气象预报 E-HPC结合数值模型计算分析气象数据与环境数据，可以预测天气、环境等气象信息。能源勘探 E-HPC可以帮助勘探行业进行勘探数据分析，分析并模拟出勘测区域的地质构造，从而精确寻找资源位置。生命科学 生物信息学：使用E-HPC对大量...
本文为您介绍图数据库GDB不同内核版本的功能差异。Gremlin Gremlin是Apache ...支持被广泛使用的经典统计、机器学习和深度学习算法，适用于数据分析预测场景，可以5分钟快速上手实现游戏付费用户预测、流失预测、银行欺诈用户检测等模型构建。
物联网设备无时无刻不在产生海量的设备状态数据和业务消息数据，这些数据有助于进行设备监控、业务分析预测和故障诊断。背景信息 设备将原始数据通过 MQTT 协议发送到物联网平台，经由物联网平台将数据转发到消息服务系统，继而通过流计算...
分析和预测成本趋势 分析成本不仅要针对已经过去的历史周期，还应该对未来可能发生的成本进行预测分析，定期分析预测成本，有助于做好预算管理和财务规划。使用 成本预测 工具，支持在预算管理和成本分析两个场景中的预测。在预算管理中...
评估过程中，通常还会生成残差直方图等可视化工具，以便分析预测误差的分布特性，帮助识别模型潜在的改进空间。此过程可确保模型具备良好的预测能力和稳定性。配置组件 方式一：可视化方式 在Designer工作流页面添加 回归模型评估 组件，并...
公共交通运营 核心场景 全量出行还原：职住通勤客流还原、出行方式分析、景区客流分析预测。公交运行评价：线网评价（线网密度/站点覆盖率/可达性）、线路评价（满载率/运行速度/可靠性/首发站准点率）、站点评价（到站时间预测/到站准点率...
预测 通过预测可以查看当前数据的发展趋势，对数据进行分析预测。如果您的数据本身比较复杂，和趋势线中的5种数据类型差异都比较大，您可以综合使用趋势线和预测功能对数据做分析。比如以下数据，呈现出一个小的增长趋势，且波动逐渐放大，...
大数据分析与预测需求：随着数据分析技术的发展，企业和研究机构越来越重视对历史时间序列数据的分析，以进行预测性维护、市场趋势预测、气候模型预测等工作。这要求数据库不仅能够高效存储大规模时间序列数据，还要支持复杂的时间序列分析...
SoftwareName string 软件名称 sentieon SoftwareLongName string 软件长名称 Sentieon加速软件 SoftwareDescription string 软件描述 NGS数据二级分析软件，提供基于CPU的加速方案，可替代BWA，GATK，HaplotypeCaller，Mutect和Mutect2等...
智能洞察 预测 通过预测可以查看当前数据的发展趋势，对数据进行分析预测。具体设置请参见 分析预警。异常检测 通过异常检测可以查看当前数据的异常数据点。具体设置请参见 分析预警。波动分析 波动原因分析通过机器智能算法自动拆解分析...
Elasticsearch机器学习是一种利用机器学习技术对Elasticsearch数据进行智能检测和预测的工具，可以自动识别数据模式和数据异常，生成新的特征和聚合结果，为数据分析和应用提供支持。Elasticsearch机器学习可以提高数据的可用性和价值，还...
例如，分析商品销量随时间的变化，预测未来的销售情况。本文为您介绍如何为线图添加数据并配置样式。前提条件 已创建仪表板，请参见 新建仪表板。图表概述 使用场景 趋势类组件可以显示随时间（根据常用比例设置）而变化的连续数据，因此...
优势简介 计算能力：一键配置同环比、累计计算，智能辅助线、趋势线、预测走势、异常点检测、波动分析。可视化效果：支持面积图、堆积面积、百分比堆积效果，可显示标签、图例、缩略轴等配置。数据对比标注能力：支持对数据进行同期对比、...
FairnessDashboard按照敏感变量分类预测结果和真实结果，并通过对比分析预测结果和真实结果，得到在不同敏感变量情况下的模型预测情况。以敏感特征值“sex”为例，FairnessDashboard按照“sex”将对应的预测结果（y_pred）和真实结果（y_...
