形式发送到下游。 如果 top N 记录需要存储到外部存储，则结果表需要拥有相同与 Top-N 查询相同的唯一键。 示例 查询每个分类实时销量最大的五个产品 SELECT * FROM ( SELECT *, ROW_NUMBER() OVER

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上架的商品不得引导或要求在无云商店交易的情况下重新注册或录入用户信息 30 终止合作 扣除5000元 通过虚假、做假、侵犯、违法、或不正当的方式提高服务销量或信用的行为 40 终止合作 扣除5000元 上架的商品侵犯第三方知识产权或其他合法权利的 40 商品永久下架 扣除5000元 上架的商品

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单击“开始评测”，进入评测界面。页面左侧区域显示评测集关联的智能分析助手，即在步骤一中选择的“评测助手”。页面上方显示评测结果的准确率，准确率=1-错误/总步骤数。 在对话列表区域对评测集中的每个问题进行评测标注，参数说明请参见表2。 对话列表区域左侧展示不同的对话，与评测集模板中的conver

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从云端下发应用到边缘，帮助用户在云端对边缘应用进行管理，解决应用“推送/简化部署”到边缘的问题。 典型应用场景 主要面向政企/低时延、数据合规、AIoT等业务，典型应用场景包含： 传统应用云化 大数据/ 数据治理 SaaS本地化部署 智慧园区 详细介绍请参见CloudPond应用场景。 主

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开始使用 图1 图示1 准备数据 使用自己的数据集，直接将数据上传至OBS文件夹中。具体操作，请参见上传文件。 订阅销量预测工作流 打开Workflow社区团购销量预测工作流页面，单击“订阅”。 订阅完成后，单击“已订阅”旁的“运行”。 在弹出的“从AI Gallery导入工作流”对话框中配置一下参数。

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新增客户信息发送欢迎短信并通知客户经理：有新增客户信息时，主动发送欢迎短信给客户，并短信、邮箱、企微通知客户经理跟进。 热门商品库存预警：连接门店仓库管理系统，根据销量识别热门商品，对库存进行监测并预警通知。 生成品牌故事与自动化营销：定时根据关键字撰写文案发送给目标客户的企微 图2 电商模板示例 医疗行业

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"introductionPageID": null, "isIncremental": false, "label": "手机销量统计", "lastModifiedBy": "10gd000000bZHUAq7Pea", "lastModifiedBy.__objectType":

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和提供智能见解，极大地简化了从数据获取到决策支持的整个流程，帮助您快速进行商业智能（BI）分析。 例如，只需在对话框提问“不同区域某产品的销量是多少？”，智能分析助手将自动生成直观的图表，展示各区域的销售数据。此外，如果智能分析助手的初始回答未能完全满足您的预期，您可以对智能分析

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企通过构建车联云平台和车机OS，将互联网应用与用车场景打通，完成车企数字化服务转型，从而为车主提供更好的智联出行体验，增加车企竞争力，促进销量增长。例如：通过对车辆日常指标数据（电池、发动机，轮胎胎压、安全气囊等健康状态）的采集和分析，及时将维保建议回馈给车主。 优势 多源数据分

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一体化。 应用场景 集成智能工厂的一体化应用 U9 cloud 智能工厂融合 5G、AI 等前沿技术，通过 U9 cloud+MES+ AIoT 系统无缝集成， 帮助企业实现设计、计划与生产一体化，计划自动编制，自动派工与报工，现场数据实时采集，生产过程透明可视，生产质量全流程追

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如果业务场景是围绕商家做活动进行，业务逻辑主体是活动日期，可使用活动日期对应的表字段（例如活动名称、日期范围）作为拆分键，方便统计某周期内销量等情况。 例如 日志分析 场景，日志系统中可能包含各类复杂的信息，这时您可以选择时间字段作为拆分键，然后对拆分键使用日期函数拆分。 为了方便日

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进行排序。自定义排序允许开发者根据业务需求，定义特定的排序规则，以优化搜索结果的相关性和用户体验。该方案可以用于以下场景： 电子商务：根据销量、用户评价、价格等因素对商品进行排序。 内容管理：根据阅读量、发布时间对文章或博客帖子进行排序。 金融服务：根据交易金额、频率或风险评分对交易记录进行排序。

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折线图 折线图适用于分析数据随时间变化的趋势。例如，分析商品销量随时间的变化，预测未来的销售情况。本文为您介绍如何为折线图添加数据并配置样式。 约束限制 维度轴由数据的维度决定，至少选择1个维度。例如日期、省份或产品类型。 度量轴由数据的度量决定，至少选择1个度量。例如订单数量。

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8, 8], lemon=[5]} 近似值聚合函数 在实际情况下，对大量数据进行统计时，有时只关心一个近似值，而非具体值，比如统计某产品的销量，这种时候，近似值聚合函数就很有用，它使用较少的内存和CPU资源，以便可以获取数据结果而不会出现任何问题，例如溢出到磁盘或CPU峰值。这对于数十亿行数据运算的需求很有用。

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8, 8], lemon=[5]} 近似值聚合函数 在实际情况下，对大量数据进行统计时，有时只关心一个近似值，而非具体值，比如统计某产品的销量，这种时候，近似值聚合函数就很有用，它使用较少的内存和CPU资源，以便可以获取数据结果而不会出现任何问题，例如溢出到磁盘或CPU峰值。这对于数十亿行数据运算的需求很有用。

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覆盖。 5G技术带动了智能制造、自动驾驶、虚拟现实等应用的发展。 中国政府支持新能源汽车的发展和普及，限制燃油车并推行减排政策。 电动汽车销量快速增长，充电基础设施建设也在加速。 中国政府重视 区块链 技术的发展，推动相关法规和标准的制定。 区块链被视为数字经济发展和数据安全的重要工具。

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