支持的算法组件 数据可视化分析：相关系数矩阵、直方图、散点图、箱线图、数据视图 特征工程：线性模型特征重要性、随机森林特征重要性 模型评估：混淆矩阵、聚类模型评估、多分类评估、二分类评估 模型可视化：GBDT二分类、GBDT回归、随机...
工作流运行完成后，您可以右键单击画布中的 相关系数矩阵，在快捷菜单，单击 可视化分析，查看各特征对输出电力PE的影响。② 将数据集按照8:2拆分为训练数据集和预测数据集。③ 通过 线性回归 组件进行回归建模。④ 通过 预测 组件预测该...
进行数据探索 相关性分析 在左侧组件列表，将 统计分析 下的 相关系数矩阵 组件拖入画布中。通过连线，将 相关系数矩阵-1 节点作为 data4ml 节点的下游节点。右键单击 相关系数矩阵-1，在快捷菜单，单击 执行该节点。待运行完成后，右键...
区域 描述 ① 统计分析：通过 相关系数矩阵 组件，观察各特征对是否窃漏电的影响。通过 数据视图，查看各特征列与目标列的数据分布关系。本工作流中，特征列 为 power_usage_decline_level、line_loss_rate 及 warning_num，目标列 为 is_...
计算逻辑原理 多变量与多变量：分别计算“数据列”中每两个变量之间的相关系数，并用矩阵热力图展示相关性分析结果。单变量与多变量：分别计算“基础数据列”中的变量与“数据列”中的变量之间的相关系数，并用柱状图展示相关性分析结果。...
相关系数矩阵（Correlation Coefficient Matrix）是用于量化并展示多个变量之间两两相关性的工具。矩阵中的每个元素表示对应变量对之间的相关系数，通常采用皮尔逊相关系数来衡量线性关系。该矩阵在特征选择、数据分析和模型构建中具有重要...
相关性算子可以计算两组数据的相关系数，用于分析这两组数据的变化趋势是否存在关联关系。相关性算子 只支持华东2（上海）地域。相关性算子支持最大数据量为1000万行。用于离线调度的相关性算子。计算两组数据的相关系数r。两组数据之间的...
相关性函数 相关性算子可以计算两组数据的相关系数，用于分析这两组数据的变化趋势是否存在关联关系。说明 只支持华东2（上海）地域。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...
相关系数矩阵 相关系数算法用于计算一个矩阵中每列之间的相关系数，取值范围为[-1,1]。系统计算时，count数按两列间同时非空的元素个数计算，两两列之间可能不同。双样本T检验 该组件基于统计学原理用来检验两个样本的均值是否有显著差异。...
Pearson相关系数（Pearson Correlation Coefficient）用于衡量两个数据集合的线性关系。Pearson相关系数的绝对值越大，相关性越强。本文介绍了Pearson相关系数的相关内容。使用场景 Pearson相关系数的适用范围如下：两个变量的标准差都不为...
皮尔森系数是一种线性相关系数，反映两个变量的线性相关程度。在机器学习中，皮尔森系数用于计算输入表或分区两列（数值列）的Pearson相关系数。组件配置 您可以使用以下任意一种方式，配置皮尔森系数组件参数。方式一：可视化方式 在 ...
奇异值分解（Singular Value Decomposition）是线性代数中一种重要的矩阵分解，是矩阵分析中正规矩阵求对角化的推广。在信号处理、统计学等领域有重要应用。背景信息 奇异值分解的公式为 X=U S V’。参数配置 您可以使用以下任意一种方式，...
Quick Tracking采集管理，旨在通过系统提供采集管理相关功能，助力客户高效构建自己业务网站&APP&小程序的流量采集埋点体系、开发测试流程和分析元数据。组织应用管理：包含 组织...用户客户通过分析元数据，管理分析相关的元数据配置信息。
统计分析相关页面改版优化：独立设置审计日志页面，支持查看登录类、访问类、操作类和权限类的审计日志。统计分析界面改版，整体分为用量分析和访问分析两个模块：用量分析用于分析组织内资源的用量情况；访问分析用于分析用户访问数据。...
