使用日志聚类
您还可以将聚类结果以分析图表的形式保存在仪表盘中，实时查看聚类数据。更多信息，请参见 日志聚类。开启日志聚类 在 日志聚类 页签，单击 开启日志聚类。在 开启日志聚类 对话框，单击 确认。开启后等待1分钟左右，即可对新写入的数据...
DBSCAN聚类
是 自动 自动 球树 KD树 暴力搜索 聚类效果 聚类效果展示当前数据聚类处理后的效果。可在组件运行成功后查看。“CH分数（即Calinski-Harabasz指标）”和“轮廓系数”反应聚类效果，值越大，说明聚类效果越好。可参考其结果调整组件参数配置...
新旧版本使用指引
CreateFacesSearchingTask-创建相似人脸图片检索任务 FindSimilarFaces-查找和指定人脸相似的人脸-时空聚类 时空聚类 无 新版支持基于数据集中照片的拍摄时间、地理位置等元数据信息创建时空聚类分组，并对聚类分组进行查询，更新和删除...
时序聚类函数
时序聚类函数针对输入的多条时序数据进行聚类，自动聚类出不同的曲线形态，进而快速找到相应的聚类中心和异于聚类中的其它形态曲线。关于函数的算法及实现原理请参见 LOG机器学习介绍（02）：时序聚类建模。函数列表 函数 说明 ts_density_...
无监督聚类函数
函数示例：设备数据聚类 下载经过处理的设备使用信息。同一类型的物联网设备被不同群体的用户使用，可能具有不同的数据特征。通过对设备上报的数据进行聚类分析，有助于分析业务中出现的用户画像。将数据导入到数据服务的自定义存储表中，...
数据模型
基本概念 物联网、应用监控、工业互联网等典型的时序场景下，数据源（Data Source）通常按一定的周期持续产生时序数据，一条时序数据由Tag、Timestamp、Field等元素共同来描述，具有相同特征的一类数据存放在同一张表中，表的时序数据元素...
算法说明
哈希聚类算法 哈希聚类算法基于日志聚类功能，日志聚类功能对日志数据进行在线聚类，哈希聚类算法在 日志聚类 结果的基础上进行二次聚类，同时持续分析、监控日志数据。哈希聚类算法不依赖外部日志模板库。相似度匹配算法 相似度匹配算法...
K均值聚类
功能说明 K均值聚类是一种矢量量化方法，在数据挖掘的聚类分析中很流行。K均值聚类通过试图分离 n 个相等方差组的样本来聚集数据，用最小化或者簇内和平方的标准。该算法需要指定簇的数量，它可以很好地扩展到大量样本，并已经被广泛应用于...
K均值聚类算法（K-Means）
该算法原理为：先将数据分为K组，随机选取K个对象作为初始的聚类中心，然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离，将每一个对象分配给距离它最近的聚类中心，聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。即K-Means算法将输入表的...
区域下钻热力层（v2.x版本）
具体数据示例请参见画布编辑器中组件右侧配置面板 数据 页签的 数据响应结果 区域。当自定义区域数据请求完成时 自定义区域数据接口请求返回并经过过滤器处理后抛出的事件，同时抛出处理后的JSON格式的数据。具体数据示例请参见画布编辑器...
区域热力层（v2.x版本）
数据源 单击 配置数据源，可在 设置数据源 面板中修改数据源类型和数据查询代码、预览数据源返回结果以及查看数据响应结果，详情请参见 配置资产数据。数据过滤器 数据过滤器提供数据结构转换、筛选和一些简单的计算功能。单击 添加过滤器...
高维向量检索（PASE）
取值范围为(0,1000]内的整数，例如值为1，表示对表中的数据按照千分之一的比例采样后进行kmeans聚类。值越大查询准确率越高，但创建索引的时间越长，建议采样的数据总量不要超过10万条。k：聚类中心数，值越大查询准确率越高，但创建索引...
高维向量检索（PASE）
取值范围为(0,1000]内的整数，例如值为1，表示对表中的数据按照千分之一的比例采样后进行kmeans聚类。值越大查询准确率越高，但创建索引的时间越长，建议采样的数据总量不要超过10万条。k：聚类中心数，值越大查询准确率越高，但创建索引...
