移动数据分析中，什么是活跃用户？哪里可以看到下载和...
由于只有用户触发SDK时才会生成统计数据上报，所以下载并激活的数量计算为活跃用户，首次启动应用计算为一个新增用户。iOS应用在“基本统计>AppStore下载量”可以查询下载量数据，无安装数据。Android无下载量及安装数据。
移动数据分析提供用户访问上报原始数据的接口吗？
提供，在 移动数据分析申请开通“云隧道”功能，就可以在ODPS查询采集到的数据，一方面可以做BI分析，另一方面可以ETL数据加工，另外，用户可以通过ODPS访问到自己上传的原始日志是 移动数据分析帮助用户实现日志自主分析闭环的关键。
投递CDN实时日志到SLS来分析用户访问数据
一站式服务 传统的离线日志分析模式，需要用户将日志下载，再重新上传至数据仓库，然后在数据仓库进行一系列的清洗和数据模型定义，这一系列操作处理完以后才能进行数据分析，整个过程需要的人力较多，时间较长；CDN实时日志打通了SLS日志...
投递CDN实时日志到SLS来分析用户访问数据
一站式服务 传统的离线日志分析模式，需要用户将日志下载，再重新上传至数据仓库，然后在数据仓库进行一系列的清洗和数据模型定义，这一系列操作处理完以后才能进行数据分析，整个过程需要的人力较多，时间较长；CDN实时日志打通了SLS日志...
投递CDN实时日志到SLS来分析用户访问数据最佳实践
一站式服务 传统的离线日志分析模式，需要用户将日志下载，再重新上传至数据仓库，然后在数据仓库进行一系列的清洗和数据模型定义，这一系列操作处理完以后才能进行数据分析，整个过程需要的人力较多，时间较长；CDN实时日志打通了SLS日志...
DLF数据探索快速入门-淘宝用户行为分析
第四步：用户行为数据分析 4.1 数据分析概述 在DLF控制台页面，点击菜单“数据探索”-“SQL 查询”，进入数据探索页面。数据分析的过程主要分为三步：预览并检查数据信息。简单的数据清洗。进行用户活跃度、漏斗模型和商品热度分析。4.2 ...
用户拿到移动数据分析SDK采集的数据后可以做什么？
可以的应用场景如下：（1）bi分析（2）自定义报表加工（3）自主挖掘数据，如：数据建模（4）自主搭建数据门户
移动数据分析后台如何识别一个用户？
用户即设备，与登录账户无关。Android以IMEI+IMSI标识设备的唯一性；iOS7.0以下版本以MAC地址标识设备的唯一性，7.0及以上版本以UTDID标识设备的唯一性。
数据分析：即时快速分析
数据分析基于“人人都是数据分析师”的产品目标，旨在为更多非专业数据开发人员，如数据分析、产品、运营等工作人员提供更加简洁高效的取数、用数工具，提升大家日常取数分析效率。功能概述 数据分析支持基于个人视角的数据上传、公共数据...
概述
本文介绍DMS数据分析的基本概念、设计理念和主要应用场景。背景信息 DMS数据分析提供典型的数据集、仪表盘和大屏模型，在仪表盘或大屏中提供丰富的可视化图表和组件来展示数据。您可以将数据库中的表或单条SQL查询结果作为数据集，在仪表盘...
A100售后支持相关问题
说明 RAM用户授权覆盖的范围是针对整个数据库审计服务的读写行为进行授权，暂不支持对已经配置到数据库审计服务里面的单个数据库（包括RDS数据库和自建ECS数据库）添加RAM用户授权。单个数据库是否为RAM用户授权，不影响该RAM用户使用数据...
即席分析概述
即席分析面向一线业务人员，以表格形式提供拖拽式的表格分析能力，让懂业务的人自助实现数据分析。即席分析只适用于Quick BI专业版的群工作空间下，个人空间不支持。产品定位 千万级别规模数据量下的低门槛数据探查及分析工具。核心能力 ...
移动数据分析云隧道输出到用户ODPS空间的字段有哪些？
app_name string comment app_id对应的app中文名称 app_version string comment app的应用版本号 channel string comment 应用分发渠道 imei string comment 移动设备国际身份码的缩写 imsi string comment 国际移动用户识别码 brand tring...
