求。构建全渠道、全链路、全方位的数据分析体系，以实时、自助式的客户行为数据分析，准确洞察客户需求。 一站式营销策略管理：重塑营销工作流，达成客群经营的降本增效。基于体系化数据，制定准确营销决策，实时回收数据反馈总结规律经验，沉淀营销策略库，加速策略体系化迭代。 全触点数据资产沉淀

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语句行为 介绍SQL语句执行过程的相关默认参数。 search_path 参数说明：当一个被引用对象没有指定模式时，此参数设置模式搜索顺序。它的值由一个或多个模式名构成，不同的模式名用逗号隔开。 该参数属于USERSET类型参数，请参考表1中对应设置方法进行设置。 当前会话如果存

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语句行为 介绍SQL语句执行过程的相关默认参数。 search_path 参数说明：当一个被引用对象没有指定模式时，此参数设置模式搜索顺序。该参数可在PDB级别设置。 参数类型：字符串 参数单位：无 取值范围：由一个或多个模式名构成的字符串，不同的模式名用逗号隔开。 设置为'"$user"

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语句行为 介绍SQL语句执行过程的相关默认参数。 search_path 参数说明：当一个被引用对象没有指定模式时，此参数设置模式搜索顺序。它的值由一个或多个模式名构成，不同的模式名用逗号隔开。 该参数属于USERSET类型参数，请参考表1中对应设置方法进行设置。 当前会话如果存

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语句行为 介绍SQL语句执行过程的相关默认参数。 search_path 参数说明：当一个被引用对象没有指定模式时，此参数设置模式搜索顺序。它的值由一个或多个模式名构成，不同的模式名用逗号隔开。 参数类型：USERSET 当前会话存放临时表的模式时，可以使用别名pg_temp将它

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异常行为 告警类型说明 异常行为（Abnormal Behavior）主要指在主机中发生了一些不应当出现的事件。例如，某用户在非正常时间成功登录了系统，一些文件目录发生了计划外的变更，进程出现了非正常的行为等。这些异常的行为事件很多是有恶意程序在背后作乱。所以在发生这类异常行为时，

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语句行为 介绍SQL语句执行过程的相关默认参数。 search_path 参数说明：当一个被引用对象没有指定模式时，此参数设置模式搜索顺序。 参数类型：字符串 参数单位：无 取值范围：由一个或多个模式名构成的字符串，不同的模式名用逗号隔开。 设置为'"$user",public'

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语句行为 介绍SQL语句执行过程的相关默认参数。 search_path 参数说明：当一个被引用对象没有指定模式时，此参数设置模式搜索顺序。它的值由一个或多个模式名构成，不同的模式名用逗号隔开。 该参数属于USERSET类型参数，请参考表1中对应设置方法进行设置。 当前会话如果存

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语句行为 介绍SQL语句执行过程的相关默认参数。 search_path 参数说明：当一个被引用对象没有指定模式时，此参数设置模式搜索顺序。它的值由一个或多个模式名构成，不同的模式名用逗号隔开。 该参数属于USERSET类型参数，请参考表1中对应设置方法进行设置。 当前会话如果存

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语句行为 介绍SQL语句执行过程的相关默认参数。 search_path 参数说明：当一个被引用对象没有指定模式时，此参数设置模式搜索顺序。它的值由一个或多个模式名构成，不同的模式名用逗号隔开。 参数类型：USERSET 当前会话存放临时表的模式时，可以使用别名pg_temp将它

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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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数据分析 查询审计告警信息 查询审计SQL语句 查询审计汇总信息 父主题： API

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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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描述 对于添加的行为进行说明。 单击“确定”，添加行为成功，风险行为管理列表中显示已添加的风险行为，可在“风险类型”进行筛选查询，便于后期对于已添加的行为进行管理。 编辑行为 登录OneAccess管理门户。 在导航栏中，选择“安全 > 风险行为管理”。 在待编辑的行为右侧“操作”列，单击“编辑”可重新设置该行为的配置。

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行为分析智能 配置全局参数 配置区域进入检测 配置人员在特定区域徘徊、滞留检测 配置人员越线检测 配置停车侦测 父主题： 智能配置

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右键单击行为 在终端内部单击鼠标右键时，将复制选定的文本（如果有），并释放选中内容。如果未选择文本，则执行粘贴。这可以使用terminal.integrated.rightClickBehavior单击行为设置进行配置。 父主题： 使用鼠标

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续运行，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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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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Doris数据分析 导出Doris数据至HDFS 导出Doris查询结果集 父主题： 使用Doris

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数据分析 数据统计分析，基于大数据思维，通过对网站各项内容指标的统计，为网站的运维和绩效管理提供有效的数据支撑。 系统可以对门户网站的性能指标进行监控，可以以浏览器方式动态的展示相关的监控指标，并且可以监控网站的访问情况，生成访问日志，详细一的记录访问网站的IP地址、所访问的栏目等内容。

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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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