不同维度下的Top数据 DNS分析功能为您提供多个维度的查询数与用户行为分析。这些模块共同为您提供全面的DNS概况与用户行为洞察，您可以通过选择相应的时间范围，查看这些维度的详细数据与可视化展示。说明 DNS分析默认为您展示前Top5的数据...
敏感行为监测 敏感行为监测通过分析用户操作行为，智能识别企业代码资产的安全风险。该服务需要Codeup管理员在 全局设置 成员安全行为 敏感行为监测 模块中开启（该功能为高级功能，需升级高级版套餐使用）。开启后，系统将基于组织成员的...
功能概述 在Quick Tracking 的分析主要分为两个部分，一个是对行为的洞察，一个是对用户的洞察。行为洞察 事件分析 基于事件的指标统计分析，并在分组、筛选等条件下进行下钻分析，能够帮助企业了解用户使用产品的情况，进一步挖掘影响指标...
行总计占比 列区域有维度字段 以每一行为独立的分析单位，计算某个数据点在一行数据总数中的占比。行组内占比 列区域有两个以上维度字段 按照列区域中的最细粒度进行分组，计算当前数据点在所属分组中的占比。如果需要指定分组维度，请选择...
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。...
上网行为审计 在 上网行为审计 页签，查看企业员工 网站访问记录。终端管理 在 终端管理 页签，查看企业员工使用 SASE App时的 登录注销日志、在线/离线日志、超额注册申请日志、卸载申请日志、终端日志、软件使用申请 及 违规软件发现 等...
报表中心功能通过综合分析表、合规分析报表、性能分析报表、安全运营分析报表、数据库业务和会话分析表，展示您数据库资产的审计情况和安全风险的分析结果。您可以根据业务需要使用对应的报表。本文介绍支持的报表类型，以及如何通过报表...
本文将通过 会员下单商品 的行为关系数据来分析如何加工行为统计标签。行为关系 本场景中 会员下单商品 行为关系，描述的是行为主体 会员 通过 下单行为 与行为对象 商品 建立的关系。具体包含的属性如下（部分示例）：参数 实体-实体ID ...
本文将通过 会员下单商品 的行为关系数据来分析如何加工行为统计标签。行为关系 本场景中 会员下单商品 行为关系，描述的是行为主体 会员 通过 下单行为 与行为对象 商品 建立的关系。具体包含的属性如下（部分示例）：参数 实体-实体ID ...
按行TopN 列 区域有维度字段 以每一行为独立的分析单位，筛选出一整行中TopN的数据。按行组内TopN 列 区域有两个以上的维度字段 将单行数据根据选定的维度进行分组，并在分组内进行TopN筛选。其中，分组的逻辑为：从列区域的第一个维度开始...
本文将通过 会员下单商品 的行为关系数据来分析如何加工行为偏好标签。行为关系 本场景中 会员下单商品 行为关系，描述的是行为主体 会员 通过 下单行为 与行为对象 商品 建立的关系。具体包含的属性如下（部分示例）：参数 实体-实体ID ...
选择分析主体 在留存分析模块，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”。...
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...
本文将通过 会员下单商品 的行为关系数据来分析如何加工行为偏好标签。行为关系 本场景中 会员下单商品 行为关系，描述的是行为主体 会员 通过 下单行为 与行为对象 商品 建立的关系。具体包含的属性如下（部分示例）：参数 实体-实体ID ...
发布日期 2024年7月23日 重点升级概览 仪表板 图表：多维分析表、趋势分析表支持设置默认截止日期为T-0。控件：支持为时间查询控件中的时间粒度，配置基于昨日的本月、本周、本季度的快捷区间。交互式分析：进行图表跳转配置时，支持在全局...
按行移动计算 列 区域有维度字段 以每一行为独立的分析单位进行移动计算。按行移动计算 列 区域有两个以上的维度字段 将单行数据根据选定的维度进行分组，并在分组内进行移动计算。其中，分组的逻辑为：从列区域的第一个维度开始，一直到被...
创建要分析的用户行为事件。操作步骤 在控制台创建事件属性后，从左侧导航栏进入 移动分析 自定义分析 事件与属性配置 事件 标签页，创建“支付完成”事件。事件 ID：事件的唯一标识，例如 PayResults。更多信息，请参见 教程场景说明。...
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...
可疑 该告警所描述的行为，对您的资产有破坏性或者持久性的影响，但该行为可能与部分运维行为较为相似，例如“可疑的添加用户行为”等，或者该告警所描述的行为是攻击路径上的非必经路径，即使缺失这些行为也不影响攻击者达到其目的，例如...
1.1 分析模型中分析主体的选择 在事件分析中，分析主体的选择在“预置指标”中：在漏斗分析、留存分析、分布分析、间隔分析模型中，分析主体的选择在“分析主体”中：在session分析、路径分析和归因分析模型中，分析主体仅为设备ID。...
可视化图表可以帮助您直观、清晰地展示数据分析结果，本文为您介绍不同类型图表的适用场景，以及不同版本支持的图表类型，辅助您快速选取合适的图表进行数据呈现和展示。Quick BI提供了40余种图表样式，包含了表格类、指标类、线/面图类、...
