指标分析 您根据呼入量、IVR重复呼入量、IVR一次解决率和有效服务率等维度分析并导出IVR每个指标项的信息，通过指标钻取可以查看指标的节点概览、趋势分析和流出详细分布情况。 前提条件 您必须具有“IVR分析 > 指标分析”的菜单权限。 您的租间需开启IVR分析特性、智能IVR特性。

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目标表设计：即数据集市结果表设计，根据数据应用的需求进行数据表设计 数据源分析：主要分析 数据仓库 的数据如何满足集市的需要，即确定需要数据仓库的那些表数据，如果数据仓库没有，则需要数据仓库进行数据补充 数据仓库表与目标表字段进行映射，确定加工规则 验证数据并调整加工规则 实施步骤 根据设计好的目标表，创建DM层物理表

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API指标分析 云监控对ROMA API的运行状态进行日常监控，可以通过控制台直观的查看API网关各项监控指标。 前提条件 已创建 API服务 和API。 查看单个API的监控指标 登录ROMA API控制台。 在控制台单击，选择区域，在“ROMA API”下选择待操作的应用。 在左侧导航栏选择“API分析

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，进行数据库体系结构设计，真正实现数据在数据库中的存放，例如：所选的数据仓库是DWS或 DLI 。 维度建模 维度建模是从分析决策的需求出发构建模型，它主要是为分析需求服务，因此它重点关注用户如何更快速地完成需求分析，同时具有较好的大规模复杂查询的响应性能。 多维模型是由数字型度量值

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资产建模和分析常见问题 同一时刻上报多条数据到资产属性上是怎么处理的？ 设备有上报数据但IoTA资产监控视图数据未刷新 父主题： 数据分析常见问题

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文本分析指标统计 文本分析指标统计是智能质检完成后，对通话记录进行统计查询 操作步骤 以租户管理员角色登录AICC，选择“语音文本分析 > 文本分析指标统计” 。 图1 文本分析指标统计界面 选择展示粒度、查询时间、交互类型、座席工号、分组条件，进行过滤查询过滤结果。 单击“新增导出任务”按钮

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关系建模 关系建模是用实体关系（Entity Relationship，ER）模型描述企业业务，它在范式理论上符合3NF，出发点是整合数据，将各个系统中的数据以整个企业角度按主题进行相似性组合和合并，并进行一致性处理，为数据分析决策服务，但是并不能直接用于分析决策。 维度建模 维

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性。 维度建模 业务指标 经过数据调研和需求分析之后，您需要根据需求落地指标。指标是衡量目标总体特征的统计数值，是能表征企业某一业务活动中业务状况的数值指示器。指标一般由指标名称和指标数值两部分组成，指标名称及其涵义体现了指标质的规定性和量的规定性两个方面的特点，指标数值反映了指

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数仓规划：新建SDI层和DWI层两个模型 维度建模 维度建模：在DWR层新建并发布维度 维度建模：在DWR层新建并发布事实表 指标设计 指标设计：新建并发布技术指标 数据集市建设 数据集市：在DM层新建并发布汇总表 步骤6：数据开发处理 可管理多种大数据服务，提供一站式的大数据开发环境。 使用DataArts

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管理配置中心 流程设计 流程设计 主题设计 主题设计 码表管理 新建码表 制定数据标准 新建数据标准 关系建模 关系建模 维度建模 维度建模 业务指标 业务指标 技术指标 技术指标 数据集市建设 数据集市 数据开发 可管理多种大数据服务，提供一站式的大数据开发环境。 使用DataArts

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导入模型，关系建模，维度建模，码表，业务指标以及流程架构 功能介绍 导入模型，关系建模，维度建模，码表，业务指标以及流程架构。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v2/{project_id}/design/models/action 表1 路径参数 参数 是否必选

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Studio数据架构中，维度建模是以维度建模理论为基础，构建总线矩阵、抽象出事实和维度，构建维度模型和事实模型，同时对报表需求进行抽象整理出相关指标体系，构建出汇总模型。 指标（数据架构） 指标是衡量目标总体特征的统计数值，是能表征企业某一业务活动中业务状况的数值指示器。指标一般由指标名称和指标数值两

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导出并分析视频质量监控指标 用户接入视频直播或多方协调时，针对直播或会议的视频质量指标可以进行导出，用以分析视频中出现的视频质量问题。 操作步骤 登录ISDP系统，选择“用户运营 > 产品监控 > 视频质量监控”进入视频监控列表页面 选择会议名称，点击“导出” 在跳出的页面，点击蓝色字体“这里”跳转到导出页面中

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关系建模 关系建模是用实体关系（Entity Relationship，ER）模型描述企业业务，它在范式理论上符合3NF，出发点是整合数据，将各个系统中的数据以整个企业角度按主题进行相似性组合和合并，并进行一致性处理，为数据分析决策服务，但是并不能直接用于分析决策。 维度建模 维

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并为管理分析系统提供了一致的分析指标和分析维度定义。 指标数据梳理 指标数据是指按照确定的计算逻辑，基于交易数据或主数据的一个或多个数据项值加工得到的新数据项，一般由指标名 、指标值、统计口径、指标阈值等组成，又称衍生数据。通过指标数据的标准化，可以统一组织各部门对于指标的理 解，有利于提升统计分析的数据质量。

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建模 单位建模 操作路径：[WEB]建模>单位主数据>单位 新建单位： 进入功能界面后，单击"新建单位”按钮，进入新建界面 按实际需要填写单位信息 单击”确认”按钮提交数据 图1 新建单位 物料建模 物料是原材料、半成品、产成品等企业生产经营资源的总称，本功能用于定义物料的基础资料

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SEC01-05 实施威胁建模分析 威胁建模是一种系统性的方法，用于识别和评估可能对系统或组织造成威胁的潜在威胁源、攻击路径和攻击手段。通过识别威胁理解系统的安全风险，发现系统设计中的安全问题，制定消减措施，降低系统风险，提升系统安全性和韧性。 风险等级 高 关键策略 以下是系统运行期间的威胁模型：

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建模”。 图1 建模 在数据库的建模页面，找到需要建模的物理表，单击，即可完成建模。 您也可以单击物理表名称，在展开的页面单击“建模”。 如未修改物理表的建模信息直接单击，系统将根据读取数据时自动生成的数据模型信息进行建模。 图2 建模 完成建模后，您可单击刷新建模状态，在反向建

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ve。 维度建模 维度建模是从分析决策的需求出发构建模型，它主要是为分析需求服务，因此它重点关注用户如何更快速地完成需求分析，同时具有较好的大规模复杂查询的响应性能。 多维模型是由数字型度量值组成的一张事实表连接到一组包含描述属性的多张维度表，事实表与维度表通过主/外键实现关联。

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数据仓库 表1 数据仓库权限 权限 对应API接口 授权项（Action） IAM项目 (Project) 企业项目 (Enterprise Project) 获取数据仓库列表 GET /v1.0/{project_id}/common/warehouses octopus:dataWarehouse:list

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数据仓库 获取数据仓库列表信息 获取数据仓库的数据列表 父主题： API

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