预测 通过预测可以查看当前数据的发展趋势，对数据进行分析预测。具体设置请参见 分析预警。异常检测 通过异常检测可以查看当前数据的异常数据点。具体设置请参见 分析预警。波动分析 波动原因分析通过机器智能算法自动拆解分析核心指标...
智能洞察 预测 通过预测可以查看当前数据的发展趋势，对数据进行分析预测。具体设置请参见 分析预警。异常检测 通过异常检测可以查看当前数据的异常数据点。具体设置请参见 分析预警。波动分析 波动原因分析通过机器智能算法自动拆解分析...
分析：仅支持设置数据交互，不支持高级设置、分析预警、标注、智能洞察。图表样式配置 下面为您介绍图表的样式配置，图表通用的样式配置请参见 配置图表标题区。您可以在配置区顶部的 搜索框 中输入关键字快速查找 配置项 进行配置。同时...
在您思考如何优化数据库存储和规划存储空间扩容时，容量评估功能能够提供详尽的容量使用报告和预测分析，包括实时的存储使用情况，以及基于机器学习和容量算法的未来存储空间使用趋势预测，帮助您做出更明智的决策。前提条件 实例为如下...
云原生NDR相比开源软件及传统商业化NDR产品优势 特性 阿里云NDR 传统商业化NDR软件 开源NDR软件 部署速度 快速 分钟级 部署耗时 涉及底层资源开通 相对快速 配置复杂 成本效益 高 SaaS订阅，CAPEX低 中 CAPEX+OPEX高 中 额外机器成本，OPEX...
使用机器学习分析，进行数据的预测分析、分类、聚类等，自动化发现数据中的模式和趋势。使用AI智能报告，自动生成分析报告，提供数据洞察和建议，减少人工报告的时间和精力。当您完成报告的创作之后，您可得到市场分析报告、销售分析报告、...
昨日集群花费 花费日环比 明日预测花费 本周累计花费 本月累计花费 本月预测总花费 成本费用统计，其中昨日集群花费、花费日环比、本周累计花费和本月累计花费为本集群的云资源的账单成本统计。本周累计、本月累计花费分别为自然周、自然月...
了解并优化软件许可和SaaS投资对组织云成本结构和业务价值的影响。实现这一点需要了解特定供应商的许可条款、使用权和定价选项，制定合理的使用规划，从而最大限度减少过度部署（有合规风险）或部署不足（导致应用闲置/浪费），并与财务、...
E-HPC提供了业界主流的科学计算应用、编译器运行时库、MPI通信库等软件，本文介绍E-HPC支持的软件，以及相关软件的应用场景等。E-HPC软件栈 本文列出支持自动部署的软件，您也可以通过自定义镜像的方式自行部署其他需要的软件。软件列表 ...
市场趋势分析与预测 市场分析师和营销团队可使用DataV-Note追踪市场动态、竞争对手活动以及消费者行为趋势。通过集成的机器学习能力，团队不仅能够分析当前数据，还能预测未来趋势，提前做好业务策略的调整。产品改进分析 产品团队可利用...
历史模式识别：基于历史故障模式进行相似性分析和预测。AIOps智能运维 UModel 为 AIOps 提供了标准化的数据基础：多维度关联分析：结合指标异常、日志错误、链路异常进行综合分析。异常检测：基于统一的数据模型进行多维度异常检测。智能告...
Elasticsearch（简称ES）机器学习是一种利用机器学习技术对ES数据进行分析和预测的工具和框架。NLP在ES中的应用，使得ES具备了情感分析、实体识别、文本分类和QA问答等机器学习能力，可以提升ES搜索体验能力和降低ES使用难度。本文介绍机器...
以阿里音乐用户的历史播放数据为基础，通过对阿里音乐平台上每个阶段艺人的试听量进行分析，预测潮流趋势。静态数据 全球电动汽车数据集 本数据集包含了2010年至2022年间，全球各国家和地区的电动车和充电桩的统计情况，并且覆盖了每年的...
