对此，波克城市基于 AnalyticDB for MySQL 构建新一代游戏数据运营分析平台，助力业务高效运营。产品方案 基于 AnalyticDB for MySQL 构建新一代游戏数据运营分析平台：分时弹性：根据业务的波峰波谷，自动对资源进行扩缩容。高性能分析：...
降低使用成本：DLA融合冷数据分析+ADB存储密集型温数据分析+ADB计算密集型热数据分析，在满足各种分析场景需求的同时，有效地降低客户的总体使用成本。学习成本低：Data Lake Analytics（简称DLA）和ADB兼容标准SQL语法，无需额外学习其他...
DataWorks的数据分析功能为企业提供了全面的数据分析和服务共享能力，可便捷地连接多种数据源、支持SQL查询，并提供电子表格等多样化的数据分析工具，以满足企业日常的数据提取和分析需求。本文将通过MaxCompute引擎在SQL查询中对公共数据...
行业/领域 使用场景示例 零售 电商平台对账、运营数据分析、门店私域运营 政务 一网通办、基层数据填报、民警助手 电力 调度运营检测日报、营销用电数据查询、电量线损系统日报生成 医疗 内部系统访问控制、医疗账单计费、HER系统数据同步...
AskTable是一款基于人工智能和自然语言处理技术的数据分析工具。它能够通过自然语言查询，自动生成数据查询指令，并直接返回结果。同时也支持 MySQL、PostgreSQL等多种数据源，帮助用户轻松地探索和可视化数据。本文介绍使用 AskTable 连接...
背景信息 Yonghong Desktop是一款桌面智能数据分析工具，基于本机安装，省去繁琐的部署环节，即装即用。提供一站式、敏捷、高效的数据治理、可视化分析及AI深度分析能力，可以帮助每一位用户轻松实现数据分析和数据可视化工作。更多...
假设您是一家大型互联网新零售企业的数据分析师，您的经理刚刚拿到2019年8月份的月度运营分析数据，他发现近期企业运营状况不佳，8月份毛利额环比前几个月下滑较大，三季度毛利额存在不达标风险。因此，需要您根据 订单信息 和 流量渠道...
云原生数据仓库 AnalyticDB 处理方案 GATK GATK 是 一个广泛使用的基因组数据分析工具包。AnalyticDB Spark支持分布式并行执行GATK，也支持GPU加速GATK执行，大大提升运行效率。DeepVariant DeepVariant 是一个基于深度学习的基因组变异...
等保参考分析报表 本报表根据当前信息安全技术网络安全等级保护评测要求GB/T 28448-2019（简称等级保护2.0），针对等级保护2.0中关注的安全审计中的入侵防范、恶意代码监控、安全审计监控等进行针对性的数据分析和展示。语句分析类报表 本...
在左侧导航栏选择 数据中心 数据监控 运营分析，进入 运营分析 界面。查看统计项数据详情。您可以选择待统计的域名及查询的时间段（今天、昨天、近7天、近30天或自定义），查看以下各统计项及其指标的具体情况。统计项 统计指标 流量带宽-...
案例四：自动驾驶企业 用户为自动驾驶领域企业，需要基于车采数据进行地理位置和时序的采集数据分析，要求对JSON格式的友好兼容和时空数据的分析能力，构建业务看板并支持特征工程。建议：使用 AnalyticDB PostgreSQL版 存储弹性模式，实例...
例如，用户可能分为数据分析、运营和维护部门人员，各个部门对数据仓库的需求不同，您需要对不同部门分别进行调研。用户的整体业务架构，各个业务板块之间的联系和信息流动的流程。您需要梳理出整体的业务数据框架。各个已有的业务板块的...
例如，用户可能分为数据分析、运营和维护部门人员，各个部门对数据仓库的需求不同，您需要对不同部门分别进行调研。用户的整体业务架构，各个业务板块之间的联系和信息流动的流程。您需要梳理出整体的业务数据框架。各个已有的业务板块的...