查询结果不符合预期的常见原因
Lindorm宽表经常会被应用在大数据链路中，如果写入链路出现问题，则可能导致写入延迟或无法正常写入数据，此时进行数据查询，该行数据还未写入，因此会产生无法查询到数据的情况。如果您在使用中遇到数据写入一段时间后才能查到的情况，...
高效向量检索（PASE）
取值范围为(0,1000]内的整数，例如值为1，表示对表中的数据按照千分之一的比例采样后进行kmeans聚类。值越大查询准确率越高，但创建索引的时间越长，建议采样的数据总量不要超过10万条。k：聚类中心数，值越大查询准确率越高，但创建索引...
聚类标注功能使用介绍
待标注内容有关数据默认都是查询最近一个月，最多查询近3个月，聚类后未标注的用户问法数，不随查询条件改变而改变，但其具体内容展示随查询条件改变而改变；在聚类标注界面的“已标注”和“已待定”标签下的 筛选条件 与 标注内容有关标题...
应用场景
智能运维（AIOps）开发人员和IT运维人员可结合使用日志服务的机器学习服务和告警功能，对海量的日志、时序数据进行智能监控，包括智能聚类、异常检测、异常预测等。日志服务的查询与分析功能提供了十多种机器学习算法，包括单时序数据的...
基本折线图（v3.0及以上版本）
图表样式 基本折线图是折线图的一种，与双轴折线图相比，基本折线图的一个类目只对应一个值，主要通过多系列数据配置的方式，展示同一类目下不同数据的变化，能够以折线和区域相结合的方式，智能地展示多维的数据变化趋势。配置面板 搜索...
折线柱状图
图表样式 折线柱状图是柱状图的一种，支持使用柱图和折线图分别来表示同一类目下的两个维度值，能够在有限的空间内，清晰智能地展示各类别之间和各类别内部的更多维度的数据差异。配置面板 搜索配置：单击 配置 面板右上角的 搜索配置，可...
3D柱状图
具体数据示例请参见画布编辑器中组件右侧配置面板 数据 页签的 数据响应结果 区域。更新组件配置 动态更新组件的样式配置。需要先在组件的样式面板中，单击复制配置到剪贴板，获取组件配置数据。再根据需要在蓝图编辑器配置页面的数据处理...
基本折线图（v4.0及以上版本）
基本折线图是折线图的一种，与双轴折线图相比，基本折线图的一个类目只对应一个值，主要通过多系列数据配置的方式，展示同一类目下不同数据的变化，能够以折线和区域相结合的方式，智能地展示多维的数据变化趋势。本文介绍基本折线图各配置...
添加及管理识别结果
指定数据分类：若当前生效结果为自动继承的结果，且继承策略为仅继承分级，不继承分类，则可能出现生效结果未指定数据分类的情况，此时建议您指定数据分类，否则可能无法命中脱敏规则。在 指定数据分类 对话框，选择数据分类，您也可直接...
添加及管理识别结果
指定数据分类：若当前生效结果为自动继承的结果，且继承策略为仅继承分级，不继承分类，则可能出现生效结果未指定数据分类的情况，此时建议您指定数据分类，否则可能无法命中脱敏规则。在 指定数据分类 对话框，选择数据分类，您也可直接...
横向聚类
一、组件说明 横向聚类组件是横向场景下的一种无监督机器学习算法，用于将n个数据点分成k个簇，使得簇内的数据点具有高度相似性。聚类算法通过度量数据点之前的相似性或距离来确定数据点之间的关系，将相似的数据点划分到同一簇中。适用于...
3D柱状图
具体数据示例请参见画布编辑器中组件右侧配置面板 数据源 页签的 数据响应结果 区域。当点击数据项时 当选中3D柱状图的柱子时抛出的事件，同时抛出该柱子对应的数据项。动作 动作 说明 导入3D柱状图接口 按组件绘制格式处理数据后，导入...
折线柱状图
图表样式 折线柱状图是柱状图的一种，支持使用柱图和折线图分别来表示同一类目下的两个维度值，能够在有限的空间内，清晰智能地展示各类别之间和各类别内部的更多维度的数据差异。样式面板 搜索配置：单击 样式 面板右上角的搜索配置项图标...
交叉透视表
当组件数据源发生变化时，数据响应结果会对应展示最新的数据。如果系统反应延迟，您可以单击右侧的 图标，查看数据响应结果，也可以单击右侧的 图标，获取组件的最新数据。您也可以单击查看示例，查看当前组件的响应结果示例。禁止加载态 ...
