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服务优化新策略：AI大模型助力客户对话分析
在数字化时代，企业面临着海量客户对话数据的处理挑战，迫切需要从这些数据中提取有价值的洞察以提升服务质量和客户体验。本方案旨在介绍如何部署AI大模型实现对客户对话的自动化分析，精准识别客户意图、评估服务互动质量，实现数据驱动决策。
架构与部署 如何实现AI 客服对话分析 通过函数计算提供对话分析服务和网站。使用对象存储来存储音频文件，利用智能对话分析技术将音频转换为文字，最后通过通义千问大模型对对话内容进行分析，生成详细的分析报告及评分。所有云服务均使用按量计费，可以有效降低您的实施和维护成本。立即部署 20 分钟 0.15~0.2 元/次（以2...
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技术解决方案
全域采集与增长分析 产品功能
阿里云全域采集与增长分析(QuickTracking)提供采集管理、行为分析、用户画像、性能体验监测和隐私合规管理几大功能，帮助企业快速构建全渠道用户行为采集和分析体系。
10余种分析模型提供事件分析、留存分析、漏斗分析、路径分析、session分析等多种分析模型，也为您提供了直接使用SQL查询底层数据的能力，满足日常不同业务分析场景需求。可视化组件提供多种组件模型，让你的看板“更有逻辑”。二次开发阿里云SAAS支持通过SLS同步明细数据，可用于与其他数据融合使用场景。一分钟了解行为...
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云产品
全域采集与增长分析 相关资源
阿里云的全域采集与增长分析工具（QuickTracking）配备了详尽的产品文档，旨在助您迅速掌握QuickTracking。此外我们为开发者提供了全方位的API服务和SDK资源，以便您在阿里云社区可以和更多开发者交流。
产品解决方案文档与社区权益中心定价云市场合作伙伴支持与服务了解阿里云AI 助理备案控制台全域采集与增长分析产品概述产品功能选型与定价相关资源控制台文档联系我们立即购买相关资源助力企业实现全域数据采集、一站式增长分析和性能体验提升。立即购买免费试用全域采集与增长分析文档与资源产品文档提供包括产品概述、...
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云产品
全域采集与增长分析 产品概述
阿里云全域采集与增长分析(QuickTracking)通过行为采集分析、私域标签画像、性能体验监控、隐私采集授权管理等数据采集与洞察服务，提供基于大数据计算的流量统计分析能力，助力企业营销增长第一公里。
产品解决方案文档与社区权益中心定价云市场合作伙伴支持与服务了解阿里云AI 助理备案控制台全域采集与增长分析产品概述产品功能选型与定价相关资源控制台文档联系我们立即购买全域采集与增长分析企业级流量统计分析产品，构筑企业数字化营销增长第一公里立即购买管理控制台全面捕获用户行为与性能体验数据的全链路打通，...
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云产品
全域采集与增长分析 选型与定价
阿里云的全域采集与增长分析服务（QuickTracking）可以根据自身需求灵活选择和使用软件包年包月或采集日志按量付费的两种混合计费模式，还伴有资源包形式。在深入了解QuickTracking的定价策略后，有助于您有效的管理并优化成本。
产品解决方案文档与社区权益中心定价云市场合作伙伴支持与服务了解阿里云AI 助理备案控制台全域采集与增长分析产品概述产品功能选型与定价相关资源控制台文档联系我们立即购买选型与定价助力企业实现全域数据采集、一站式增长分析和性能体验提升。立即购买免费试用全域采集与增长分析产品选型查看Quick Tracking采集分析的...
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云产品
精准分析检索，打造商品推荐体验
在电商领域，商品推荐系统是提高用户满意度与销售转化率的关键工具。本文将探讨如何利用Elasticsearch的向量检索能力，打造商品推荐体验，助力电商平台提升用户体验和业务增长。
架构与部署 结合ECS和Elasticsearch向量检索实现商品推荐 ECS用于部署电商应用，将用户特征向量和商品特征向量分别索引到Elasticsearch中，利用其强大的向量检索能力实现用户与商品的匹配。通过Elasticsearch的向量相似度检索，可以快速查找与用户特征相似的商品特征，从而产生更符合客户需求的推荐列表。为了充分保证集群...
