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。 选择授权的对象： 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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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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本培训为线下面授形式，培训标准时长为1天，每班人数不超过20人 验收标准 按照培训服务申请标准进行验收，客户以签字盖章（含电子件）或者官网单击确认《培训服务签到表》作为验收合格依据。 项目完成标志 培训专业服务工作结束，验收通过。 父主题： WeLink 培训服务

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不同类型商品的价格 步骤6：搭建仪表板 单击修改图表类型，本例将柱状图修改为折线图。 单击图表右下方“添加至仪表板”，将问答生成的图表添加到仪表板。图11即为使用智能分析助手搭建的某商品销售数据的仪表板。 图10 添加图表至仪表板 图11 保存自助生成的图表 父主题： 智能分析助手

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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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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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新建报表模板：进入【报表】→【报表管理】→【报表模板编制】 管理报表模板：进入【报表】→【报表管理】→【报表模板列表】 编制报表 手工新建报表：进入【报表】→【报表管理】→【报表编制】 系统自动生成报表：进入【报表】→【报表管理】→【报表自动生成方案】 管理报表：进入【报表】→【报表管理】→【报表列表】 父主题：

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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“employees_info_extended”。 雇员信息表“emp

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计算资源按租户隔离，保障作业SLA；支持数据权限控制到表/列，帮助企业实现部门间数据共享和权限管理。 建议搭配以下服务使用 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，

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接入 DLI 数据源 接入Hive数据源 接入API数据源 接入ClickHouse数据源 数据源授权 上传文件 编辑数据源基本信息 数据分析 新建仪表板 管理仪表板 可视化控件 数据大屏 新建大屏 大屏组件 指标 创建指标 指标管理 数据门户 创建数据门户 数据门户管理 嵌入分析 新增嵌入分析

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计费项 表1 计费项 资源类别 计费项 含义 适用的计费模式 数据存储 温存储空间大小 用户使用IoT数据分析服务时消耗的温存储空间大小及时长。可免费使用500MB，超过后费用示例： 使用了1GB温存储1个月，花费： 单价（元/GB/小时）* 1 * 24 * 30 按需计费 包年包月

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图8 新建数据库 在数据库管理页面，单击“新建”，可以新建数据库信息。 图9 表管理 表管理，用于数据存储的表模型管理，支持新增、编辑、删除等操作。 图10 新建表 在表管理页面，单击“新建”，可以新建表模型信息。 项目管理：项目管理是数据处理集中管理的基本单元，完成具体数据处理任

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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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已创建仪表板，请参见创建仪表板。 切换仪表板发布状态 单在控制台右侧“我的项目”单击项目名称，进入项目页面。 单击“数据分析 >仪表板 ”，进入仪表板页面。 单击仪表板名称，进入仪表板编辑页面。 发布仪表板：单击页面右上角“保存并发布”，仪表板发布成功。 下线仪表板：单击页面右上角后，单击“下线，仪表板下线成功。

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消费侧根据目录查询目录下的数据集 管理侧根据目录查看目录下的数据集列表 根据数据集ID获取数据属性信息 根据数据集ID获取样例数据信息 刷新数据集样例数据 查询样例数据刷新状态 提交数据分析请求 查询数据分析状态 查询数据分析结果 根据数据集的entitiesId获取数据集的特征信息 提交样本量或者时域分析任务

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消费侧根据目录查询目录下的数据集 管理侧根据目录查看目录下的数据集列表 根据数据集ID获取数据属性信息 根据数据集ID获取样例数据信息 刷新数据集样例数据 查询样例数据刷新状态 提交数据分析请求 查询数据分析状态 查询数据分析结果 根据数据集的entitiesId获取数据集的特征信息 提交样本量或者时域分析任务

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约束限制 用户拥有对所需数据集的使用权限。 制作流程 仪表板制作流程包括新建仪表板、选择数据集、选择可视化控件、导入字段，保存并发布五个步骤，具体请参见创建仪表板。 图1 数据分析流程图 父主题： 新建仪表板

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景。 优势： 灵活：游戏开服6小时内需多次扩容，GeminiDB Mongo计算节点增加，扩容性能倍数提升，可灵活轻松应对。 数据恢复快：表级时间点恢复，支持游戏快速回档。 稳定扩容：扩容期间性能稳定，不影响游戏体验。 IoT 云数据库 GeminiDB兼容Cassandra接口

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当数据集为结构化的数据时，才会显示数据字典、数据样例和数据分析。 数据字典：了解数据模型属性，例如，数据模型属性的名称、数据类型、字段长度和字段描述信息。 数据样例：数据集的样例，帮助用户简单了解该数据集。 提供数据样例同步功能，在数据样例列表左上角，单击，可以进行样例数据的刷新。 数据分析：提供数据的可视化展现

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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“employees_info_extended”。 雇员信息表“emp

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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“employees_info_extended”。 雇员信息表“emp

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