游戏用户行为分析场景模型上线通常有以下两个环节：数据加工：将用户原始行为数据加工成算法模型可用的数据。模型开发及上线：模型创建：利用 PolarDB for AI 的模型能力，尤其是BST。结合客户的用户数据，训练一个符合客户场景的高精度的...
完成投递后，即可通过控制台使用SQL查询、可视化分析等功能，实现用户行为分析、性能优化等场景。示例场景 用户行为分析：通过筛选关键词“登录失败”，可以快速定位频繁尝试登录失败的用户，识别潜在的安全威胁。性能优化：通过分析日志中...
留存分析是最常见的典型用户增长分析场景，用户经常需要绘制数据可视化图形，分析用户的留存情况。通过漏斗函数、留存函数的使用，可以快速计算出用户留存效果以及对应的转化率，减少复杂Join开销，提高性能。向量检索：Proxima向量计算 ...
不仅可以快速、高效地分析用户行为、属性、标签等各类数据，实现目标人群的精准触达；还能借助Kibana，完成业务数据的统计分类以及大盘的搭建，从而在电子商务、移动应用、广告媒体等多个场景下，高效统计并分析海量数据，深入挖掘业务的...
多模态模型 视觉理解模型 通义千问VL、视觉推理模型 QVQ、音频理解模型 通义千问Audio、全模态模型 通义千问Omni、实时多模态模型 通义千问Omni-Realtime 领域模型 代码模型、数学模型、翻译模型、法律模型、数据挖掘模型、深入研究模型、...
行为日志 记录用户在使用 APP 过程中，点击元素的时间点，浏览时长，跳转流程等，然后基于此进行用户行为分析。某些情况下，Crash 分析需要查询用户的行为日志，获取用户使用APP的流程，帮助解决Crash等其他问题。目前记录用户崩溃前十步内...
反问确认与报告生成(phase:"answer")模型分析用户初始问题，提出细化问题确认研究范围。在生成最终报告时，此阶段复用。状态变化：typing:正在生成文本内容 finished:文本内容生成完毕 研究规划(phase:"ResearchPlanning")根据用户需求制定...
用户行为分析耗时14秒 SELECT date,day_of_week,COUNT(DISTINCT(user_id))as uv,SUM(CASE WHEN behavior='click' THEN 1 ELSE 0 END)AS click,SUM(CASE WHEN behavior='cart' THEN 1 ELSE 0 END)AS cart,SUM(CASE WHEN behavior='collect' ...
模型分析-多维分析 接下来，您需要在 用户洞察 模型分析 多维分析 中创建分析模型，分析生成的可视化报表将作为后续嵌入自定义看板的组件，操作步骤如下：新建分析模型 点击界面右上角的「新建」，即可新建分析模型。编辑分析模型 选择数据...
您可以基于已导入的 用户行为 表创建AIPL模型，用于 AIPL用户分析、人群筛选 等。什么是AIPL模型？AIPL模型是一种将品牌用户资产定量化、链路化运营的手段。A、I、P、L用于描述消费者与品牌的亲密度阶段，其中：A（Awareness）：品牌认知...
UEBA 基于用户行为数据，为每个客户定制特征，并为每位用户构建画像，以判断身份的有效性和安全性。该模块兼容安全与便捷，为企业提供全面的身份安全防护。三、数据运营中台集成 阿里云提供的数据运营中台产品已与 IDaaS 完成对接集成，...
一、异常行为分析 分析用户行为表，对上下游行为进行分析。选择任务类型：异常行为分析，选择相应的行为数据表，填写任务名称。分区字段：选择相应的ds字段，分区字段显示有两种形式 yyyymmdd 与 yyyy-mm-dd，可下拉选择显示的样式。用户ID...
为此，希望PolarDB for AI能从多个维度分析用户行为。同时能够与客户的数据仓库打通，方便建立工作流。解决方案 首先开通HTAP节点，方便和客户的数据仓库（OSS存储介质）打通，能拉取数据到AI节点进行分析。之后从用户是否付费预测、用户...
