数据仓库 自定义属性 获取数据仓库自定义属性列表 父主题： API

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关系建模和维度建模的区别？ 问题描述 关系建模和维度建模的区别是什么。 解决方案 关系建模为事务性模型，对应三范式建模。 维度建模为分析性模型，主要包括事实表、维度表的设计，多用于实现多角度、多层次的数据查询和分析。 DataArts Studio 是基于 数据湖 的数据运营平台，维度建模使用的场景比较多。

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of strings 当前查询维度路由。如果是主维度，则数组中是自身ID。 children Array of DimChild objects 当前查询维度子维度对象列表。当前只有维度为dcs_instance_id时才有值。 Proxy集群有两个子维度，分别为dcs_cluste

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Studio大模型即服务平台。 在ModelArts Studio左侧导航栏中，选择“模型广场”进入模型广场。 选择模型，单击“立即使用”进入模型详情页。在模型详情页可以查看模型的详细介绍。 模型介绍 表1列举了ModelArts Studio大模型即服务平台支持的模型清单，模型详细信息请查看界面介绍。

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用户行为分析。 在网站、App和游戏中，对用户的点击、浏览时长等使用数据进行收集，导入到云数据仓库ClickHouse中，构建用户特征分析大宽表。利用云ClickHouse的优异查询性能，分析系统进行多维度、多模式分析时，可以在亚秒级内响应，快速分析出用户行为特征和规律，为精准营销和会员转化等业务提供有效支持。

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群、多维度分析、权限管理、JDBC开发、性能调优等场景。 表1 实验列表 场景 实验名称 实验描述 预计时长 导入分析 快速入门 一键式创建 GaussDB (DWS)集群，上传csv本地数据到云存储OBS桶，通过创建OBS外表实现数据导入并简单分析。 1h 零售业经营多维度分析 环

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数据架构 数据架构以关系建模、维度建模理论支撑实现规范化、可视化、标准化数据模型开发，定位于 数据治理 流程设计落地阶段，输出成果用于指导开发人员实践落地数据治理方法论。 根据业务需求设计关系模型、维度模型，在数据架构模块中，逐步建立模型中的对象，例如维度、事实表、指标、汇总表等。 添加审核人

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技能队列维度实时接口 批量查询技能队列上签入的座席 批量查询技能队列扩展信息 批量查询技能队列当前五分钟的呼叫统计信息 查询指定技能队列的状态信息 批量查询技能队列的配置信息 批量查询技能队列的详细统计信息 批量查询技能队列上的所有排队的呼叫 多技能队列排队时，批量查询各队列接听其他队列呼叫量

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获取座席维度的历史监控指标 场景描述 获取座席维度的历史监控指标，默认从5min结算表中获取数据，不查实时缓存数据，如果要查询实时缓存数据，可以修改数据库中如下表字段(t_cms_sysparam表中history_monitor_indicator/history_monito

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获取技能维度的历史监控指标 场景描述 获取技能维度的历史监控指标，默认从5min结算表中获取数据，不查实时缓存数据，如果要查询实时缓存数据，可以修改数据库中如下表字段(t_cms_sysparam表中history_monitor_indicator/history_monito

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查询无线健康度单个维度趋势 功能介绍 查询无线健康度单个维度趋势图，根据指标类型查询该指标趋势数据。 调用方法 GET URL /v1/ci/expmonitor/common/trend 表1 请求Query参数列表 名称 类型 是否必选 描述 param String 是 查询条件，param格式：

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图解数据仓库服务

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获取数据仓库列表信息 功能介绍 获取数据仓库列表 URI GET /v1.0/{project_id}/common/warehouses 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目id，获取方法请参见获取项目ID 表2 Query参数

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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

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是否是Spark环境：请保持默认值关闭。 是否生成本地模型包：请保持默认值关闭。即默认不在当前JupyterLab算法工程项目中生成本地模型包。仅归档模型包，供模型管理页面新建模型包使用。 是否生成本地metadata.json：请保持默认值关闭。 单击归档cell代码框左侧的图标，完成模型归档。 父主题： JupyterLab开发平台

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模型验证 模型验证简介 创建验证服务 创建验证任务 父主题： 用户指南

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单击界面左下角的“异常检测模型训练”，弹出“异常检测模型训练”代码框，如图3所示。 请根据实际情况配置各个模型参数取值。 也可以单击界面右上角的，在弹出的算子框中，选择“学件 > 多层嵌套异常检测学件 > 异常检测模型训练”，添加“异常检测模型训练”代码框。 图3 异常检测模型训练 单击“异

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模型管理 创建资产模型 删除资产模型 添加属性信息 修改属性信息 删除属性信息 添加分析任务 修改分析任务 删除分析任务 父主题： 资产建模

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模型仓库 在菜单栏中，选择“模型仓库”。 进入“模型仓库”界面。界面以列表的形式，展示了当前租户下面已成功创建推理服务的模型包列表和模型包详细信息，如图1所示。 图1 模型仓库 界面说明如表1所示。 表1 模型仓库界面说明 区域 参数 参数说明 1 支持通过模型包名称快速检索模型包。

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训练模型 针对已标注完成的训练数据，开始训练模型，您可以查看训练的模型准确率和误差变化。 前提条件 已在视觉套件控制台选择“零售商品识别工作流”新建应用，并已执行到“数据标注”步骤确认标注结果，详情请见自动标注数据。 训练模型 在“模型训练”页面，单击“训练”。 模型训练一般需要

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请见选择数据。 训练模型 在“应用开发>模型训练”页面，配置训练参数，开始训练模型。 输出路径 模型训练后，输出的模型和数据存储在OBS的路径。单击输入框，在输出路径的对话框中选择OBS桶和文件夹，然后单击“确定”。 预训练模型 当前服务提供安全帽检测预置模型“saved_model

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