系统角色说明 角色 适用人员 作用 特点 普通用户 企业的研发、测试、运营、数据分析师等人员。说明 当前租户的阿里云主账号下的子账号默认为普通用户。普通用户在DMS中可以查询、变更数据和结构，以确保在限定权限范围内合理、安全地使用...
例如，用户可能分为数据分析、运营、维护部门，各个部门对数仓的需求不同，您需要对不同部门分别进行调研。用户的整体业务架构，各个业务模块之间的联系与信息流动的流程。梳理出整体的业务数据框架。各个已有的业务系统的主要功能及获取的...
基本流程 作为数据治理计划的负责人，在阶段工作规划和日常治理时，都离不开数据分析方法和治理工具的落地。围绕治理目标，从制定到达成的整个过程，其步骤思路可参照下图：以下为您介绍典型的存储成本优化和稳定性优化的实操案例，了解...
DataWorks提供的数据分析平台，可以流畅地进行数据处理、分析、加工及可视化操作。在数据分析板块中，您不仅可以在线洞察数据，还可以编辑和共享数据。本文为您介绍数据分析平台的优势、功能、权限等概要信息。产品优势 与本地数据分析相比...
会话线索 支持根据时间、客户端IP、客户端端口、服务端IP、服务端端口、数据库账号、资产信息、数据库实例、客户端工具、数据库类型、主机名等多角度分析会话。详细语句线索 支持根据时间、报文检索、资产信息、数据库账号、SQL模板、客户...
仪表盘是 数据管理DMS 数据分析的其中一种可视化应用类型，其提供自动布局和可交互能力，您可以通过使用仪表盘来进行数据分析和制作可视化报表。本文介绍仪表盘的基本概念、功能展示及操作步骤。基本概念 仪表盘集合：仪表盘集合是用户管理...
Spark Thrift Server会话：Spark Thrift Server是Apache Spark提供的一种服务，支持通过JDBC或ODBC连接并执行SQL查询，从而便捷地将Spark环境与现有的商业智能（BI）工具、数据可视化工具及其他数据分析工具集成。相关文档 管理SQL会话 ...
适用角色 数据分析科学家 地理信息系统专家 市场营销专家 城市规划专家 产品价值 专业的时空分析工具 提供一系列强大的空间查询和分析功能，可以根据时间维度对地理空间数据进行分析。帮助用户在地图上进行可视化分析时间序列数据的变化...
本文将向您介绍 PolarDB for AI 在游戏领域用户行为预测的客户最佳实践。...将数据平台和PolarDB打通，PolarDB for AI 成为客户做数据运营的好帮手，帮助您持续分析游戏用户，评估其付费、流失、LTV等情况，为游戏运营提供数据支持。
DataV-Atlas是阿里云专业的地理数据可视化分析工具。本文系统阐述了其核心概念、功能特性与应用场景，助您快速上手，挖掘地理数据背后的业务价值。
同时又能通过开发实际数据分析项目，积累实战经验，提升就业竞争力。说明 本计划将根据云工开物项目的最新政策动态调整，如有变更事项将另行通告。产品介绍 产品名称 产品定位 产品优势 功能特性 经典案例 DataV-Board DataV-Board是DataV...
即席分析面向一线业务人员，以表格形式提供拖拽式的表格分析能力，让懂业务的人自助实现数据分析。即席分析只适用于Quick BI专业版的群工作空间下，个人空间不支持。产品定位 千万级别规模数据量下的低门槛数据探查及分析工具。核心能力 ...
新一代智能数据采集与分析工具，简单采集、轻松分析。在大数据与AI时代，丰富、准确的数据对于提升用户体验、促进业务增长至关重要。Quick Tracking 智能采集分析助手基于先进的大模型技术，智能理解页面信息并推荐埋点方案，生成埋点代码...