区域图（v4.0以下版本）
数据源 单击 配置数据源，可在 设置数据源 面板中修改数据源类型和数据查询代码、预览数据源返回结果以及查看数据响应结果，详情请参见 配置资产数据。数据过滤器 数据过滤器提供数据结构转换、筛选和一些简单的计算功能。单击 添加过滤器...
条形图
支持自定义选择数据集字段数据，以及配置数据各映射样式。样式面板 搜索配置：单击 样式 面板右上角的搜索配置项图标，可在搜索配置面板中输入您需要搜索的配置项名称，快速定位到该配置项，系统支持模糊匹配。详情请参见 搜索配置项。尺寸...
基本折线图（v3.0以下版本）
基本折线图是折线图的一种，与双轴折线图相比，基本折线图的一个类目只对应一个值，主要通过多系列数据配置的方式，展示同一类目下不同数据的变化，能够以折线和区域相结合的方式，智能地展示多维的数据变化趋势。本文介绍基本折线图各配置...
API概览
图片聚类 图片聚类 CreateSimilarImageClusteringTask 创建相似图片聚类任务 相似图片聚类功能，可以将您已索引到数据集内的图片按照相似度生成聚类，用于图片去重、选优等场景，例如可以通过该功能筛选相册中连拍的图片。...
网站测速任务错误码
642 元素发送请求未收到响应 发送请求后未收到任何响应数据。具体的表现是当浏览器发送完请求（明确接收到发送完成事件）之后，未收到Server返回任何数据。643 元素数据未接收完全 元素接收到响应数据异常。具体表现是接收到的数据包不能...
配置数据识别规则
背景信息 DataWorks支持您按照数据的敏感级别和所属分类定义数据识别规则，帮助您识别组织内的敏感数据，对于识别结果不准确的数据，您可以 手动修正数据，并在 敏感数据概况 模块为您展示最近的通过数据识别规则命中的、按照项目细分的...
语义挖掘工具
【挖掘结果】处理语句总数：表示进行语义挖掘的话术数据总数，即对应了语义分析中的未命中条数 聚出类别个数：表示系统进行挖掘后聚类出意图相近的类别簇数 最多数量的类别共：表示系统进行挖掘后聚类出的所有类别簇数中占比最多的句子数量...
日志聚类
您还可以将聚类结果以分析图表的形式保存在仪表盘中，实时查看聚类数据。功能优势 支持任意格式日志，例如Log4j、JSON、单行等。亿级数据，秒级输出结果。日志数据可以按任意模式聚类。按pattern聚类的数据可以根据pattern的签名反查原始...
分区索引
业务数据有明显的聚类特性，例如商家数据表以商家ID为聚类，查询条件中包括商家ID。IoT设备数据表以设备ID为聚类，查询条件中包括设备ID。数据分区策略 HASH分区 时间范围分区 多级HASH分区（高级用法）准备工作 使用分区索引前需要创建...
管理数据分类层级
数据分类层级用于从业务或组织架构视角出发，对数据分类进行分层管理。本文为您介绍如何创建及管理数据分类层级。权限说明 安全管理员支持新建及管理数据分类层级。使用限制 数据分类层级不超过10级。新建数据分类层级 在Dataphin首页，...
数据类型
QUANTILE_STATE/QUANTILE_STATE是一种计算分位数近似值的类型，在导入时会对相同的Key，不同Value进行预聚合，当Value数量不超过2048时采用明细记录所有数据，当Value数量大于2048时采用TDigest算法，对数据进行聚合（聚类）保存聚类后的...
查看数据分类预置模型
金融模型：包括 业务类（账号信息、金融监管和服务、交易信息、合约协议、法定数字货币钱包信息）、客户类（个人、单位）、经营管理类（综合管理、运营管理、营销服务、技术管理、风险管理信息）。通用和金融模型的页面展示一致，下面以 ...
查看数据分类预置模型
金融模型：包括 业务类（账号信息、金融监管和服务、交易信息、合约协议、法定数字货币钱包信息）、客户类（个人、单位）、经营管理类（综合管理、运营管理、营销服务、技术管理、风险管理信息）。通用和金融模型的页面展示一致，下面以 ...
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