还是按上述示例，我们想知道以C为起点，查看用户的行为路径，那么小明的路径为C-D-E-C，小红的路径为：C-E，得到的路径图如下：实际的用户行为路径远比上述示意图复杂的多，往往是多起点多终点的，我们在分析时很容易迷失在其中，无法获取...
应用场景 间隔分析可以解决 可视化时间间隔，了解用户群行为间时间间隔分布差异，分析转化效率。比如查询过去 7 天每一天的新用户从注册完成后到首次提交订单的时间间隔分布。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...
支持联网搜索：集成外部信息检索能力，可自动获取客户最新动态、行业政策、市场舆情等公开数据，并与内部数据融合呈现，有效整合内外部信息资源，智能化数据分析：借助大模型分析能力对客户行为、合作历史等数据进行智能化洞察，从而辅助...
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...
一旦激活，系统将自动分析成员的操作行为，特别是那些可能导致风险的行为，如大量拉取代码、删除代码库、权限变更等。这些异常行为由智能算法模型根据历史数据计算得出，结果仅作为参考，管理者还需根据实际情况评估后处理。详情，请参见 ...
数据模型分析 Quick Tracking支持事件分析、漏洞分析、留存分析、分布分析、间隔分析、session分析、路径分析、可视化分析、归因分析等模型分析。按照上述步骤逐步操作，即可快速掌握并使用Quick Tracking完成数据采集与分析任务！
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 ...
您可以将用户在您的APP、小程序、网页等应用上的行为事件（含订单事件）数据实时采集并上报到Quick Audience，会员中台、社交互动 模块也会将相关用户行为事件同步上报到Quick Audience，这些用户行为事件数据将参与实时 ID Mapping 获取...
移动分析服务结合自动化埋点，通过实时计算，将用户在 App 内发生的行为串联，按时序（客户端时间）排列，形成用户行为轨迹。通过查看用户行为轨迹，可以了解用户在 App 内的操作行为路径，例如何时启动了 App，浏览了哪些页面，以及在页面...
隐匿行踪事件（TrailConcealmentInsight）用于分析非常规操作者的删除跟踪或停止跟踪行为，采用机器学习算法产生频繁项集与关联关系，过滤常规操作者对跟踪的配置行为，针对非常规操作者的行为产生Insights事件。使用说明 操作审计暂不支持...
一、两表关联分析 选择任务类型：两表关联分析。关联左表：选择相应的待关联的数据表，左表一般为行为表。左表分区字段：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。左表分析字段：选择需要...
新版数据表类型 旧版数据集底表类型 用户标签表 用户标签数据集底表 用户行为表（表结构稍有不同）行为数据集底表 订单明细表 RFM模型底表——交易数据 订单汇总表 RFM模型底表——客户数据 统计表-AIPL模型底表（从行为数据聚合得到）您...
准备工作 为了帮助用户更好地理解和学习，这里借助一个实例进行说明：如需分析销售渠道和销售行为对某企业销售收入的具体影响，可以将包括商品、用户、省份、订单在内的各项数据汇总到一张表中。这种场景下，用户首先需要将数据集连接至...
归因分析可帮助回答以下问题：电商场景中用户发生了购买行为，淘宝内首页搜索、活动会场、猜你喜欢这些站内资源位对这次成交分别贡献了多少？电商场景中，使用满减优惠券、参与权益活动等行为对订单金额的累加值分别贡献多少？地产应用中...
它通过预置的智能检测策略，持续分析用户对敏感数据的操作行为，自动识别出那些偏离常规模式、难以被固定规则捕获的潜在安全威胁，例如“某账号首次下载大量数据”、“某用户在非工作时间异常上传数据”等，旨在帮助您主动发现未知风险，...
基本信息 查看风险事件中包含的 人员信息、异常行为、最早发现时间、截止时间、风险分析 上报时间、风险事件的处置 状态 及 说明、针对该风险类型的 处置建议 等。单击 处置 或单击页面右上角的 风险处置，参考处置建议设置风险处置的 处理...
方法热度 方法热度视图使用火焰图可视化所有的线程栈，帮助开发者分析应用中可能存在的热点行为。说明 火焰图是按照栈的数量进行聚合，越宽不一定代表是热点方法，比如很多线程阻塞在同一个Java方法上是正常的现象。3.结论 通过ATP Java...
用户标签表、用户行为表、订单明细表、订单汇总表、统计表均可用于自助分析。购买 Quiclk BI专业版，仅专业版支持即席分析。说明 暂不支持公共云独立部署版与公共云普通版对接，请根据您的Quick Audience部署形式购买Quick BI。组织管理员...
阿里云应用诊断分析平台（Application Troubleshooting Platform，ATP）是一款分析功能丰富、诊断能力完备的平台，它可以帮助用户高效定位应用的性能问题、异常行为、程序崩溃等问题。Java堆分析 虽然Java拥有高效的垃圾回收机制，开发人员...