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当下 AI 开发热潮持续升温，很多开发场景都借助 AI 实现了大幅的提效，不过在企业数字化领域，复杂报表开发这个细分赛道，一直没能享受到 AI 的红利 [图片] 复杂报表开发的画风还和十几年前 ..
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Duckdb 可以和 python 的 DataFrame 进行无缝结合， duckdb 的表是不是也可以和 spl 的序表进行无缝结合？ Duckdb1.5 发布了 java 表函数的功能， ..
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一、 概述 在实际业务中，报表导出的文件（如 Excel、PDF、Word）可能包含敏感数据。为了防止文件被无关人员读取，润乾报表提供了文档密码保护功能。设置密码后，用户双击打开导出的文件时， ..
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需求背景 在润乾报表的默认行为中，通过 JSP 页面导出 Excel 或 PDF 时，文件名取自报表文件本身的名称。若业务要求导出的文件名由报表内容动态决定（例如取报表标题行 A1 单元格的值 ..
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AI编程Agent+润乾报表的Vibe Coding实践 AI 编程眼下正热得发烫，一夜之间，写代码这件事都被大模型接管了。但如果你恰好身处复杂报表开发的一线，大概会有另一种体感：这股红利，似 ..
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问题描述 表 tb 可以看成一个交叉表：ID 与 PartNum 两个字段的组合是行头，EnteredOn、PickedTime、DeliveredTime 三个字段名是列头，格子里放的是时间 ..
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策略原理 DMI（动向指标）由 + DI、-DI、ADX 三条线构成：+DI 代表多头动向、-DI 代表空头动向，ADX 用来表征趋势本身的强弱。＋DI 领先 −DI，说明多方方向占优，ADX ..
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做数据分析的人，大都有过这种拉扯： 需求一句话就能说清，落到 SQL 却要写几十行嵌套；AI 写倒是快了，可结果敢直接用吗？字段会不会编、逻辑会不会偏、口径对不对，最后审计一遍的成本，跟自己写 ..
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这样的场面见得太多：dbt 模型里要加一个口径，或者报表里要改一个分组条件，评审的时候大家都觉得这事很简单，一句话就说明白了。但等 SQL 改出来，没人敢说“这段肯定对”。 能写出来的人，往往 ..
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三行五行的简单 SQL 只存在于教科书里。真实业务中的 SQL 往往动辄上百行、多层嵌套，逻辑盘根错节，编写烧脑、调试耗时、交接如同 “拆弹”，而贯穿全流程最大的隐性成本，就是审计。 有了 A ..
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建议新增一个 url_download(url,cfname;p{}) 函数，url: 文件路径，cfname：重命名文件，p(如有): 验证字符串; 目前只有 hdfs_download，f ..
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这个优化求助源于论坛中的这个帖子： https://c.raqsoft.com.cn/article/1791958021916 最近常碰到类似的多条件叉乘写法，比如先进先出核算成本等，写着写 ..
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策略原理 MICD 异同离差动力指标，是对传统 MACD 的改良动量指标。传统 MACD 基于价格均线差值，而 MICD 直接从价格涨跌动量 MI（今日收盘价 - 昨日收盘价）出发，对涨跌动量 ..
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问题描述 表 tb_healthy 记录病人的就诊历史，每个病人有多条记录，Visit_code 为 Surgery 表示手术，为 Office 表示咨询；有的病人只有手术，有的只有咨询。现在 ..
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让 AI 替你写代码，让代码说业务的话 做数据分析写SQL的同学大多有过这样的体验：需求一句话就能说清，落到 SQL 却要写上几十行。一段三十行的 SQL，真正表达 ..
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AIQT MCP 说明 AIQT MCP 是基于 A 股市场日级 K 线数据进行回测计算的 MCP，它可以接收来自 AI 智能体生成的规范 AIQT 量化策略，执行并返回回测结果。 AIQT ..
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1 NLQ MCP DEMO for TPCH 及 SKILL 说明 1.1 MCP 说明 NLQ MCP DEMO for TPCH（本文以下简称 NLQ MCP 或 MCP）是基于 TPC ..
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报表工具这个行业，已经很久没有惊艳了 报表工具有二十多年历史了，这么多年下来，无论是产品形态还是交互范式，都处在一种 '惯性滑行' 的状态 商业模式更是如此，从第一天起，报表工具就遵循 '按装 ..
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事情是这样的。 眼瞅着十一长假没几天了，我正盘算着假期去哪耍。 那天老板甩过来一个需求：做跨银行数据一致性校验的性能优化 POC。我想抓紧和客户方沟通把这个事搞定，结果等客户把具体资料发过来时 ..
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问题描述 库表 stock 记录多支股票的每日收盘价，字段为股票代码 CODE、交易日期 DT、收盘价 CL。现在要针对指定的目标股票，找出它历史上连续上涨天数最多的那个区间，并给出该区间的起 ..
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AI 时代到来后，数据分析领域很多地方都在被赋能重塑——ChatBI、智能问数、智能报表等概念火热出圈，几乎每个数据产品都在打 AI 牌，但回到真实的业务系统里，有一个高频使用场景似乎被忽视了 ..
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全行业都在卷 Text2SQL 准确率、模型参数与 RAG 增强，却普遍忽略了一个根本问题：业务用户看不懂中间过程，再高的准确率都是黑箱，而黑箱系统永远落不了经营决策的地。 行业普遍借助中间层 ..
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集群治不了SQL 计算之痛 用 SQL 做数据运算，常常会遇到这些问题： • 时间窗口不够用，半夜跑批跑不完，出错来不及重跑，月初年末更担惊受怕。 • 出报表要十分钟，业务人员拍桌子。而预先算 ..
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Excel 的透视表很好用，拖拽几下，几万行数据就能按地区、按品类、按月汇总的清清楚楚，想换维度就换维度，想看明细就看明细，深得用户喜欢 [图片] 但它也有局限，只能在本机用，如果能放到 WE ..