移动数据分析后台统计新增用户算几个？
新增用户以首次启动应用的时间为准，无论是否卸载重新安装，都只计算一次，且在首次启动应用那天计算为新增用户。同理，累计用户数也计为1个用户，不会反复计算。
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...
移动数据分析可以在crash发生时让用户填入相关的反馈...
可以的，CrashHandler提供了一组回调函式，应用方可以去实现 OnCrashCaught()接口去做定制的处理。例如在 OnCrashCaught()中跳到一个activity，让用户去填反馈信息。
大数据分析
相关介绍，请参见 什么是MaxCompute、什么是DataWorks、数据分析概述。费用说明 订阅及查询分析账单数据会产生如下费用：存储费用（MaxCompute收取）：账单数据会写入指定的MaxCompute表，产生存储费用。详情请参见 计费项与计费方式概述。...
账单数据订阅及查询分析
相关介绍，请参见 什么是MaxCompute、什么是DataWorks、数据分析概述。费用说明 订阅及查询分析账单数据会产生如下费用：存储费用（MaxCompute收取）：账单数据会写入指定的MaxCompute表，产生存储费用。详情请参见 计费项与计费方式概述。...
数据分析整体趋势
本文为您介绍数据分析的技术发展趋势和市场趋势。技术发展趋势 商业数据库起步于二十世纪八十年代，主要代表为Oracle，SQL Server，DB2等结构化数据在线处理的关系型数据库，而以MySQL，PostgreSQL为代表的开源关系型数据库也在二十世纪九...
使用流程
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计算，帮助您掌握DLA的基本使用流程。如果您是首次使用云原生数据湖分析DLA的用户，我们建议您先阅读以下部分：产品简介-本内容概述了云原生数据湖分析DLA的...
数据可视化展现
本文为您介绍如何通过DataWorks数据分析实现用户画像数据可视化展示。前提条件 在开始试验前，请确认您已经完成了 加工数据。即已通过数据开发DataStudio将数据加工为用户画像基本数据。数据分析场景 本案例通过数据分析对用户画像数据进行...
需求分析
MySQL用户信息数据结构（ods_user_info_d）字段名称 字段说明 uid 用户名 gender 性别 age_range 年龄分段 zodiac 星座 步骤二：分析产出目标用户画像数据结构 根据原始数据分析可获得的有效数据，并基于业务需求确认最终数据表结构。...
需求分析
MySQL用户信息数据结构（ods_user_info_d）字段名称 字段说明 uid 用户名 gender 性别 age_range 年龄分段 zodiac 星座 步骤二：分析产出目标用户画像数据结构 根据原始数据分析可获得的有效数据，并基于业务需求确认最终数据表结构。...
亿海蓝-航运大数据的可视化案例
其中，航运数据可视化分析系统的核心功能，是对用户关心的航运数据进行分析和报告输出。输出形式主要是热力图和统计指标。示例使用场景如下：大宗航线繁忙度分析 铁矿石LNG等货种航线分布 港口业务强度分析 内河横向截面的多航道通行量研究...
数据可视化展现
在数据分析模块，DataWorks为您提供数据可视化工具，能够将加工后的数据以图表形式直观展示，便于您快速提取关键信息。本文将以场景示例形式，为您介绍如何用DataWorks完成用户画像数据的可视化展示。前提条件 在开始示例前，请确认您已经...
创建MaxCompute数据源
MaxCompute即阿里云大数据计算服务，适用于数据分析场景的企业级SaaS（Software as a Service）模式云数据仓库，以Serverless架构提供快速、全托管的在线数据仓库服务，消除了传统数据平台在资源扩展性和弹性方面的限制，最小化用户运维...
创建MaxCompute数据源
MaxCompute即阿里云大数据计算服务，适用于数据分析场景的企业级SaaS（Software as a Service）模式云数据仓库，以Serverless架构提供快速、全托管的在线数据仓库服务，消除了传统数据平台在资源扩展性和弹性方面的限制，最小化用户运维...
同一个用户由老渠道升级到新渠道，移动数据分析后台...
