采集到的用户行为数据经加工后，回流至上一步中配置的数据源。在用户洞察模块使用对应数据源 新建行为数据集，通过 行为筛选 创建二次营销的受众，形成投放运营的闭环。或者将采集到的用户行为配置为 事件，用于触发 自动化营销任务。新建...
支持基于用户标签的标签筛选、基于AIPL模型的AIPL模型筛选、基于RFM模型的RFM模型筛选、基于用户行为数据的行为筛选、基于统计表数据的指标筛选等。人群是您的战略性消费者数据资产，您可以利用人群进行有计划的 用户营销、自动化营销、...
说明 若 事件中心 的事件开启了存储功能，则上报后存储的用户行为数据、订单明细数据同样可用于行为筛选。操作步骤 选择工作空间 用户洞察 人群洞察 人群筛选，进入人群筛选页面。单击左侧的 行为筛选，或从左侧拖拽 行为筛选 到右侧，右侧...
说明 若 事件中心 的事件开启了存储功能，则上报后存储的用户行为数据、订单明细数据同样可用于用户阶段标签。基于 统计表 数据，筛选出满足指定指标要求、维度要求的人群。例如：最近7天移动设备在某城市，且至少发生一次登录app的用户。...
数据采集：支持对接阿里云用户行为洞察分析平台 什么是Quick Tracking，实现App、小程序、Web页面的用户行为数据采集和自动加工处理，数据回流后可实现人群再运营。全渠道会员：全渠道会员由会员中台、零售CRM、会员俱乐部、社群运营四个...
场景实践：批量处理多业务线分区表数据 本示例展示如何使用 赋值节点 和 for-each 节点 批量处理多个业务线的用户行为数据，实现一套处理逻辑服务多条产品线的自动化数据处理。业务背景 假设您是一家综合性互联网公司的数据开发工程师，...
场景实践：批量处理多业务线分区表数据 本示例展示如何使用 赋值节点 和 for-each 节点 批量处理多个业务线的用户行为数据，实现一套处理逻辑服务多条产品线的自动化数据处理。业务背景 假设您是一家综合性互联网公司的数据开发工程师，...
gen_sequential_output_charge(seq_time_start,seq_time_end,label_time_start,label_time_end)用于生成付费场景下的用户行为序列，并按照时间戳先后顺序生成时间序列。其中：seq_time_start：表示M测N中的M的起始日期。seq_time_end：表示...
BST算法采用了强大的Transformer框架，用于捕获用户行为的数据中的长期时序信息。BST能够提取行为序列中的隐式特征，并对未来的目标结果进行预测，在与行为序列相关的业务场景中（例如推荐、用户生命周期价值挖掘等）发挥出明显的优势。...
可预测用户范围为算法模型使用的行为数据集涉及的用户，且用户在该行为数据集中必须在近1年内有购买行为。参与预测的用户需已保存为 受众，且受众保存的ID类型必须与上述行为数据集的用户标识类型相同。若受众中包含上述行为数据集范围外的...
若您购买了 社交互动功能包，社交互动模块涉及的用户行为事件数据将自动同步到自动化营销。特定人群触发：指定的受众进入流程，可设置为周期性流程。营销动作：短信发送、邮件发送、PUSH营销、微信营销、生成受众等操作。（可选）条件控制...
算法模型将使用关联的用户标签数据集、商品标签数据集和行为数据集的数据，经过训练后得出。训练结果依赖于训练数据，数据质量越高，数据量越大，算法效果越好。对训练数据的要求如下：行为数据集：行为对象必须是商品粒度，即该数据集中的...
数据说明 本次测试的数据集来自阿里云天池比赛中使用的淘宝用户行为数据集，为了提高性能，我们做了一定的裁剪。数据集中以CSV的格式存储了用户行为及商品样例数据。淘宝用户行为数据集介绍：...
可预测用户范围为算法模型使用的行为数据集涉及的用户，且用户在该行为数据集中必须在近1年内有购买行为。参与预测的用户需已保存为 受众，且受众保存的ID类型必须与上述行为数据集的用户标识类型相同。若受众中包含上述行为数据集范围外的...
您仍可以沿用原来的用户行为表结构，已配置的用户行为表结构中的行为对象类字段将自动转为行为属性类字段，在 用户行为表结构配置、人群筛选、生成 AIPL模型、偏好类标签 等操作时，原行为对象配置项合入了行为属性配置项。
迁移行为数据集 准备数据表，新版的 用户行为表数据要求 与旧版稍有不同，请您按新版要求调整表结构后存储于 MaxCompute 计算源。旧版：一行仅记录一种属性，若一行记录了品牌，就不能同时记录品类、商品等其他属性，导致一次用户行为保存...
本章节分别介绍V3的用户标签数据集、RFM模型、AIPL模型、行为数据集、商品标签数据集 的数据表存储样例。用户标签数据集样例 ADS大宽表样例：user_id user_id_2 user_id_3 性别 最近90天巧克力偏好 注册时间 年龄 最近30天消费金额.a0001 b...
行为分析显示了用户行为相关的数据。主要分析 App 用户什么时间在哪里进行了哪些操作，通过什么渠道，用了多长时间，可帮助您了解用户的操作规律、访问路径及行为特点等信息。查看行为分析数据的步骤如下：登录控制台，点击 产品与服务 ...
可推荐用户范围为算法模型使用的行为数据集涉及的用户，且用户在该行为数据集中必须在近1年内有购买行为。参与推荐的用户需已保存为 受众，且受众保存的ID类型必须与上述行为数据集的用户标识类型相同。若受众中包含上述行为数据集范围外的...
