简单易用：0代码搭建表单，提供丰富的组件，降低门槛，打破数据开发者和数据分析者的边界。多人协作：多人协作维护一份数据，数据实时共享。双端适配：一次搭建，双端适配，低成本变更，快速数据上报。使用限制 支持的数据源请参见 数据源...
如果您需要创建资产消费任务，需要提前配置消费任务执行的专用计算源，避免分析消费任务对应的查询语句无法执行，详情请参见 分析消费平台设置。使用限制 当数据源类型为PolarDB-X（DRDS）、SAP HANA、IBM DB2、OceanBase（MySQL、Oracle...
该模块通过集中管理和分析访客、消费者及会员的身份与权限数据，为企业提供深入的业务洞察和安全保障。一、核心功能 统一身份与权限管理：阿里云 IDaaS 实现了对访客、消费者、会员的身份和权限的统一管理，确保所有认证请求流量均通过 ...
说明 您需要根据自身业务和实时日志中攻击者特征和频次，调整防护路径和触发防护的阈值，以下是配置案例。配置项 取值示例 说明 规则名称 您自定义的规则名称。名称需符合：支持使用中文字符、英文字符（大小写）、数字（0~9）及下划线（_...
基于SPL消费功能，该客户可以直接在日志服务中实现日志规则过滤，避免将大量无效日志投递给消费者，节省网络流量费用。节省本地CPU资源，加速计算进程。某客户想把日志写入到日志服务后，再消费日志到本地机器进行计算。基于SPL消费功能，...
调度机制 对每一个加工任务，加工服务的调度器会启动一个或多个运行实例，并发执行数据处理，每个运行实例扮演一个消费者角色消费1个或者多个源Logstore的Shard。调度器根据运行实例资源消耗以及处理进度决定运行实例数目，实现弹性并发。...
Quick Audience为您打造一站式的消费者资产管理和运营平台，通过快速的数据对接、方便的模型配置、灵活的圈选完成用户的洞察和分群，通过多渠道的链接、自动化营销链路的编排，完成用户的触达和营销策略的沉淀，提升企业消费者运营的效率，...
基于SPL消费功能，该客户可以直接在日志服务中实现日志规则过滤，避免将大量无效日志投递给消费者，节省网络流量费用。节省本地CPU资源，加速计算进程。某客户想把日志写入到日志服务后，再消费日志到本地机器进行计算。基于SPL消费功能，...
外部环境因素 宏观经济 消费者信心指数、CPI（通货膨胀率）、行业增长数据。市场竞争 竞争对手促销信息、市场份额变化（可通过爬虫或第三方数据获取）。天气/季节 温度、降雨量（如冰淇淋销量与气温相关）、节日季节性（如月饼在中秋前热销...
数据偏向性分析，例如：了解不同收入水平消费者对商品的偏好程度。数据异常值分析，例如：监测产品质量的稳定性，检查是否存在超出正常质量范围的产品。优势简介 可视化效果：支持通过调整图表样式，达到更直观的展示效果，可添加图例、...
当您的域名因被恶意攻击或流量被恶意盗刷，产生了突发高带宽或者大流量消耗，导致产生高于日常消费金额的高额账单。因恶意攻击或流量盗刷产生的高额账单无法免除/退款，为尽量避免此类风险，本文为您介绍这一类情况的应对办法。及时止损 当...
对比维度 传统搭建仪表板 小Q问数 用户群体 用户需具备一定数据分析技能 业务人员也能通过自然语言提问，开展业务数据分析 分析灵活性 设计阶段，需设计固定的分析路径，选择合适的可视化展示组件 提问前，支持动态、非预设的分析需求 操作...
Quick Audience的RFM模型是基于交易数据或者客户消费数据创建的，可以用于RFM分析、受众筛选等。AIPL模型 AIPL模型 是一种将客户与品牌相关的行为划分亲密度阶段的手段，以此来衡量客户的价值。其中：A品牌认知（Awareness）、I品牌兴趣...