渠道升级伴随着版本升级，一个用户通过不同渠道从低版本升级到新版本时，新（高）版本（新渠道）的活跃用户+1，老（低）版本（老渠道）的新增用户+1。例：用户当天从A渠道首次下载APP，当天又通过B渠道升级，那么活跃用户被算到B渠道，新增...
采集数据
新建两个离线同步节点 ods_raw_log_d、ods_user_info_d，用于后续同步MySQL用户数据与OSS网站访问日志数据，再新建虚拟节点 WorkShop_Start 统一管理该业务流程。本阶段仅涉及数据采集业务流程，不涉及具体同步任务配置。1、新建业务流程 ...
数据源权限管理
什么是私有模式的数据源？哪些用户能够收回数据源的分享权限？如何检查数据源分享关系的移除、关联情况？分享数据源后，其资源组的连通状态是否会被同步分享？分享数据源后，引用过该数据源的任务关联信息是否会被同步分享？哪些角色可以...
Quick BI v4.4.2版本说明
审计日志 支持查看数据集性能、支持用户日志分析。自助取数 自助取数默认支持系统里已创建的所有数据源。取数能力全新升级，独立部署支持千万级别数据导出。数据源 PolarDB for MySQL支持8.0版本。变更内容 数据大屏 支持 页面跳转，包括三...
缓存分析
数据库自治服务DAS支持缓存分析功能，通过分析Redis的备份文件，可以快速发现实例中的大Key，帮助您掌握Key在内存中的占用和分布、Key过期时间等信息，为您的优化操作提供数据支持，帮助您避免因Key倾斜引发的内存不足、性能下降等问题。...
饼图
重要 在画布编辑器中添加BI分析组件时，图层栏内会自动在当前BI组件上方对应生成一个分析器，且需要提前创建数据集以供BI分析组件选择并配置使用，创建数据集和分析器交互使用说明详情，请参见 添加数据集 和 BI分析器交互使用说明。...
库表结构优化
库表结构优化功能的调优建议是根据用户数据和查询特征的历史数据分析得到的。当用户数据和查询特征稳定，则相关建议的有效性可持续；当用户数据和查询特征发生剧烈变化，则由历史数据分析得到的调优建议的参考价值明显下降。在使用该功能前...
用户洞察概述
用户可以基于此连接自己的消费者数据集，并基于产品内置的规则构建消费者运营模型（AIPL/RMF模型），快速完成消费者的结构化分层，为接下来的洞察分析提供业务分析数据。用户分析：Quick Audience内置了强大的分析引擎，用户基于洞察分析...
RFM模型
创建RFM模型 创建RFM模型时可选择两种分析类型：订单汇总数据：将最近N天原始数据聚合成以用户为粒度的大宽表，表中的每个用户只存在一条数据。订单汇总表样例请参见 Quick Audience数据表样例。订单汇总表数据导入操作，请参见 订单汇总。...
产品概述
该工具支持快速展示和实时分析海量时空数据，同时还能通过SQL分析工具对用户数据库中的空间数据进行多维度的灵活分析。该工具能够帮助用户快速构建自己的地理分析地图，挖掘时空数据的价值，并支持商业决策和科学研究等领域的应用，详情请...
数据模型架构规范
业务过程是从数据分析角度看客观存在的或者抽象的业务行为动作。例如，交易数据域中的“退款”这个业务过程的英文缩写可约定命名为“rfd_ent”。数据模型 模型是对现实事物的反映和抽象，能帮助我们更好地了解客观世界。数据模型定义了数据...
人群筛选概述
人群文件中将保存用户数据导入Quick Audience时，Quick Audience对用户生成的QAID。在后续使用人群时，Quick Audience可以通过用户的QAID映射出用户数据包含的所有ID类型，然后使用当前需要的ID类型。与原始数据表中的全量用户不同，人群...
产品简介
数据库体验 DLA Ganos基于Spark SQL设计开发了一系列针对空间数据分析的用户API，内置了大量基本时空UDF算子，用户可以像操作关系型数据库那样通过SQL处理海量时空数据，方便灵活。时空数据统一建模 DLA Ganos基于Spark RDD设计开发了统一...
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