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。
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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。
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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。
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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。
强大的搜索分析能力 凭借强大的搜索引擎功能，能快速处理复杂的搜索请求，包括文本搜索、聚合分析等。生态集成 与其他云服务（如RDS、OSS等）无缝集成，实现数据关联分析，提升数据处理效率。安全保障 提供多层次的安全保障，包括VPC、SSL加密和细粒度的权限控制，确保数据的安全性和合规性。架构与部署 结合ECS和Elastic...
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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。
实际情况中可能会因您操作过程中实际使用的流量差异，导致费用有所变化，请以控制台显示的实际报价以及最终账单为准）实时数仓 Hologres 大数据开发治理平台 DataWorks 云数据库 RDS MySQL 版 应用场景 技术方案的广泛应用场景 零售电商分析 通过Hologres可以在零售电商海量交易数据下，进行实时多维分析，对接各类BI报表，...
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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。
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。从海量到价值，泛时序数据一站式分析与洞察 泛...
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技术解决方案
基于MaxCompute的大数据BI分析
场景描述 本文以电商行业为例，将业务数据和日志数据使用 MaxCompute做ETL之后，同步到ADB进行实时 分析，之后通过QuickBI进行快速可视化展示。 解决问题 1.互联网行业、电商、游戏行业等网站、App、 小程序应用内BI分析场景。 2.可扩展到各类网站BI分析场景使用。 产品列表 1.MaxCompute 2.分析型数据MySQL版 3.日志服务SLS 4.QuickBI 5.云服务器ECS 6.RDSMySQL版
基于 MaxCompute的大数据 BI分析 最佳实践 场景描述 业务架构 本文以电商行业为例，将业务数据和日志数据使用 MaxCompute做 ETL之后，同步到 Hologres进行实时分 析，之后通过 Quick BI进行快速可视化展示。解决问题 1.互联网行业、电商、游戏行业等网站、App、小程 序应用内 BI分析场景。2.可扩展到各类网站 BI分析场景...
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...
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：...
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