融企业构建数字化运营体系，实现用户行为洞察，提升线上服务体验，加强数据资产管理。 通过本方案，企业可以实现： 客户数据分析驱动：实时、自助式客户行为分析，准确定位差异化需求。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

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调整。 图3 增强型ETL+实时BI分析 实时数据分析 移动互联网、IoT场景下会产生大量实时数据，为了快速获取数据价值，需要对数据进行实时分析， GaussDB (DWS) 的快速入库和查询能力可支持实时数据分析。 图4 实时数据分析 优势 流式数据实时入库 IoT、互联网等数据经

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域和互信”，查看“本端域”参数获取。 “hive/hadoop.<系统 域名 >”为用户名，用户的用户名所包含的系统域名所有字母为小写。例如“本端域”参数为“9427068F-6EFA-4833-B43E-60CB641E5B6C.COM”，则用户名为“hive/hadoop.9427068f-6efa-

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云上个体事件行为检测 创建云上个体事件行为检测作业 查询作业列表 查询单个作业 删除作业 父主题： 云上服务API

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警告标志前行为（Warning Sign）检测 警告类交通标志前行为检测的目的是判断主车在各种警告类标志前行为是否合理，主要包括两个方面的检测： 在警告类标志前车速是否太大 在警告类标志前是否有明显的加速行为 本设计认为当主车的车速大于或者加速度大于时，警告类标志前行为检测不通过。

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本实践指导使用Spark实现车主驾驶行为分析。用于了解 MRS 的基本功能，利用MRS服务的Spark2x组件，对车主的驾驶行为进行分析统计，得到用户驾驶行为的分析结果，分析统计指定时间段内，车主急加速、急减速、空挡滑行、超速、疲劳驾驶等违法行为的次数。 使用Hive加载HDFS数据并分析图书评分情况

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云上安全风险，包括DDoS攻击、暴力破解、Web攻击、后门木马、僵尸主机、异常行为、漏洞攻击、命令与控制等。利用大数据分析技术，态势感知可以对攻击事件、威胁告警和攻击源头进行分类统计和综合分析，为用户呈现出全局安全攻击态势。 详细功能特性介绍请参见功能介绍。 父主题： 产品咨询

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图3 创建数据备份 应能对远程访问的用户行为、访问互联网的用户行为等单独进行行为审计和数据分析； 本条款主要考察：是否能够对远程访问的用户行为进行审计与数据分析。具体详见云 堡垒机 运维审计。 安全计算环境：身份鉴别 等保条例：应对登录的用户进行身份标识和鉴别，身份标识具有唯一性，身份鉴别信息具有复杂度要求并定期更换；

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边缘个体事件行为检测 创建边缘个体事件行为检测作业 查询作业列表 查询单个作业 删除作业 父主题： 边缘服务API

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功能 说明 详细指导 猜你喜欢 推荐系统结合用户实时行为，推送更具针对性的内容，实现“千人千面”。 创建智能场景 关联推荐 基于大规模机器学习算法，深度挖掘物品之间的联系，自动匹配精准内容。 热门推荐 基于多维度数据分析，自动匹配所覆盖用户群体更关心的内容进行重点展示。 获取推荐结果

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云上安全风险，包括DDoS攻击、暴力破解、Web攻击、后门木马、僵尸主机、异常行为、漏洞攻击、命令与控制等。利用大数据分析技术，态势感知可以对攻击事件、威胁告警和攻击源头进行分类统计和综合分析，为用户呈现出全局安全攻击态势。 工作原理 态势感知通过采集全网流量数据和安全防护设备日

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IoT数据分析服务系统权限 下表 为IoT数据分析服务的所有系统权限 表1 IoT数据分析服务系统权限 系统角色/策略名称 描述 类别 Tenant Administrator 拥有该权限的用户拥有除IAM外，其他所有服务的所有执行权限。 系统角色 Tenant Guest 拥有

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IoT数据分析服务权限配置示例 iam授权的过程 默认情况下，管理员创建的IAM子用户没有任何权限，需要将其加入用户组，并给用户组授予策略和角色，才能使得用户组中的用户获得策略定义的权限。 前提条件： 需要管理员账号已开通IoTA数据分析服务，未开通则访问开通服务。 创建好子用户以及用户组之后，给用户组添加策略或者角色：

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收藏/取消收藏数据表 本节介绍如何收藏/取消收藏数据表。 背景信息 收藏属于用户个人行为，每个用户看到都是个性化的收藏。 操作步骤 登录ISDP系统，选择“运营中心 > 数据分析 > 数据中心”并进入。 图1 数据中心 收藏数据表。 如图2所示，单击对应数据表“操作”列的，收藏对

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本节介绍如何配置个人备注。 背景信息 个人备注属于用户个人行为，每个用户只能看到自己的个人备注。 个人备注可以通过数据中心页面配置，也可以通过数据表详情页面配置。 操作步骤（方法一） 登录ISDP系统，选择“运营中心 > 数据分析 > 数据中心”并进入。 图1 数据中心 如图2所

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据特征，可为营销决策、广告推荐、信用评级、品牌监控、用户行为预测提供高质量的信息。 流程指导 使用 DLI 进行电商数据分析的操作过程主要包括以下步骤： 步骤1：上传数据。将数据上传到 对象存储服务 OBS，为后面使用DLI完成数据分析做准备。 步骤2：分析数据。使用DLI对待分析的数据进行查询。

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红灯前行为（Run Red Light）检测 红灯前行为检测的目的是判断主车在遇到红灯时能否在停止线前停车， 并且与停止线的距离保持在合理的范围。 判断能否在停止线前停车是指当主车前端超出停止线后， 主车速度大于零时， 则主车没能在停止线前停车。 这要排除主车在非箭头红绿灯右转的情况。

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定制模型服务，满足用户特定需求。 对话沟通 针对客户服务和销售团队，通过对话沟通，快速理解并响应客户的需求，以提供高效的解决方案或产品信息。这包括了使用CRM系统进行客户管理、利用即时通讯工具与客户进行互动、进行销售拓展，以及提供定制化的服务方案，旨在提高客户满意度和忠诚度。 内容创作

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人工智能 智能表单和证件 文字识别 ：身份证、驾照、发票，轻松实现文字识别，告别人工识别的苦恼。 大数据 车联网大数据驾驶行为分析：车联网解决方案深度解析，车辆驾驶行为的数据模拟实践，探索车联网大数据序列奥秘。 软件开发 一分钟自动化部署：前沿的DevOps部署理念，一键式自动化部署平台，一分钟业务轻松上云体验。

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域和互信”，查看“本端域”参数获取。 “hive/hadoop.<系统域名>”为用户名，用户的用户名所包含的系统域名所有字母为小写。例如“本端域”参数为“9427068F-6EFA-4833-B43E-60CB641E5B6C.COM”，则用户名为“hive/hadoop.9427068f-6efa-

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义扩展。 多种客户端连接方式，支持JDBC接口。 Hive的主要应用于海量数据的离线分析（如 日志分析 ，集群状态分析）、大规模的数据挖掘（用户行为分析，兴趣分区，区域展示）等场景下。 父主题： Hive应用开发概述

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