功能特性
目前ATP主要包含如下分析诊断功能特性 功能名称 目标场景 Java线程栈分析 Java线程栈分析可以发现CPU负载过高、应用卡死等问题 Java堆分析 Java堆分析通过分析Heap dump文件，可以发现GC频率过快、GC回收效率低下、应用出现...
游戏运营融合分析
本文介绍游戏运营融合分析的场景描述、解决问题、架构图及操作参考链接。场景描述 游戏行业有结构化和非结构化数据融合分析需求的客户。游戏行业有数据实时分析需求的客户，无法接受T+1延迟。对数据成本有一定诉求的客户，希望物尽其用尽量...
常见问题
本文介绍基因分析平台的版本变更信息，包括发布时间、版本变更内容、核心功能特性等信息。问：是否有用户需要的分析应用能够直接使用？答：基因分析平台通过应用仓库为用户提供开箱即用的公共应用，用户只需安装到工作空间即可使用。这部分...
日志同步分析概述
Elastic Agent采集NetFlow日志数据 NetFlow是一种网络流量分析技术，用于监测、分析和诊断网络流量，通过Elastic Agent采集服务器上的NetFlow日志数据，帮助管理员实现对服务器网络流量的实时监控和分析。Elastic Agent采集自定义日志数据 ...
渠道分析
渠道效果分析 在事件分析中，按照如下步骤即可对小红书渠道引流的规模及转化效果进行实时的监控分析。操作步骤：点击「渠道链接」-「分析」跳转到分析页面在事件分析中按照当前渠道链接内容自动生成查询条件。点击查询后，可以获得618活动...
应用场景
智能对话分析(Smart Conversation Analysis)从对话录音、对话文本或者视频对话中，基于智能算子分析对话内容，挖掘对话中存在的风险和机会。帮助企业提升服务质量、监控舆情风险、优化服务策略，典型应用场景有智能客服质检、销售线索挖掘...
准备工作
本文简单介绍分析前的准备工作 第一步：生成数据源 应用诊断分析平台（ATP）只提供 诊断分析 能力，需要您准备数据源以供分析。1.什么是数据源？取决于您想分析的应用问题，数据源有所不同。Q：发现GC频率过快？GC回收效率低下？应用出现...
热词分析
热词分析，可以按周期展现热词出现的频率，通过热词出现频率的变化，可以辅助您快速感知业务异常，提前做舆情分析。新建任务 如上图所示，可进入新建任务表单页面：数据来源：数据集 或 呼叫中心:数据集：即使用一个或多个数据集作为...
新建即席分析
当您的数据复杂多变，每天都需要不同组合场景的数据时，您可以借助即席分析的能力来实现灵活的看数、取数。本文为您介绍如何在Quick BI中新建一个即席分析。新建即席分析入口 进入 Quick BI控制台 后，您可以在工作台，通过以下入口新建...
Java堆分析
Java堆分析 虽然Java拥有高效的垃圾回收机制，开发人员无须显式地释放无用对象所占用的空间，但是仍然存在"内存泄露"的情况，且内存问题也是Java开发人员研发过程中遇到最多的问题类型之一。因此需要一款内存分析利器来帮助我们诊断这类...
趋势分析表
趋势分析表由趋势分析图和趋势分析明细表组成，您可以通过趋势分析图查看指标的宏观趋势，然后通过趋势分析表查看指标详情，帮助您更好的分析决策。本文为您介绍如何为趋势分析表添加数据并配置样式。前提条件 已完成数据建模，数据集必须...
Quick BI v4.4版本说明
地图样式&字段面板优化、桑基图支持配色设置、趋势分析表格支持非日累计的分析方式。移动端交互式分析能力升级；全局参数支持查询控件度量和时间类型、SQL参数和SQL占位符类型。数据填报 支持移动端填报、微应用支持数据填报类型；填报数据...
使用流程
云原生数据湖分析DLA（Data Lake Analytics）是无服务器（Serverless）化的云上交互式查询分析服务，支持通过Presto和Spark引擎分析多种数据源中的数据。快速入门旨在介绍如何开通DLA、构建数据湖、调用Presto和Spark引擎进行数据分析与...
