，点击“近一个月内未完成”、“3天内到期”下方数字，可以查看近一个月内和3天内到期的营销任务。 在“概览”页面，可以查看消费情况、消费产品排行及消费趋势，点击“查看消费明细”，可以查看客户的消费。点击“本月消费”的详情，可以查看本月消费明细；点击“上月消费”的详情，可以查看到上月

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被推荐人在活动期间的新购付费均计入实付金额的计算中，不限于分享页面下单； 活动期间，邀请付费满100元的新用户数达到10人以上，该推荐人即可计入排行榜。邀请的付费满100元的新用户数量排名第一，该推荐人即可领取P50 Pocket折叠屏手机一台；推荐人邀请的付费满100元的新用户数量排

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openType为2时必填。检索排序方式，取值范围： hit：命中率 modifyTime：更新时间 clickNum：点击量 bidRankId：竞价排行 6 searchWord String False 无 openType为2时必填。关键字。 7 ccId Number False 无

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零售业百货公司经营状况分析 本实践将演示以下场景：从OBS加载各个零售商场每日经营的业务数据到 数据仓库 对应的表中，然后对商铺营业额、客流信息、月度销售排行、月度客流转化率、月度租售比、销售坪效等KPI信息进行汇总和查询。本示例旨在展示在零售业场景中 GaussDB (DWS) 数据仓库的多维度查询分析的能力。

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单元。主要场景为车内标牌、恶劣天气类事件。 城市/区域交通实时监控，覆盖交通事故数、联接车辆数、拥堵路段、车型分布 、车流量、事故高发路段排行、在线设备数等重要指标。 RSU（Road Side Unit，路侧单元）等设备状态实时监控，帮助企业随时掌握设备情况，助力设备故障及时处理。

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斜，请求排队，响应变慢等瓶颈问题。热Key的产生往往来自业务设计对Key的拆分程度不足，需要业务拆分优化。 说明： 反面案例： 对全局超大排行榜高频集中访问。 全实例中仅保存几个Hash Key，每个Key用于存储一整张表格的信息量。 商品库存业务中，全实例Key仅使用少量has

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业务效果：任务中心可以与企业的CRM系统和销售管道无缝集成，自动化任务分配和进度追踪，确保销售团队专注于最有价值的活动和客户。 方案优势：引入游戏化元素，如排行榜、成就徽章等，激励销售团队以更积极的态度参与销售任务和市场活动。 企业内部管理 业务效果：通过高度可配置的员工管理系统，企业可以根据不同

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，可以基于RES提供的多种召回、排序算法等进行自定义的推荐场景创建。 本章节介绍热度推荐场景的搭建样例，该场景常见于电商或者视频网站首页的排行榜或者畅销榜等。 上述推荐场景在RES的自定义场景通过简单配置和计算，即可完成典型的热度推荐功能，通过RES内置综合行为热度排序算法，使用户能够快速够获取到时下最流行的信息。

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AutoML模型训练过程中，会展示“AutoML过程设置”内容，用户可调整此区域的参数设置，重新选择使用的模型，或关闭特征搜索。 其中“排行榜”展示所有训练出的模型列表，支持对模型进行如下操作： 单击模型所在行对应“操作”列的“详情”，查看模型超参取值和模型评分结果。 单击模型

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2023/01/10 新增各组织任务数排行（API名称：orgTaskNumberRank） 2023/01/10 新增各组织问题按时关闭率统计（API名称：inTimeCompleteIssue） 2023/01/10 新增各组织新建问题数排行（API名称：orgCreateIssueNumberRank）

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示数据、刷新频率和切换频率。 总览展示 总览模块默认展示近7天的风险数据，包括请求趋势、策略、规则趋势、风险事件等维度报表。特别是策略命中排行等维度数据可以为业务人员提供策略调优数据依据。 支持通过“产品”、“事件”和“统计时间”查询风险请求、风险命中情况、产品/事件命中情况、策

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零售业百货公司样例简介 本实践将演示以下场景：从OBS加载各个零售商场每日经营的业务数据到数据仓库对应的表中，然后对商铺营业额、客流信息、月度销售排行、月度客流转化率、月度租售比、销售坪效等KPI信息进行汇总和查询。本示例旨在展示在零售业场景中GaussDB(DWS) 数据仓库的多维度查询分析的能力。

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用户可以通过图表的形式查看作业实例的统计数据，目前支持查看以下四种统计数据。 今日作业实例调度情况概览 近七天作业实例调度情况概览 近30天作业实例执行时长排行TOP 10：查看执行时间长的作业实例的详细运行记录。 近30天作业实例运行失败TOP 10：查看运行异常的作业实例的详细运行记录。 运维调度

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角色发布统计 机构发布统计 用户发布统计 访问统计 流量分析 流量统计（统计pv 和 UV）、来源统计（统计来源URL）、受访分析（页面的访问量排行）、地域分析（访问的地理区域）、浏览器统计、操作系统分析、终端统计（访问网站使用的设备）、详细访问日志 来源分析 受访分析 地域分析 浏览器分析

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