无需任何人工干预。 实时数据分析 场景概述 实时数据分析是指用适当的统计分析方法实时对收集来的大量数据进行分析，主要包含数据采集，加工，清洗，分析等环节。实时数据分析应用十分广泛，在车联网、金融保险、舆情分析、智慧城市等场景均有应用。 客户瓶颈 收集大数据时需要快速添加大量实例，并在收集结束后删除实例。

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证机制以及所填的SASL用户名和密码。 Kafka安全协议 填写您在购买Kafka实例中所启用的kafka安全协议。 SASL认证机制 填写您在购买Kafka实例中所开启的SASL认证机制。 SASL用户名 填写您在购买Kafka实例中输入的SASL用户名。 密码 填写您在购买Kafka实例中输入的密码。

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数据分析 箱型图 分桶统计 相关性分析 决策树分类特征重要性 决策树回归特征重要性 梯度提升树分类特征重要性 梯度提升树回归特征重要性 孤立森林 百分位 百分位统计 直方图 折线图 饼形图 散点图 随机森林分类特征重要性 随机森林回归特征重要性 全表统计 单样本t检验 直方图（多字段）

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数据分析 运营报表 订阅报表 父主题： 统计分析（新）

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大数据 数据湖探索 DLI 父主题： SCP授权参考

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数据分析 分发统计 播放统计

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数据分析 使用DLI进行车联网场景驾驶行为数据分析 使用DLI将CSV数据转换为Parquet数据 使用DLI进行电商BI报表分析 使用DLI进行账单分析与优化 使用DLI Flink SQL进行电商实时业务数据分析 永洪BI对接DLI提交Spark作业 FineBI工具对接DLI

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数据分析 使用Spark2x实现车联网车主驾驶行为分析 使用Hive加载HDFS数据并分析图书评分情况 使用Hive加载OBS数据并分析企业雇员信息 通过Flink作业处理OBS数据 通过Spark Streaming作业消费Kafka数据 通过Flume采集指定目录日志系统文件至HDFS

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数据分析 您可以为域名定制运营报表来查看不同时段的统计数据，方便了解域名运行情况，及时调整业务。 注意事项 运营报表中最多可支持添加100个加速域名。 定制的运营报表有效期最长为1年。 可查询的时间跨度最长为31天，支持查看最近90天的历史数据。 最小统计粒度以天为单位。 统计时

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数据分析 根据条件查询采集信息中的图片（API名称：queryCollectPhotoDetail） 查询作业对象筛选的执行人数量（API名称：queryJobTaskExecutor） 根据条件查询所有场景ID（API名称：queryTaskPictureByCondition）

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API数据分析 API数据分析页面通过图表的形式，直观地展示您在API网关代理中已经发布的所有API被调用的情况。 前提条件 已成功申请入驻成为API中心服务商。具体操作指导参见服务商入驻。 查看步骤 进入API中心服务页面。 在左侧导航栏选择“API数据分析”。 资源概览区域参数的含义如表1所示。

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IoT数据分析 IoT数据分析基于物联网资产模型，整合物联网数据集成，清洗，存储，分析，可视化，为开发者提供一站式服务，降低开发门槛，缩短开发周期，快速实现物联网数据价值变现。它包含“获取资产详情”、“删除资产模型”、“获取资产模型详情”、“发布资产”、“获取资产列表”、“删除资

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模拟数据分析 交通卡口通行车辆分析 某公司供应链需求分析 零售业百货公司经营状况分析

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IoT数据分析 IoT数据分析基于物联网资产模型，整合物联网数据集成，清洗，存储，分析，可视化，为开发者提供一站式服务，降低开发门槛，缩短开发周期，快速实现物联网数据价值变现。它包含“获取资产详情”、“删除资产模型”、“获取资产模型详情”、“发布资产”、“获取资产列表”、“删除资

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IoT数据分析 IoT数据分析基于物联网资产模型，整合物联网数据集成，清洗，存储，分析，可视化，为开发者提供一站式服务，降低开发门槛，缩短开发周期，快速实现物联网数据价值变现。它包含“获取资产详情”、“删除资产模型”、“获取资产模型详情”、“发布资产”、“获取资产列表”、“删除资

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活动，有利于分析工具快速访问数据，为用户生成推荐。 优势： 超强写入：相比于其他NoSQL服务，拥有超强写入性能。 大数据分析：结合Spark等工具，可以用于实时推荐等大数据场景。 金融行业 云数据库 GeminiDB结合Spark等大数据分析工具，可应用于金融行业的风控体系，构建反欺诈系统。

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MySQL作数据存储，采用MapReduce服务 MRS企业级大数据平台来作数据分析 方案优势 商业智能解决方案把大数据分析所需的产品功能全部融入一个平台进行统一管控。为各种规模的企业提供灵活易用的全业务链的大数据分析解决方案，让每一位用户轻松挖掘大数据价值，获取深度洞察力。 全方位数据源接入：提

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OBS、DIS、DataArts Studio 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，通过高效的挖掘工具或者挖掘

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查询数据分析结果 功能介绍 根据数据集ID查询数据集的分析任务结果。 URI URI格式 GET /softcomai/datalake/v1.0/datasStatistics/{datasetId} 参数说明 参数名 是否必选 参数类型 备注 datasetId 是 String

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提交数据分析请求 功能介绍 管理员在数据集详情页面数据分析分页，提交数据分析请求。 URI URI格式 PUT /softcomai/datalake/v1.0/datasStatistics 参数说明 无。 请求 请求样例 PUT https://console.ulanqab

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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，通过高效的挖掘工

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