若您购买了 会员中台功能包、社交互动功能包，相应模块涉及的用户行为事件数据将自动同步到自动化营销。说明 具体上报方法，请参见 事件上报（新版）或 事件管理（老版）。营销动作：发短信、发邮件、发PUSH、发微信、推送Kafka、Webhook、...
节点说明：将过去30天内的用户视频访问行为数据”rec_sln_demo_behavior_table_v1“与行为权重数据”rec_test_etrec_behavior_weight_v1“结合，生成带有行为权重的用户历史偏好统计数据（即带有量化了用户对视频的喜好程度的日志数据）...
埋点数据 曝光行为埋点 什么是曝光行为 曝光对应的是行为（behavior）表的bhv_type字段，是上传用户行为的一种类型。一条数据展示给用户一次，就算做一条曝光行为。如何埋点 曝光行为主要在客户端进行埋点，举例如下：如上图，用户浏览首页...
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...
DataWorks可以基于用户访问数据的行为进行安全风险检测，您可以根据业务场景的安全需求启用相应的检测项。您也可以在 安全态势 安全风险 中自定义安全风险检测项，完成风险监测规则配置后，即可单击 提交 正式开启并初始化 数据识别任务。...
基于DataWorks平台，实现网站用户信息及用户行为日志数据的高效同步与精细化清洗，进而构建起全面的网站用户画像模型。教程链接：综合示例：用户画像分析 教程使用的计算引擎：支持MaxCompute、StarRocks和EMR，任选其一即可。教程涉及模块...
基于DataWorks平台，实现网站用户信息及用户行为日志数据的高效同步与精细化清洗，进而构建起全面的网站用户画像模型。教程链接：综合案例：网站用户画像分析 教程使用的计算引擎：支持MaxCompute、StarRocks和EMR，任选其一即可。教程涉及...
在创建页面，选择行为数据集时，给出行为数据集表结构样例。支持选择已创建的行为数据构建AIPL模型。配置的AIPL规则支持最近*天的统计时间、行为渠道多选、行为类型单选、行为对象单选、行对象属性多选、行为次数和行为金额的过滤。行为...
行为数据圈人：明细圈人函数 在行为类数据的圈人场景中，我们经常碰到这样的情况：行为数据按照天或者小时记录在行为表中，当需要找到一段时间内出现某些行为的用户时，因为数据记录成多行而没办法直接过滤，所以就需要使用行为表多次JOIN...
说明 用户的行为事件数据由您的APP、小程序、网页等应用采集后上报至Quick Audience，或从会员中台、社交互动等模块自动同步，请参见 事件上报（新版）或 事件管理（老版）。配置步骤：行为事件组件已加入流程成为开始节点后的第一个组件，...
量化评估：健康分 健康分是依据数据资产在数据生产、数据流通及数据管理中的用户行为、数据特性、任务性质等元数据，使用数据处理及机器学习等技术，对各类型数据进行综合处理和评估，通过个人、工作空间维度客观呈现数据资产状态的综合...
支持SQL用户自定义函数和可执行的用户自定义函数。支持分区级别的预处理，解决预聚合问题。性能优化 INSERT性能提升至原来的2倍。长列表类型IN查询性能提升至原来的3倍。Date32 Datetime64 DELETE Statement SQL User Defined Functions ...
漏斗分析被广泛应用在用户行为分析和App数据分析的场景，例如流量分析、产品目标转化率等数据运营与数据分析任务。AnalyticDB for MySQL 支持的漏斗留存函数如下：window_funnel：用于在滑动的时间窗口中搜索事件列表并计算事件列表中发生...
说明 您只能在自己创建的用户数据库中创建自定义用户，无法在系统数据库中创建用户。前提条件 实例需为RDS SQL Server 2012及以上版本。已创建用户数据库。已创建LOGIN用户，并登录到要创建普通用户的数据库中。创建USER用户 USE[TestDB];...
基于算法模型进行预测时，可预测的用户和周期范围取决于行为数据集：可预测用户范围：算法模型使用的行为数据集涉及的用户，且用户在该行为数据集中必须在近1年内有购买行为，即近1年内没有购买行为的用户不可预测。其中，近1年是指行为...
基于算法模型进行预测时，可预测的用户和周期范围取决于行为数据集：可预测用户范围：算法模型使用的行为数据集涉及的用户，且用户在该行为数据集中必须在近1年内有购买行为，即近1年内没有购买行为的用户不可预测。其中，近1年是指行为...
为了确保数据的安全性，建议避免使用高权限用户执行业务数据库的操作。您应该创建普通用户，并仅授予他们所需的特定数据库对象的特定权限，以防止未经授权的访问和更改。创建用户 创建初始账号 初始账号也属于高权限用户，具备RDS_...
数据目录是您在数据分析时统一的元数据工作台。它整合了MaxCompute、Hologres、DLF等多种数据源的元数据，让您无需离开DataWorks即可完成建表、视图管理等所有准备工作，从而专注核心分析。功能入口 登录 DataWorks数据分析，切换至目标...
MaxCompute采用三个副本存储模式，为数据的可靠性提供保障。您在使用MaxCompute期间，如果指定了表的生命周期，满足删除规则后，表会被MaxCompute自动删除；如果没有指定生命周期，表默认会永久保存。VPC IP白名单是否支持设置网段？支持。...
若需要使用多方用户的数据进行联合查询，可以通过签发BCL授权的方式，授权联合查询的指定参与方，在不泄露数据的前提下查询其他参与方的数据。场景示例：某数据平台收集了用户画像数据（例如不同年龄分布），对表中的敏感数据列使用数据...
基于算法模型进行预测时，可预测的用户、商品和周期范围取决于行为数据集：可预测用户范围：算法模型使用的行为数据集涉及的用户，且用户在该行为数据集中必须在近1年内有购买行为，即近1年内没有购买行为的用户不可预测。其中，近1年是指...