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技术解决方案
AnalyticDB MySQL湖仓版的用户运营分析实践
本方案使用AnalyticDB MySQL湖仓版实现对应用数据的分析，只需一个湖仓版实例就能完成“数据入湖+作业开发+在线分析”的一站式用户运营数据分析，提供更高效的数据处理方案与更低的数据存储成本。
架构与部署 AnalyticDB MySQL湖仓版的用户运营分析实践 本架构将Kafka数据实时同步到云原生数据仓库AnalyticDB MySQL湖仓版，在AnalyticDB MySQL湖仓版中进行数据清洗、分库分表、与云数据库RDS MySQL同步到AnalyticDB MySQL湖仓版的用户维度表进行多表关联聚合分析。最终在Quick BI呈现可视化的用户运营分析看板。立即部署...
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技术解决方案
多源集成，极致性能，搭建轻量OLAP分析平台
本方案基于阿里云Hologres和DataWorks数据集成，通过简单的产品操作即可完成数据库RDS实时同步数据到Hologres，并通过Hologres强大的查询分析性能，完成一站式高性能的OLAP数据分析。
架构与部署 基于Hologres轻量高性能OLAP分析 DataWorks数据集成可以将Mysql、PG等数据库中数据进行单表、整库、分库分表实时同步到Hologres，也可以将Clickhouse等整体迁移到Hologres。数据存储在Hologres中，通过Hologres强大的查询性能，可以直接对数据进行查询。除了OLAP分析，还可以同时满足即席查询、在线服务，向量...
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技术解决方案
企业云上网络架构规划
企业云上网络架构规划方案能够为企业提供面向业务的网络架构，确保业务的可靠性，并保持架构的可扩展性和可持续性，以满足未来企业业务增长所需的资源扩容和架构升级。
企业云上网络架构规划方案能够为企业提供面向业务的网络架构，确保业务的可靠性，并保持架构的可扩展性和可持续性，以满足未来企业业务增长所需的资源扩容和架构升级。企业云上网络架构规划 企业云上网络架构规划方案能够为企业提供面向业务的网络架构，确保业务的可靠性，并保持架构的可扩展性和可持续性，以满足未来企业...
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技术解决方案
云上公网架构设计和安全管理
云上公网的设计可以帮助企业更加统一、安全的管理自己的云上互联网出入口，同时可以实现统一监控运维和公网的成本优化。
云上公网架构设计和安全管理 云上公网的设计可以帮助企业更加统一、安全的管理自己的云上互联网出入口，同时可以实现统一监控运维和公网的成本优化。在线部署 适用客户 正在进行云上迁移的企业 追求网络性能与安全的企业 需要精细化管理云上资源出入口的企业 方案优势 云上公网的设计和安全管理的优势 高可靠 提供多层次的...
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技术解决方案
云架构必修课：云上高可用架构
业务的持续稳定可服务，决定着企业对客户的服务质量，是企业发展的基础。而应用部署的高可用架构对于业务的稳定与发展起着至关重要的作用，本方案从企业上云最基础的需求出发，针对可能遇到的单点故障风险，介绍了经典的“业务上云高可用架构”方案设计。
而应用部署的高可用架构对于业务的稳定与发展起着至关重要的作用，本方案从企业上云最基础的需求出发，针对可能遇到的单点故障风险，介绍了经典的“业务上云高可用架构”方案设计。云架构必修课：云上高可用架构 业务的持续稳定可服务，决定着企业对客户的服务质量，是企业发展的基础。而应用部署的高可用架构对于业务的...
