数据归一化
功能说明 数据归一化对指定的变量进行归一化处理。在很多项目中，数据来源不同，量纲及量纲单位不同，为了让它们具备可比性，需要采用标准化方法消除由此带来的偏差。归一化的方法包括：min-max和z-score两种方法。计算逻辑原理 min-max...
归一化
功能说明 对输入的数据进行归一化处理，支持min-max和Z-score两种方法。计算逻辑原理 min-max归一化：将数据进行一次线性变换，将数据映射到[0,1]区间。其公式为：Z-score归一化：经过处理后的数据符合正态分布。其公式为：说明 公式中x是...
数据归一化
模块介绍 数据归一化模块的作用是对接入的数据进行归一化处理，提供IDmapping的相关能力，同时数据归一化后，按照OneID的形式合并展示，其中数据归一化的级别分成POI级别归一、roomno级别归一两个归一的级别类型。支持修改、删除、重新查询...
多源地址归一
多源地址归一是指将用户输入的地址信息，通过返回oneID作为其唯一的标识，使得来自不同来源的但指向同一物理存在地理位置的地点拥有相同的唯一ID，从而实现多源地址数据的归一化，其中支持POI级别归一、层户级别（roomno）的归一。...
概述
AnalyticDB PostgreSQL版 向量分析可以通过AI算法提取非结构化数据的特征，并利用特征向量作为非结构化数据的唯一标识，帮您快速且低成本地实现对非结构化数据检索和对结构化数据关联分析。向量数据库简介 在现实世界中，绝大多数的数据都...
产品简介
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PolarDB、Lindorm(HBase)、OSS等，通过统一的时空数据模型与计算接口，实现对多源异构数据的一体化管理与计算，并支持进行...
Z-Score归一化
Z-Score归一化的具体操作是，对每个数据点x，将其减去数据集的均值μ，然后除以标准差σ，即：z=(x-μ)/σ 这样处理后，数据集的均值将变为0，标准差将变为1。这种归一化方法能够保持原始数据的分布形态，同时避免了极端值的影响。在机器...
Min-Max归一化
一、组件说明 在联邦学习任务中，Min-Max归一化，也称为离差标准化，是一种常见的数据预处理方法，在机器学习中广泛应用。它的目的是将数值类型数据缩放到一个指定的范围内，通常是[0,1]或[-1,1]。通过 Min-Max 归一化，使得不同特征之间的...
功能特性
RDS MySQL极速库表恢复 RDS PostgreSQL极速库表恢复 存储能力 热温冷备份集分级转储 通过热温冷备份集分级转储，可以实现对备份数据的智能管理和灵活性，同时兼顾备份的速度、可用性和成本效益。RDS MySQL备份策略 RDS SQL Server备份策略 ...
查看数据集
前提条件 已在系统设置模块中...单击列名称后的 图标，可对数据集列值进行排序或者筛选。在 元数据 页签，查看数据集表字段信息。当需要查看最新的数据时，在临时查询SQL编辑框菜单栏，输入查询脚本，单击 图标，查看当前的表数据最新信息。
什么是数据资源平台
支持通过空间算子编辑器零代码实现对空间数据的处理，包括地址空间化（依赖达摩院地址标准化产品）、坐标转换、矢量分析和计算、栅格分析和计算等。空间计算节点可作为节点任务统一编排到工作流，实现空间数据和非空间数据的融合治理及治理...
功能概述
实现原理 分析型数据库MySQL版的向量分析旨在帮助您实现非结构化数据的近似检索和分析，其实现原理是通过AI算法提取非结构化数据的特征，然后利用特征向量唯一标识非结构化数据，向量间的距离用于衡量非结构化数据之间的相似度。...
Python
前提条件 确保本地已部署 Python 语言运行环境。Python 3.x 连接 OceanBase 数据库 Python 3.x 需要 PyMySQL 驱动进行 OceanBase 数据库连接及使用。步骤一：获取数据库连接参数 参考 获取连接参数 文档，获取相应的租户连接参数，例如：$...
