漏斗和留存函数
常见的用户行为分析包括事件分析、漏斗分析、留存分析等，其中漏斗和留存是最常见的用户行为分析场景：漏斗分析：是一种用来分析用户在指定阶段转化情况的分析模型，可以分析用户在各个阶段的行为转化率，然后通过转化率来衡量每一个阶段的...
机器学习开发示例
并展示数据 predictionsA=modelA.transform(ml_data)predictionsA.show(10)数据打印 步骤五：评估线性回归模型 说明 要评估回归分析，请使用RegressionEvaluator来计算均方根误差。在机器学习中我们用计算测试值和预测值之间出现的误差的...
组件参考：所有组件汇总
PS线性回归 该组件是分析因变量和多个自变量之间的线性关系模型，参数服务器PS（Parameter Server）致力于解决大规模的离线及在线训练任务。二分类评估 该组件是通过计算AUC、KS及F1 Score指标，输出KS曲线、PR曲线、ROC曲线、LIFT Chart及...
求解器用户手册
方式3：建模语言 MindOpt APL、AMPL、Pyomo、PuLP、JuMP 说明 采用建模语言的好处是用建模语言的API来建模，可以方便切换不同版本求解器。MindOpt支持一些常见的建模工具，当前支持以下几种：1.MindOpt APL 2022年开始支持MindOpt APL建模...
使用须知
Phoenix不支持复杂分析 Phoenix定位为操作型分析（operational analytics），对于复杂分析，比如前面提到的复杂join则不适合，这种建议用Spark这种专门的大数据计算引擎来实现，请参见 X-Pack Spark分析服务 和 HBase SQL（Phoenix）与...
开发运维建议
maxLifetime：建议设置为60分钟，用来设置一个connection在连接池中的最大存活时间。可以极大降低连接Relcache内存导致OOM的概率。maximumPoolSize=15：单个连接池实例允许的最大连接数，15已经满足绝大多数应用需求。如果连接池客户端个数...
UploadRule-创建规则
上午好"]关键词列表 contextChatMatch Boolean 否 false 是否多句分析，用来指定分析方式，可选值：true（多句分析）；false（单句分析），默认 false。详见下方的 分析方式详细说明 keywordMatchSize Integer 否 3 匹配关键字的数量，...
线性规划-专题多篇
线性回归通常可以用线性函数 y=,x>+b 来描述，我们可以估计出 a 和 b 的值。本地版Python代码>|C/S版C++代码>6.机器学习：带有L1正则项的SVM多分类问题 分类是机器学习领域中最基本的任务之一。其目的是建立输入向量x与分类变量y之间的映射...
向量索引
默认是10000，用线性构建的好处是可以节省内存,召回结果无损,但是若数据规模较大时，性能极差。min_scan_doc_cnt:召回候选集的个数最小值，默认10000，和proxima.qc.searcher.scan_ratio的概念类似。两者都配置的情况下，取两者的最大值 ...
偏最小二乘回归
偏最小二乘回归提供一种多对多线性回归建模的方法，特别当两组变量的个数很多，且都存在多重相关性，而观测数据的数量（样本量）又较少时，用偏小二乘回归建立的模型具有传统的经典回归分析等方法所没有的优点。计算逻辑原理 偏最小二乘...
内存诊断
内存诊断包括内存总览、内存分析和OOM分析，用于浏览节点及Pod内存使用情况，可以帮您快速了解系统的内存状态。根据集群配置，具体检查项可能稍有不同。实际结果请以诊断页面结果为准。重要 使用故障诊断功能时，系统将在您的集群节点上...
常见问题FAQ
优化求解器当前可以快速求解大规模线性规划LP、混合整数线性规划MILP、凸二次规划QP问题，目前支持命令行和C、C++、Python、Java的API调用，可在Windows，macOS和Linux系统下使用。有示例代码和案例分析讲解如何使用，免费。运行产生异常请...
向量计算函数
向量计算函数列表 重要 以下函数中使用的向量元素，可以用特定格式的字符串来描述，字符串是用"[]"或者"{}"包起来的一组数字，数字之间用逗号分隔开。函数名称 语法 说明 支持SQL 支持SPL 余弦相似度函数 cosine_similarity(array(double)...