使用者需要加入空间，成为 空间成员，才能在空间中进行与该品牌或部门相关的用户洞察、用户营销等业务操作。计算源 计算源 是存储分析对象底层数据表的数据库，并由计算源进行 ID Mapping，完成用户身份识别和全渠道数据整合。同一个...
提供AI 可观测基础能力，您可在AI ...风险消费者统计：被消费者鉴权检测出来的消费者风险统计。限流消费者统计：被限流检测出来的消费者风险。单击 日志 页签，您可以通过SQL对查询结果进行统计分析。更多详情，请参见 查询与分析快速指引。
查看 支持查看问数资源的 名称、创建者、分析主题、最后学习时间 和 学习状态。鼠标移动到 图标，可以查看 数据集名称、数据集工作空间 和 数据集修改时间。单击 图标，可以 预览数据。操作 您可以在问数资源管理界面进行以下操作。重命名 ...
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...
支持PC/移动双端 内置40+可视化图表 丰富的主题样式 灵活的交互分析和计算 支持PC/移动双端 电子表格（增值）单独购买 数据大屏（增值）单独购买 赠送基础容量 即席分析 复杂表格填报 自助取数 数据消费 企业门户 订阅推送（邮件）监控告警...
市场趋势分析与预测 市场分析师和营销团队可使用DataV-Note追踪市场动态、竞争对手活动以及消费者行为趋势。通过集成的机器学习能力，团队不仅能够分析当前数据，还能预测未来趋势，提前做好业务策略的调整。产品改进分析 产品团队可利用...
了解 云消息队列 RocketMQ 版 的消息确认机制以及消费重试策略可以帮助您分析如下问题：如何保证业务完整处理消息：了解消费重试策略，可以在设计实现消费者逻辑时保证每条消息处理的完整性，避免部分消息出现异常时被忽略，导致业务状态不...
用户分群统计 构建用户特征大宽表，任意选择用户属性标签数据和筛选条件，进行人群特征统计分析。访客来源分析展示 通过批量离线计算对用户访问日志中的用户行为进行关联，生成用户行为路径大宽表同步到ClickHouse，基于ClickHouse构建交互...
本教程通过分析2023年浙江省考生报考的省份，以及不同省份居民对于食物的消费观念，预测在哪个城市摆摊能获得更多收益。教程采用DataV-Note（智能分析）完成对原始高考数据的清洗、查看及分析操作，并将分析结果生成报告，进行查阅分享。...
消费者集群 用来表示消费消息应用，一个消费者集群下包含多个消费者实例，可以是多台机器，也可以是多个进程，或者是一个进程的多个消费者对象。一个消费者集群下的多个消费者以均摊方式消费消息。如果设置的是广播方式，那么这个消费者...
消费者可以使用Hadoop、MaxCompute等离线仓库存储和Storm、Spark等实时在线分析系统对日志进行统计分析。云消息队列 Kafka 版 用于数据聚合具备以下优势：应用与分析解耦：构建应用系统和分析系统的桥梁，并将它们之间的关联解耦。高可扩展...
消息消费 消费者分组（ConsumerGroup）：云消息队列 RocketMQ 版 发布订阅模型中定义的独立的消费身份分组，用于统一管理底层运行的多个消费者（Consumer）。同一个消费组的多个消费者必须保持消费逻辑和配置一致，共同分担该消费组订阅的...
确保消息处理的可靠性：如果一个消费者长时间无法处理某条消息，云消息队列 RabbitMQ 版 会将消息重新投递给其他消费者，确保消息能够被及时处理。最大投递次数 最大投递次数（Maximum Delivery Attempt）是指系统将一条消息尝试投递给消费...
消费者订阅了某个主题后，云消息队列 RocketMQ 版 会将该主题中的所有消息投递给消费者。若消费者只需要关注部分消息，可通过设置过滤条件在 云消息队列 RocketMQ 版 服务端进行过滤，只获取到需要关注的消息子集，避免接收到大量无效的...
