdom 创建的主题 › 推广 › AI-Powered Analytics

@lozzow 离线，在线都可以。

2024 年 3 月 4 日

回复了 Braisdom 创建的主题 › 推广 › AI-Powered Analytics

@kneo 哈哈，您知道品类表与客户表之间的关系是多对多的关系，你直接 JOIN 进行 COUNT 的时候会出现什么样的情况呢？ AI 只是一个壳而已，低层的 SQL 编译器才是核心

2024 年 2 月 21 日

回复了 Braisdom 创建的主题 › 推广 › Agile Query 新版网站上线了

@GOliberation 非常感谢。

2024 年 2 月 19 日

回复了 Braisdom 创建的主题 › 推广 › Agile Query 新版网站上线了

@Fxshiny 那比较容易，用 group_average 函数就可以实现的

2024 年 2 月 19 日

回复了 Braisdom 创建的主题 › 推广 › Agile Query 新版网站上线了

@Dream95 排名函数，增长率分析都是通过窗口函数实现的。

2024 年 2 月 19 日

回复了 Braisdom 创建的主题 › 推广 › Agile Query 新版网站上线了

@Fxshiny 价格是按均值计算，还是其它方式，因为客户会购买不同的商品。

2024 年 2 月 17 日

回复了 chai2010 创建的主题 › 程序员 › 凹语言支持 P5 儿童编程

很有意思的项目，非常棒。

2024 年 2 月 16 日

回复了 Braisdom 创建的主题 › 推广 › Agile Query 新版网站上线了

thoughtspot 目前还没有上市，估值 $4B

@qweruiop

2024 年 2 月 16 日

回复了 Braisdom 创建的主题 › 推广 › Agile Query 新版网站上线了

@dcoder 复杂和低效需要具体分析，不是一下子就能评价的，

Agile Query 只是封装了常见的复杂统计的场景，基本可以覆盖大部分的场景，一个报表的开发只需要 1-2 分钟。大部分场景是不需要数据工程师的。

2024 年 2 月 11 日

回复了 Geebarwan 创建的主题 › 程序员 › 有一个数据分析的解决方案想请教各位一下

可以试试 Agile Query, https://www.agiquery.com

2024 年 2 月 5 日

回复了 MegatronKing 创建的主题 › 推广 › 在扩展脚本方面，用户为何不太愿意接受 Python ?

如果实在无法决策，最好都支持，由客户去选择比较好。

2024 年 2 月 3 日

回复了 Braisdom 创建的主题 › 推广 › 写一点最近看回复的感想

V2EX 里的朋友，从开始心态就有一些偏激，一类是过度追捧，一类是过度自我，难得有一些客观的评论，

2024 年 2 月 3 日

回复了 Braisdom 创建的主题 › 推广 › 写一点最近看回复的感想

@locoz 非常同意

2024 年 2 月 2 日

回复了 Braisdom 创建的主题 › 推广 › 写一点最近看回复的感想

@lichao 即使人肉优化 SQL 也是逐步优化的，只不是我把它变成了机器算法而已

2024 年 2 月 2 日

回复了 Braisdom 创建的主题 › 推广 › 写一点最近看回复的感想

@lichao 1000 行 SQL 合不合理是另一个问题，本身我就在持续优化，直到最优，这块相信一定可以解决。

关键是假设 1000 行 SQL 是最合理的，你是愿意维护 1000 行 SQL ，还是 20 行 DSL ？

2024 年 2 月 2 日

回复了 Braisdom 创建的主题 › 推广 › 写一点最近看回复的感想

@lichao OK ，理解了，对您而言，上面的 SQL 如果有 1000 条，甚至更服复杂一些的，也可以进行重用和断点调试了。

2024 年 2 月 2 日

回复了 Braisdom 创建的主题 › 推广 › 写一点最近看回复的感想

@lichao 下面是最终编译的 SQL：
https://i.v2ex.co/016979d5.png

2024 年 2 月 2 日

回复了 Braisdom 创建的主题 › 推广 › 写一点最近看回复的感想

@lichao 您知道下面这条表达式生成的 SQL 有多少行吗？：

SELECT
COUNT_IF(GROUP_COUNT(orders.order_id, customers.customer_id) > 2) AS "复购客户数量",
categories.category_name AS "品类（指定关系）",
GROUP_SUM(order_details.quantity * order_details.unit_price, categories.category_name) AS "品类销售额",
SUM(order_details.quantity * order_details.unit_price) AS "销售额"
FROM "329875" LIMIT 2000

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