埋点数据 曝光行为埋点 什么是曝光行为 曝光对应的是行为（behavior）表的bhv_type字段，是上传用户行为的一种类型。一条数据展示给用户一次，就算做一条曝光行为。如何埋点 曝光行为主要在客户端进行埋点，举例如下：如上图，用户浏览首页...
敏感数据访问功能旨在确保数据访问的合规审计。该功能详细记录用户对敏感数据的每一次访问行为...行为类型 区分 系统行为，还是 用户行为。敏感数据识别任务运行过程中产生的数据抽样行为为 系统行为。操作 可查看事件中操作者执行的SQL语句。
第k天的留存率：根据用户行为表计算在T日来访的用户中（作为分母），在T+k天仍然来访的用户数（作为分子），计算k日留存率。两表关联分析 用于检查行为数据的可用性、ID唯一性和特征是否可用等。有可能行为表关联物品表，出现很多物品特征...
一、概念解释 trace_id：对应的是 电商行业 行为数据中的trace_id字段，用于区分回传的行为是Alibaba智能推荐产生的流量，还是用户自研系统产生的流量。trace_id具体使用方式见 官档-数据规范-trace_id字段含义。跨渠道用户：即出现在多个...
本文介绍 数据管理DMS 中的用户管理功能，包含添加用户、编辑用户、管控用户权限等操作。前提条件 系统角色 为管理员。注意事项 确保一个租户内至少保留一个有效的 管理员 角色账号（应用内有限制保障）。通过 DMS 管理的用户都可设置为 ...
DataWorks可以基于用户访问数据的行为进行安全风险检测，您可以根据业务场景的安全需求启用相应的检测项。您也可以在 安全态势 安全风险 中自定义安全风险检测项，完成风险监测规则配置后，即可单击 提交 正式开启并初始化 数据识别任务。...
从行为数据集创建AIPL模型 如果您已创建行为数据集，可从行为数据集创建AIPL模型，由于行为数据集已配置用户标识、字段映射，您只需要为AIPL模型配置AIPL规则。创建行为数据集相关操作，请参见 新建行为数据集。从行为数据集创建AIPL模型...
场景实践：批量处理多业务线分区表数据 本示例展示如何使用 赋值节点 和 for-each 节点 批量处理多个业务线的用户行为数据，实现一套处理逻辑服务多条产品线的自动化数据处理。业务背景 假设您是一家综合性互联网公司的数据开发工程师，...
场景实践：批量处理多业务线分区表数据 本示例展示如何使用 赋值节点 和 for-each 节点 批量处理多个业务线的用户行为数据，实现一套处理逻辑服务多条产品线的自动化数据处理。业务背景 假设您是一家综合性互联网公司的数据开发工程师，...
在数据集编辑页面，可修改行为数据集映射字段（用户标识和用户标识类型不可修改）、关联的维表和添加其他ID类型。然后单击 更新，保存修改。具体设置方法，请参见 新建行为数据集。单击 图标可选择 移动到、移除、权限设置、设为默认数据集...
购买力标签是基于导入或上报后存储的用户行为表、订单明细表数据，将用户的订单金额/次数/互动行为的统计值作为标签值。例如：近一年的累计购买金额/购买件数/订单数、平均/最高/最低订单金额或件数。创建购买力标签 购买力标签基于用户...
行为表 最近一段时间App的行为数据或场景内的行为数据，建议至少选择30~60天。为了获取用户完整的行为，尽量上报用户在全站的行为，不仅收集推荐场景（home_feed），还收集如热门场景（hot_items）和搜索场景（search）的曝光、点击等行为...
曝光对应的是行为（behavior）表的bhv_type字段，是上传用户行为的一种类型。一条物品展示给用户一次，就算做一条曝光行为。曝光数据对于智能推荐而言是必须数据，如果您没有曝光数据，在初始化启动服务时需要构造曝光数据，并埋点采集曝光...
