时间序列预测 流数据处理中经常需要对于时间序列数据进行建模和预测，建模是指提取数据中有用的统计信息和数据特征，预测是指使用模型对未来的数据进行推测。 DLI 服务提供了一系列随机线性模型，帮助用户在线实时进行模型的建模和预测。 ARIMA (Non-Seasonal) ARIMA（Auto-Regressive

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ModelArts数据集。 “标签列” 可自行选择您需要预测的列名。 标签列是预测模型的输出。模型训练步骤将使用全部信息训练预测模型，该模型以其他列的数据为输入，以标签列的预测值为输出。模型部署步骤将使用预测模型发布在线预测服务。 “输出路径” 选择自动学习数据输出的统一OBS路径。

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管理人员信息 用户可以在用户页面对智能排班的人员信息进行管理。 以新增用户为例进行详细操作的描述。 背景信息 智能排班人员各属性字段使用ISDP人员管理中的扩展属性字段，属性字段的配置已经在安装部署后，配置完成。 前提条件 用户已授予相应的角色，授权方法请参见授权用户角色。 操作步骤

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快速入门 本节以具体的场景为例，介绍如何调用API。 场景描述 以调用智能排班模型BO中的接口“批量添加离岗信息（batchAddOffDuty）”，添加离岗信息为例进行描述。 接口请求方法为：POST，AppCube 域名 为：XXX.huawei.com，接口URL：/servi

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应用场景 解决方案工作台通过设计中心、验证中心、运营中心、交付中心、运维事件中心、解决方案加速场六大中心支持六大应用场景。 方案设计 用户在解决方案工作台设计中心可快速完成场景方案的技术架构设计和信息架构设计。设计中心预置方案设计流程管理、方案架构智能推荐、自动化部署架构设计等特性

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预测接口（文本标签） 分词模型 命名实体识别模型 父主题： 在线服务API

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分子属性预测（MPP） ADMET属性预测接口 ADMET属性预测接口(默认+自定义属性) 父主题： API（AI辅助药物设计）

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得到模型时的输出（预测项）。 除标签列外数据集中至少还应包含两个有效特征列（列的取值至少有两个且数据缺失比例低于10%）。 当前由于特征筛选算法限制，预测数据列建议放在数据集最后一列，否则可能导致训练失败。 表格数据集示例： 以银行存款预测数据集为例：根据预测人的年龄、工作类型、

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在线服务 步骤7：在线预测 在“部署上线 > 在线服务”管理页面，单击在线服务名称，进入在线服务详情页面。 在线服务详情页面中，切换到 “预测“ 页签，单击“上传”，从本地上传待预测数据，格式参考算法说明。 本地上传数据完成后，单击“预测”，开始预测。 图9 预测结果 步骤8：清除资源

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当您需要对座席通话内容进行智能的检查与分析时，您可购买离线智能质检。 选择“ > > 服务列表> 企业应用 > 云客服”。 选择“呼叫中心实例管理”。 在已经创建的呼叫中心实例后，单击“更多 > 购买离线智能质检”。 根据界面提示，单击“下一步”。 离线智能质检产品不支持二次订购，一个呼叫中心实例只能订购一个离线质检产品。

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配置流转规则，告警信息可以自动转事件。 运维人员精细化排班 每个服务支持精细化排班，事件单会根据运维人员排班自动分配到对应运维用户处置。 多渠道事件运维事件通知 运维事件支持邮件、短信、钉钉群消息、企业微信群消息、 WeLink 群消息等多渠道通知对应排班人员及时处置。 灵活的运维SLA管理 每个

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重保风险预测 使用场景 仅白名单用户可以使用重保风险预测。 操作步骤 登录管理控制台。 选择“服务列表 > 管理与监管 > 优化顾问”优化顾问服务页面。 左侧导航树选择“容量优化 > 重保风险预测”。 单击“风险分析”进行风险预测配置。 批量参数设置，选择活动时间段。 配置容量阈

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时间序列预测 流数据处理中经常需要对于时间序列数据进行建模和预测，建模是指提取数据中有用的统计信息和数据特征，预测是指使用模型对未来的数据进行推测。DLI服务提供了一系列随机线性模型，帮助用户在线实时进行模型的建模和预测。 ARIMA (Non-Seasonal) ARIMA（Auto-Regressive

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ADMET属性预测接口 功能介绍 计算小分子的物化性质，包括吸收(adsorption)、分布(distribution)、代谢(metabolism)、清除(excretion)与毒性(toxicity)。 URI POST /v1/{project_id}/admet 表1 路径参数

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联邦预测作业 概述 批量预测 实时预测 查看作业计算过程和作业报告

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训练预测分析模型 创建自动学习后，将会进行模型的训练，得到预测分析的模型。模型部署步骤将使用预测模型发布在线预测服务。 操作步骤 在新版自动学习页面，单击创建成功的项目名称，查看当前工作流的执行情况。 在“预测分析”节点中，待节点状态由“运行中”变为“运行成功”，即完成了模型的自动训练。

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调试代码。 单击“预测”进行测试，预测完成后，右侧“返回结果”区域输出测试结果。如模型准确率不满足预期，可在“数据标注”页签，重新进行模型训练及模型部署。如果您对模型预测结果满意，可根据界面提示调用接口访问在线服务。 输入代码：其中预测分析要求数据集中数据的预测列名称为class，否则会导致预测失败。

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使用 TICS 联邦预测进行新数据离线预测 场景描述 准备数据 发布数据集 创建联邦预测作业 发起联邦预测 父主题： 纵向联邦建模场景

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人员排班功能使用介绍 前提条件 用户具有人员排班权限 查看当前排班情况 配置班次详情 配置排班详情 父主题： 作业人员

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期性 电子路书排班管理：在固定线路的基础上，对线路进行车辆和司机安排。后续该线路的运输根据排班来调度安排 设置电子路书排班 图3 电子路书排班管理 将配载设置修改为电子路书派车规则 图4 配载设置 场景三：一个订单货量较大，一辆车无法运输，需要安排多个车进行承运。 功能：多次调度

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为云运维中心的用户基础数据，供创建待办、定时运维、通知管理、事件中心等多个基础功能模块使用。 Global 排班管理 排班管理为云运维中心提供了统一的、多维度、多形式、可自定义的人员管理模式。您可以在排班管理页面创建排班场景、排班角色，并将“人员管理”中的人员添加到“排班场景”、“排班角色”中完成排班的设置。

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