本文介绍了在PolarDB for AI中，特征管理的适用场景，以及创建特征、更新特征、查看特征状态、查看特征列表以及删除特征的语法及其示例内容。适用场景 从原始数据直接构建机器学习模型往往比较困难。机器学习模型的输入一般会先对原始数据...
将已处理好的数据资产，安全、便捷地提供给数据消费者（例如：数仓开发人员，运营、销售、产品等业务人员），能够对有权限的数据进行数据分析，为业务决策提供数据支持，为业务开发创造新价值。前提条件 已购买资产运营和资产消费增值服务...
每条消息被某个消费者消费完成后不会立即在队列中删除，云消息队列 RocketMQ 版 会基于每个Group维护一份消费记录，该记录指定了Group下的消费者消费指定Topic时，消费过的最新一条消息的位点，即消费位点。当消费者客户端离线又再次重新...
组件配置 方式一：可视化方式 在Designer工作流页面添加 数据视图 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 选择特征列 指定要进行可视化或分析的特征列，以便在图表或表格中展示这些特征的分布和关系。选择目标列 ...
面向企业数据消费者，数据大屏通过自由画布、信息图类组件、动效等能力，将可视化和场景叙事技术结合，运行在非接触式连接的酷炫大屏上，满足CXO业务大屏、业务监控数字屏、项目会议演示屏，以及对外PR媒体大屏等场景。数据大屏仅适用于...
一个消费组由多个消费者构成，同一个消费组中的消费者共同消费一个Logstore中的日志数据，消费者之间不会重复消费数据。更多信息，请参见 通过消费组消费数据。告警 术语 说明 告警 独立表达时，代表一个告警事件（Alert event）。例如告警...
数据大屏是面向企业数据消费者，将可视化和场景叙事技术结合，运行在智能设备上，非接触式连接的酷炫大屏，满足CXO大盘、业务监控、以及对外PR等场景、从而推动企业数据群体消费。数据大屏的常见应用场景包括CXO驾驶舱、活动数据监控、项目...
对于同一个Group内的消费者来说，一个分区最多只能被一个消费者消费。因此，消费实例的个数不要大于分区的数量，否则会有消费实例分配不到任何分区而处于空跑状态。控制台的默认分区个数是12，可以满足绝大部分场景的需求。您可以根据业务...
public"."hangzhou_poi_sample"：存储杭州餐饮、娱乐店的详细信息，包括分类、地理位置和消费者评价等字段信息。public"."hangzhou_districts"：杭州市行政区划数据，包括行政区划名称、行政区划代码、行政区划级别、行政区划中心点、...
您可以选择其中一种方式，也可以将这三种方式结合起来使用：大数据量场景，可根据Logstash节点数乘以消费者线程数评估Kafka的topic分区数。说明 分区数并不是越多越好，分区本身也有自己的开销。使用相同的group_id运行多个Logstash实例，...
本文基于信用卡消费记录，为您介绍如何通过PAI提供的金融组件，构建评分卡建模方案。背景信息 评分卡是信用风险评估和互联网金融领域常用的建模方法，并不简单对应于某种机器学习算法，而是一种通用建模框架。其原理是先将分箱后的原始数据...
用户洞察 人群洞察 人群洞察支持圈选在某一时间段内有相同的行为特征和属性特征的用户，对筛选出来的用户进行精准分析和触达 生命周期 将用户按照生命周期进行划分，帮助企业有针对性的关注、分析、运营可能流失的用户，提升活跃用户数量。
您在配置数据特征时，可选择数据类型为指标化数据或非指标化数据，两者的数据特征配置不同。针对指标化数据，模型采用消费组方式提取指标，对指标进行智能巡检。针对非指标化数据，模型通过您自定义的查询和分析语句提取指标，对指标进行...