非结构化分析
功能说明 向量分析实现原理是通过AI算法提取非结构化数据的特征，然后利用特征向量唯一标识非结构化数据，向量间的距离用于衡量非结构化数据之间的相似度。AnalyticDB PostgreSQL版 向量检索分析基于MPP查询架构构建，帮助用户实现基于SQL...
创建数据集
本文介绍创建数据集的方法。创建数据集 登录 数据管理DMS 5.0。在顶部菜单栏中，选择 传输与加工>数据可视化。说明 更多访问方式，请参见 访问数据可视化功能。在 数据集管理 页，单击 图标。在 编写SQL 页配置参数，并单击 执行。参数名 ...
操作指南
您可以参考以下指南配合使用地址标准化接口服务参考势力和位置资产管理操作流程。地址标准化 API参考 SDK参考 位置资产管理 地址标准化接口服务 开始使用 数据中心 数据接入管理 数据标准化 数据归一化 下载中心
基础排序函数
根据传入参数的不同，normalize自动选择不同的归一化方法。如果只指定value参数，normalize使用反正切函数转化，如果指定了value和max参数，normalize使用对数函数转化，如果指定了value、max和min，normalize使用线性函数转化。详细用法：...
基础排序函数
根据传入参数的不同，normalize自动选择不同的归一化方法。如果只指定value参数，normalize使用反正切函数转化，如果指定了value和max参数，normalize使用对数函数转化，如果指定了value、max和min，normalize使用线性函数转化。详细用法：...
【通知】数据可视化（老）功能下线通知
若您正在使用数据可视化（老）功能进行数据分析，建议在功能下线前将数据集、图表和仪表盘迁移到数据分析功能。下线时间 2024年04月01日：针对部分用户，下线访问数据可视化（老）功能。说明 部分用户指在2023年04月01日至2024年04月01日这...
编辑数据集
进入 修改数据集 页面，您可以重新修改当前数据集的名称和描述内容。修改完成当前数据集后，您可以单击右下角的 更新 完成当前数据集修改后的内容更新及保存；单击 返回上一步 即可返回到 查看数据表 页面；单击 取消 即可取消修改当前数据...
删除数据集
本文为您介绍如何在DataV中数据集管理面板内删除数据集。操作步骤 登录 DataV控制台。选择 我的数据 页签，在左侧列表中单击 数据集管理。在 数据集管理 页面，将鼠标移至页面内某个待删除的数据集上，单击左侧的 图标。在弹出的确认删除...
管理数据集
本文介绍创建、编辑、删除数据集的方法。注意事项 数据分析后续所有的分析工作、仪表盘制作和大屏制作都是基于数据集进行的，因此在进行其他功能前，必须先创建数据集。创建数据集 方式一：通过控制台顶部菜单栏操作创建数据集 登录 数据...
功能简介
质量评估通过完整性、准确性、一致性、唯一性、时效性、规范性等六个方面构建数据质量指标体系，来实现对数据质量的量化评估。完整性：数据完整性是指一个数据集的特定字段或属性都被赋予了数值。准确性：数据准确性是指数据准确的反映其所...
功能简介
质量评估通过完整性、准确性、一致性、唯一性、时效性、规范性等六个方面构建数据质量指标体系，来实现对数据质量的量化评估。完整性：数据完整性是指一个数据集的特定字段或属性都被赋予了数值。准确性：数据准确性是指数据准确的反映其所...
质量评估
质量评估通过完整性、准确性、一致性、唯一性、时效性、规范性等六个维度构建数据质量指标体系，来实现对数据质量的量化评估。完整性：数据完整性是指一个数据集的特定字段或属性都被赋予了数值。准确性：数据准确性是指数据准确的反映其所...
创建数据集
本文为您介绍可视分析创作间中数据集的创建过程。操作步骤 输入账户和密码，登录 可视分析创作间。在左侧导航栏，单击分析图标，进入 分析 页面。单击页面右上角的 创建数据集，进入 新建数据集 页面。说明 您也可以在 开始 页面，单击创建...
数据扫描和识别
为了减少扫描对您数据库性能的影响，您可以参考以下规则配置全量扫描周期：增大全量扫描的扫描周期，有效减轻 DSC 扫描对数据库性能产生的影响。将扫描时间设置为数据库访问量较小的时段。DSC 支持扫描的数据源有哪些？DSC 支持对结构化...
