[帮助文档] 如何使用Copilot,如何使用增强分析,数据查询及可视化分析

Copilot是您在DataWorks的智能助手,它能够根据自然语言快速完成多种SQL相关操作,包括生成SQL、改写SQL、SQL错误纠正及生成注释等。使用DataWorks的Copilot,可帮助您轻松、高效、便捷地完成数据ETL及数据分析工作,节省大量时间和精力。本文为您介绍如何使用Copilo...

[帮助文档] 如何订阅并分析账单数据

您可在用户中心订阅不同类型的账单数据并借助MaxCompute和DataWorks实现账单的大数据分析。订阅成功后,账单数据将会定时同步至MaxCompute,您可使用DataWorks的数据分析功能查询并分析账单数据,将分析结果生成可视化图表卡片及报告,同时,也可将您的阿里云消费分析报告分享给其他...

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[帮助文档] 增强分析计费

增强分析产品采用按量付费模式,根据您在增强分析产品功能内保有的报告数量及卡片数量按天进行计费,您可以根据实际需求保有需要的报告和卡片。本文为您介绍增强分析产品的计费详情。

[帮助文档] 如何订阅并分析账单数据

您可在用户中心订阅不同类型的账单数据,例如,计费项明细账单、计费项账单按天汇总等。订阅成功后,账单数据将会定时同步至MaxCompute,您可使用DataWorks的数据分析功能查询并分析账单数据,将分析结果生成可视化图表卡片及报告,同时,也可将您的阿里云消费分析报告分享给其他用户。

[帮助文档] 使用do while节点实现数据循环分析

当您需要对一组数据或任务进行多次处理,直到满足某个条件才停止时,您可以使用do-while节点来自动化重复执行,简化复杂任务的操作步骤,以提高任务的执行效率和可靠性。本文以统计电商行业中的订单数据为示例,为您介绍如何使用do-while节点。

《大数据原理:复杂信息的准备、共享和分析》一一2.8 去标识化

2.8 去标识化去标识化是去除数据中可能连接该数据对象的公共名称的信息的过程。在病人记录这个案例里,去标识化就是将那些会让人联系到病人名字的信息从记录中去除的过程,这样做的目的显而易见。事实上,还有其他信息也需要去除,如病人的联系地址、出生日期和社会安全号码。在美国,病人隐私条例里详细讨论了病人记录...

《大数据原理:复杂信息的准备、共享和分析》一一导读

前  言 我们不能用导致问题的方法去解决问题。——Albert Einstein数以百万计的电脑每时每刻都有数据注入。在全球范围内,所有计算机上存储的数据总量约为3000EB(约3000亿GB),并正以每年28%的速度增加。尽管如此,与未被存储的数据量相比,存储下来的数据量仍是微不足道的。据统计,每...

《大数据原理:复杂信息的准备、共享和分析》一一2.11 经验教训

2.11 经验教训每件事以前都说过,但因为没有人听,所以我们只好回到起点,一遍又一遍地重新开始。―Andre Gide 习惯于使用较小的数据项目的大数据管理人员往往忽视了标识问题。本章中描述的最重要的想法很值得重复,其中许多想法对于那些生活在大数据混乱领域之外的人来说是反直觉的和奇怪的。1.所有的大...

《大数据原理:复杂信息的准备、共享和分析》一一2.9 数据清洗

2.9 数据清洗数据清洗有时候被看作去标识化的同义词,事实上,应该理解为一个起于去标识化过程结束时的过程。数据清洗会将那些数据记录里不希望保留的信息移除,包括个人信息和其他与数据记录含义不直接相关的信息。例如,在医院记录的案例里,数据清洗应当清洗掉病人的主治医生姓名、医院或医疗机构名称、地址、看病日...

《大数据原理:复杂信息的准备、共享和分析》一一2.10 重标识

2.10 重标识对于科学家而言,去标识化有两个目的:1.保护数据的保密性和个人隐私。2.删除可能影响实验的信息。保密性和隐私问题一直是以人为主题的数据需要面对的问题,而且分析数据时的实验误差总会存在,故而去标识化不可逆转势在必行。科研诚信往往会与不可逆转的去标识化相冲突。有时多个实验样本数据会混在一...

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