它支持多用户协作进行数据可视化分析，旨在为您提供一款易于上手、可视化表达准确、能轻松产出数据分析报告的产品，为数据分析工作带来全新体验。详情请参见 什么是DataV-Note。DataV-Atlas（分析地图）DataV-Atlas是阿里云专为地理空间...
适用角色：数据分析师、业务运营、数据产品经理。组合模式四：数据服务化封装 当数据需要被上层业务系统（如Web应用、小程序）直接调用时，可采用此组合模式。核心目标：将数据仓库中的数据表或复杂查询，快速、安全地封装成标准API接口。...
庞大的运营计数会产生海量数据，需做好数据分析，为游戏运营提供更好的数据服务。客户需求 希望优化数据体系结构，解决如下难点、痛点问题：业务团队对全域数据资产无感知，且数据需求响应时间长。组件繁多，运维、开发成本高。昼夜资源...
数据分析服务 提供SQL查询、智能数据洞察等工具支持交互式分析与业务洞察，也支持将数据零代码生成为高性能API，实现与业务应用的无缝集成。产品优势 功能健全，性能卓越 作为一站式全域数据平台，DataWorks 的能力覆盖了从数据集成、开发...
背景信息 智能分析套件 Quick BI 是一个专为云上用户设计的易上手且性能强的大数据分析平台，不仅是业务人员查看数据的工具，更是数据化运营的助推器。前提条件 在执行操作前，请确认您已满足如下条件：已 创建MaxCompute项目。已获取可...
DataV数据可视化经过多年的可视化应用实践...城市交通看板 实时交通数据与可视化数据分析的综合性信息平台，为交通管理提供全面数据基底。指挥中心看板 集成了多种信息展示、监控与分析功能的综合性可视化平台，提供全面、准确的信息支持。
例如，技术人员可以使用命令行，但数据分析师或运营就需要使用可视化界面或BI工具。不同的入口其登录认证、鉴权逻辑、审计能力可能存在差异。最常见的莫过于多个用户使用同一个身份从某个入口访问/操作数据的场景，此类场景就是典型的 传递...
组织用户 Quick BI中的组织用户类型及角色如下：用户类型 在组织层面，有三种用户类型：开发者：企业IT人员、数据分析师和数据运营人员等。开发者可以连接数据源、创建数据集等操作。分析师：需要进行业务分析、且技术能力要求不高的业务...
本章节将为您介绍CDP产品的应用场景。现代数据仓库 运营数据库 准实时分析 流式处理和分析
能够满足数据分析需求，历史数据访问频度低，但是在某些业务场景下需要对全量数据进行挖掘分析，比如支付宝年账单。云原生多模数据库Lindorm（HBase增强版）能够同时满足存储成本低廉、运维简单、弹性伸缩、性能稳定等需求可以和关系型数据...
能够满足数据分析需求，历史数据访问频度低，但是在某些业务场景下需要对全量数据进行挖掘分析，比如支付宝年账单。云原生多模数据库Lindorm（HBase增强版）能够同时满足存储成本低廉、运维简单、弹性伸缩、性能稳定等需求可以和关系型数据...
能够满足数据分析需求，历史数据访问频度低，但是在某些业务场景下需要对全量数据进行挖掘分析，比如支付宝年账单。云原生多模数据库 Lindorm 能够同时满足存储成本低廉、运维简单、弹性伸缩、性能稳定等需求可以和关系型数据库完美组合，...
空间开发者 可连接数据源、创建数据集、通过分析数据和查看空间内所有资源，一般授予企业IT人员、数据分析师和数据运营人员开发权限，拥有所有模块的新建（编辑）、使用和查看权限。空间分析师 可通过分析数据和查看空间内所有数据作品，...
背景信息 Quick BI中的组织用户类型及角色如下：用户类型 在组织层面，有三种用户类型：开发者：企业IT人员、数据分析师和数据运营人员等。分析师：需要进行业务分析、且对技术能力要求不高的业务人员。分析师通过创建仪表板、电子表格等...