集群系列
MySQL集群系列 RDS MySQL集群系列实例采用计算与存储分离、一主多备的架构，支持自动故障切换、任意备节点可切换为主节点、备节点可读、按需增删节点、变更节点配置、多可用区容灾、节点粒度的监控、集群节点拓扑管理等功能，同时还可启用...
聚合支付方案
阿里云从业务扩展性、数据流动性、服务高可用三方面入手，通过多款云数据库产品为利楚扫呗制定聚合支付方案，解决利楚扫呗在业务扩展期遇到的数据存储空间不足、读写性能下降以及大数据分析空缺等问题。业务痛点 武汉利楚商务服务有限公司...
solr语法转化
Schema OpenSearch支持多种数据类型及分词方式（参考 文本分析器），可以满足绝大多数场景下的需求。具体参考如下：目前支持的类型：INT、FLOAT、DOUBLE、LITERAL及其各自的ARRAY类型、TEXT、SHORT_TEXT；DynamicField：暂不支持，...
使用MongoDB存储日志数据
如果日志的重要性比较高（比如需要用日志来作为计费凭证），则可以使用更安全的 writeConcern 级别，比如 {w:1} 或 {w:"majority"}。同时，为了达到最优的写入效率，用户还可以考虑批量的写入方式，一次网络请求写入多条日志。格式如下所示...
灾备规划
本文将从需求分析、RTO和RPO要求、应用的分析、灾备设备和网络环境等方面阐述如何有效地进行灾备规划。需求分析 数据保护和业务连续性对数据中心的意义重大，关键应用的故障或数据丢失会对您的业务造成重大损失。混合云容灾服务提供了两个...
PolarDB并行查询
同时大量用户会有对业务数据的实时分析诉求，如统计、报表等，但大家对MySQL的直观印象就是：小事务处理快、并发能力强以及分析能力弱，对于这些实时性分析查询，该如何应对呢？方案 随着互联网的发展，数据量的爆炸，一定的数据分析能力、...
用云成本需求分析
实施用云成本规划首先要全面获取用云成本需求。在计划阶段，通过对用云成本进行需求分析，确保相关人员的业务需求都被识别和跟踪，并在规划和实施阶段有针对性的采取措施，使资源利用率达到最优，进而使用云成本在组织内部做到可管可控、可...
概述
同时由于并行方式的多样化，可以适用于多种广泛而灵活的应用场景：海量数据分析场景 在中等及更大规模数据量的情况下，分析类业务的报表查询SQL通常复杂且比较耗费时间，通过开启并行查询可以线性降低查询的响应时间。资源负载不均衡场景 ...
弹性并行查询（ePQ）发布说明
PolarDB MySQL版 重磅推出了弹性并行查询（ePQ）引擎，可以将分析型查询的计算任务分发到集群内的任意节点执行，提升集群资源的利用率，从而大幅提升数据库的整体查询性能。简介 对于复杂分析型查询场景，PolarDB MySQL版 已支持的 单机...
Effect配置说明
FontUrl String 否 横幅文字支持使用用户OSS的字体文件路径来生成字幕，支持ttf、otf、woff三种格式的字体文件。例如：https://your-bucket.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/example-font.ttf EffectColorStyle String 否 横幅文字花字样式...
性能测试技术指南
混合交易稳定性测试：必须 混合交易可靠性测试：可选 批量测试：可选 批量测试对混合交易影响测试：可选 串联链路 分析 串联链路是指一组含有某种业务含义的压测API的有序集合（类似事务），串联链路是用来模拟用户侧的业务操作，模拟的...
岭回归训练
岭回归（Tikhonov regularization）算法是对不适定问题进行回归分析时，最常用的正则化方法。岭回归训练组件基于该算法，支持稀疏、稠密两种数据格式，且支持带权重样本的训练。本文为您介绍岭回归训练组件的配置方法。使用限制 支持的计算...
概述
在流数据分析中，数据存储用源表、维表、结果表来表示。但由于运行环境不一样，边缘端与云端支持的数据存储大部分是不相同的。类型 描述 源表 流式数据存储，驱动流数据分析的运行。每个流数据分析任务必须提供至少一个流式数据存储。边缘...
