Quick引擎概述
“慢”虽然只是一种难以精确定义的体感，但想要解决以上问题，就需要BI产品拥有很强的大数据处理架构和能力，可以横向扩展支持不断增长的数据量和计算任务。Quick引擎架构在数据源和数据集之间，用来处理上层数据作品发送到数据集最终下放...
如何对JSON类型进行高效分析
PolarDB 列存索引（In Memory Column Index，IMCI）功能推出了完备的虚拟列与列式JSON功能等，可以快速处理大数据和多种数据类型（包括结构化数据与半结构化数据等），并提供高效的数据分析、查询与流计算能力，适用于数据分析、数据仓库与...
产品和业务限制
分析型数据库MySQL版支持云监控，用户可以通过配置磁盘监控告警，为监控项设置合理的报警规则和通知方式。一旦发生磁盘异常便会立刻为您发出报警通知，让您及时知晓磁盘水位并管理磁盘空间，保证业务正常运行。和Oracle、MySQL关系型数据库...
AIOps 解决方案专家服务内容说明
它融合“人工智能+大数据+云计算”能力，支撑全栈式IT运维管理，以场景为导向，以保障业务的连续性为目标，助力企业运维进入智能化时代、提升整体效能。AIOps解决方案专家服务覆盖了包括时序趋势预测，风险异常巡检，智能诊断AI监测，智能...
背景信息以及准备工作
或者对存储在 阿里云对象存储服务（Object Storage Service，简称 OSS）、表格存储（Table Store）上的大数据进行分析之后，通过DLA把结果数据回写到MongoDB，供前台业务使用。前提条件 使用DLA读写MongoDB数据前，您需要通过以下操作在...
功能特性
通用训练资源概述 其他大数据计算资源 展示当前用户拥有的MaxCompute、Flink等大数据计算资源。AI计算资源组概述 AI工作空间 工作空间计算资源管理 工作空间管理员可将当前账号拥有的AI计算资源关联至当前工作空间，供工作空间成员做开发...
产品简介
大数据专家服务 大数据专家服务（Bigdata Expert Service）是由阿里云大数据专家基于阿里云多年大数据架构、应用、运维、AI算法建模等最佳实践经验及方法论为用户提供全方位的大数据产品技术、咨询服务及售后专家服务运维保障，帮助用户...
功能简介
同时，随着数据量剧增，在海量数据中快速发现高质量的洞察报告，需要花费大量时间进行数据分析，从而才有可能提取有效知识。为了将业务人员从重复、无效的分析工作释放出来，并通过智能化的能力帮助业务管理者、运营、业务分析师等人员高效...
什么是Quick BI
Quick BI是一款全场景数据消费式的BI平台，秉承 全场景消费数据，让业务决策触手可及 的使命，通过智能的数据分析和可视化能力帮助企业构建数据分析系统，您可以使用Quick BI制作漂亮的仪表板、格式复杂的电子表格、酷炫的大屏、有分析思路...
数据科学计算概述
Scikit-Learn：用于数据分析和数据挖掘任务的算法。为满足用户基于MaxCompute进行大规模数据处理、分析、挖掘及模型训练的需求，MaxCompute提供了一套Python开发生态，让用户通过统一的Python编程接口一站式、高效地完成数据处理、加工及...
入门概述
数据可视化 对源数据或中间结果数据进行可视化处理，以获取数据分析结果。算法建模 使用符合业务场景的算法组件，加上预处理后的数据训练集进行算法建模。评估模型 使用训练好的模型对预测数据集进行结果预测，并结合预测集中的“正确答案...
应用场景
极大提高看数据的效率 与内部系统集成，可结合进行数据分析，极大提高看数据的效率。统一系统入口 解决员工使用多系统的麻烦，利于使用与控制。推荐搭配使用 RDS+Quick BI 交易数据权限管控 数据对某支付平台的每个城市经理来说都至关重要...
简介
结合大数据分析框架（如Spark）还可以进行穿越分析、区域分布热力图等。智慧物流与外卖递送 在物流与外卖等领域，需要实时监控车辆、骑手的位置，以便进行可靠的时间预测等服务。车辆和骑手的位置需要实时上报，云端需要处理高并发写入并...