Java堆分析报错
1.ATP自动失败探测 在使用Java堆分析过程中，偶尔您可能会遇到分析失败的情况，如下图所示：ATP会尝试尽可能探测分析错误，并给出失败原因和潜在解决方案，您可以点击分析细节查看：或者您也可以参考本文剩余部分尝试解决。2.常见分析失败...
使用限制
应用诊断分析平台只提供分析诊断服务，不提供永久文件存储功能，会定期(7+天)清除您的文件，重要转储文件请务必提前使用OSS或其他方式存储 应用诊断分析平台免费提供50GB临时可用空间供您分析 应阿里云安全监管要求，为了最大程度保护用户...
如何进行时间段分析
在数据分析中经常遇到按照时间段分析的需求，例如想统计一天0-24小时内，每小时区间的销售额情况，创建柱图分析对比。此时仅仅精确到日的日期维度已不能满足需求，需要创建一个时间字段来分析。下面分情况举例：数据准备 找到表company_...
Java GC日志分析报错
1.ATP自动失败探测 在使用Java GC日志分析过程中，偶尔您可能会遇到分析失败的情况，如下图所示：ATP会尝试尽可能探测分析错误，并给出失败原因和潜在解决方案，您可以点击分析细节查看：或者您也可以参考本文剩余部分尝试解决。2.常见分析...
Java GC日志分析
Java GC日志分析 Java的自动内存管理和垃圾回收（Garbage Collection，GC）机制大大提高了业务的开发效率，但是在开发过程中因为垃圾回收而导致的长暂停等问题屡见不鲜，GC日志是我们排查GC相关问题时最重要的日志。GC日志冗长，格式多变，...
智能问答
仪表板的智能问答功能支持通过简单的自然语言，从指定的数据集中快速生成分析图表，并保存到仪表板中。本文为您介绍智能问答的使用方法。重要 仪表板内的智能问答_公测期结束，后续不再支持使用及订购；自24年4月1日起，新客户不再支持该...
Java线程栈分析
Java线程栈分析 在日常业务开发中，我们经常遇到Java应用导致CPU 100%使用率且居高不下，或者出现应用死锁、错误并发逻辑、无响应等问题，在这些场景中我们可以输出栈日志。Java线程栈分析 对栈日志进行分析，聚合成调用火焰图，帮助用户...
多维分析表
多维分析表是一种更复杂且灵活的数据分析方式，它可以从多个维度对数据进行切片，以便从不同角度深入洞察数据间的关联。本文为您介绍如何为多维分析表添加数据并配置样式。前提条件 已完成数据建模，数据集必须包含日期字段，且日期字段为...
重复来电分析
并有针对性地调出高频原因来电的电话录音进行专项分析，可以挖掘隐藏在运营管理当中的问题和机会。也支持辅助人工分析全量通话数据，识别关联问题、相同问题及相应的变化趋势。在查看重复来电分析前可以根据用户需求来对分析内容进行配置，...
什么是Quick BI
企业数据分析全场景覆盖 从管理层决策分析和驾驶舱，到业务专题分析门户，再到一线人员的自助分析和报表，覆盖企业数据分析的各种场景。高性能海量数据分析 基于自研可控的多模式加速引擎，通过预计算、缓存等方式，实现亿级数据查询秒级...
情绪分析
该功能通过线上数据分析客服和客户间通话的情绪分布、情绪变化、情绪意图并挖掘出其中的热点高频词。情绪分析数据维度 在情绪分析功能中系统支持以情绪分类、时间维度、数据来源和角色维度进行分析。情绪分类：系统根据情绪将全部通话分为...
OSS访问日志分析
您可以通过日志服务SLS存储和分析OSS日志数据，也可以将OSS日志数据导出并存储到指定的OSS目录长期保存，然后通过数据湖分析服务对长期保存的OSS日志数据进行分析。通过数据湖分析服务（Data Lake Analytics，DLA）分析OSS日志数据前，您...
