机器学习开发示例
例如下面的代码采用第一个模型（modelA），并根据特征（features）向您显示标签（原始销售价格）和预测（预测销售价格）%pyspark#运行线性回归模型，并展示数据 predictionsA=modelA.transform(ml_data)predictionsA.show(10)数据打印 步骤...
岭回归预测
您可以使用岭回归预测组件做数值型变量的预测，包括房价预测、销售量预测、湿度预测等。本文为您介绍岭回归预测组件的配置方法。使用限制 支持的计算引擎为MaxCompute、Flink或DLC。算法原理 岭回归是一种专用于共线性数据分析的有偏估计...
组件参考：所有组件汇总
序列标注预测（MaxCompute）（即将下线）该组件用来加载训练好的模型，对输入数据表进行预测，并产出预测结果。机器阅读理解预测 使用该组件对生成的机器阅读理解训练模型进行离线预测。BERT文本向量化（MaxCompute）（即将下线）该组件是...
将AI模型推理结果写回数据库
比如：对用户群体的划分、销售量的预测以及基于大模型生成内容等，都可以通过AAT在数据库中进行存储、计算和使用。AAT作为数据库外表，在使用上和数据库里面其他的表没有太大的差别。通过AAT连接AI和数据库 通过以下示例，来描述如何通过...
SQL可视化图表
折线图 折线图适用于展示在相等的时间间隔下数据的趋势走向，例如，分析商品销量随时间的变化，预测未来的销售情况。图例 数据要素 X轴 Y轴 拆分 说明 单击 图标，支持根据数据要素进行升序、降序、不排序。X轴和Y轴同时配置了排序时，以X...
SQL可视化图表
折线图 折线图适用于展示在相等的时间间隔下数据的趋势走向，例如，分析商品销量随时间的变化，预测未来的销售情况。图例 数据要素 X轴 Y轴 拆分 说明 单击 图标，支持根据数据要素进行升序、降序、不排序。X轴和Y轴同时配置了排序时，以X...
线图
例如，分析商品销量随时间的变化，预测未来的销售情况。本文为您介绍如何为线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 趋势类组件可以显示随时间（根据常用比例设置）而变化的连续数据，因此...
线图
例如，分析商品销量随时间的变化，预测未来的销售情况。本文为您介绍如何为线图添加数据并配置样式。效果图 配置数据 在组件库区域的 图表 中，找到 线图 并拖至画布中。单击 请选择数据集，并按照下图指引，添加数据。您还可以对数据进行...
WITH查询（公共表表达式）
它只显示在高销售区域每种产品的销售总额。WITH 子句定义了两个辅助语句 regional_sales 和 top_regions，其中 regional_sales 的输出用在 top_regions 中而 top_regions 的输出用在主 SELECT 查询。这个例子可以不用 WITH 来书写，但是...
应用场景
交易信息协同：围绕询价、招标、订单管理等业务与采购方开展协作，供应方有效追踪和管理销售周期，帮助预测现金流。线下供需对接（以正式发布内容为准）帮助采购方快速寻找优质供应商，也为供应方精准高效对接关键采购人，现场洽谈，达成...
ack-cost-exporter
本文介绍ack-cost-exporter组件的信息、使用说明和变更记录。组件介绍 成本分析功能通过以下方式实现：将ack-cost-exporter组件上报集群的云资源费用、实时价格及...支持对计算资源的不同销售策略成本进行预测。此次升级不会对业务造成影响。
GetAiOutboundTaskList-获取外呼任务列表
房产销售 HandlerId long 技能组 iID（预测式）或者 IVR ID（自动外呼）。2468*HandlerName string 技能组名称或 IVR 名称。热线技能组 ConcurrentRate integer 外呼并发。说明 自动外呼特有参数。1 TotalCount integer 任务总量。100 ...
V3.3.47版本说明
货品推荐模块：针对模型训练详情页面的商品关联预测，优化关联分布图的交互，并新增展示销售额Top10商品数据，请参见 商品关联预测。管理中心：接口管理：配置用于回流生成受众结果、营销结果数据的阿里云OSS的授权信息，请参见 OSS授权...