规格及选型
案例四：自动驾驶企业 用户为自动驾驶领域企业，需要基于车采数据进行地理位置和时序的采集数据分析，要求对JSON格式的友好兼容和时空数据的分析能力，构建业务看板并支持特征工程。建议：使用 AnalyticDB PostgreSQL版 存储弹性模式，实例...
Github实时数据同步与分析
最终效果如下：（可选）历史离线数据分析 实时数仓Hologres与大数据计算服务MaxCompute深度融合，可以组成一体化的大数据查询与分析架构。在MaxCompute公共数据集中，存储了历史GitHub全量数据。如果想要做更长时间的数据分析，有两种方式...
查询报错问题
查询时报错，提示 scanRows exceed limit 分析型数据库MySQL版查询时报错，错误信息为：ErrMsg:ErrCode:2001 ErrType:QUERY_EXCEED_LIMIT ErrMsg:scanRows exceed limit:xxx>为避免用户输入的SQL误写或性能较差，从而导致扫描表的大量数据...
构建数据仓库
平台支撑多种形式的应用，包括使用机器学习算法进行复杂数据分析、使用BI报表进行图表展现、使用可视化产品进行大屏展示、使用其他自定义的方式消费数据。构建智能实时数据仓库 本场景推荐的架构如下。适用行业：适用于电商、游戏、社交等...
数据大屏
应用场景 场景描述 预期效果 场景一：授予数据大屏编辑权限 让分析师A（分析师A与资源在同一空间）可以在工作空间下编辑数据大屏。场景二：授予数据大屏的查看权限 让访问者B（访问者B与资源不在同一空间）可以在工作空间下查看数据大屏。...
应用场景
数据分析业务 云数据库 Memcache 版搭配大数据计算服务 MaxCompute。实现对大数据的分布式分析处理，适用于商业分析、挖掘等大数据处理场景。通过数据集成服务可自助实现数据在云数据库 Memcache 版与 MaxCompute 间的同步，简化数据操作...
如何不间断地进行时序异常检测
异常检测状态 介绍 异常检测状态是指在单次查询异常的检测过程中算法分析出的数据分布状态与统计信息。该状态决定了时序异常检测算法检测结果的精确性。不同场景中异常检测状态的影响如下：默认情况下，在不间断检测场景中为了保持异常检测...
数据洞察
DataWorks数据洞察是指通过深度数据分析和解读来获取深刻的数据理解和发现，它支持数据探索和可视化。您可以通过数据洞察了解数据分布，创建数据卡片，并组合成数据报告。此外，数据洞察结果能够通过长图形式的报告进一步分享。该功能利用...
基于SLS+OSS+DLA构建海量、低成本日志分析方案
方案介绍 对于数据分析人员、开发人员或者运维人员而言，日志数据对分析和诊断问题以及了解系统活动等有着非常重要的作用，日志都是其工作过程中必不可缺的数据来源。为了节约成本，通常情况下日志会被设定一定的保存时间，此类日志称之为...
数据下载
在DataWorks的数据开发（DataStudio）、数据分析、安全中心模块下载的CSV、XLSX格式文件数据将同步保存至数据下载功能。通过该功能，您可将所需历史下载文件重新下载至本地使用，也可追溯历史下载记录的操作详情。前提条件 已通过如下模块...
查询加速
本章将详细介绍如何在 云数据库 SelectDB 版 实例中进行查询优化和数据分析，云数据库 SelectDB 版 提供了多种分析SQL和优化方案，帮助您提升查询速度并实现高效的数据分析。概述 云数据库 SelectDB 版 采用了MySQL网络连接协议，兼容 标准...
【通知】数据可视化（老）功能下线通知
若您正在使用数据可视化（老）功能进行数据分析，建议在功能下线前将数据集、图表和仪表盘迁移到数据分析功能。下线时间 2024年04月01日：针对部分用户，下线访问数据可视化（老）功能。说明 部分用户指在2023年04月01日至2024年04月01日这...
算法说明
流式图算法 流式图算法基于Time2Graph系列模型中的原理进行研发，可对数据进行整体降噪，分析异常数据相对整体的偏移状态。流式图算法适用于对规模大、噪音多、周期不明显的时间序列进行异常检测。更多信息，请参见 Time-Series Event ...