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技术解决方案
从海量到价值，泛时序数据一站式分析与洞察
泛时序数据广泛存在于车联网、工业物联网、金融交易、股票分析等业务场景。随着业务增长带来的数据量激增，如何高效地获取和分析这些数据成为业务洞察和决策的关键挑战，Lindorm作为阿里云自研的云原生多模数据库，具备低成本存储、弹性高可用的能力，提供一站式的分析与洞察。
架构与部署 Lindorm泛时序数据一站式分析与洞察 对于业务中产生的大量泛时序数据，包括状态、轨迹、图像、音频、视频等数据，企业往往需要涵盖数据采集、存储、查询和分析等多个繁琐步骤。Lindorm的泛时序数据一站式解决方案集日志采集+Lindorm+数据治理于一体，多种数据一个入口，统一SQL操作。业务数据实时上报至ECS，再...
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技术解决方案
卓越效能，极简运维，Serverless高可用架构
本文推荐采用Serverless高可用架构方案，支持服务托管、弹性伸缩和按量付费，减少企业资源管理和性能成本优化的工作，通过高可用的配置，避免可能遇到的单点故障风险。
本文推荐采用Serverless高可用架构方案，支持服务托管、弹性伸缩和按量付费，减少企业资源管理和性能成本优化的工作，通过高可用的配置，避免可能遇到的单点故障风险。卓越效能，极简运维，Serverless高可用架构 本文推荐采用Serverless高可用架构方案，支持服务托管、弹性伸缩和按量付费，减少企业资源管理和性能成本优化...
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技术解决方案
可观测链路 OpenTelemetry版结合日志服务SLS关联分析最佳实践
可观测链路 OpenTelemetry 版为分布式应用的开发者提供了完整的调用链路还原、调用请求量统计、链路拓扑、应用依赖分析等工具，可以帮助开发者快速分析和诊断分布式应用架构下的性能瓶颈，当应用出现业务异常问题时，您可以在可观测链路 OpenTelemetry 版控制台关联查看日志进行分析，精准定位业务异常。
可观测链路 OpenTelemetry 版结合日志服务 SLS关联分析 最佳实践 场景描述 业务架构 可观测链路 OpenTelemetry 版为分布式应用的 开发者提供了完整的调用链路还原、调用请求量 统计、链路拓扑、应用依赖分析等工具，可以帮 助开发者快速分析和诊断分布式应用架构下的 性能瓶颈，当应用出现业务异常问题时，您可以 在可观测...
基于湖仓一体架构使用MaxCompute对OSS湖数据分析预测
本篇最佳实践先创建EMR集群作为数据湖对象，Hive元数据存储在DLF，外表数据存储在OSS。然后使用阿里云数据仓库MaxCompute以创建外部项目的方式与存储在DLF的元数据库映射打通，实现元数据统一。最后通过一个毒蘑菇的训练和预测demo，演示云数仓MaxCompute如何对于存储在EMR数据湖的数据进行加工处理以达到业务预期。
基于湖仓一体架构使用MaxCompute对OSS湖数据分析预测实践 业务架构 场景描述 数据湖和数据仓库是当前大数据技术条件下构建分布式系 统的两种数据架构设计取向，数据湖偏向灵活性，数据仓 库侧重成本、性能、安全、治理等企业级特性。但是数据 湖和数据仓库的边界正在慢慢模糊，数据湖自身的治理能 力、数据仓库延伸到外部...
智能商业分析 Quick BI
瓴羊智能商业分析 Quick BI 是阿里云用户臻选的数据可视化工具，大幅提升数据分析和报表开发效率，一站式满足企业各种场景的数据分析和决策的诉求。
产品解决方案文档与社区权益中心定价云市场合作伙伴支持与服务了解阿里云AI 助理备案控制台智能商业分析 Quick BI产品简介产品优势产品功能产品选型入门与试用技术解决方案产品定价安全合规客户案例常见问题社区智能商业分析 Quick BIQuick BI 提供智能化数据分析及可视化能力，满足用户数据准备、数据分析、数据可视化等...