AI赋能热线营销场景解决方案
阿里云联络中心的预测式外呼，通过AI预测，全自动控制外呼节奏，在满足呼损要求的前提下，最大可能地提升销售通话效率。人工销售外呼及接听 无需复杂的本地客户端安装、无需购买额外的SIP话机、无需 SIP 话机的布线和使用培训，销售只需...
横向预测
横向预测输出字段说明：预测类型 predict_result predict_detail predict_score 二分类 预测标签 预测概率矩阵 预测标签的概率 多分类 预测标签 预测概率矩阵 预测标签的概率 回归-回归值 聚类 簇序号-组件截图 二、参数说明 参数名称 参数...
创建时序预测作业
预测ID 时序预测作业会随时间推移进行持续预测，每次预测都有一个唯一的ID标识，即预测ID，格式为 Pred-{timestamp}，其中 {timestamp} 表示时序预测作业进行预测时的时间戳，精确到秒级。实体ID 通过选择实体ID，查看目标实体对应的时间...
算法说明
本文介绍预测算法的适用场景、参数配置等内容。算法简介 预测算法是基于Prophet预测模型中的原理进行研发的。Prophet将时序数据分解为趋势项、周期项和假日项，分别进行拟合与预测，最终整合为未来数据的预测结果。其中Prophet使用linear ...
预测
预测输出字段说明：预测类型 predict_result predict_detail predict_score 二分类 预测标签 预测概率矩阵 预测标签的概率 多分类 预测标签 预测概率矩阵 预测标签的概率 回归-回归值 组件截图 二、参数说明 字段设置 参数名称 参数说明 ...
Quick BI散点图如何预测数据
概述 本文主要介绍Quick BI中哪些图表可以预测数据，以及如何设置数据预测功能。问题描述 仪表板中的散点图是否可以预测数据，如何设置？问题原因 散点图不支持预测数据，其他的图表有的可以支持预测数据。解决方案 1.散点图不支持数据预测...
查看预测规则效果
如果伸缩组已设置了预测规则类型的伸缩规则，则您可以通过本文操作查看弹性伸缩的预测规则效果。背景信息 伸缩组设置了预测规则类型的伸缩规则后，您可以在伸缩规则详情中查看预测规则计算出的结果，评估是否符合预期，以判断是否需要做...
离线批量预测
对实时性要求不高的业务场景，通常会使用模型对数据集进行周期性的批量离线预测。在Designer中提供了支持离线预测的完整功能。本文为您介绍如何在Designer平台进行离线批量预测。在开发环境进行批量预测 Designer中提供了多种预测组件，...
人群预测
算法模型训练成功后，您可以使用算法模型进行复购预测，得到用户的未来N天购买概率。说明“未来N天”是指以算法模型使用的行为数据集的最近行为时间为基准，从该天起的未来N天，N的取值已在创建算法模型时设置。例如：今天是20210910，行为...
模型预测
本章节为您介绍在 Designer 训练得到模型后，如何做生产化部署对新数据进行预测。背景信息 部署模型主要是为了使用模型来进行新数据的预测。按照新数据的预测时效要求，预测任务分为两类：离线预测和在线预测。对于两类需求，在Designer...
类目预测功能使用
流程介绍 温馨提示：图中的内容必须都配置上，类目预测才会生效。流程演示 创建并训练类目预测模型 在左侧导航栏中，进入排序配置->类目预测页面，点击“创建”，进入创建流程。进入创建流程后，需要填入模型名称，数据类型，商品ID，商品...
模型预测
您可以在模型排行榜中选择某个模型进行预测任务，本文为您详细介绍GDB Automl模型预测的方法。操作步骤 模型预测完成后，在模型排行榜中选择需要预测的模型，单击 预测.选择用于模型预测的数据帧，单击 预测。在模型预测结果中，可以查看...
工作原理
日志服务提供时序预测功能，用于对时序数据进行自动化、智能化的预测。您可以根据预测结果判断时序数据未来的走势，提前感知系统或者业务关键指标的状态。本文介绍时序预测的背景信息、功能、调度与执行场景、使用建议等信息。背景信息 ...
模型预测概述
本文为您介绍在Designer训练得到模型后，如何进行生产化部署以对新数据进行预测。部署模型主要是为了使用模型来进行新数据的预测。根据新数据预测的时效要求，预测任务分为两类：在线预测和离线预测。对于这两种需求，在Designer中都提供了...