如何对JSON类型进行高效分析
本文介绍了PolarDB IMCI为应对海量结构化与半结构化数据分析场景，通过整合列式JSON、虚拟列、秒级加减列、表列数扩展及列存索引等系列功能而构建出的扩展流计算方案，以及该方案的应用案例。背景 随着应用场景多样化与快速迭代，业务系统...
通过DTS将PolarDB MySQL数据同步至阿里云Elastic...
Elasticsearch是一个基于Lucene的实时分布式的搜索与分析引擎，它提供了一个分布式服务，可以使您快速的近乎于准实时的存储、查询和分析超大数据集，通常被用来作为构建复杂查询特性和需求强大应用的基础引擎或技术，详情请参见 什么是阿里...
可视化图表概述
可视化图表可以帮助您直观、清晰地展示数据分析结果，本文为您介绍不同类型图表的适用场景，以及不同版本支持的图表类型，辅助您快速选取合适的图表进行数据呈现和展示。Quick BI提供了40余种图表样式，包含了表格类、指标类、线/面图类、...
线性回归
计算逻辑原理 回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且因变量和自变量之间是线性关系，则称为多元线性回归分析。...
安全联合分析TrustDA/MPCSQL
二、哪些场景适合用联合分析？适用场景：适用于双方数据不共享，但有一些统计分析的需求。例如电商平台在媒体平台进行了营销广告投放，投放结束后，电商平台期望能联合两边的数据，进行全链路的营销活动复盘分析，就可以借助联合分析功能...
向量索引通用配置
向量分隔符 可自定义 向量检索时各维度使用的分隔符（如vector:'1.05066,0.15610,0.156145.' 其中分隔符为逗号）线性构建的阈值 默认为5000 表示数据量在5000以内用线性 忽略有问题的向量数据 true false 当向量维度不正常，向量数据为空时...
跟踪概览
用户行为分析：审计日志中的跟踪数据可以用来分析用户的行为模式，并发现任何不符合正常使用模式的操作。权限变更跟踪：使用多账号跟踪，监控对RAM策略和用户权限的变更，以确保只有授权用户才能进行关键操作。合规审计 操作记录保存：为了...
配置管理
这里的配置，用来指定某个技能组所产生的质检任务在分析时使用哪些质检规则，一般的呼叫中心都会有多个技能组，比如销售组、售后组、客服组.，每个技能组所接听的电话是不同的业务场景，所以通常使用的质检规则也是不同的。您在通过调用API...
向量索引的高级配置介绍
默认是10000，用线性构建的好处是可以节省内存,召回结果无损,但是若数据规模较大时，性能极差。min_scan_doc_cnt 默认值为20000 召回候选集的个数最小值，默认10000，和proxima.qc.searcher.scan_ratio的概念类似。两者都配置的情况下，取...
GetRuleDetail-获取规则的明细信息
5000 ContextChatMatch boolean 关键词检查算子中，是否多句分析，用来指定分析方式，可能值：true 多句分析；false 单句分析，默认 false。详见下方的分析方式详细说明。true Excludes array 上下文重复算子例外句子。string 上下文重复算...
质检规则配置
可以用括号来改变运算次序，如!(a&b)就会先算a&b。创建规则 1、填写基本信息 点击规则列表上方的 新建规则 按钮，创建分析规则第一步为设置规则基本信息，如下图所示：规则名称及备注就不再赘述；实时质检：开启后则该规则仅可用于实时质检...
气泡图
图表分析配置 配置项 名称 说明 交互分析 联动 当需要分析的数据存在于不同的图表，您可以通过图表联动，把多个图表关联起来，形成联动进行数据分析。具体设置请参见 联动。跳转 当需要分析的数据存在于多个仪表板时，您可以通过仪表板跳转...
散点图
图表概述 使用场景 用两组数据构成多个坐标点，考察坐标点的分布，判断多变量之间是否存在某种关联或总结坐标点的分布模式。作用：用于提供关键信息：变量之间是否存在数量关联趋势。如果存在关联趋势，是线性还是曲线的。如果有某一个点...
面积图
面积图可用来展示在一定时间内数据的趋势走向以及它们所占的面积比例。本文为您介绍如何为面积图添加数据并配置样式。前提条件 已创建仪表板，请参见 新建仪表板。图表概述 使用场景 在面积图中，可以得出数据随时间变化的结论，例如数据随...
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