对很多公司来说，数据基础设施就像一个黑盒子：数以百万计的数据点被送进去，复杂查询在里面运行，然后报表被吐出来。但一旦系统变慢、成本飙升，或者某个关键 dashboard 突然空白，想找到根因就像在黑暗里摸索。为了让这个问题更清晰地被看见，实时购物平台 Whatnot 在 Snowflake Summit 2026 上与 Snowflake 同台分享了他们的实践。这个合作案例说明，现代数据工具可以在巨大的实时压力下，依然让客户体验保持顺滑、可靠且完全可见。
（翻译）用 Sheets 画布让电子表格数据活起来
Sheets canvas turns data into interactive dashboards, custom study trackers, seating charts, and more, all with a simple prompt.
（翻译）用新的 AI 工具升级您的营销
Learn how new AI and agentic experiences across Google Ads and Google Analytics can simplify your marketing workflow.
Solidot是至顶网的科技资讯网站，主要面对开源自由软件和关心科技资讯读者群，包括众多中国开源软件的开发者，爱好者和布道者。口号是“奇客的知识，重要的东西”。
（翻译）使用Snowflake、Amazon SageMaker Canvas和Amazon Quick构建无代码机器学习工作流——第2部分：使用Amazon SageMaker Canvas进行数据准备和模型构建
In Part 2 of this no-code ML series, you connect Amazon SageMaker Canvas to Snowflake, prepare and join transaction data with Data Wrangler visual transformations, and train an XGBoost fraud detection model. All without writing machine learning code, laying the groundwork for interactive dashboards
（翻译）零售智能中的选择偏差校正
Abstract page for arXiv paper 2608.26156: Selection Bias Correction in Retail Intelligence
自主研究系统的上限，不只取决于模型有多聪明，也取决于系统能否分辨什么是新证据，什么只是一次偶然的高分。
当分析工作从三天压缩到五分钟，关键不在于AI取代人，而在于把口径标准沉淀为可复用的资产。本文作者以产品经理视角，分享如何通过线下共识、项目宪法和四层资产架构，将数据分析流程Agent化，实现结论一致性与可追溯性。
用户细分是运营精细化的基石，但多数人只知聚类却不懂业务落地。本文从实战出发，剖析如何将运营目标转化为分析问题，筛选有效维度，避开常见误区，让细分真正驱动增长决策。
2026年，把数据直接丢给AI就能完成分析？现实是一堆正确的废话。本文用卖手抓饼对比上班收入的通俗案例，完整拆解从了解背景、明确目标、建模、采集清洗到增加维度、得出结论的全流程，帮你找到自己从未做过完整数据分析的真正原因。
用具体的测试数据和盲评结果，聊聊当下 AI 辅助制作 Excel 的真实水平，以及我使用 AI 辅助制作 Excel 的心得。
把数据丢给 AI 写经营分析，结构完整、措辞专业，上会仍被批「不深入」，根子在拿结果解释结果。文章给出三步：增加过程指标、识别关键因素、建立以解答领导问题为导向的分析逻辑，而真正决定深度的，是这些维度有没有被记成字段。
现在很多人梳理指标体系的第一步是让 AI 直接给一份，它确实能列出上百个指标，但基本都是活跃用户数、留存率、转化率这类通用款。文章把数据指标、指标体系与标签拆开讲，梳理并列式、总分式、流程式三种形态与打标签的两种做法。
旭日图看占比方便，想看季度和月度的绝对数值与趋势就没那么顺手。作者把有层级的数据做成套娃图，外层是季度、内层是月度，一眼就能找到最大值和最小值，还能给达标与不达标的月份填不同颜色。
同一条对比条形图换个画法，就能一眼看出哪家店变化最大。哑铃图用两个端点分别代表 8 月和 9 月，三角形朝右表示增长、朝左表示下降，中间粗线的长度就是两个月的变化值，比长短条形更直观。它适合五到十组类别，超过十组会显乱，也看不了一个对象的多期走势。
