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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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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公司管理 员工管理 查询员工信息列表；新增、编辑、删除；可对员工进行角色分配，使其具有特定的功能操作权限。 图1 员工管理 角色管理 角色信息列表查询；新增、编辑、删除；对角色进行授权，使其具备功能菜单操作权限。 图2 角色管理1 图3 角色管理2 组织机构管理 总部角色用户可查

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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 使用 DLI 进行车联网场景驾驶行为数据分析 使用DLI将 CS V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 分发统计 播放统计

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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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在弹出的“添加公司”窗口中，填写表1信息。 表1 添加公司参数表 参数 说明 集团编码 公司所属集团的编码。 集团名称 公司所属集团的名称。 集团描述 公司所属集团的描述。 公司编号 公司编号，系统唯一值。 公司代码 公司代码。 中文描述 公司的中文描述。 英文描述 公司的英文描述。 中文缩写 公司的中文缩写。 英文缩写

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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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CarbonData数据分析 新建CarbonData Table 删除CarbonData Table 修改CarbonData Table 加载CarbonData表数据 删除CarbonData表Segments 合并CarbonData表Segments 父主题： 使用CarbonData（ MRS

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问题答案。 图2 知识图谱 与智能问答 大数据分析与决策 知识图谱通过语义链接帮助理解大数据，获得对大数据的洞察，提供决策支持，应用于各个行业，例如股票投研情报分析，通过抽取公司的股东、子公司、供应商、客户、合作伙伴、竞争对手等信息构建公司的知识图谱，进而做更深层次的分析和更好的投资决策。

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所以客户需要进行业务容错性改造，实现任何一个或一些实例出现故障（被回收）时，可自行替换并继续运行，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

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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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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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CarbonData数据分析 新建CarbonData表 删除CarbonData表 修改CarbonData表 加载CarbonData表数据 删除CarbonData表Segments 合并CarbonData表Segments 父主题： 使用CarbonData

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更加便捷、快速、准确、可解释的医疗智能模型，加速医疗大健康行业的研究工作。 成熟的权限管理体系，保障数据安全的同时，确保团队高效协作。 医疗智能体 面向的用户 从行业方向上，医疗智能体主要面对以下行业的从业者： 药物研发公司 平台以AI技术为核心的药物研发功能，通过内置的AI模型，加速药物研发过程。

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公司间交易 区块链 服务为公司间交易构建由跨国集团各辖区各子公司和审计机构作为参与方组成的协作联盟，帮助双方提高信任，消灭对账及差异，提供全程审计支持。 行业现状及痛点 公司间信任问题 交易双方由于并非完全信任，在合同约定执行、交易过程中物权转移、资金转移存在信任问题。 延迟财务结算

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源浪费。 行业知识经验共享 通过行业知识库平台，行业知识以数字化的形式沉淀，可以实现行业的成功经验的规模复制和推广。行业经验的共享，一方面可以大大降低企业的试错成本；另一方面，可以进一步推动行业标准化，优化行业的资源配置。此外，共享模式也能够吸引更多的知识供应商、行业从业人员加入

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某用户计划构建基于行业AI模型的数据分析平台，以便于对公司核心业务提供更符合预期的销售和生产预测，在了解了CloudPond产品的特性后，用户决定将CloudPond部署到自有数据中心，结合中心云的平台同时进行部署来满足业务需求。用户将业务现状进行了如下梳理： 该业务的数据分析需要从多个

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