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，...
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...
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...
使用机器学习分析，进行数据的预测分析、分类、聚类等，自动化发现数据中的模式和趋势。使用AI智能报告，自动生成分析报告，提供数据洞察和建议，减少人工报告的时间和精力。当您完成报告的创作之后，您可得到市场分析报告、销售分析报告、...
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...
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...
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...
在图数据面板 分析 页签，勾选 智能洞察-聚类分析 开启聚类分析。开启聚类分析后的效果图如下。波动原因分析 波动原因分析通过机器智能算法自动拆解分析核心指标波动的原因。您可以拆解维度或度量来分析波动原因。在 仪表板 页面，单击待...
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...
数据库在存储数据时，会将同一条时间线的数据尽量聚类存储，提升时间线数据访问效率，同时更好的支持时序数据压缩。在时序表中，Tag列的值都相同的一系列数据行构成了一条时间线。时序数据库提供一系列特有的数据访问操作，包括聚合...
计算逻辑原理 使用聚类、降维等无监督学习方法对工业数据进行分析，对不同工况数据分别建模。参数说明 IN端口-输入参数 参数名 参数描述 是否必填 输入数据类型 数据源类型 特征变量 用于建立训练模型的特征变量。是 整数或浮点数（说明：...
说明 一次标准版SQL计算费用=计算输入数据量×SQL复杂度×单价（0.3元/GB）一次SpotSQL计算费用=计算输入数据量×SQL复杂度×单价（0.1元/GB）通过Excel分析：分析 用量明细 中数据分类为 ComputationSql 的数据。对SQL作业费用进行排序，...
图：GMM聚类过程 参数说明 IN端口 参数名 参数描述 是否必填 输入数据类型 数据源类型 特征变量 配置模型特征变量。是 整数或浮点数 说明 若存在非数值数据，则会抛出异常。CSV组件。IGateInOffline组件。平台上其他数据处理组件。按照平台...
聚类标注结果会通过优化知识数据而优化算法和匹配机制的运用效果，但并不会直接作用于算法和匹配机制。基本功能实现介绍 功能入口 在左侧导航栏，选择 运营中心 问答标注 聚类标注，进入聚类标注界面，具体界面如下：待标注内容查看 进入聚...
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...
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...
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...
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...
创建定时SQL任务：日志服务 提供定时SQL功能，用于定时分析数据、存储聚合数据、投影与过滤数据。具体操作，请参见 定时SQL。日志聚类 在 日志聚类 页签中，单击 开启日志聚类，可实现在采集日志时聚合相似度高的日志。具体操作，请参见 ...
企业管理员使用数据域可以基于业务属性、组织架构、数据特征等维度对数据资产进行分类管理。通过将拥有共同属性的数据资产集中到同一个数据域中，管理员可以高效...报表中心也提供了数据域维度的敏感数据分析，具体内容，请参见 查看报表。
步骤一：创建数据源并配置网络连通性 使用数据服务创建API前，您需将数据库或数据仓库添加为DataWorks的数据源，并保障数据服务资源组与您的目标数据源网络连通，以便调用API时DataWorks可成功访问数据源。进入管理中心。在左侧导航栏单击 ...
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...
聚类分析 聚类分析会根据X轴和Y轴的度量分布对相似度量数量进行聚类显示，开启聚类分析后颜色字段会被替换为聚类。说明 聚类分析 功能目前处于Beta版本，且 X 轴和Y轴都为度量且未配置播放轴时才能开启聚类分析。使用限制 气泡图由 Y轴/...
聚类分析 聚类分析会根据X轴和Y轴的度量分布对相似度量数量进行聚类显示，开启聚类分析后颜色字段会被替换为聚类。说明 聚类分析 功能目前处于Beta版本，且 X轴和Y轴都为度量并未配置播放轴时才能开启聚类分析。使用限制 散点图由 Y轴/度量...
数据安全中心DSC根据为不同行业预先定义的敏感数据关键字段，扫描MaxCompute、OSS、阿里云数据库服务（RDS、PolarDB-X、PolarDB、OceanBase、表格存储等）和自建数据库中的数据，通过敏感数据规则，判断和打标敏感数据，为数据安全审计、...
