云速搭部署SLS实现日志采集处理分析
通过云速搭部署ECS+SLS，在ECS上安装logtail收集Nginx应用日志写入SLS。通过日志生成器模拟Nginx日志生成，并通过SLS进行日志分析。
文档版本：20211203 30 云速搭部署 SLS实现日志采集处理分析 Logtail日志采集处理分析 注意：查询分析设置的修改操作只会对新写入的数据生效，如果您需要提前对查询分 析设置的某些字段分析统计生效，请使用指定字段查询的自定义方式在日志写入到日 志库之前进行开启统计查询。步骤4 再次启动日志发生器和停止日志发生器。...
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：...
全域采集与增长分析Quick Tracking
全域采集与增长分析（Quick Tracking）是阿里云推出的应用数据采集及分析产品，为运营、BI、产品和决策层提供一站式数据化运营服务：通用的多维度用户行为分析、自助分析功能、数据无缝对接其他大数据产品，助每个企业实现基于大数据技术的精细化运营能力。
支持APP/小程序/H5/Web/IOT等数字应用终端\-支持全埋点、可视化埋点和代码埋点三种埋点方式\-提供工具化埋点方案管理、可视化埋点验证等能力.-10余种分析模型满足日常灵活分析需求-拖拽式搭建看板，让业务分析有逻辑，懂增长-秒级查询体验，多场景分析洞察更高效.性能监控保障用户体验.-一站式提供开发、产品等角色行为数据...
来自：
云产品
电商网站数据埋点及分析
场景描述 数据埋点是数据产品经理、数据运营以及数据分 析师，基于业务需求（例如：CPC点击付费广 告中统计每一个广告位的点击次数），产品需求 （例如：推荐系统中推荐商品的曝光次数以及点 击的人数）对用户行为的每一个事件对应的位置 进行开发埋点，并通过SDK上报埋点的数据结 果，记录数据汇总后进行分析，推动产品优化或 指导运营。 解决问题 1.电商网站广告位效果统计分析 2.电网网站推荐商品曝光、点击、购买等行为统 计分析 3.电商网站用户分布分析 4.电商网站页面热点图分析等 产品列表 日志服务SLS Dataworks 云服务器ECS 云数据库RDS版 负载均衡SLB 专有网络VPC
电商网站数据埋点及分析 最佳实践 部署架构 场景描述 数据埋点是数据产品经理、数据运营以及数据分 析师，基于业务需求（例如：CPC点击付费广告 中统计每一个广告位的点击次数），产品需求（例 如：推荐系统中推荐商品的曝光次数以及点击的 人数）对用户行为的每一个事件对应的位置进行 开发埋点，并通过 SDK上报埋点的数据...
阿里云数据库快速搭建疫情分析系统最佳实践
疫情态势分析和防控任务迫在眉睫，如果快速搭建高效的疫情态势分析系统是众多部门和单位的难题，阿里云polardb for PG+Ganos解决方案可在极短时间内完成分析系统搭建，有效助力疫情防。 方案优势： 1、性能优越：Ganos作为自研的时空数据库引擎，相比postgis性能更优秀。 2、安全稳定：故障自动切换自愈，资源隔离，多副本存储。 3、简单易用：开箱即用，兼容postgresql，打通quickbi快速搭建数据分析展示。 4、功能强大：相比postgis在时空模型上做了较多扩充，支持几何模型，栅格模型，网络模型，时空轨迹模型，点云模型，拓扑网络模型。
阿里云数据库快速搭建疫情分析系统 最佳实践 业务架构 场景描述 疫情降临，疫情态势分析和防控任务迫在眉 睫，如果快速搭建高效的疫情态势分析系统 第三方 GIS数据接入 是众多部门和单位的难题，阿里云 RDS PG+Ganos解决方案可在极短时间内完成 分析系统搭建，有效助力疫情防控。GIS数据管理平台 方案优势 1.快速搭建，快速...
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...
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...
Spark on ECI大数据分析
场景描述 方案优势 1.计算引擎弹性扩缩容，兼顾资源弹性与计 算资源成本优化。 2.计算与存储分离架构，结合阿里云原生云 存储产品，海量数据湖优势。 3.Kubernetes原生的调度性能优势，提升在 大规模分析作业时的分析性能优势分。 4.集群资源隔离和按需分配。 解决问题 1.计算资源弹性能力不足，计算资源成本管 控能力欠缺. 2.集群资源调度能力和隔离能力不足。 3.计算与存储无法分离，大数据量分析时出 现数据存储资源瓶颈。 4.Spark submit方式提交分析作业参数支持 有限等缺点。 产品列表 容器服务Kubernetes版(ACK) 弹性容器实例(ECI) 文件存储HDFS 对象存储OSS 专有网络VPC 容器镜像服务ACR
场景描述 云原生和大数据时代的到来,用户在拥抱云原生进行容器化改造的同时也专注于数据 分析，希望能够将云原生容器化编排改造带来的计算资源弹性、计算资源成本优化、计算与存储分离、资源调度隔离等优势与大数据分析进行结合，因此可以将大数据分 析与容器编排调度主流技术 Kubernetes相结合，同时结合阿里云提供的弹性...
人工智能-自然语言处理-情感分析
又称倾向性分析，或意见挖掘，它是对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理的过程。利用情感分析能力，可以针对带有主观描述的自然语言文本，自动判断该文本的情感正负倾向并给出相应的结果。支持英语，泰语，越南语，印尼语。
基于电商行业的大量语料研发，对消费者历史评价和新增评价的商品维度属性自动解析，将文本转化为结构化属性字段，高效甄别正负面评价，同时根据情感强烈程度进行-1分~1分的打分，可统计可分析，大幅度节省客服人工.将连续的自然语言文本，切分成具有语义合理性和完整性的词汇序列，同时保持对数据、模型的不断迭代更新，...
