准备工作，包括使用 DataArts Studio 前的准备、数据源准备和数据湖准备。 数据开发，包含创建 DLI SQL脚本和开发作业。 分析10大用户关注最多的产品 分析10大用户评价最差的商品 开发并调度作业，通过编排作业和配置作业调度策略，定期执行作业，使得用户可以每天获取到最新的数据分析结果。 服务退订，如果不再使用DataArts

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只能上传1个文件 目标UV 请填写商品页面UV 营销线索数 请填写电销团队收到的咨询线索数 请输入整数，不能小于有效线索数 有效线索数 请填写经清洗后的营销线索数 请输入整数，不能大于营销线索数 目标成单数 请填写最终成单的数量 请输入整数 父主题： 联合营销市场发展基金

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企业工作台 企业数据大屏 分析客户/推荐官/员工数据 2 智能渠道码 推广渠道管理 推广渠道管理：渠道名称设定 3 小程序推广码 可以为销售顾问生成小程序推广码，可用于海报、展会等活动推广。用户扫码后即可进入小程序浏览企业物料。 4 任务中心 任务列表 任务创建、查询、数据导出 5 任务统计

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官网资源位*5+社媒资源 官网资源位*6+社媒资源+案例推广 官网资源位*6+社媒资源+案例推广 直播推广 1场/年 2场/年 3场/年 线上广告营销支持 最高额度0.5万 最高额度5万 最高额度15万 促销节专项加速包 营销初级包 （开年采购季、618、双11） 营销中级包 （828企业节、开年采购季、618、双11）

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。 集成风控系统，通过安全策略对不同业务场景，比如查询，订单，注册，营销活动等请求进行识别和控制。 方案优势 实践场景丰富：已在超过4000家客户业务场景实践，覆盖24类行业，剖析92个场景 ，洞悉181大类风险， 策略配置灵活高效：系统支持最复杂策略制定，单机每秒60万+个规则

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子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。 父主题： 大容量数据库

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获取大屏指定组件数据 功能介绍 获取大屏指定组件数据。 URI POST /v1/{project_id}/screens/{screen_id}/query-data 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。获取方法请参考获取项目ID。

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子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。 父主题： 大容量数据库

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案例：使排序下推 现象描述 在做场景性能测试时，发现某场景大部分时间是CN端在做window agg，占到总执行时间95%以上，系统资源不能充分利用。研究发现该场景的特点是：将两列分别求sum作为一个子查询，外层对两列的和再求和后做trunc，然后排序。 表结构如下所示： 1 2

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SQL调优案例 案例：选择合适的分布列 案例：建立合适的索引 案例：增加JOIN列非空条件 案例：使排序下推 案例：设置cost_param对查询性能优化 案例：调整局部聚簇键 案例：调整中间表存储方式 案例：改建分区表 案例：调整GUC参数best_agg_plan 案例：改写SQL排除剪枝干扰

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历史待下线案例 使用AI Gallery的订阅算法实现花卉识别 示例：从 0 到 1 制作 自定义镜像 并用于训练（Pytorch+CPU/GPU） 示例：从 0 到 1 制作自定义镜像并用于训练（MPI+CPU/GPU） 示例：从 0 到 1 制作自定义镜像并用于训练（MindSpore+Ascend）

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983]。根据Scan的含义推测此计划性能问题的根源在于表s_riskrate_setting数据的分布倾斜。实际分析之后确实发现表s_riskrate_setting存在严重的数据倾斜。整改之后性能从94s提升为50s。 父主题： 实际调优案例

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实际调优案例 案例：调整查询重写GUC参数rewrite_rule 案例：调整基于代价的查询重写GUC参数costbased_rewrite_rule 案例：建立合适的索引 案例：增加JOIN列非空条件 案例：改写SQL消除子查询 案例：改写SQL消除in-clause 父主题：

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参数类型 描述 policy_id String 参数说明：数据流转积压策略id，用于唯一标识一个数据流转积压策略，在创建数据流转积压策略时由物联网平台分配获得。 policy_name String 参数说明：数据流转积压策略名称。 取值范围：长度不超过256，只允许中文、字母、数字、以及_

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子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。 父主题： 大容量数据库

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子问题的解的合并。对于大容量数据场景，数据库提供对数据进行“分治处理”的方式即分区，将逻辑数据库或其组成元素划分为不同的独立部分，每一个分区维护逻辑上存在相类似属性的数据，这样就把庞大的数据整体进行了切分，有利于数据的管理、查找和维护。 父主题： 大容量数据库

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方案针对制造，高科技和快消三大场景还提供行业化专业能力，共包括54个细分行业场景，为千行百业的客户提供具有行业属性的CRM； 方案同时还能够与客户已有ERP，OA等应用系统的集成，打破数据孤岛； 方案优势 方案主要由 华为云计算 底座+华为云数据库等PaaS平台+纷享销客CRM产品

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、飞书等。借助华为云盘古大模型和数字内容Metastudio，高效展示企业业务价值，并支持营销内容的创作与分发。 此外，该方案还集成了华为Metastudio的数字人服务、声音复刻和AI智能抠图，快速生成销售数字分身。智能问答功能基于盘古大模型+向量数据库，提升企业知识库的互动体

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发展现状和水平，帮助政府从整体上规划设计区域内工业软件产业生态发展策略，策划工业软件产业发展营销活动等，推动当地工业软件产业繁荣发展。 服务内容 面向政府提供当地工业软件产业发展咨询规划建议，提供当地工业软件营销活动及工业企业需求调研专业服务。 服务规格 服务内容 适用场景 工业软件工程创新中心咨询服务-资深咨询专家

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参数类型 描述 policy_id String 参数说明：数据流转积压策略id，用于唯一标识一个数据流转积压策略，在创建数据流转积压策略时由物联网平台分配获得。 policy_name String 参数说明：数据流转积压策略名称。 取值范围：长度不超过256，只允许中文、字母、数字、以及_

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数据流转积压策略管理 backlog policy of routing rule 新建数据流转积压策略 查询数据流转积压策略列表 修改数据流转积压策略 查询数据流转积压策略 删除数据流转积压策略 父主题： API

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