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云产品
Openstack迁移DDH
场景描述 在线下IDC中，很多用户使用OpenStack构建云环境，本 文介绍如何将线下IDC中基于OpenStack构建的云服务器 迁移到阿里云专有宿主机（DDH）上，从而实现业务平滑 上云的同时，显著降低成本。 解决问题 1.如何将OpenStack中的云服务器迁移 DDH上。 2.如何使用DDH构建云上环境。 产品列表 专有宿主机DDH 对象存储OSS 服务器迁移中心SMC 专有网络VPC
OpenStack迁移DDH 最佳实践 业务架构 场景描述 解决问题 在线下IDC中，很多用户使用OpenStack构建云环境，本 文介绍如何将线下IDC中基于OpenStack构建的云服务器 1.如何将OpenStack中的云服务器迁移 迁移到阿里云专有宿主机（DDH）上，从而实现业务平滑 DDH上。上云的同时，显著降低成本。2.如何使用DDH构建云上环境。产品...
游戏数据运营融合分析
场景描述 1.游戏行业有结构化和非结构化数据融合分 析需求的客户。 2.游戏行业有数据实时分析需求的客户，无法 接受T+1延迟。 3.对数据成本有一定诉求的客户，希望物尽其 用尽量优化成本。 4.其他行业有类似需求的客户。 方案优势/解决问题 1.秒级实时分析：依托ADB计算密集型实例， 秒级监控DAU等数据，为广告投放效果提 供有力的在线决策支撑。 2.高效数据融合分析：打通结构化和非结构化 数据，支撑产品体验分析；广告买量投放效 果实时（分钟级）分析，渠道的评估更准确。 3.低成本：DLA融合冷数据分析+ADB存储密 集型温数据分析+ADB计算密集型热数据分 析，在满足各种分析场景需求的同时，有效 地降低的客户的总体使用成本。 4.学习成本低：DLA和ADB兼容标准SQL语 法，无需额外学习其他技术。 产品列表 专有网络VPC、负载均衡SLB、NAT网关、弹性公网IP 云服务器ECS、日志服务SLS、对象存储OSS 数据库RDSMySQL、数据传输服务DTS、数据管理DMS 分析型数据库MySQL版ADS 数据湖分析DLA、QuickBI
来源分析 游戏玩家来源分析里面，新增设备分析用来预测该款游戏的生命周期和拉新效率等，文档版本：20210224 112 游戏数据运营融合分析 经典游戏数据运营分析场景列举 均为评价该款游戏是否被玩家广泛接受的一个非常重要的指标，一个典型的来源分 析如下图所示：如此统计新增设备、新增玩家等计算的 SQL示例通常如下：...
基于Flink+ClickHouse构建实时游戏数据分析
在互联网、游戏行业中，常常需要对用户行为日志进行分析，通过数据挖掘，来更好地支持业务运营，比如用户轨迹，热力图，登录行为分析，实时业务大屏等。当业务数据量达到千亿规模时，常常导致分析不实时，平均响应时间长达10分钟，影响业务的正常运营和发展。 本实践介绍如何快速收集海量用户行为数据，实现秒级响应的实时用户行为分析，并通过实时流计算Flink/Blink、云数据库ClickHouse等技术进行深入挖掘和分析，得到用户特征和画像，实现个性化系统推荐服务。 通过云数据库ClickHouse替换原有Presto数仓，对比开源Presto性能提升20倍。 利用云数据库ClickHouse极致分析性能，千亿级数据分析从10分钟缩短到30秒。 云数据库ClickHouse批量写入效率高，支持业务高峰每小时230亿的用户数据写入。 云数据库ClickHouse开箱即用，免运维，全球多Region部署，快速支持新游戏开服。 Flink+ClickHouse+QuickBI
基于 Flink+ClickHouse构建实时游戏数据分析 最佳实践 业务架构 背景描述 在互联网、游戏行业中，常常需要对用户行 为日志进行分析，通过数据挖掘，来更好地 支持业务运营，比如用户轨迹，热力图，登 录行为分析，实时业务大屏等。当业务数据 量达到千亿规模时，常常导致分析不实时，平均响应时间长达 10分钟，影响业务的正...
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