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获取数据源详情 功能介绍 获取数据源详情。 URI GET /v1/{project_id}/connections/{connection_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID。获取方法请参考获取项目ID。 最小长度：0
获取协同授权列表 功能介绍 协同授权列表。 URI GET /v1/{project_id}/authorization/cooperate-authorization/rules 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID。获取方法请参考获取项目ID。
获取数据源列表 功能介绍 获取数据源列表。 URI GET /v1/{project_id}/connections 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID。获取方法请参考获取项目ID。 最小长度：0 最大长度：128 表2
典型场景示例：使用指标分析某商品的销售数据 应用场景 分析的数据并不能直接从数据表中获取，而需要基于原始数据进行加工时，可以新建指标。 本案例以各省份某产品的销售情况为例，介绍指标的使用方法。基于“province”维度和“sales”度量，通过创建指标获取“各省份销售额平均值”
打开/关闭权限 功能介绍 打开/关闭数据集权限。 URI POST /v1/{project_id}/datasets/{dataset_id}/permissions/config 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID。
数据源新增 功能介绍 数据源新增。 URI POST /v1/{project_id}/connections 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID。获取方法请参考获取项目ID。 最小长度：0 最大长度：128 请求参数
数据源更新 功能介绍 数据源更新。 URI PUT /v1/{project_id}/connections/{connection_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID。获取方法请参考获取项目ID。 最小长度：0
保存或修改数据集 功能介绍 保存或修改数据集。 URI POST /v1/{project_id}/datasets/save 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID。获取方法请参考获取项目ID。 最小长度：0 最大长度：128
手动续费 包年/包月云服务器从购买到被自动删除之前，您可以随时在智能数据洞察（DataArts Insight）控制台为云服务器续费，以延长云服务器的使用时间。 费用中心续费 登录DataArts Insight管理控制台。 单击右上角的“费用 > 续费管理”，进入续费管理页面。
获取数据集权限列表 功能介绍 获取数据集权限列表。 URI GET /v1/{project_id}/datasets/{dataset_id}/permissions 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 dataset_id 是 String 数据集ID。 project_id
配置数据集权限 功能介绍 配置数据集权限。 URI POST /v1/{project_id}/datasets/{dataset_id}/permissions 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 dataset_id 是 String 数据集ID。 project_id
使用安全建议 数据源连接 使用DataArts Insight服务连接数据源时，建议您只为账号赋予数据源的只读权限，避免因误操作而导致数据丢失，确保数据源的安全性和完整性。 数据导出 DataArts Insight提供了便捷的数据导出能力，支持将数据导出至您个人的OBS桶内，DataArts
计费概述 通过阅读本文，您可以快速了解智能数据洞察（DataArts Insight）的计费模式、计费项、续费、欠费等主要计费信息。 计费模式 智能数据洞察（DataArts Insight）当前提供包年/包月计费模式。包年/包月是一种预付费模式，即先付费再使用，按照订单的购买周
API概览 本章节介绍了目前DataArts Insight所提供的API列表。 表1 DataArts Insight API列表 类型 说明 协同授权API 获取指定的数据源、数据集、仪表板、大屏的资源的详细信息。并对资源协同授权。 工作空间API 查询工作空间详情、创建工作
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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