链接到与当前分析相关的知识库或文档页面。集成需要配合数据查看使用的在线工具或计算器。这使得用户无需离开仪表板即可访问和浏览必要的网络资源，提升信息获取的连贯性和效率。使用限制 前提条件：已创建好仪表板。请参见 新建仪表板 和 ...
3.如果两个对象均为向量组，返回两组向量之间两两相似度的矩阵。second_to_nano函数 时间转换函数，用于将秒级时间戳转换为纳秒级时间戳。它通常用于处理日志中的时间字段，尤其是在需要更高精度时间戳的场景下。重要 精度：确保数据库和...
CONFIDENCE.NORM-CONFIDENCE.T-CORREL 计算给定数据集的皮尔逊积矩相关系数 r。COUNT 返回数据集中数值的个数。COUNTA 返回数据集中值的个数。COUNTBLANK 返回一列值和范围中的空单元格数。COUNTIF 返回范围内的条件计数值。COUNTIFS 根据...
工作流运行成功后，右键单击 混淆矩阵-1 组件，在快捷菜单，选择 可视化分析，查看混淆矩阵组件的输出结果。单击 混淆矩阵 页签，查看输出的混淆矩阵。单击 统计信息 页签，查看模型统计信息。相关文档 关于Designer组件更详细的内容介绍，...
心脏病严重影响人们的生命健康，如果可以通过人体相关体测指标，分析不同特征对心脏病的影响，则可以有效预防心脏病。本工作流基于真实的心脏病患者体测数据，为您介绍如何通过数据挖掘算法构建心脏病预测模型。前提条件 已创建工作空间，...
FM算法通过引入隐向量的方式建模特征之间的交互，可以看作是矩阵分解技术的推广，广泛应用于推荐系统、广告点击率预测等领域。算法说明 FM算法包括两个过程：FM训练和FM预测。这两个过程分别对应模型的构建和应用阶段。FM训练：这一过程的...
analysis-icu ES ICU分析插件，集成了ICU模块，添加了ICU相关的分析组件。analysis-kuromoji ES日语（kuromoji）分析插件，集成了Lucene kuromoji分析模块。analysis-phonetic ES音标分析插件，集成了词元过滤器。analysis-smartcn ES智能...
5.功能操作区：在这边可以进行新建、编辑和删除应用的操作，也可对应用进行基础的集成操作，还可以点击对应的按钮，跳转到埋点管理和分析平台里面去。2.功能操作「2.1」新建应用 点击右上方新建应用的按钮，会弹出新建应用的窗口 然后在...
analysis-icu ICU分析插件，集成了ICU模块，添加了ICU相关的分析组件。全部 安装、卸载 analysis-kuromoji 日语（kuromoji）分析插件，集成了Lucene kuromoji分析模块。全部 安装、卸载 analysis-phonetic 音标分析插件，集成了词元过滤器...
作为您的超级数据分析师，Quick BI 智能小Q在统一入口集问数、报告、解读、搭建、搜索等多Agent于一体，基于用户意图识别，自动规划相应专家Agent执行操作，一句话直达关键洞察，让数据分析触手可得。本文将为您介绍如何使用Quick BI 智能...
本文介绍基因分析平台相关的基本概念，以便您正确理解和使用产品功能。基因分析平台基础概念 基因分析平台的相关基础概念如下表所示：概念 说明 地域/region 基因分析平台中的数据文件、表格、应用以及运行等资源，都属于阿里云公共云上的...
不同日志类型将会按照相关系数消耗资源包，详情请查看 性能体验定价及计费说明。指标/埋点专家解决方案包 提供项目启动培训、指标体系设计、事件埋点方案设计、埋点规范建议、埋点数据校验、指标看板搭建的服务。提供指标体系设计与埋点...
本文介绍基因分析平台相关的费用账单和消费明细。操作步骤 登录阿里云 管理控制台。单击顶部导航栏的“费用”，进入费用与成本。在左侧导航栏根据需要，单击不同的标签页，查看消费情况。说明 按量付费资源，从资源使用到计费出账有一定...
