人群的创建方式包括：从导入的数据表筛选满足指定条件的用户（即人群筛选），上传用户ID列表，利用已有人群进行交、并、差计算生成新人群，从用户分析、短信、邮件、push营销的结果中以及分析报表中筛选需要的用户等。人群可用于洞察分析、...
基于用户行为数据，可以进行 人群筛选，还可以生成 AIPL模型、偏好类标签 等自定义标签，AIPL模型可用于 AIPL用户分析、AIPL流转分析、人群筛选 等。订单明细表：订单明细表记录子订单粒度的订单信息。基于用户行为数据，可以进行 人群筛选...
数据集有多种，本例中，使用用户标签数据集进行用户洞察分析。此外，您还可以创建行为数据集、RFM模型、AIPL模型。更多信息请参见 数据集。新建用户标签数据集有两种操作入口：在数据源页面，通过单击 创建数据集 图标并选择数据集类型创建...
说明 除了人群创建方式为 人群筛选、手动上传、从分析源创建、标签值圈选 的人群外，一些特殊方式生成的人群也将自动加入人群列表：用户分析 生成的人群，人群来源归类为与分析对象类型一致的 用户标签、RFM模型 或 AIPL模型。自助分析 中...
首次需求流程 对于业务方首次提出的需求，重点工作在于评估完成该需求的技术、数据、合规的可行性后，以细化需求的方式完成产品需求文档，并组织需求评审会议多方共同敲定需求最终实现方案。首次需求流程包括以下步骤：提出需求 外部沟通：...
支持创建以下数据集：用户标签数据集：基于用户标签大宽表构建用户标签数据集，后续可用于透视分析、受众标签筛选，可将标签推送至品牌数据银行。支持上传xls或xlsx格式的标签表文件，便于您使用线下积累的用户标签数据。RFM模型：基于交易...
您可以创建AIPL模型，用于 AIPL用户分析、AIPL流转分析、AIPL模型筛选受众 等。AIPL模型是一种将品牌人群资产定量化、链路化运营的手段。其中：背景信息 A（Awareness）：品牌认知人群，一般指与品牌被动发生接触的人群，例如品牌广告触达...
请参见 资源分析、用户分析。为保证产品使用性能及系统稳定性，增加了部分使用规格限制。请参见 规格明细。协同办公体验优化 推送渠道新增推送配置，钉钉和企业微信支持设置自定义链接打开方式为工作台、侧边栏、跳转浏览器或弹窗。请参见 ...
通过数据门户您可以制作复杂报表系统，也可以制作面向某一专题（例如，用户分析、商品分析、库存分析等）的数据分析应用。电子表格 通过在线电子表格进行数据分析，或者制作复杂的中国式报表用于监管报送及打印。只要是可以熟练使用Excel的...
答：AIPL模型、RFM模型、人群创建后，如计算源中的数据已更新，您可以通过重新导入数据表、更新AIPL模型、RFM模型、自定义标签、人群的方式，将最新数据同步到Quick Audience，否则用户分析、人群分析时只能使用滞后的数据，分析结果可能不...
操作路径：智慧零售>数据>用户分析>用户概览（2）查看新老客户成交客户数、客户数占比、支付订单数、客单价、支付金额、访问-支付转化率。操作路径：智慧零售>数据>用户分析>成交用户概览 3.5 流量分析（1）查看电商小程序的浏览量、访客数...
本功能仅作用于「行为分析」指定的应用中进行人群管理与洞察分析 用户画像-人群管理功能作用于跨应用人群管理与洞察分析。人群创建 概述 用户可以使用规则创建和导入创建两种方式创建新的人群，人群即可以作为洞察分析的对象，也可以作为...
基于用户行为数据，可以进行 人群筛选，还可以生成 AIPL模型、偏好类标签 等自定义标签，AIPL模型可用于 AIPL用户分析、AIPL流转分析、人群筛选 等。前提条件 已在您配置的 计算源 中存储用户行为表，数据格式请参考 用户行为表数据要求。...
差异点 V4.0.0 改版前 数据源 计算源+分析源 数据源 数据形态 计算源表→导入到分析源→生成标签模型/AIPL模型/RFM模型/受众 数据源表→生成数据集/AIPL模型/RFM模型→生成受众 用户身份识别 数据导入时进行用户身份识别，赋予唯一的系统ID...
分析师、开发者默认拥有以下权限（按导航栏），支持修改权限点：用户洞察：用户列表（不含导出用户功能）、用户标签、营销模型、用户分析、人群管理（不含下载人群、自助分析功能）、分析看板。用户营销：营销管理（不含营销活动）、触达...
策略描述：可基于当前策略进行业务描述，如APP应用各渠道人群数据；负责人：默认展示当前登录账号，可在下拉列表进行选择「2.3配置策略信息」配置策略需要填写以下信息 应用/视图：可以在下拉菜单进行单选或多选，需注意选择多个组织下的...
对于新创建的分区，需要快速的插入数据并进行简单的查询，而进行数据分析的大查询几乎都在历史分区上，为了满足对于历史分区的查询分析需求，需要创建多个二级索引。但分区上的索引越多，数据写入速度会越慢。针对以上场景，您可以在分区表...
通过LTS支持将Lindorm账单数据同步到Spark/MaxCompute等离线计算平台进行计算按照业务需求分析生成运营报表数据，然后回流到Lindorm供用户进行实时查询。使用说明 RDS全增量同步 存的起，看得见—云原生多模数据库Lindorm技术解析
云原生多模数据库 Lindorm 和关系型数据库同时使用时可以满足...通过LTS支持将Lindorm账单数据同步到Spark/MapCompuct等离线计算平台进行计算按照业务需求分析生成运营报表数据，然后回流到Lindorm供用户进行实时查询。使用说明 RDS全增量同步
用于分析用户使用应用的时长、活跃时间等指标。性能埋点 启动速度埋点：记录 App 的启动速度，区分首次启动（首次安装后，第一次启动 App）和非首次启动（非首次安装 App 后，启动App）。卡死埋点：记录 App 卡死及相关错误日志。包括以下...
