DataArts Insight提供了多种图表样式，覆盖了表格、线图/面图、柱状图/条形图、指标图、圆盘图、散点图、气泡图等分析图表，满足您灵活多样的可视化分析需求。 数据大屏 DataArts Insight管理控制台数据大屏打造高可视化要求、易上手的大屏搭建工具。 内置丰富的行业

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1、可能是用户当前帐号无权限访问IoT数据分析服务。 2、可能是用户当前帐号无权限访问IAM服务。 处理建议 方案1：用户改用开通IoT数据分析服务的帐号登录后再访问，或改用主帐号访问IoT数据分析服务。 方案2：用户登录主帐号后，把IoT数据分析服务的FullAccess权限赋予给当前无权限的帐号。

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假定用户开发一个Hive数据分析应用，用于管理企业雇员信息，如表1、表2所示。 开发思路 数据准备。 创建三张表，雇员信息表“employees_info”、雇员联络信息表“employees_contact”、雇员信息扩展表“employees_info_extended”。 雇员信息表“emp

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Effectiveness，简称OEE。一般每一个生产设备都有自己的理论产能，要实现这一理论产能必须保证没有任何干扰和质量损耗。 OEE就是用来表现设备实际的生产能力相对于理论产能的比率。 指标 标准公式 指标含义 时间利用率 （timeUsage） = ∑实际运行时间 / ∑计划开机时间

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假定用户开发一个Hive数据分析应用，用于管理企业雇员信息，如表1、表2所示。 开发思路 数据准备。 创建三张表，雇员信息表“employees_info”、雇员联络信息表“employees_contact”、雇员信息扩展表“employees_info_extended”。 雇员信息表“emp

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假定用户开发一个Presto数据分析应用，用于获取Presto提供的TPCDS Catalog的call_center表。 开发思路 数据准备。 创建三张表，雇员信息表“employees_info”、雇员联络信息表“employees_contact”、雇员信息扩展表“employees_info_extended”。

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约束与限制 用户拥有对所需数据集的编辑权限。 仪表板制作流程 仪表板制作从新建仪表板开始，然后选择数据集、选择控件、导入字段，最后保存并发布。具体操作请参考创建仪表板。 图1 数据分析流程图 父主题： 新建仪表板

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数据源”，单击“创建数据源”，进入创建数据源页面。接着选择“IOT”类型的数据源，然后在数据源输入框中输入数据源名称。 在页面中配置数据源的连接信息，如下表所示。 表1 数据源连接信息 参数 配置说明 数据源名称 填写数据源的名称，根据规划自定义。建议您按照一定的命名规则填写数据源名称，方便您快速识别和查找。

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假定用户开发一个Hive数据分析应用，用于管理企业雇员信息，如表1、表2所示。 开发思路 数据准备。 创建三张表，雇员信息表“employees_info”、雇员联络信息表“employees_contact”、雇员信息扩展表“employees_info_extended”。 雇员信息表“emp

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数据地图围绕数据搜索，服务于数据分析、数据开发、数据挖掘、数据运营等数据表的使用者和拥有者，提供方便快捷的数据搜索服务，拥有功能强大的血缘信息及影响分析。 搜索：在进行数据分析前，使用数据地图进行关键词搜索，帮助快速缩小范围，找到对应的数据。 详情：使用数据地图根据表名直接查看表详情，快速查阅明细信息，掌握使用规则。

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从这里开始 开通服务 用户首次进入IoT数据分析服务控制台后，将会自动开通IoT数据分析服务。 图1 总览页面 基础配置 为了能够开始正常使用IoT数据分析服务，需要用户完成如下基础配置： 1. 配置数据源：通过配置数据源，将待分析的数据注入IoT数据分析服务。用户可以根据自己的情况选择不同类型的数据源配置。具体内容可参考

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景。 优势： 灵活：游戏开服6小时内需多次扩容，GeminiDB Mongo计算节点增加，扩容性能倍数提升，可灵活轻松应对。 数据恢复快：表级时间点恢复，支持游戏快速回档。 稳定扩容：扩容期间性能稳定，不影响游戏体验。 IoT 云数据库 GeminiDB兼容Cassandra接口

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择数据源（若列表为空，请跳转到“创建数据源”链接创建数据源，详见数据源章节），如下图所示。 使用IoTDA数据源时，系统会自动读取该数据源的相关信息及相关的产品信息，生成作业执行流程，如图所示。 上图所示示例中，所选择的IoTDA数据源包含两种设备：烟感设备与水表，系统自动生成了

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使用华为云租户主账号登录进入“IoT数据分析”服务控制台。 在左侧导航栏选择“数据源>IoTDA实时数据源”，点击页面中“立即授权”按钮进行确认授权。以便后续IoT数据分析服务与IoTDA服务能够互相访问租户数据。 确认授权后，点击“添加数据源”，输入数据源名称、在实例下拉列表中选择1个您名下的I

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单击“数据分析 > 智能分析助手”，进入智能分析助手界面。 单击“操作 > 编辑”，进入智能分析助手详细信息界面，查看基本信息。 表1 基本信息参数说明 参数 说明 名称 智能分析助手的名称。 创建者 创建智能分析助手的用户。 修改时间 更新智能分析助手的时间。 状态 代表训练的状态：未训练、成功、失败。

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子用户无操作权限。 可能原因 用户使用了子用户来访问IoT数据分析服务，但该帐号无操作IoT数据分析服务权限，因此报错。 处理建议 有两种处理方法 方法1、用户使用主来访问IoT数据分析服务。 方法2、利用IAM授权功能，通过主帐号把访问IoT数据分析服务权限授予给子用户。 父主题： 公共错误码

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当数据集为结构化的数据时，才会显示数据字典、数据样例和数据分析。 数据字典：了解数据模型属性，例如，数据模型属性的名称、数据类型、字段长度和字段描述信息。 数据样例：数据集的样例，帮助用户简单了解该数据集。 提供数据样例同步功能，在数据样例列表左上角，单击，可以进行样例数据的刷新。 数据分析：提供数据的可视化展现

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。 DLI 支持计算资源按租户隔离，保障作业SLA；支持数据权限控制到表/列，帮助企业实现部门间数据共享和权限管理。 建议搭配以下服务使用 OBS、DIS、 DataArts Studio 地理大数据分析 地理大数据分析 地理大数据具有大数据的相关特征，数据体量巨大，例如全球卫星遥感影

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在算子选项卡中，包含预置算子和自定义算子2类，如图1所示，除自定义算子外都是预置算子。 图1 算子列表 预置算子 如图1中红色框所示，预置算子列表目前分为数据特征、输入输出、模型工程三大类。带标志的是算子类别，比如数据特征类，该类包含数据特征的子类数据分析、特征工程、数据处理及其算子。详细的预置算子说明请参考预置算子说明章节。

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低开发者开发流分析作业门槛，IoT数据分析服务提供图形化流编排能力，开发者可以通过拖拽方式快速开发上线。 表1 实时分析 特点 描述 图形化流编排能力 可视化流编排IDE、无需写SQL，通过简单拖拽完成流作业定义。 物联网流编排算子 基于典型物联网应用场景，封装常用算子，比如数据接入，数据过滤，数据转换等等。

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角色与权限介绍 Astro Platform中角色 在Astro Platform角色列表中，可以新建角色，并给角色赋予表1中的权限，以此来控制角色中用户对Astro低代码平台的操作权限。 表1 Astro Platform基础权限 权限名称 权限说明 企业信息 查看/编辑租户信

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