经营数据分析 商家在“经营数据分析>商品分析”页面可查看截止至前一日24点的交易额和订单量信息。 此页面仅在区域为北京四的情况下可查看，如下图，如遇页面无法查看情况，请确认区域是否选择正确。 操作步骤 进入卖家中心页面。 单击左侧导航的“数据分析>经营数据分析”。 查看交易信息。

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查询数据分析结果 功能介绍 根据数据集ID查询数据集的分析任务结果。 URI URI格式 GET /softcomai/datalake/v1.0/datasStatistics/{datasetId} 参数说明 参数名 是否必选 参数类型 备注 datasetId 是 String

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提交数据分析请求 功能介绍 管理员在数据集详情页面数据分析分页，提交数据分析请求。 URI URI格式 PUT /softcomai/datalake/v1.0/datasStatistics 参数说明 无。 请求 请求样例 PUT https://console.ulanqab

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，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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产品优势 物联网资产模型感知 IoT数据分析服务是以物联网资产模型为中心的分析服务，不同于公有云上的通用型大数据相关产品，IoT数据分析服务与资产模型深度整合，在相关数据分析作业的定义中，开发者可以方便引用物联网的模型数据，大大提升数据分析的效率。 一站式开发体验 大数据开发技术

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最佳实践内容概览 数据分析 DLI 应用于海量的日志数据分析和大数据ETL处理，助力各行业使能数据价值。当前数据分析最佳实践内容如下： 使用DLI进行车联网场景驾驶行为数据分析，具体请参考使用DLI进行车联网场景驾驶行为数据分析。 使用DLI将 CS V数据转换为Parquet数据，具

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查询数据分析状态 功能介绍 根据数据集ID查询数据集的分析任务状态。 URI URI格式 GET /softcomai/datalake/v1.0/datasStatistics/status/{datasetId} 参数说明 参数名 是否必选 参数类型 备注 datasetId

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查询数据分析状态 功能介绍 根据数据集ID查询数据集的分析任务状态。 URI URI格式 GET /softcomai/datalake/v1.0/datasStatistics/status/{datasetId} 参数说明 参数名 是否必选 参数类型 备注 datasetId

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提交数据分析请求 功能介绍 管理员在数据集详情页面数据分析分页，提交数据分析请求。 URI URI格式 PUT /softcomai/datalake/v1.0/datasStatistics 参数说明 无。 请求 请求样例 PUT https://console.ulanqab

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网站数据分析场景 使用Superset从MySQL中获取数据进行分析

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责统计数据的人员，您希望他们拥有IoT数据分析服务的查看权限，但是不希望他们拥有增删或者改动IoT数据分析服务资源等高危操作的权限，那么您可以使用IAM为开发人员创建用户，通过授予仅能使用IoT数据分析服务的查看操作，控制他们对IoT数据分析服务资源的使用范围。 如果华为云账号已

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应用场景 DLI服务适用于海量 日志分析 、异构数据源联邦分析、大数据ETL处理。 海量日志分析 游戏运营数据分析 游戏公司不同部门日常通过游戏数据分析平台，分析每日新增日志获取所需指标，通过数据来辅助决策。例如：运营部门通过平台获取新增玩家、活跃玩家、留存率、流失率、付费率等，了解

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态，采用Yarn管理集群资源，提供Hive、Spark离线大规模分布式数据存储和计算及进行海量数据分析与查询的能力。 操作流程 开始使用如下样例前，请务必按准备工作指导完成必要操作。 创建 MRS 集群：创建一个MRS 3.1.5版本的“Hadoop分析集群”。 安装集群客户端：下载并安装MRS集群客户端。

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物联网数据的数据体量大、价值密度小、数据时效性高、质量低。针对物联网数据的这些特点，在海量历史数据中提供近实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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MRS支持在大数据存储容量大、计算资源需要弹性扩展的场景下，用户将数据存储在OBS服务中，使用MRS集群仅作数据计算处理的存算分离模式，从而实现按需灵活扩展资源、低成本的海量数据分析方案。 约束与限制 大数据存算分离场景，请务必使用OBS并行文件系统，使用普通对象桶会对集群性能产生较大影响。 操作流程 本章节指导用

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的异构数据，将分散的数据统一收集并存储管理为后续的数据分析做好基础准备。它提供开箱即用的数据采集和预处理工具，帮助客户可以敏捷地快速搭建分布式数据收集网络，并且确保海量高速数据的处理性能。 强大的工具化数据分析平台 在统一管理海量的各种数据基础之上，对上层提供开箱即用的GUI即席

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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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数据分析常见问题 数据源常见问题 管道作业常见问题 实时分析常见问题 时序分析常见问题 资产建模和分析常见问题

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于对象的海量存储服务，为客户提供海量、安全、高可靠、低成本的数据存储能力。关于OBS服务的详细介绍可参见 对象存储服务 产品概述。 目前DES不支持直接将数据上传到其他云服务，传输的数据最终存放在OBS中，OBS可以作为其他云服务的存储资源池，还可以作为其他云服务的数据分析学习的数据

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uce任务或Spark任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下： 通过HiveQL语言非常容易的完成数据提取、转换和加载（ETL）。 通过HiveQL完成海量结构化数据分析。 灵活的数据存储格式，支持JSON，CSV，TEXTFILE

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者使用。 API技术开放 当前面临的主要问题 业界海量API碎片化分布，缺少统一的汇聚平台展示API。 应用开发者缺少行业价值API的获取途径，不清楚哪些API可用。 API中心解决方案 API中心构建统一汇聚和展示千行百业海量API的开发者门户，为应用开发者提供统一的API搜索

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