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云产品
SLS多云日志采集、处理及分析
场景描述 从第三方云平台或线下IDC服务器上采集 日志写入到阿里云日志服务，通过日志服务 进行数据分析，帮助提升运维、运营效率， 建立DT 时代海量日志处理能力。 针对未使用其他日志采集服务的用户，推荐 在他云或线下服务器安装logtail采集并使用 Https安全传输；针对已使用其他日志采集 工具并且已有日志服务需要继续服务的情 况，可以通过Log producer SDK写入日志 服务。 解决问题 1.第三方云平台或线下IDC客户需要使用 阿里云日志服务生态的用户。 2.第三方云平台或线下IDC服务器已有完 整日志采集、处理及分析的用户。 产品列表 E-MapReduce 专有网络VPC 云服务器ECS 日志服务LOG DCDN
文档版本：20211203 24 SLS多云日志采集、处理及分析 Logtail日志采集处理分析 注意：查询分析设置的修改操作只会对新写入的数据生效，如果您需要提前对查询分 析设置的某些字段分析统计生效，请使用指定字段查询的自定义方式在日志写入到日 志库之前进行开启统计查询。步骤4 再次启动日志发生器和停止日志发生器。按云...
互联网电商行业离线大数据分析
电商网站销售数据通过大数据分析后将业务指标数据在大屏幕上展示，如销售指标、客户指标、销售排名、订单地区分布等。大屏上销售数据可视化动态展示，效果震撼，触控大屏支持用户自助查询数据，极大地增强数据的可读性。
互联网电商行业离线大数据分析 最佳实践 业务架构 场景描述 本实践介绍了使用阿里云MaxCompute、数据库（RDS）、DataWorks等产品实现电商网站离线数据分 析，分析后的业务指标数据实时在大屏展示。通过完整 的实践Demo为例，提供从电商网站搭建，数据从RDS 同步到MaxCompute、再到DataWorks进行数据分析，最后在大屏上展示...
数据湖-在线学习场景数据分析
场景描述 本场景以在线教育中一个答题闯关类的应用为 例，使用WebServer来模拟演示这类日志数据 的分析处理。通过Nginx和Pythonflask搭建 WebServer，模拟应用中的关键页面，比如登 录、课程内容等，之后构造若干用户使用的模拟 日志数据，投递到数据湖进行分析后获取应用 PV、UV、课程内容访问排行、平均得分等等。 解决问题 基于数据湖（EMR+OSS）搭建大数据平台。 EMR和OSS使用和配置。 数据统一存储到OSS。 产品列表 E-MapReduce 对象存储OSS 云服务器ECS 访问控制RAM 专有网络VPC
数据湖-在线学习场景数据分析 最佳实践 场景描述 业务架构 本场景以在线教育中一个答题闯关类的应用为例，使用WebServer来模拟演示这类日志数据的分析 处理。通过Nginx和Python flask搭建Web Server，模拟应用中的关键页面，比如登录、课程 内容等，之后构造若干用户使用的模拟日志数据，投递到数据湖进行分析后获取应用PV...
基于弹性供应组构建大数据分析集群
场景描述 基于弹性供应组（APG）搭建spark计算集 群，提供一键开启跨售卖方式、跨可用区、 跨实例规格的计算集群交付模式的实践。 方案优势 1.超低成本：跨售卖方式提供计算实 例，按秒计费，可全部使用spot实例 交付，最高可省90%成本。 2.稳定可靠：跨可用域、跨实例规格， 降低spot被集体释放的风险；自动托 管，分钟级巡检，动态保证集群的算 力。 3.快速交付：单次可在5分钟内交付 2000个实例。 4.多策略组合：可分别指定spot和按量 实例的交付策略，以及差额补足的策 略，包括成本最低、打散和折中。 解决问题 1.大规模计算集群成本高。 2.创建ECS实例方式单一，无法跨计费 方式、可用区及规格等核心参数。 3.当可用区资源紧张，无法自动保证基于 spot类型的稳定算力。 产品列表 专有网络VPC 云服务器ECS
基于弹性供应组构建大数据分析集群最佳实践 业务架构 场景描述 基于弹性供应组（APG）搭建 spark计算集 群，提供一键开启跨售卖方式、跨可用区、跨实例规格的计算集群交付模式的实践。方案优势 1.超低成本：跨售卖方式提供计算实 例，按秒计费，可全部使用 spot实例 交付，最高可省 90%成本。2.稳定可靠：跨可用域、跨实例...
消费者资产运营分析解决方案
阿里云消费者资产运营分析解决方案是以数据中台为底座的消费者资产运营分析解决方案，依靠AIPL和FAST等消费者资产运营方法论，与阿里巴巴各业务平台及数据银行打通联动，解决品牌商家以前营销活动与销售转化、广告投放到店内引流、用户购买追踪与再触达等环节难以形成闭环的痛点，支撑全域的消费者营销运营。
消费者资产运营分析解决方案.基于数据中台为底座的消费者资产运营分析解决方案，依靠AIPL和FAST等消费者资产运营方法论，与阿里巴巴各业务平台打通联动，解决品牌商家营销活动与销售转化、广告投放到店内引流、用户购买数据管理与再触达等环节难以形成闭环的痛点，提升全域的消费者营销运营.下载零售智能变革白皮书.谢赟辉,...
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解决方案
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...
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