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...
动力学模拟：使用E-HPC进行大规模的分子动力模拟，来预测分析生物蛋白质分子、脂质分子间的相互作用和变化。新药研发：E-HPC帮助研发人员实现大量小分子库的快速并发处理。科研教育 E-HPC可以给政府、高校和超算中心提供超算服务，用于研究...
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...
运行时刻推测：飞机滑行路径规划、可变滑行时间预测、保障节点时间预测、施工持续时间预测、站台安全风险预测、船舶航行/集卡路径规划、桥吊作业时间预测、龙门吊作业事件预测。运力资源调度：机位智能分配、人员智能排班、车辆智能调度、...
线图适用于分析数据随时间变化的趋势。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...
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、...
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...
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...
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...
可以从用户和用户群体的行为数据中对当前用户的兴趣进行分析、预测、推荐。静态数据 亚运会奖牌数据集 本数据集包含了从1951年至2022年历届亚运会中各国家和地区获得奖牌的情况。动态数据 科技教育 Github事件数据集 大量开发人员在GitHub...
随着互联网技术的发展，企业通过各种途径积累了消费者资产，Quick Audience用户...有相应角色权限的用户进行用户分析、受众筛选及分析、标签管理、自定义标签、受众及数据集推送、复购预测、货品推荐、分析看板等操作，请参见对应的功能文档。
本文为您介绍DataV-Note（智能分析）的典型使用场景。数据报告自动化 企业经常需要基于最新数据生成动态的数据分析报告，以监控业务的关键指标（KPI）。DataV-Note通过自然语言交互自动报告生成功能，能够自动将数据汇总并提取关键信息，将...
项目类型 引擎类型 联邦建模 联邦学习 多方安全建模 训练和预测 多方安全分析 分析 隐私求交 分析 说明 同时选择预测和训练引擎，或者同时选择预测和分析引擎时，分析或训练任务可能会抢占预测服务资源，从而导致预测服务不稳定，请谨慎...
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...
Quick BI支持仪表板 小Q解读 功能，能够智能解析报表数据、自动分析业务趋势，并一键生成关键洞察报告，以助力决策实现更高效率。本文为您介绍如何进行仪表板小Q解读。重要 仪表板小Q解读属于增值模块，购买智能小Q·小Q问数后方可使用。...
智能推荐解决方案 案例名称 描述 推荐业务端到端的完整方案 介绍实现推荐系统的完整方案。基于对象特征的推荐 介绍如何基于对象特征进行商品推荐。使用FM-Embedding实现推荐召回 介绍如何使用FM算法和Embedding提取算法，快速生成User和...
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...
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...
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 ...
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...
V3.3.47针对复购预测、货品推荐模块进行了多项优化，新增数据回流到的阿里云OSS的授权配置。发布时间 2021年01月20日。更新内容 复购预测、货品推荐：优化算法模型、预测任务与关联的受众、行为数据集、商品数据集、商品池之间的删除先后...
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...
V3.3.41中，自动化营销支持通过 阿里云Quick Tracking 数据采集获取实时行为事件，智能实验室的品牌高潜预测、商品匹配推荐分别成为独立模块并更名为复购预测、货品推荐，此外，还对功能、交互进行了多项优化升级。发布时间 2021年12月16日...
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 ...
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...
我们带着这两个问题进入到效能分析的场景，聊一聊我们是如何通过效能分析，帮助组织管理者透明化研发效能水平和变化趋势，分析效能问题根因、指导改进行动、衡量改进效果。我们可以从 3 个维度衡量和分析团队的研发效能：产能、效率和质量...
游戏玩家是否付费预测：通过分析玩家一段时间的行为（M天），预测未来一段时间（N天）是否付费，这里比较常见的是1测7（分析玩家1天内的行为，预测之后7天是否付费），7测7，14测7等。游戏玩家付费金额预测：通过分析玩家一段时间的行为（M...
