表1 使用智能分析助手数据分析流程说明 序号 步骤 说明 1 新建项目空间 新建项目空间，后续所有的数据分析在该空间中展开，用便于数据管理。 2 接入数据源 数据源是数据分析的基础，成功接入数据源后才能进行数据分析。 3 新建数据集 数据集作为数据源和可视化展示的中间环节，承接数据源的输入，并为可视化展示提供输入。

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说明 1 新建项目 新建项目，后续所有的数据分析在该空间中展开，用便于数据管理。 2 接入数据源 数据源是数据分析的基础，成功接入数据源后才能进行数据分析。 3 新建数据集 数据集作为数据源和可视化展示的中间环节，承接数据源的输入，并为可视化展示提供输入。 4 新建大屏 添加不同的

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全面的咨询服务，包括数据清洗、数据分析、数据可视化、数据挖掘等方面，帮助企业进行全面的数据分析和挖掘。 父主题： 关于服务咨询

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系统自动处理数据。 一站式操作：提供可视化流程式 数据治理 能力、自助式分析模式，简单易操作的属性，让业务人员通过拖拉拽的方式完成数据分析的全流程，所有分析过程可视化，从而实现以业务为主导的数据体系。 智能化分析：通过增强分析，可以大大缩短数据分析时间，帮助用户洞察数据，即使是普通业务人员也能通过简单操作挖掘数据价值

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使用JDBC提交数据分析任务 功能简介 本章节介绍如何使用JDBC样例程序完成数据分析任务。 样例代码 使用Hive JDBC接口提交数据分析任务，该样例程序在“hive-examples/hive-jdbc-example”的“JDBCExample.java”中，实现该功能的模块如下：

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获取可视化应用列表 功能 获取可视化应用列表。 表1 SLA项 SLA项 定义 请求成功率 >=99.9% 可用性 Tair1 数据一致性 最终一致，不一致时长<1分钟 吞吐量 4000tps TP50请求时延 3000ms TP99.9请求时延 3000ms 注意事项 无 调用方法

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说明 1 新建项目 新建项目，后续所有的数据分析在该空间中展开，用便于数据管理。 2 接入数据源 数据源是数据分析的基础，成功接入数据源后才能进行数据分析。 3 新建数据集 数据集作为数据源和可视化展示的中间环节，承接数据源的输入，并为可视化展示提供输入。 4 搭建仪表板 添加不同

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，在1小时内 MRS 可以完成10TB的天气数据分析。 图1 环保行业海量数据分析场景 该场景下MRS的优势如下所示。 低成本：利用OBS实现低成本存储。 海量数据分析：利用Hive实现TB/PB级的数据分析。 可视化的导入导出工具：通过可视化导入导出工具Loader，将数据导出到DWS，完成BI分析。

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智能分析助手概述 智能分析助手是什么？ 在数据分析领域，传统的工具往往需要用户具备一定的技术背景，才能进行复杂的数据分析和图表生成。这不仅限制了数据分析的普及性，也增加了从数据获取到决策支持的时间成本。用户在面对复杂的数据分析任务时，经常感到困惑，因为需要手动编写查询、处理数据和生成图表，这些步骤既耗时又容易出错。

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实施步骤 智能工作台功能操作说明 流程引擎功能操作说明 低代码开发功能操作说明 数据分析和可视化功能操作说明

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可视化编辑器界面概述 RFS 可视编辑器UI由六个部分组成，分别是控制栏、资源栏、日志栏、设计台、模板栏和属性栏。可视化编辑器各部分详细功能说明如图1。 图1 可视化编辑器界面 表1 可视化编辑器页面说明 编号（对应上图） 解释 1 控制栏，集中显示设计台的快捷控制操作。 2 资源

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job_desc String 可视化作业的具体描述。 service_url String 可视化作业的endpoint。 train_url String 可视化作业的日志存储路径。 job_id Long 可视化作业的ID。 resource_id String 可视化作业的计费资源ID。

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产品组件 CSS 服务支持Kibana和Cerebro组件。 Kibana Kibana是一个开源的数据分析与可视化平台，与Elasticsearch搜索引擎一起使用。通过Kibana可以搜索、查看存放在Elasticsearch索引中的数据，也可以实现以图表、地图等方式展示数据。

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，并轻松修改模板。 使用可视化编辑器具备以下优势： 可视化模板资源 在可视化编辑器中，您可以查看模板中包含的资源的图形化表示，了解它们之间的关系。 可视化编辑器在模板元数据中定义有关资源的信息，如资源规格。在打开模板时，可视化编辑器会自动添加此元数据，以便在保存模板时保留当前布局

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仪表板可视化控件 查询控件 页签 组合容器 富文本 智能图表 表格 线/面图 柱状/条形图 指标 饼/环图 散点/气泡图 其他 父主题： 新建仪表板

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使用JDBC接口提交数据分析任务 功能简介 本章节介绍如何使用JDBC样例程序完成数据分析任务。 样例代码 使用Hive JDBC接口提交数据分析任务，该样例程序在“hive-examples/hive-jdbc-example”的“JDBCExample.java”中，实现该功能的模块如下：

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Insight的计费方式。 价格说明 计费说明 价格详情 04 使用 DataArts Insight提供丰富多样的可视化组件，采用拖拽式自由布局，轻松实现数据分析和报表搭建，快速定制专属数据大屏。 数据源获取 接入 GaussDB (DWS)数据源 接入MySQL数据源 接入PostgreSQL数据源

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支持跨空间资产分享，可以将大屏页面跨空间分享 。 预置多种团队空间角色，预置管理员、开发者、数据分析师、数据工程师和访问者。 丰富组件轻松配置样式，快捷配置灵活实现布局 功能介绍 预置400+各类组件，配合自定义组件能力，实现用户多样数据可视化诉求。快捷配置帮助用户轻松调整布局。 特性优势 丰富的组件：各类

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方式二：在控制台右侧“我的项目”单击项目名称，进入项目页面。单击“数据分析 >仪表板 > 新建仪表板”，进入仪表板编辑页面。 在仪表板右侧数据列下选择需要的数据集。 数据选择完成后，选择需要的可视化控件。 将所需的数据集字段从数据列下的维度或度量拖拽至可视化控件页面设置字段下。 图1 选择字段 字段选

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1 新建项目 新建项目空间，后续所有的数据分析在该空间中展开，用便于数据管理。 2 接入数据源 数据源是数据分析的基础，成功接入数据源后才能进行数据分析。 3 新建数据集 数据集作为数据源和可视化展示的中间环节，承接数据源的输入，并为可视化展示提供输入。 4 创建智能分析助手 创

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应用步骤 新建分析主题 “分析主题”是你在 BI 中进行数据分析和可视化展示的核心元素。当你需要进行数据分析时，可以创建分析主题并在其中进行自己的业务分析，分析主题中支持进行数据处理、制作可视化图表和仪表板；同时“分析主题”支持不同用户之间进行协作编辑，极大的方便了用户对分析内容的共享。

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