营销任务 查看销售拓展任务 处理销售拓展任务 查看销售拓展任务明细 查看大单续订任务 处理大单续订任务 父主题： 拓新

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CARBON类型。 如果原始数据表存储格式不满足要求，您可以通过 CDM 将原始数据直接导入到 DLI 中进行分析，无需上传OBS。 通过DLI分析数据 进入数据湖探索DLI控制台，参考DLI用户指南中的创建数据库创建数据库。 参考创建OBS表创建OBS外表，包括贸易统计数据库、贸易详单信息表和基础信息表。

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CARBON类型。 如果原始数据表存储格式不满足要求，您可以通过CDM将原始数据直接导入到DLI中进行分析，无需上传OBS。 通过DLI分析数据 进入数据湖探索DLI控制台，参考DLI用户指南中的创建数据库创建数据库。 参考创建OBS表创建OBS外表，包括贸易统计数据库、贸易详单信息表和基础信息表。

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配置多媒体营销数据 导入营销数据 以租户管理员角色登录AICC，选择“外呼任务 > 多媒体营销管理”。 当营销状态为草稿或暂停状态，单击“数据导入”，进入数据导入页面。区分按文件导入和 服务器 导入。 图1 多媒体数据导入 若选择按模板导入，单击“下载营销数据模板”，系统预制模板内容

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分析图数据 通过GES直接对图数据进行可视化分析。 前提条件 已完成开发并调度Import GES作业，且作业运行成功。 通过GES分析数据 进入图引擎服务GES控制台，在“图管理”页面中单击对应图后的“访问”按钮。 图1 访问图 参考访问图和分析图，对导入的图数据进行可视化分析。

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分析Hive数据 功能介绍 本小节介绍了如何使用样例程序完成分析任务。样例程序主要有以下方式。 使用JDBC接口提交数据分析任务。 使用HCatalog接口提交数据分析任务。 样例代码 使用Hive JDBC接口提交数据分析任务，参考样例程序中的JDBCExample.java。

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分析Impala数据 功能简介 本小节介绍了如何使用样例程序完成分析任务。本章节以使用JDBC接口提交数据分析任务为例。 样例代码 使用Impala JDBC接口提交数据分析任务，参考样例程序中的JDBCExample.java。 修改以下变量为false，标识连接集群的认证模式为普通模式。

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告诉它您的日程安排，它就会在适当的时候提醒您，以确保您不会错过任何重要的事情。 智慧管家还可以监测和记录您的健康数据，例如心率、睡眠质量等。 为您提供个性化的健康建议和推荐，帮助您更好地管理自己的健康。 与健康设备连接后，它会实时传输数据并生成健康报告，让您全面了解自己的健康状况。 智慧管家还可以与智能家居设备进行连接，实现远程控制和自动化操作。

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数据集要求 预测分析项目中需要使用到的数据集为表格数据集，数据格式支持csv格式。表格数据集的具体介绍请参见表格数据集。 将原始.xlsx格式的数据转换为.csv格式的数据的方法如下： 将原始表格数据（.xlsx）另存。单击“文件>另存为”，选择本地地址后，下拉选择“保存类型”为“ CS V

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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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数据采集与分析 前提条件 已配置邮箱服务器，具体操作请参见调测邮箱通知功能。 操作步骤 选择“运维管理 > 数据采集与分析 > 数据采集与分析”。 根据需要选择相应的功能使用，详情请参见表1。 表1 任务管理 任务 说明 操作方法 采集设备日志 采集和统计设备故障日志，以了解设备的状态以及运行情况。

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数据采集与分析 数据采集与分析 父主题： 运维管理

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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 使用DLI进行车联网场景驾驶行为数据分析 使用DLI将CSV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

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数据湖分析 多源数据目录 父主题： Doris应用开发指导

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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 分发统计 播放统计

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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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