血缘分析分为组织级血缘分析和空间级血缘分析，组织级血缘分析支持图分析模式和列表模式，空间级血缘分析仅支持图分析模式。血缘分析仅分析已发布的资源。组织级血缘分析 图分析模式 您可以按照图示方式进入组织级血缘分析页面。选择血缘...
本文介绍了阿里云基因分析平台集成的第三方软件（Sentieon）的使用方法。关于Sentioen Sentieon® 成立于2014年，拥有算法、软件和系统调优的专业团队，开发了众多高度优化生物信息分析应用，获得precisionFDA组织的挑战赛的冠军，并在...
概述 本文主要介绍Quick BI中哪些图表可以预测数据，以及如何设置数据预测功能。问题描述 仪表板中的散点图是否可以预测数据，如何设置？问题原因 散点图不支持预测数据，其他的图表有的可以支持预测数据。解决方案 1.散点图不支持数据预测...
面向高级版新增能力 新增图表-指标拆解图、趋势分析图、排行榜。新增高级分析—标注、辅助线、趋势图。支持一键应用模板市场的仪表板模板，以及修改官方主题配置。支持自定义水印。数据构建模块升级 数据源连接链路全新升级，提升连接效率...
对比维度 传统搭建仪表板 小Q问数 用户群体 用户需具备一定数据分析技能 业务人员也能通过自然语言提问，开展业务数据分析 分析灵活性 设计阶段，需设计固定的分析路径，选择合适的可视化展示组件 提问前，支持动态、非预设的分析需求 操作...
日志服务提供时序预测功能，用于对时序数据进行自动化、智能化的预测。您可以根据预测结果判断时序数据未来的走势，提前感知系统或者业务关键指标的状态。本文介绍时序预测的背景信息、功能、调度与执行场景、使用建议等信息。重要 自2025...
智能拆解 则由Quick BI的AI算法自动分析，直接推荐当前节点下“贡献度最高”或“贡献度最低”的维度成员所在的维度进行拆解，帮助用户快速发现关键影响因素，尤其适用于维度较多或不确定从何处入手分析时。3.为什么我在图上点"+"时，“智能...
图表 辅助线 趋势线 预测 异常检测 波动分析 聚类分析 线图√面积图√堆积面积图√百分比堆叠面积图√柱图√堆积柱状图√百分比堆积柱状图√条形图√堆积条形图√百分比堆积条形图√组合图√指标趋势图×散点图√气泡图√排行榜√辅助线 ...
步骤四：（可选）使用系统推荐参数 平台开发应用时，可以根据应用的使用场景，提供不同的配套运行参数，以便用户可以使用最佳实践的参数进行基因数据的分析。选择系统推荐的运行参数后，会自动填充到参数输入框中，用户可以根据自己需求...
KOC用户排行图 图表支持KOC用户排行以及用户裂变明细，右上角可切换展示页签 KOC用户排行图表展示分为，散点图以及排行图 散点图：展示KOC指数为TOP30的用户 鼠标悬停在具体用户的圆圈上，该节点高亮，同时出现浮框，会展示该用户分析主体...
本文简单介绍分析前的准备工作 第一步：生成数据源 应用诊断分析平台（ATP）只提供 诊断分析 能力，需要您准备数据源以供分析。1.什么是数据源？取决于您想分析的应用问题，数据源有所不同。Q：发现GC频率过快？GC回收效率低下？应用出现...
本文主要为您介绍如何进行用户访问数据的统计分析，查看活跃资源及活跃用户的排行情况、统计访问量、查看资源访问日志。背景信息 仅 高级版 和 专业版 支持使用访问分析功能。仅支持 组织管理员 和拥有 智能运维 权限的自定义角色用户查看...
本文为您介绍使用智能对话分析OpenAPI的基本信息及注意事项。说明 关于如何使用阿里云OpenAPI，请参见学习文档：使用OpenAPI。基本信息 版本说明 版本号 说明 2019-01-15 推荐 接入点说明 参见 服务接入点。用户身份 用户身份 支持情况 ...