典型的查询分析场景包括数据类业务应用，交互式分析，BI报表等。数据写入加载 AnalyticDB PostgreSQL版 的数据入库支持低延时的实时写入和高吞吐的批量加载。实时写入 实时写入的具体操作包括insert（on conflict）,delete，update，具备高...
PolarDB 列存索引（In Memory Column Index，IMCI）功能推出了完备的虚拟列与列式JSON功能等，可以快速处理大数据和多种数据类型（包括结构化数据与半结构化数据等），并提供高效的数据分析、查询与流计算能力，适用于数据分析、数据仓库与...
创建定时SQL任务：日志服务 提供定时SQL功能，用于定时分析数据、存储聚合数据、投影与过滤数据。具体操作，请参见 定时SQL。日志聚类 在 日志聚类 页签中，单击 开启日志聚类，可实现在采集日志时聚合相似度高的日志。具体操作，请参见 ...
查询治理 慢日志分析 统计并分析数据库实例中执行时间超过阈值的SQL语句，并提供相应的治理方案。慢日志 锁分析 查看、分析数据库实例最近一次死锁。锁分析 自动SQL限流 自动提取SQL特征，通过关键词对问题SQL进行限流。自动SQL限流 自动...
针对时序数据分析场景，日志服务提供了丰富的时序分析算法，可以帮助您快速解决时序预测、时序异常检测、序列分解、多时序聚类等场景问题，兼容SQL标准接口，大大降低了您使用算法的门槛，提高分析问题和解决问题的效率。功能特点 支持单...
创建定时SQL任务：日志服务 提供定时SQL功能，用于定时分析数据、存储聚合数据、投影与过滤数据。具体操作，请参见 定时SQL。日志聚类 在 日志聚类 页签中，单击 开启日志聚类，可实现在采集日志时聚合相似度高的日志。具体操作，请参见 ...
资源：主要统计分析数据库实例的磁盘、内存和空间资源的使用状况。会话：主要统计分析数据库实例的活跃会话和异常会话。访问：主要统计分析数据库实例的新增以及未知来源的访问。请求：主要统计分析数据库实例的慢SQL请求概况，并给出优化...
资源：主要统计分析数据库实例的磁盘、内存和空间资源的使用状况。会话：主要统计分析数据库实例的活跃会话和异常会话。访问：主要统计分析数据库实例的新增以及未知来源的访问。请求：主要统计分析数据库实例的慢SQL请求概况，并给出优化...
资源：主要统计分析数据库实例的磁盘、内存和空间资源的使用状况。会话：主要统计分析数据库实例的活跃会话和异常会话。访问：主要统计分析数据库实例的新增以及未知来源的访问。请求：主要统计分析数据库实例的慢SQL请求概况，并给出优化...
无监督聚类函数 聚类算子基于密度进行聚类，发现数据中的模式和异常数据。说明 只支持华东2（上海）地域。日期与时间函数 支持处理DATE、DATETIME、TIMESTAMP等日期类型数据，实现加减日期、计算日期差值、提取日期字段、获取当前时间、...
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...
Value数量=2048：采用TDigest算法，对数据进行聚合（聚类）保存聚类后的质心点。使用注意事项：建表时不能定义key列，且表的聚合类型必须为QUANTILE_UNION。无需指定长度和默认值，其长度根据数据的聚合程度系统内控制。仅支持通过配套的 ...
本文为您介绍Quick BI如何接入TSDB。Quick BI是一个基于云计算致力于大数据高效分析与展现的轻量级自助BI工具服务平台。...添加可视化图表并分析数据，请参见 新建仪表板 和 可视化图表概述。钻取并深度分析数据，请参见 钻取、联动、跳转。
后续步骤 创建数据源后，您可以参考标准的Quick BI使用方式，创建数据集并分析数据。将SelectDB数据库中的数据表或自定义的SQL添加到Quick BI，请参见 创建并管理数据集。添加可视化图表并分析数据，请参见 新建仪表板 和 可视化图表概述。...
添加神通数据源用于连通神通数据库与Quick BI，连接成功后，您可以在Quick BI上进行数据的分析与展示。...添加可视化图表并分析数据，请参见 新建仪表板 和 可视化图表概述。钻取并深度分析数据，请参见 钻取设置与展示。