AHPA概述
阿里云容器服务与达摩院决策智能时序团队合作推出了AHPA（Advanced Horizontal Pod Autoscaler）弹性预测，可以根据业务历史指标，自动识别弹性周期并对容量进行预测，帮你提前进行弹性规划，解决弹性滞后的问题。本文介绍AHPA的业务架构、...
AHPA概述
阿里云容器服务与达摩院决策智能时序团队合作推出了AHPA（Advanced Horizontal Pod Autoscaler）弹性预测，可以根据业务历史指标，自动识别弹性周期并对容量进行预测，帮你提前进行弹性规划，解决弹性滞后的问题。本文介绍AHPA的业务架构、...
复购预测概述
复购预测将基于用户既往购买行为记录，通过训练算法模型，预测用户在未来指定时间内复购的可能性，找到大量非品牌原核心人群的高复购概率人群，为业务圈选外机会人群补充，继而针对这些高复购概率人群进行重点运营，提升品牌复购率。...
预测
本文为您介绍 Designer 提供的预测算法。使用Designer中的传统数据挖掘算法得到的模型，如果没有同名配套的预测组件，通常都可以采用这个通用预测组件来做预测。该组件的输入为训练模型和预测数据，输出为预测结果。组件配置 您可以使用...
伸缩规则概述
建议您先选择 预测模式 为 只预测不伸缩，查看预测效果符合预期时，再将 预测模式 修改为 预测并伸缩。更多信息，请参见 查看预测规则效果。使用限制 弹性伸缩的伸缩规则有如下限制条件：一个伸缩组内可以创建的伸缩规则数量有限，和弹性...
基于预测自动弹性伸缩
数据库自治服务DAS（Database Autonomy Service）为 Redis提 供基于预测自动弹性伸缩策略，以实例过去10天的历史数据，预测实例未来24小时性能指标的使用值。当预测指标值大于等于设定的目标值时，给出扩容建议。本文介绍如何创建基于预测...
评分卡预测
评分卡预测组件对原始数据根据评分卡训练组件产出的模型结果进行预测打分。组件配置 您可以使用以下任意一种方式，配置评分卡预测组件参数。方式一：可视化方式 在 Designer 工作流页面配置组件参数。页签 参数 描述 字段设置 特征列 选择...
成本分析
预测费用是根据用户的历史后付费费用估算的，因此仅预测后付费费用变化，可能与预测时段内的实际费用不同，预测数据仅供参考，最大支持12个月的预测（详见费用预测）。查看费用趋势 在费用趋势板块，可查看多类维度下的费用变化趋势。分类...
类目预测干预词典
使用介绍 目前支持对训练出的类目预测模型进行人工干预。用户实现干预操作的过程与查询分析干预类似，通常有以下三步：1.创建干预词典。用户通过 控制台->功能扩展->词典管理，进入查询分析干预词典页后，点击页面右上角的“创建”。选择了...
基于预测自动弹性伸缩
为了应对业务增长和数据库高负载所带来的性能挑战，数据库自治服务DAS提供基于预测的自动弹性伸缩策略，通过实例过去10天的历史数据预测未来24小时的性能指标，并在预测的性能指标达到阈值时主动提供扩容建议。前提条件 支持如下数据库引擎...
条件随机场预测
条件随机场预测是基于linearCRF在线预测模型的算法组件，主要应用于处理序列标注问题。本文为您介绍条件随机场预测算法组件的参数配置和使用示例。参数配置 Designer 支持通过可视化方式配置组件参数。参数 描述 请选择ID列 样本以N元组的...
类目预测功能介绍
什么是类目预测 搜索引擎效果优化在查询意图理解阶段有语义理解、命名实体识别、词权重分析、拼写纠错等手段，在排序阶段有文本相关度、人气模型、类目预测等手段。通过配置查询分析策略和调整排序公式，搜索效果优化有很大的提升空间，再...
API概览
API目录 API 标题 API概述 PredictTemplateModel 模板服务预测API 模板服务预测目前包括两种类型：自定义KV模板和自定义表格模板。PredictModel 模型服务预测API 模型预测分为三种类型：长文档信息抽取、单票据信息抽取、表格信息抽取。...
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