忠诚度标签是基于导入或上报后存储的用户行为表、订单明细表数据，将用户最后一次或首次行为的时间等属性或距今天数，或者累计行为天数作为标签值。例如：最近一次购买/访问时间或距今天数、累计消费/活跃天数。示例1：将用户90天内最后...
偏好类标签是基于导入的或上报后存储的用户行为表、订单明细表数据，将用户出现次数最多或数值最大的属性作为标签值，例如：用户偏好的购物时段/价格区间/渠道/主题/品类、用户购买的最高单品价格等。示例1：将用户偏好的前3个品类创建为...
方案介绍 实现电商网站智能推荐方案的流程如下：日志服务对行为数据进行埋点。上传行为日志并推送至MaxCompute。上传商品和用户数据同步至MaxCompute。将数据推送至智能推荐，通过AI算法输出推荐结果。方案优势 来自于阿里巴巴集团内部研发...
在经典电商场景中，用户行为一般为：登录—充值—加购—付费。若需实现在加购环节设置条件跳转，判断用户是否充值。若充值则继续，否则返回 充值 API。具体操作步骤见下文。操作步骤 登录 PTS控制台，选择 性能测试 创建场景，然后单击 PTS...
在经典电商场景中，用户行为一般为：登录—充值—加购—付费。若需实现在加购环节设置条件跳转，判断用户是否充值。若充值则继续，否则返回 充值 API。具体操作步骤见下文。操作步骤 登录 PTS控制台，添加并配置 登录、充值、加购 和 付费 ...
数据库审计提供用户行为发现审计、多维度分析、实时报警和报表功能。用户行为审计 支持关联应用层和数据库层的访问操作，您可以在C/S架构和B/S架构中使用应用身份识别功能。支持溯源应用者的身份和行为。多维度线索分析 风险和危害线索 ...
冷启动对推荐系统来说是一个挑战，究其原因是因为现有的推荐算法，无论是召回、粗排还是精排模块，都对新用户、新物品不友好，它们往往过度依赖系统收集到的用户行为数据，而新用户和新物品的行为数据是很少的。这就导致新物品能够获得的...
在创建页面，选择行为数据集时，给出行为数据集表结构样例。支持选择已创建的行为数据构建AIPL模型。配置的AIPL规则支持最近*天的统计时间、行为渠道多选、行为类型单选、行为对象单选、行对象属性多选、行为次数和行为金额的过滤。行为...
您可以创建行为数据集，用于 行为筛选受众、从行为数据集创建AIPL模型 等。行为包括但不限于用户搜索、浏览、收藏、加购、购买、点赞、评论、转发、进店等等围绕品牌、商品、店铺等的一系列行为。对于用于复购预测、货品推荐的行为数据集，...
案例使用流程 零售电子商务公司背景简介 零售电子商务公司是全品类综合性电商平台，随着业务的发展，每天新增的用户访问行为日志、订单交易等数据越来越庞大，对这部分数据进行分析挖掘可以更好地了解用户行为、商品销售情况等，从而更好地...
一、流程设计 网站用户行为分析案例通过DataWorks数据集成模块的离线同步能力，将业务数据同步至MaxCompute，然后通过DataWorks数据开发模块的MaxCompute SQL节点完成用户画像的数据加工，最终将加工结果写入 ads_user_info_1d 表。...
背景信息 数据库审计提供用户行为发现审计、多维度分析、实时报警和报表等功能。具体内容，请参见 功能特性。操作步骤 访问数据库审计购买页面。在 数据库审计 购买页面，完成以下配置。配置项 说明 商品类型 默认选择 数据库审计（等级...
ddl_ods_raw_info_d_starrocks CREATE TABLE IF NOT EXISTS ods_raw_log_d_starrocks(col STRING COMMENT '日志',dt DATE not null COMMENT '时间')DUPLICATE KEY(col)COMMENT '用户行为分析案例-网站访问日志原始数据表' PARTITION BY(dt)...
V3.3.28推出全新功能模块——智能实验室，包括品牌高潜预测、商品匹配推荐功能，为企业实现精细化运营提供科学的算法策略指导，提升企业会员的复购率、购买力和转化率：品牌高潜预测：基于用户既往购买行为记录，通过训练算法模型，预测...