Elasticsearch Serverless是一种无需管理底层节点和资源分配的托管式服务，可按需自动伸缩资源，适用于搜索、日志分析、向量检索等多种场景。该服务分为检索增强型（8.17版）、日志分析型、检索通用型等应用类型，不同应用的功能及适用场景...
相关概念说明如下：Elasticsearch：是一个基于Lucene的实时分布式的搜索与分析引擎，是遵从Apache开源条款的一款开源产品，是当前主流的企业级搜索引擎。它提供了一个分布式服务，可以使您快速的近乎于准实时的存储、查询和分析超大数据集...
2025年11月 适用版本 变更类型 变更点 变更说明 相关文档 矩阵版 新增 增加监控看板展示连接数变化 用户可通过监控页面连接会话统计查看云手机会话连接数。查看连接会话统计 矩阵版 新增 云手机监控支持显示每个GPU以及GPU显存相关指标使用...
组件输出 回归指标输出表的结果为JSON格式，包括以下参数：参数 描述 SST 总平方和 SSE 误差平方和 SSR 回归平方和 R2 判定系数 R 多重相关系数 MSE 均方误差 RMSE 均方根误差 MAE 平均绝对误差 MAD 平均绝对偏差 MAPE 平均绝对百分误差 ...
工作流运行结束后，右键单击画布中的 混淆矩阵，在快捷菜单，单击 可视化分析。在 混淆矩阵 对话框，单击 统计信息 页签，即可查看模型预测准确率为80%以上。相关文档 关于算法组件更详细的内容介绍，请参见：逻辑回归二分类 混淆矩阵
2）多应用视图分析 进入「行为分析」-「分析首页」-「视图列表」-「多应用视图」，点击进入相关多应用视图，进行分析。在分析时，目前暂不支持「session分析」外，其他功能的使用和应用分析功能一致，可直接进行分析使用。在分析时，可点击...
全流量威胁检测与响应NDR（Network Detection and Response）提供威胁分析能力，包含告警分析、ATT&CK攻击矩阵以及告警白名单功能。本文介绍如何进行威胁分析。威胁分析概览 威胁分析是全流量威胁检测与响应产品的核心能力，基于阿里云自研...
该系数有助于理解网络的局部聚集模式和群体结构，广泛应用于社交网络分析和社区检测等领域。配置组件 方法一：可视化方式 在Designer工作流页面添加 边聚类系数 组件，并在界面右侧配置相关参数：参数类型 参数 描述 字段设置 起始节点 边...
OCU 抵扣系数变更通知 2025年05月 模块 功能名称 变更类型 功能描述 相关文档 应用监控 持续性能剖析 优化 持续剖析功能升级为持续性能剖析功能，持续性能剖析在功能上提供更灵活的数据查询能力和更友好的火焰图展示效果，并且提供AI智能...
威胁分析 ATT&CK攻击矩阵 结合ATT&CK进行告警事件的聚合，自动判断攻击发生的阶段与攻击结果，并支持按照不同的攻击技战术查看对应聚合告警详情内容。威胁分析 告警白名单 针对告警误报及信任资产添加白名单，支持按照多种流信息、协议字段...
点聚类系数是网络分析中的一个指标，用于量化节点在其邻居中的聚集程度。具体而言，它表示一个节点的邻居中实际存在的连边数与所有可能连边数之间的比值。该系数的值介于0到1之间，数值越高表示节点的邻居间联系越紧密，反映了网络中的局部...
本文为您介绍多媒体分析相关计费说明和使用指导。背景信息 多媒体分析支持的算法服务如下：基础模型服务：提供图像领域内开箱即用的算法服务能力，包括图像多标签、图像质量分评定、人脸属性分析（颜值、脸型、发型、发色等信息）、年龄...
偏最小二乘回归提供一种多对多线性回归建模的方法，特别当两组变量的个数很多，且都存在多重相关性，而观测数据的数量（样本量）又较少时，用偏小二乘回归建立的模型具有传统的经典回归分析等方法所没有的优点。计算逻辑原理 偏最小二乘...