云原生多模数据库 Lindorm...通过LTS支持将Lindorm账单数据同步到Spark/MapCompuct等离线计算平台进行计算按照业务需求分析生成运营报表数据，然后回流到Lindorm供用户进行实时查询。使用说明 RDS全增量同步 云原生多模数据库 Lindorm技术解析
增加支持统计表，用于分析用户执行相关操作的统计数据。数据表支持冗余更多属性，便于后续的分析圈选。用户行为表冗余更多属性可规避旧版出现的行数膨胀问题。所有类型的数据均支持小时级自动更新。所有的数据输入配置均由管理员在这一阶段...
请参见 资源分析、用户分析。新增报表级别统计分析，帮助您更好的了解您开发的作品在整个组织内的运作情况。请参见 报表级资源分析。（用户访问日志中的访问设备信息，将从5.1.2版本开始记录）。组织管理&数据安全性提升 支持组织所有者...
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...
在 受众管理 页面，您可以创建受众文件夹，通过上传文件、读取数据源中的表、受众交并的方式新建受众，对 我的受众 页签中...受众推送功能 受众推送数据银行 受众推送达摩盘 受众透视指标分析 受众显著性分析 受众RFM分析 对受众进行用户营销
发布日期 2023年7月25日 重点升级概览 重磅推出交互式填报能力，可基于复杂表格填报数据，并且综合计算填报数据和数据集取数结果，一站式完成数据上报和分析。支持以表格这样信息密度高的形式采集上报数据，...请参见 资源分析、用户分析。
1 功能简介 客户洞察拥有高效、精准的用户洞察和细分引擎，将存量客户标签化管理，确保人群的精准匹配。我们将获取到的客户、商品、订单、物流、评价、询单、营销、服务等数据拆解细分成各种标签，通过标签的自由组合实现人群的精细化分组...
为满足灵活多样的可视化分析需求，Quick BI分别在可视化配置区域，将数据和样式配置分离，在数据加工区域，快速针对图表新建字段等，本文为您介绍在仪表板编辑页面，您可以进行的图表通用操作。在配置图表数据区中，您可以为图表添加所需要...
Quick BI接入阿里巴巴通义千问大模型能力，打造智能小Q分析助手，智能搭建为智能小Q核心能力之一，聚焦一键生成报表、对话式的图表创建和配置、一键智能美化、智能洞察归因，帮助您更高效地进行报表搭建和数据分析。本文为您介绍智能搭建...
2.2.7 单笔订单件数分析 业务场景：客户希望通过分析用户单笔订单件数分析来反映用户购买行为，并针对购买件数来对做营销活动时是否进行商品捆绑销售做参考。1.单笔订单件数分析用于反映某段时间内单笔订单内包含的不同商品数量；2.数据...
近些年来，随着业务数据量的增多，企业需要能够对数据进行分析，助力商业决策，更好地发挥数据价值，而传统开源及商业关系型数据库通常为单机版，在海量数据分析场景下扩展能力有限，性能无法满足需求。以Teradata，Oracle Exadata为代表的...
在 类别轴/维度 区域，根据分析需求配置数据对比的维度。本例拖入 区域 字段，以在后续分析对比每个区域的利润完成情况。在 值轴/度量区域，配置当前图表的主要分析指标。本例拖入 利润 字段，作为后续分析的主要分析指标。在 目标值/度量 ...
增加支持统计表，用于分析用户执行相关操作的统计数据。数据表支持冗余更多属性，便于后续的分析圈选。用户行为表冗余更多属性可规避旧版出现的行数膨胀问题。所有类型的数据均支持小时级自动更新。所有的数据输入配置均由管理员在这一阶段...
2.3 促销手段分析 用户在微商城购买商品时使用的优惠统计（套餐除外），数据支持导出。a.优惠金额：用户购买商品时使用的优惠总金额；b.优惠次数：用户购买商品时使用优惠的总次数；c.平均优惠金额：使用优惠总金额/使用优惠的总次数。
适用场景 OLAP多维分析 用户行为分析 用户画像、标签分析、圈人 高维业务指标报表 自助式报表平台 业务问题探查分析 跨主题业务分析 财务报表 系统监控分析 实时数仓 电商大促数据分析 教育行业的直播质量分析 物流行业的运单分析 金融行业...
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 ...
应用场景 session分析可以解决 分析用户连续行为的分析需求，比如用户平均访问页面几次？每次平均逛了几个页面？每次来平均待多久？某个具体页面用户平均停留多长时间？分析网页退出率，比如根据渠道分组分析首页退出率。了解哪种渠道更能...
移动数据分析(Mobile Analytics)是阿里云推出的一款移动App数据统计分析产品，提供通用的多维度用户行为分析，支持日志自主分析，助力移动开发者实现基于大数据技术的精细化运营、提升产品质量和体验、增强用户黏性。移动数据分析帮助用户...
了解App 针对不同场景或生态的App需求，平台提供了不同的App版本，详细描述如下。可选择App App描述 天猫精灵App 产品可以被天猫精灵全系生态终端控制，包括天猫精灵各型号音箱、天猫精灵App、天猫精灵车机及AliGenie Inside智能设备等。...
移动App运营活动页面，分析用户访问情况。对这类个性化的采集与统计，针对网站与站长的传统方案都无法胜任，主要难点在于。个性化需求难满足：用户产生行为并非移动端场景，其中会包括一些运营个性化需求字段，例如：来源、渠道、环境、...