结合Flink的实时计算能力，可以实现实时监控分析、预测性维护和智能决策，例如车辆轨迹分析、环境监测等应用。金融行业风险监控 金融机构需对交易行为进行实时监控，以识别潜在风险并采取相应措施。通过Flink对交易数据流进行实时监控，...
每一次新建或修改告警规则时，都推荐您使用 告警数预测 功能，该功能通过算法对历史数据进行分析，预测选定时间段内的告警数，方便您调整阈值。更多信息，请参见 告警数预测功能说明。设置 通知策略 和 高级告警设置。参数 说明 通知策略 ...
该功能通过算法对历史数据进行分析，预测选定时间段内的告警数，方便您调整阈值。设置 告警通知 和 高级告警设置。参数 说明 通知策略 本字段仅在 告警通知 值为 普通模式 时展示。可选值如下：不指定通知规则：告警被触发时不会发送告警，...
人工智能：机器学习助力账单分析，预测未来趋势，发现潜在异常。自动报告，告警：定时自动发送分析报告到钉钉、邮箱。机器学习算法，智能预测未来费用趋势，挖掘异常账单，自动告警。接口开放：与 Hadoop、Spark、Flink 等 30+数据分析产品...
管理预测策略 定义功能性和非功能性预测标准 根据业务目标定义预测参数（时间长度、偏差阈值）创建预测模型 按组织层级确定适用的预测技术 为时间、实施和定价细节建立模型参数 定义预测模型，从而量化成本和功能需求 跟踪和管理预测 优化...
雾霾天气预测 通过分析北京一年的真实天气数据，构建雾霾天气预测模型，从而挖掘对雾霾天气（指PM 2.5）影响最大的污染物。发电场输出电力预测 介绍如何使用 Designer 预置的工作流模板，快速构建发电场输出电力预测模型。用户窃电识别 ...
通过历史数据分析，预测将来的响应能力。指标卡中数据含义：需求交付分布，也叫需求控制图，横坐标为时间，纵坐标为需求交付周期（天），图中：圆点：代表一个已交付的需求，它所在的横坐标为交付时间，纵坐标为该需求交付时长。折线：代表...
云监控2.0借助AI增强的跨域智能洞察，能够实时分析和预测系统性能，提前识别异常情况，并提供智能化的故障诊断和优化建议，帮助企业在 AI-native 时代以更智能、更高效、更低成本的方式构建全栈可观测体系，为业务稳定性与安全性保驾护航。...
本文将介绍通过使用 梯度提升回归树算法（GBRT）（如XGBoost、LightGBM算法）并结合时序建模技巧，从时间序列特性、业务逻辑、外部因素三个维度构建特征，预测连续多个月的销量并判断淡旺季。特征维度设计 特征大类 特征子类 具体特征示例 ...
本文将结合电商场景下的用户流失预测任务，介绍在 AnalyticDB PostgreSQL 7.0版 中如何使用pgml搭建离线和实时预测任务流。前提条件 内核版本为v7.1.1.0及以上的 AnalyticDB PostgreSQL 7.0版 实例。实例资源类型为存储弹性模式。已经安装...
本教程通过分析2023年浙江省考生报考的省份，以及不同省份居民对于食物的消费观念，预测在哪个城市摆摊能获得更多收益。教程采用DataV-Note（智能分析）完成对原始高考数据的清洗、查看及分析操作，并将分析结果生成报告，进行查阅分享。...
索引范围 重要 支持配置的索引范围的分析器类型：中文-通用分析、中文-电商分析、IT-内容分析、游戏行业分析、教育行业分析 通过配置应用或线下变更可以更改应用结构中的索引分析方式 Query改写策略“Query改写策略”功能可控制参与召回的...
使用Schrodinger软件计算分子结构 Schrodinger基于物理学的计算平台，集成了用于预测建模、数据分析的差异化解决方案，以实现对化学空间的快速探索，主要应用于药物发现，以及航空航天、能源、半导体和电子显示器等不同领域的材料科学。...