本次增加了很多场景实践，有兴趣的朋友可以联系我：18901845760 ，微信同号 RFM 分析 留存、转化&复购

文档详细，学习了，加您微信了，接受一下。

几位专业的朋友，提点建议。

啥时候能用上啊，等仨月了

已经上线了，还未公开发布，如果您需要可以联系我，单独交流。

＃4 支持本地部署吗？

支持 docker 部署的，公网的服务配置实在太低了，只有 2 核，4G 内存

请问一下，你里面的函数有详细的描述文档吗？

比以前的官网好很多了，最起码知道你这产品能干啥用了

是的，也是听取了其它朋友的建议。

本地部署方式给一个呀。

怎么说呢，虽然我感觉你自己写的 BI ，起码落后 5 代，但是希望你能找到自己的细分市场，祝你早点能赚到钱

感谢祝福，看样兄弟应该钟情与手写 SQL 和预计算表了，应该还停留在 MySQL 的时候呢。

请问和其它的产品有差异点比较吗,比如说 datart,superset 之类的

这块后面我写篇文章详细介绍一下，这里我先简单回答一下。superset, dataeasy, redash 这类 BI 所有的数据都需要数据工程师写 SQL 完成，像用户画像，RFM 这类统计的 SQL 非常复杂。agiquery 中，这些都可以通过一些简单的抽象函数实现。SQL 是由编译器完成的。用户画像： www.agiquery.com/blog/customer-profiling-segmentation/RFM 统计： www.agiquery.com/blog/rfm/

你说的编译怎么这么像 PRQL( github.com/PRQL/prql)

您说的很对，前期我参考过这个项目，但是 proql 没有处理 "多对多" 关联时，直接 JOIN 导致的过度计算（有些团队称为数据膨胀），proql 还是需要数据工程师自己手工处理Agile Query 通过算法智能处理过度计算，这也是最核心的算法。

我看了 PRQL ，它好像主要用在早期数据 ETL 的，楼主的项目就要用在后期的数据分析的，不同的场景，PRQL 和 SQL 非常接近，多了一些编程属性，不知道我理解的对不对，请指教

啥时候把你支持的所有函数列出来呀。

我会尽补上的，里面的几个场景里已经涉及不少函数了。

加油，大佬

大佬，什么时候把编译的设计过程写篇文档呀，我们也想学习一下。

你好,有体验步骤吗,比如业务明细数据是如何导入,业务数据如何组装成分析指标等过程介绍.

1 ）明细数据是普通的业务数据库的表，不需要额外加工2 ）组装过程就是公式的编写过，只需要聚焦单个指标，不需要关注与其它维度的组合关系，那些都是由 SQL 编译器完成。