使用Matomo应用镜像进行网站数据分析 概述 购买并配置Flexus应用 服务器 L实例 初始化Matomo 使用Matomo监控网站 父主题： Flexus应用服务器 L实例 应用镜像最佳实践

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快速创建和使用Hadoop离线数据分析集群 操作场景 本入门提供从零开始创建Hadoop离线数据分析集群并通过集群客户端提交一个wordcount作业的操作指导。wordcount是最经典的Hadoop作业，用于统计海量文本的单词数量。 Hadoop集群完全使用开源Hadoop生

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应用场景二：机械制造业数字化转型 目前机械制造业企业面临着以下业务挑战： 生产设备多：车间及设备的分布范围广，存在“跨厂区、跨建筑、跨楼层”的现象。 备件管理难：公司备品备件及工装夹具采取“三大库房，五个集散点”的存储管理方式。 数据孤岛：存在多个部门和系统，数据流通不畅、信息孤立，导致数据重复采集和处理，浪费时间和资源。

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ABI一站式数据分析平台 安装环境 导出截图功能要求 TOMCAT中部署ABI Weblogic中部署ABI Websphere中部署ABI 金蝶AAS V9.0中部署ABI 中创InforSuite V10中部署ABI Tongweb V6.1中部署ABI 华宇tas2.8.5中部署ABI

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第三方应用实时呈现数据分析结果 场景说明 IoTA当前提供标准API对外开放数据，包括设备原始数据，资产快照和历史数据，第三方应用通过API实时获取SMT产线的各项分析结果，包括设备OEE，设备状态、设备关键属性、数据异常告警，设备属性历史数据等进行实时呈现。 IoTA对外开放API列表请参考IoTA

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IoTDA结合 DLI +DWS+Astro实现大数据分析 概述 在物联网解决方案中，设备产生庞大的数据，使用传统的Mysql数据库已经无法达到要求，为了降低存储成本，提高数据查询效率，华为云物联网平台可以通过规则引擎，将数据转发到华为云其他云服务，例如可以将海量数据经过 数据湖探索 服

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资源服务上遇到的挑战也在剧增。 场景杂乱，系统业务协同效果差 高频、常见问题频发，消耗大量人力成本 人工客服缺乏智能化技术辅助 知识库构建难、维护累、更新慢 本方案介绍如何通过易路eGPT人力资源知识服务和智能客服解决方案对传统人力资源服务进行数字化改造，实现降本增效。 方案凭借

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当前大数据领域的SQL引擎层出不穷，在带给解决方案多样性的同时，也暴露出一定的问题，例如SQL输入语句质量良莠不齐、SQL问题难定位、大SQL语句消耗资源过多等。 低质量的SQL会对数据分析平台系统带来不可预料的冲击，影响系统的性能或者平台稳定性。 仅Spark 3.3及以上版本支持SQL防御功能。

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电、网、路、塔等建设成本高 10KM超远距离摄像头(10km) 成本高 部分气候、地形区域人力与无人机难抵近 山区与野外气候恶劣、山势险要，无法抵近火情侦查 全局火情态势监测难 对于大型火灾，视频与人工手段难以进行全局火情态势监测 方案架构 图1 方案架构 总体架构说明： 开箱即用：便捷开通的SaaS服务化能力

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当前大数据领域的SQL引擎层出不穷，在带给解决方案多样性的同时，也暴露出一定的问题，例如SQL输入语句质量良莠不齐、SQL问题难定位、大SQL语句消耗资源过多等。 低质量的SQL会对数据分析平台系统带来不可预料的冲击，影响系统的性能或者平台稳定性。 SQL防御功能仅 MRS 3.3.0及之后版本集群支持。

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方案概述 应用场景 车联网数据基础设施解决方案 随着新能源汽车数量的增加，车机管理难的问题日益突出。 无法支撑海量车机系统安全接入 车机管理效率低下且存在众多安全问题 在复杂网络环境下保证消息实时性与可靠性 无法保障大并发、高可用消息通信 难以快速实现业务系统对接 难以支撑包含整

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高科技行业场景 客户痛点： 市场营销难：市场部门花费了大量的品牌和市场费用，但缺乏对线索到商机到订单的ROI分析和关键断点的诊断； 销售/渠道冲突：直销和生态渠道经常出现项目冲突，互相收集证据的问题，没有客观评判的依据，造成了大量的资源和成本的浪费； 销售管理难：不知道销售每天是否在跟进应该跟进的客户，以及客户跟进到何种状态；

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使用DLI Flink SQL进行电商实时业务数据分析 应用场景 当前线上购物无疑是最火热的购物方式，而电商平台则又可以以多种方式接入，例如通过web方式访问、通过app的方式访问、通过微信小程序的方式访问等等。而电商平台则需要每天统计各平台的实时访问数据量、订单数、访问人数等等

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迫在眉睫。 企业的税务管理主要存在以下痛点： 涉税数据散乱在不同系统，取数难； 税务政策多变，理解难，计算难； 18个税种上百张税表手工填写繁琐； 税局管控升级快，税务风险难以监测； 集团企业机构众多管理难。 基于以上痛点，企业在传统手工税务管理模式下，容易出现以下问题： 手工处

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产品优势 物联网资产模型感知 IoT数据分析服务是以物联网资产模型为中心的分析服务，不同于公有云上的通用型大数据相关产品，IoT数据分析服务与资产模型深度整合，在相关数据分析作业的定义中，开发者可以方便引用物联网的模型数据，大大提升数据分析的效率。 一站式开发体验 大数据开发技术

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详细的数据说明请参考数据说明。 图1 方案简介 流程指导 使用DLI进行驾驶行为数据分析的操作过程主要包括以下步骤： 步骤1：上传数据。将数据上传到 对象存储服务 OBS，为后面使用DLI完成数据分析做准备。 步骤2：分析数据。使用DLI对待分析的数据进行查询。 示例代码 具体样例

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数据管道是数据分析的基础功能，对进入数据分析的数据进行格式标准化、清洗等数据预处理。点击图标即可进入数据管道配置界面。 配置存储 数据的存储是数据分析的基础，点击图标即可进入存储配置界面。 资产建模 根据您的业务场景创建相应的数字资产模型，并基于该模型进行后续的数据分析，点击图标即可进入资产建模界面。

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权限管理 IoT数据分析服务权限 IoT数据分析服务系统权限 IoT数据分析服务操作与资源权限关系 IoT数据分析服务权限配置示例

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数据孤岛，数据分散，数据不能有效融合； 产品多样化、小批量、定制化，企业计划难制定； 需求变更、设计变更频繁，存在边设计、边采购、边生产的项目制造模式； 加工步骤多，生产工艺复杂，现场物料难管理，成本难核算； 市场变化多样，企业发展初期的信息化建设跟不上业务的发展需求； 缺乏统一

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为什么流量包中的流量使用量与数据分析中的流量显示存在差别？ 以下两种情况会导致流量包使用量和数据分析中不一致： 数据分析中展示的流量存在一个小时左右的延时。而账单扣费存在四小时左右的延时，因此，扣费时间晚于数据分析，从而导致数据分析中流量多于当前流量包扣除的流量。 示例：12:00-13:00产生分发流量20M

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员进出货物的情况。 新能源车的数据分析场景 当前新能源车都已联网，并且高频持续产生数据到云端，如何对这些数据进行高效的管理和分析是车企面临的一个重要课题。通过使用IoT数据分析服务，可以帮助企业快速搭建新能源车大数据分析平台。 优势 IoT数据分析服务作为整合了数据集成，数据清洗

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