物品或用户变化率分析 可以分析用户表或者物品表。例如分析用户表的user_id字段，统计每日的增加和减少的数量、比例。如果新用户很多，需要考虑新用户推荐策略；如果每日增加的物品数量很多，需要考虑物品冷启动的推荐策略。用户偏好统计...
AnalyticDB for MySQL 支持部署BST模型，该模型适用于需要理解用户行为模式、分析用户偏好、预测未来趋势以及实现个性化推荐等应用场景。例如，在游戏或电子商务领域，通过捕捉用户行为之间的长期依赖关系，可以更准确地理解和预测用户的...
AnalyticDB for MySQL 支持部署BST模型，该模型适用于需要理解用户行为模式、分析用户偏好、预测未来趋势以及实现个性化推荐等应用场景。例如，在游戏或电子商务领域，通过捕捉用户行为之间的长期依赖关系，可以更准确地理解和预测用户的...
模型管理：支持标签模型、RFM模型（从订单明细表或订单汇总表创建）、AIPL模型（从用户行为表创建）。用户分析：支持通过标签透视分析、RFM分析、AIPL用户分析及AIPL流转分析。受众筛选：支持标签筛选、模型筛选（RFM、AIPL）、行为筛选、...
概述 session，可以理解为会话，即在指定的时间内在产品上发生的一系列用户行为。例如，一次会话可以包含多个页面的浏览、事件、互动和交易。session分析把用户单点行为串联成一个整体，帮助企业对用户在产品上一系列行为进行深度解读。...
留存分析可以根据业务场景以及产品阶段的不同，自定义起始行为和后续行为做留存计算，协助企业分析用户使用产品的粘性，根据留存分析结果有针对性地调整策略，引导用户发现产品价值，留住用户，实现用户真实的增长。通过留存分析进行查询后...
操作说明 选择分析主体 在漏斗分析模块，除了可以按照设备ID串联用户的行为，还可以支持按照登录用户ID来串联用户的行为，以及使用实体ID来串联分析用户的行为，下拉列表包括“设备ID”、“账号ID”和“实体ID”三个选项，默认选择“设备ID...
下方展示已创建的各类数据集、模型数量，单击将进入相应的用户分析页面，可使用该类数据集、模型进行 用户分析。单击 创建受众，将进入受众筛选页面，可进行 受众筛选。下方展示已创建的受众数量，单击将进入受众管理页面，可已受众进行 ...
2022-03-18 模型说明 2021年12月 项目类型 功能名称 功能描述 发布时间 相关文档 商品评价购买决策分析-汽车领域 预训练模型 用于分析用户的购买动机、使用场景、功能需求、使用疑问等购买决策相关的信息，可以帮助改进产品、改善用户体验...
意图理解与重排优化：通过查询分析模型理解用户意图，配合重排模型对结果进行精排序，确保内容的相关性。综合测评与灵活配置：AI搜索开放平台提供一站式服务，包含多款模型组件，兼容开源生态，助力企业快速搭建定制化搜索系统。阿里云ES ...
发起第一次模型调用 应用程序首先向大模型发起一个包含用户问题与模型可调用工具清单的请求。接收模型的工具调用指令（工具名称与入参）若模型判断需要调用外部工具，会返回一个JSON格式的指令，用于告知应用程序需要执行的函数与入参。若...
分析结果包含以下部分：AIPL数据总览 展示计算基准日期的认知、兴趣、购买、忠诚四类用户的具体人数。若您选择的计算基准日期为当日，您还可以通过单击任意一类用户右上角的 图标，创建基于某类用户的受众。如下图所示，选择需要的用户类型...
Quick Audience的AIPL模型是基于 用户行为表 创建的，可以用于AIPL用户分析、AIPL流转分析、人群筛选等。人群 Quick Audience中的 人群 是多个用户的QAID集合。与全量用户不同，人群可以是为实现特定目的，或为满足特定条件，从全量用户中...
分析结果包含以下部分：核心指标 当选择的RFM模型的分析类型为订单汇总数据时，展示交易用户数、交易金额、人均交易金额、人均交易频次的具体数值。当选择的RFM模型的分析类型为订单明细数据时，展示交易用户数、交易金额、人均交易金额、...