内核版本
本文为您介绍图数据库GDB不同内核版本的功能差异。Gremlin Gremlin是Apache ...支持被广泛使用的经典统计、机器学习和深度学习算法，适用于数据分析预测场景，可以5分钟快速上手实现游戏付费用户预测、流失预测、银行欺诈用户检测等模型构建。
游戏运营融合分析
降低使用成本：DLA融合冷数据分析+ADB存储密集型温数据分析+ADB计算密集型热数据分析，在满足各种分析场景需求的同时，有效地降低客户的总体使用成本。学习成本低：Data Lake Analytics（简称DLA）和ADB兼容标准SQL语法，无需额外学习其他...
快速体验
DataWorks的数据分析功能为企业提供了全面的数据分析和服务共享能力，可便捷地连接多种数据源、支持SQL查询，并提供电子表格等多样化的数据分析工具，以满足企业日常的数据提取和分析需求。本文将通过MaxCompute引擎在SQL查询中对公共数据...
Lindorm实时入湖建仓分析
方案介绍 DLA Lakehouse的Lindorm实时入湖建仓分析助力企业构建大数据离在线一体化，主要包括三方面。Lindorm实时入湖建仓引擎：支持T+10min近实时入湖，同时支持Schema推断、动态列增加、分区管理、小文件合并及Clustering等能力。Lindorm...
Superset连接数据湖分析
本文主要介绍如何使用Superset连接DLA进行数据分析。背景信息 DLA对外暴露的是MySQL的协议，大多数BI工具可以使用MySQL连接器直接连接DLA，由于Superset对于表的定义语句校验严格，同时DLA的建表语句与MySQL的建表语句存在差别，这导致...
时序异常检测
数据服务提供时序异常检测算法，采用智能时序算法，实时分析设备时序数据，准确感知设备异常现象。查看基本信息 在 物联网平台控制台 的 实例概览 页面，单击目标企业版实例卡片。在左侧导航栏，选择 数据服务>数据智能。在算法模板列表中...
应用场景
实时通道 通过数据总线，业务数据能够实时汇入大数据系统，缩短数据分析周期。2.实时数据清洗和分析 2.1 接入多种异构数据，实时清洗并归一化 通过数据总线和实时计算，您可以把多种数据源的异构数据实时清洗成统一的结构化数据，为进一步...
访问数据可视化功能
新版数据可视化功能：在顶部菜单栏中，选择 集成与开发（DTS）>数据应用>数据分析。方式二：通过数据库的SQL窗口进入数据可视化 登录 数据管理DMS 5.0。在顶部菜单栏中，选择 SQL窗口>SQL窗口。在 请先选择数据库 对话框中，搜索并选择数据...
导出数据
分析型数据库MySQL版对海量数据分析计算后支持输出（DUMP）数据结果，目前支持两种DUMP方式：导出数据到OSS 导出数据到MaxCompute
背景信息以及准备工作
DLA可以对投递到OSS上的数据按年、按月、按日进行多维度的分区，提高数据的命中率，降低扫描量，从而以极低的成本、极高的性能来完成大数据量历史数据分析。DataV中有多种场景模板，解决您的设计难题。提供多种业务模块级别而非图表组件的...
与Spark集成分析
DLA Ganos是基于云原生数据湖分析（Data Lake Analytics，DLA）系统设计开发的，面向时空大数据存储与计算的数据引擎产品。基于DLA无服务器化（Serverless）数据湖分析服务与内置的Spark计算引擎，DLA Ganos提供了不同级别的数据分析模型，...
与Spark集成分析
DLA Ganos是基于云原生数据湖分析（Data Lake Analytics，DLA）系统设计开发的，面向时空大数据存储与计算的数据引擎产品。基于DLA无服务器化（Serverless）数据湖分析服务与内置的Spark计算引擎，DLA Ganos提供了不同级别的数据分析模型，...
数据分析概述
DataWorks提供的数据分析平台，可以流畅地进行数据处理、分析、加工及可视化操作。在数据分析板块中，您不仅可以在线洞察数据，还可以编辑和共享数据。本文为您介绍数据分析平台的优势、功能、权限等概要信息。产品优势 与本地数据分析相比...
数据可视化展现
本文为您介绍如何通过DataWorks数据分析实现用户画像数据可视化展示。前提条件 在开始试验前，请确认您已经完成了 加工数据。即已通过数据开发DataStudio将数据加工为用户画像基本数据。数据分析场景 本案例通过数据分析对用户画像数据进行...
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