产品简介
平台介绍 位置资产管理（OneAddress），是为用户打造的一站式的位置资产管理的工具，通过快速的数据对接、方便的任务配置实现对线下位置的挖掘、归一和刻画，基于地理实体，帮用户建立人-地关系，货-地关系，店/企-地关系，并基于线下位置...
探查数据集
本文为您介绍可视分析创作间中数据集的探查过程。前提条件 已通过上传或者连接数据库完成数据集的创建。操作步骤 输入账户和密码，登录 可视分析创作间。在左侧导航栏，单击分析图标，进入 分析 页面。选择需要探查的数据集，单击 探索，...
数据准备与预处理
step3：数据预处理 本示例使用的原始数据为公开的心脏病案例的数据，数据预处理以将所有字段取值归一化为例，为您展示数据预处理的步骤。本示例的数据预处理主要包括三个处理流程：将原始数据表中，取值为非数值类型的字段，通过SQL替换为...
添加数据集
DataV数据集支持多种数据源的接入，如数据库、excel表格文件等，通过对数据的结构化存储和元数据的汇集整理，提供高效实用的数据建模能力，可用的算子包括常见的数据聚合函数、按不同时间粒度划分、地理信息处理等。本文为您介绍如何在...
功能特性
本文为您介绍DataV-Card可视分析创作间的功能特性，包括数据集准备、可视化分析、作品创作和作品分享等。数据集准备：自动探查接入数据，快速了解数据形态 可视化分析：智能洞察找到分析灵感，主动探索聚焦分析目标 作品创作：一键生成长图...
Quick BI
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高效的多维分析能力，让精细化数据洞察为商业决策保驾护航。您可以在Quick BI中添加 AnalyticDB MySQL版 数据源并通过Quick BI构建BI...
访问数据分析功能
本文介绍访问数据分析功能的三种方式。通过顶部菜单栏直接进入数据可视化 登录 数据管理DMS 5.0。在顶部菜单栏中，选择 集成与开发（DTS）>数据应用>数据分析。通过数据库的SQL窗口进入数据可视化 ...创建数据集的操作，请参见 管理数据集。
通过上传本地数据新建数据集
上传本地文件的方式导入业务所需的数据集，以便在模型画布中编辑业务模型时使用导入的数据集。本文介绍如何通过上传本地数据新建数据集。前提条件 已创建云计算资源作为存储数据源，具体操作，请参见 新建计算资源。已准备好待上传的数据表...
图表管理
图表功能流程图 编辑器介绍 序号 名称 说明 ① 数据模型展示区 在左上角选择了对应的数据集后，DMS会将所选数据集的模型分类展示在下方，维度字段展示在维度列表中，度量字段展示在度量列表中。您可拖拽字段到图表配置区 数据 页签对应的...
DataV6.0数据集介绍
本教程主要包括数据集的介绍、数据集的创建、数据集的应用场景以及数据集的组件生成方法，并以柱状图和基础平面地图组件为例介绍数据集的创建步骤。介绍 DataV数据集支持多种数据源的接入，如数据库、Excel表格文件等，通过对数据的结构化...
BI分析模式数据面板功能介绍
使用BI分析模式配置组件数据是一个全新的数据配置功能，需要与您准备的数据集内容相结合，您可以使用BI分析模式，为组件自由分配所需数据集的字段内容，合理配置图表数据映射和其他数据筛选等功能。本文介绍BI分析模式下组件数据配置面板...
步骤六：可视化分析
本文将使用Quick BI指导您完成本教程的可视化分析步骤，包括数据源、数据集的创建和数据大屏图表的配置。步骤一：创建数据源 登录 Quick BI控制台。按照下图操作指引，进入 创建数据源 对话框。在 MySQL-阿里云 区域，配置连接参数。参数 ...
基本概念
通过对数据集进行探查，可以自动组合数据中的维度&指标，生成适合的可视化卡片。一张数据卡片包含了对数据的特定分析逻辑、结果数据集、可视化效果以及数据见解的集合。用户可以通过浏览多张卡片，寻找数据分析灵感；可将感兴趣的卡片进行...
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