支持日常监控、重大操作等应用场景的数据生成，可对话务背景（根据城市规模、地域、时间、业务特征区分）、业务场景、指标类型等进行灵活的选择配置，自动生成标注数据。日常监控场景：支持4G数据业务、4G数据业务+VoLTE 业务两种业务场景，覆盖40+种故障模式。重大操作场景：支持ATS/ CS C升级、USN升级、UGW升级三种业务场景，覆盖10+

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在数据生成服务首页任务列表，点击任务右侧图标，进行数据下载操作，如下图所示：数据下载过程大约需5-10分钟，数据集会下载到租户个人中心-已订阅数据集中，通过数据资产管理服务->数据集服务->个人中心->已订阅数据集，查看通过数据生成服务生成的数据集，如下图所示:

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在数据生成服务首页任务列表，点击任务右侧按钮，查看任务详情，如下图所示：进入数据生成任务详情界面后，可以查看任务名称、创建人、创建时间、故障场景总数、故障注入总数、应用场景、业务类型、话务背景、指标类型等信息。同时以曲线图的方式展示数据样例，可以查看数据信息和标注信息。如下图所示：单击任务详情界面上“故障详情列表”按钮，可以看到本数据集注

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编排流程。 例如有随路数据为：{"data":{"test": "随路数据测试"}} 使用“变量赋值”图元，将随路数据中的test字段值赋值给流程变量FLOW.str1，此时FLOW.str1的值为"随路数据测试"。 图1 获取随路数据 配置智能机器人，对话类型选择IVR流程。 配

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使用时序预测算法实现访问流量预测 本案例介绍使用AI Gallery中预置的时序预测算法实现访问流量预测。 准备工作 已注册华为云帐号，且在使用ModelArts前检查帐号状态，帐号不能处于欠费或冻结状态。 当前帐号已完成访问授权的配置。如未完成，请参考使用委托授权。针对之前使用

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编排流程。 例如有随路数据为：{"data":{"test": "随路数据测试"}} 使用“变量赋值”图元，将随路数据中的test字段值赋值给流程变量FLOW.str1，此时FLOW.str1的值为"随路数据测试"。 图1 获取随路数据 配置智能机器人，对话类型选择IVR流程。 配

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在数据生成服务首页界面左侧，单击“核心网”下面“KPI时序数据”，进入“核心网KPI时序数据”界面。在“核心网KPI时序数据”界面右上方，单击“创建任务”，如下图所示：在创建任务界面，选择所需数据集的各项参数，如果应用场景选择“日常监控”，创建任务界面如下图所示：如果应用场景选择“重大操作”，创建任务界面如下图所示：创建任务界面参数及枚举

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测试模型 用测试数据测试模型的泛化能力。训练数据可以是带标签或者不带标签的数据，测试数据一定是带标签的数据，方便评估模型执行效果。 单击“训练模型”左下方的“测试模型”，新增“测试模型”内容。 参数配置均保持默认值。 单击“测试模型”代码框左侧的图标，进行模型评估。 模型测试效果会通过表格的形式在下方展示。

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column用于给时序表新增列： 1 ADD COLUMN column_name data_type [ kv_type ] [ compress_mode ] 其中时序表仅只能有一个TSTIME列，如果新增TSTIME列则会报错。 drop_column用于给时序表删除列： 1

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column用于给时序表新增列： 1 ADD COLUMN column_name data_type [ kv_type ] [ compress_mode ] 其中时序表仅只能有一个TSTIME列，如果新增TSTIME列则会报错。 drop_column用于给时序表删除列： 1

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功能简介 时序分析主页面分区和主要功能描述如下面图表所示。 时序分析页面 表1 页面分区说明 序号 区域 描述 1 时序探索导航栏 基于租户创建的资产模型提供资产数据的时序探索能力；基于租户在存储管理中每一个数据存储中配置的属性列表、提供了设备数据时序探索能力。 2 时间选择区

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在当前数据库中创建一个新的空白时序表，该表由命令执行者所有。 IoT数仓提供创建时序表DDL语句。创建时序表DDL需要提供时序表基于Key Value存储所需的维度属性（tstag）、指标属性（tsfield）以及时间（tstime）属性的相关信息。同时作为时序数据库，允许指明数据的生命周期TTL（Time

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dataset.result.result 测试数据：转换器处理的验证输入数据，支持手工输入和使用数据集。输入测试数据后，单击“测试”，可进行数据测试。 例如，单击“手工输入”，输入如下示例，单击“测试”后，显示如图2、图3所示效果。 { "resCode": "0",

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dataset.result.result 测试数据：转换器处理的验证输入数据，支持手工输入和使用数据集。输入测试数据后，单击“测试”，可进行数据测试。 例如，单击“手工输入”，输入如下示例，单击“测试”后，显示如图2、图3所示效果。 { "resCode": "0",

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在当前数据库中创建一个新的空白时序表，该表由命令执行者所有。 IoT数仓提供创建时序表DDL语句。创建时序表DDL需要提供时序表基于Key Value存储所需的维度属性（tstag）、指标属性（tsfield）以及时间（tstime）属性的相关信息。同时作为时序数据库，允许指明数据的生命周期TTL（Time

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原始数据查看 在IoT数据分析服务时序分析功能中，核心功能之一就是图形化方式查看资产数据、或者设备数据的历史曲线。以查看资产数据历史曲线为例，在时序探索导航栏中选择“资产时序探索”页签，然后选择您所关注的资产属性，在图标分析区中选择“原始数据”，即可展示出资产属性数据的历史曲线，如下图所示。

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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。 时序分析：专为物联网时序数据处理优化的服务，包括高压缩比的时序数据存储，高效的时序查询效率，海量时间线能力。 表2 时序分析 特点 描述 海量接入 海量时间线能力，最大可达亿级 时序存储 列式存储及专用压缩算法，高压缩率 高效查询 基于时间多维度聚合，近实时分析查询

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在图表分析区，选择“聚合数据”后，可根据实际的分析场景设置不同的采样间隔时间，设置完成后，时序分析会返回所选属性按采样间隔时间做聚合计算后的取值结果，并做图表呈现。 图3 设置采样间隔 图表缩放 在图表分析区，当您需要时序数据做上卷下钻分析时，可以通过放大、缩小按钮或者在图表上选中指定区域放大来实现。

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前提条件 时序的数据集，才能进行时序数据集标注，时间格式示例：08/10/2018 15:00:00。 父主题： 时序数据标注

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创建项目 时序预测学件，目前封装在模型训练服务的JupyterLab平台中。可通过在项目中创建JupyterLab环境，体验时序预测学件服务。 时序预测学件支持同时对多指标进行预测。 在模型训练服务首页，单击界面左上角的“创建项目”图标。 弹出“创建项目”对话框。请根据实际情况，配置如下参数：

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时的高效探索分析能力，及时发现物联网数据中的隐含规律则显得尤为重要。IoT数据分析服务的时序分析，提供基于模型驱动的海量历史数据时序分析洞察能力，让物联网数据的规律清晰可见。 父主题： 时序分析简介

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