源端待同步数据 源端表结构 目标端数据源类型 MySQL 表：ods_user_info_d 用户基本信息数据 uid 用户名 gender 性别 age_range 年龄分段 zodiac 星座 OSS HttpFile 文件：user_log.txt 用户网站访问日志数据 一行为一条用户访问记录。...
源端待同步数据 源端表结构 目标端数据源类型 MySQL 表：ods_user_info_d 用户基本信息数据 uid 用户名 gender 性别 age_range 年龄分段 zodiac 星座 OSS HttpFile 文件：user_log.txt 用户网站访问日志数据 一行为一条用户访问记录。...
功能说明 数据库审计支持C100实例和D100实例两种实例，为不同地域中不同类型数据库，提供用户行为发现审计、多维度分析、实时报警和报表功能等审计服务。具体说明，请参见 功能特性。C100实例和D100实例支持的数据库类型不同。具体内容，请...
本文详细介绍DataWorks 的应用场景：如何...加速业务创新：统一、实时、高性能的数据基础，为用户行为分析、精准营销、金融风控、智能供应链等多种数据驱动的业务创新提供强大的技术引擎。客户案例 新金融行业：某互联网金融公司湖仓一体案例
其中，第4条“维护数据安全，应当坚持总体国家安全观，建立健全数据安全治理体系，提高数据安全保障能力”和第7条“国家保护个人、组织与数据有关的权益，鼓励数据依法合理有效利用，保障数据依法有序自由流动，促进以数据为关键要素的数字...
定点用户行为追踪。故障数据全量回溯分析。AI辅助异常检测等场景。客户价值 一体化指标、日志、代码链路、网络包等结构化、半结构化、无结构数据存储、检索、分析能力，降低开发部署复杂度。云端低成本海量运维数据存储，TCO大幅降低。高...
在用户行为分析场景上，Hologres提供多种漏斗函数，快速高效地帮助业务进行用户行为分析，被广泛应用在互联网、电商、游戏等行业客户的用户分析场景中。当前Hologres支持的漏斗函数包括：基础漏斗函数（windowFunnel）、区间漏斗函数...
名词解释 行为埋点逻辑：指的是采集到符合AIRec所需规范的用户行为数据，所需要符合的逻辑。AIRec推荐算法是需要用户的行为数据来学习用户的喜好。启动数据：指AIRec实例启动之前，准备好的已有的历史数据，该部分数据可以用于模型启动，让...
用户业务数据 用户通过Dataphin提供的服务，加工、存储、上传、下载、分发以及通过其他方式处理的数据，均为用户的用户业务数据，用户完全拥有其业务数据。Dataphin作为平台工具提供商，只会严格执行用户的指示处理相关业务数据，除按与...
gender 性别 age_range 年龄分段 zodiac 星座 dt 分区字段 HttpFile 文件：user_log.txt 用户网站访问日志数据 一行为一条用户访问记录$remote_addr-$remote_user[$time_local]"$request"$status$body_bytes_sent"$http_referer" "$...
gender 性别 age_range 年龄分段 zodiac 星座 dt 分区字段 HttpFile 文件：user_log.txt 用户网站访问日志数据 一行为一条用户访问记录$remote_addr-$remote_user[$time_local]"$request"$status$body_bytes_sent"$http_referer" "$...
对企业而言，这种方式可提升信息触达率和用户参与度，促进业务目标实现（如提高销售量、增加活跃度），并通过基于用户行为数据和偏好的精准推送，实现精细化运营，提升用户满意度和忠诚度 应用场景 服务端主动推送消息可以应用在电商、教育...
全密态数据库是 达摩院数据库与存储实验室 与阿里云数据库团队合作的自研产品，通过技术手段最小化人员、平台管理等不可控因素造成的潜在数据安全隐患，杜绝云数据库服务（或应用服务等数据拥有者以外的任何人）接触用户明文数据，避免云端...