服务质量分析
服务质量分析是反应了当前的登录用户权限下坐席人员的服务质量情况，包括了服务质量透视、服务质量趋势、服务质量得分分布、服务质量详情等分析。服务质量分析的数据维度 在基础分析功能中系统支持以质检类型、质检结果类型、时间区间、...
即席分析中的交互式分析
本文为您介绍在即席分析中的交互式分析操作。下钻/上卷 所有在数据集中配置了层级结构的维度字段，只要不是层级结构中的最后一层，都可以在即席分析中的表格进行下钻的操作。通过下钻去进行更细粒度的数据查询。比如下图中的地理层级结构，...
智能对话分析迁移文档
智能对话分析迁移文档参考该文档进行旧版智能对话分析迁移新版智能对话分析。从旧版本智能对话分析旧版本切换为新版本，请按照以下步骤执行。1、切换产品新版本产品入口。点击左上角的选择框—点击新版智能对话分析，切换为新版本的智能...
快速入门差异分析
1.选择数据源 选择两份同类型的数据源，点击分析。2.分析结果
典型场景
交互式分析：DLA提供Presto交互式分析，支持BI、分析师的数据分析诉求。联邦分析：同时连接多个数据源做数据的分析 联邦分析：DLA Presto可对接数十种数据源对各种数据源进行查询。轻量级清洗方案：可以通过Presto满足轻量级数据ETL，从OSS...
产品简介
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打通了阿里云各个存储系统，如...
路径分析
查看分析图表 分析结果以桑基图形式展现，根据设置的起始和结束事件可以查看后续／前置路径，同时鼠标hover具体的节点，可以详细查看某个节点事件的流向，点击查看「查看详情」弹出数据详情页，可以查看每个事件/页面的访问次数、留存和...
如何创建特定时间段分析
在 如何进行时间段分析 中，我们学会了如何按各小时分析数据，现在遇到这样的需求：将一天的时间分为0-6、7-12、13-19和20-23这样的时间段分析销售额分布比例，具体操作如下：数据准备 以company_sales_record表为例，创建数据集。...
快速入门Java线程栈分析
本文将演示如何通过ATP的Java线程栈分析功能，分析Java应用中线程的运行情况。1.生成数据源，上传到ATP a.用户可以通过JDK中自带的jstack命令创建Java应用的线程快照，如下：#生成线程快照并输出到 jstack.log$jstack<进程号>>jstack.log b...
策略表
概述 在日常分析数据时，除了业务主要负责人外，部分渠道负责人、或者单一业务模块负责人等，也会需要查看业务在其负责范围内的相关数据。若您希望限制其看到的数据范围，而不是看到全部业务数据，可以为其创建数据访问策略。数据访问策略...
指标拆解树
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。使用限制 指标拆解树由 分析（度量）和 拆解依据（维度）组成：...
通过仪表板分析数据
本入门教程使用Quick BI专业版，通过Quick BI连接外部数据源，进行数据分析和报表搭建，为您展示如何快速上手Quick BI。入门概述 Quick BI 是一款专为云上用户和企业量身打造的新一代自助式智能BI服务平台，其简单易用的可视化操作和灵活...
维度表
功能概述 在日常分析数据的时候，除了基于正常上报的属性去做一些多维度的分析，业务部门内部可能也会有一些自定义的维度划分；比如系统属性里面有城市这个属性，正常用这个属性去做分组，下面会展示出每个城市的数据情况，但业务部门可能...
快速入门Java GC日志分析
本文演示如何通过ATP的Java GC日志分析，寻找应用出现响应超时的原因。1.生成数据源，上传到ATP 假设某应用对接口的响应时间要求较高，超过1秒就判定为超时。某天发现线上接口时不时出现超时，怀疑是GC暂停导致的。这时，我们可以找到应用...
用户洞察
主要结合标签能力，对存量用户提供丰富、灵活的洞察分析能力，可实现全量用户、细分用户多维度、多形态的分析方法，满足业务人员对用户的全方位理解 用户概览 概述 基于全量私域用户，洞察整体特征分布情况，了解显著特征。操作说明 1.查看...
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