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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删除智能分析助手 管理智能分析助手收藏问题 收藏的问题可以在问答管理进行查看、编辑、删除和添加。 单击“数据分析 > 智能分析助手”，进入智能分析助手页面。 单击“编辑 > 问答管理”，进入智能分析助手问答管理界面（图5）。 图5 管理收藏问题 编辑收藏问题：在问答管理界面单击“编辑

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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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仪表板作为一种强大的数据分析工具，广泛应用于运营监控、市场分析、项目管理等多个领域。它通过实时展示关键指标和数据趋势，帮助管理层快速把握业务状态，及时发现并解决问题。本文将为您介绍如何使用DataArts Insight连接 GaussDB (DWS)数据源搭建仪表板，进行数据分析和可视化。 操作流程

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使用 DLI 进行车联网场景驾驶行为数据分析 应用场景 在车联网领域，云计算与大数据为企业提供了强大的分析挖掘能力，可以帮助企业和车队管理者更加科学、便捷地进行车辆数据管理与分析。 方案架构 根据已有的某货运公司车辆定时上报的详单数据和货运订单数据，DLI可以完成对该货运公司车辆行驶特点分析、记录明细的查询。

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OBS、DIS、 DataArts Studio 图3 运营商大数据分析 地理大数据分析 地理大数据分析 地理大数据具有大数据的相关特征，数据体量巨大，例如，全球卫星遥感影像数据量达到PB级。数据种类多，有结构化的遥感影像栅格数据、矢量数据，非结构化的空间位置数据、三维建模数据；在大体量的地理大数据中，通过高

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商品分析 商家在“经营数据分析>商品分析”页面可以根据商品名称，查看截止至前一日24点的交易额和订单量信息。 操作步骤 进入卖家中心页面。 单击左侧导航的“经营数据分析>商品分析”。 在“商品名称”处选择要查询的商品，查看交易额和订单量信息。 父主题： 商品管理

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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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编辑授权：开启后可赋予成员编辑权限，支持创建、编辑、替换和删除仪表板，同时支持基于仪表板进行数据分析。 导出授权：可赋予成员导出权限，支持导出仪表板，同时支持基于仪表板进行数据分析。 查看授权：客服成员使用权限，仅支持基于仪表板进行数据分析。 授权对象 用户：可以获取对仪表板的编辑和使用权限。 用户组：当

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强大的工具化数据分析平台 在统一管理海量的各种数据基础之上，对上层提供开箱即用的GUI即席查询工具。在此之上用户使用数据查询DSL就可以直接进行灵活、高度定制化的数据查询工作。即席查询工具还提供了丰富的 数据可视化 功能以提供更有表现力的数据分析结果。 丰富的数据分析应用 为了适应

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表1 快速搭建数据大屏流程说明 序号 步骤 说明 1 新建项目 新建项目，后续所有的数据分析在该空间中展开，用便于数据管理。 2 接入数据源 数据源是数据分析的基础，成功接入数据源后才能进行数据分析。 3 新建数据集 数据集作为数据源和可视化展示的中间环节，承接数据源的输入，并为可视化展示提供输入。

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快速搭建智能分析助手流程说明 序号 步骤 说明 1 新建项目 新建项目空间，后续所有的数据分析在该空间中展开，用便于数据管理。 2 接入数据源 数据源是数据分析的基础，成功接入数据源后才能进行数据分析。 3 新建数据集 数据集作为数据源和可视化展示的中间环节，承接数据源的输入，并为可视化展示提供输入。

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，具体请参见《产品介绍》的“权限管理”章节。 前提条件 已创建项目，请参见创建项目。 已接入数据源，请参见接入数据源。 已开启数据集分享协作，请参见开启数据集分享协作，此处为与智能分析助手关联的数据集。 操作步骤 登录智能数据洞察控制台。 单击管理控制台左上角的，选择区域，单击左下角的企业项目选择项目。

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数据源配置概述 IoT数据分析服务支持多种数据源类型，用户可选择合适的数据源并进行配置： IoTDA实时数据源：将IoT 设备接入服务 （IoTDA）作为数据源，IoT设备接入服务将转发设备上报的数据到IoT数据分析服务，之后您可以通过IoT数据分析服务分析设备上报数据。 DIS数据

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Impala样例程序开发思路 场景说明 假定用户开发一个Impala数据分析应用，用于管理企业雇员信息，如表1、表2所示。 开发思路 数据准备。 创建三张表，雇员信息表“employees_info”、雇员联络信息表“employees_contact”、雇员信息扩展表“empl

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管理 系统设置 业务设置 用户组管理 学员管理 字段管理、多端数据集成与企业信息 门户设置 登录设置 菜单页面 用户权限 角色权限 父主题： 用户操作指南

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管理 团队管理 套餐管理 License管理 父主题： 运营中心

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Connect+主数据管理平台+一站式数据分析平台组成的数据中台解决方案： 通过DataArts Studio/睿治开展全链路 数据治理 管控，构建企业级数据资产，全面梳理企业数据情况； 通过主数据管理平台构建主数据模型，开展主数据集中管控，实现主数据全生命周期管理； 通过一站式数据分析实现数据综合分析，全面提升数据应用价值。

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使用IoTDA数据源 前置条件 需要在IoT数据分析服务 - 数据源环节已创建好IoTDA实时数据源。 操作步骤 访问“IoT数据分析”服务产品页，点击“立即使用”进入"IoT数据分析"服务控制台。 在左侧导航栏选择“数据管理”，进入数据管道页面，在“管理列表”点击“创建数据管道”。 弹出

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API 管理侧查询 审计实例 审计数据库 审计Agent 数据分析 审计规则 TMS标签 待下线接口

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在“配置”区域的“基本设置”和“函数”两个页签中配置结果字段、结果显示行数、结果行数、是否去重、条件过滤、函数和数据分析等信息。 在右侧点击“查看代码”页签查看配置后生成的SQL。 数据分析的相关配置不展示在SQL中。 在“代码块”区域自定义SQL语句。 对于熟悉SQL的用户，支持手写。手写

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