行为分析显示了用户行为相关的数据。主要分析 App 用户什么时间在哪里进行了哪些操作，通过什么渠道，用了多长时间，可帮助您了解用户的操作规律、访问路径及行为特点等信息。查看行为分析数据的步骤如下：登录控制台，点击 产品与服务 ...
支持的模型 模型评测支持下列 预置模型（包括基于它们 调优后的模型）：通义千问-QwQ/Max/Plus/Turbo/Coder/Math 通义千问开源版（Qwen3、Qwen2.5、Qwen2、Qwen1.5）通义法睿 第三方文本生成模型（abab6.5g、abab6.5t等）上述列表并不完整...
RFM模型支持搜索、编辑、RFM分析、更新、重命名、移动到、移除、权限设置、设为默认数据集。编辑：单击 图标，或者单击RFM模型名称进入模型详情页面再单击 编辑，进入模型编辑页面...数据集权限设置 用户RFM分析 RFM模型筛选受众 受众RFM分析
请在事件中心获取事件模型，用于采集和上报事件数据程序的编码，并设置上报的事件数据是否存储于分析源，保存为用户行为表或订单明细表。事件模型 采集和上报一次完整的行为事件，可能包含以下数据：事件编码：即事件ID，必传。用户ID：必...
目前支持文本和图片类型的模型，模型与内容安全服务的对应关系，以及计费信息，请参见 面向阿里云百炼大模型用户的文本审核服务 和 面向阿里云百炼大模型用户的图片审核服务。步骤一：开通内容审核服务 访问 内容审核增强版 页面，仔细阅读...
您可以创建RFM模型，用于 RFM分析、RFM模型筛选受众 等。RFM模型是一种通过客户的R消费间隔（Recency）、F消费频率（Frequency）、M消费金额...相关文档 管理RFM模型 数据集权限设置 用户RFM分析 RFM模型筛选受众 受众RFM分析 自定义标签
分析结果包含以下部分：核心指标 当选择的RFM模型为客户数据类型时，展示交易用户数、交易金额、人均交易金额、人均交易频次的具体数值。当选择的RFM模型为交易数据类型时，展示交易用户数、交易金额、人均交易金额、人均交易频次的具体...
1 SDK简介 Quick Tracking是一款多端（App端、H5和小程序）用户行为数据统计分析的工具。针对每一端，开发者都需将Quick Tracking的SDK集成在工程中，才能对客户端数据进行采集和传递。SDK采集能力可以简单分为两类：基础采集和高级采集。...
支持基于用户标签的标签筛选、基于AIPL模型的AIPL模型筛选、基于RFM模型的RFM模型筛选、基于用户行为数据的行为筛选、基于统计表数据的指标筛选等。人群是您的战略性消费者数据资产，您可以利用人群进行有计划的 用户营销、自动化营销、...
分析用户在关键行为的间隔时长，通过产品与营销策略的优化提以相应缩短间隔时长，比如查询某电商平台用户在首次购物与第二次购物之间的时长分布。以「新用户从首次登录到注册之间的时长分析」为例。定义间隔：选择初始行为为「应用启动...
分析结果包含以下部分：AIPL数据总览 展示计算基准日期的认知、兴趣、购买、忠诚四类用户的具体人数。若您选择的计算基准日期为当日，您还可以通过单击任意一类用户右上角的 图标，创建基于某类用户的人群。如下图所示，选择需要的一类用户...
并且，若事件开启了上报数据的存储，则该事件上报的数据将存储于分析源，成为用户行为表、订单明细表，可以用于人群筛选、生成AIPL/RFM模型、自定义标签等等。行为事件例如：用户在您的App上注册或登录，关键数据包括用户的会员ID、用户...
智能分析是指数据库审计系统可以学习用户的数据库操作习惯，通过对用户操作所涉及的IP、客户端操作工具等信息进行统计分析，实现对异常行为的告警，可以帮助您发现数据库异常行为。本文介绍了在云盾数据库审计系统中，如何添加行为模型学习...