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自然语言查数接口 功能介绍 自然语言查数接口。输入为自然语言数据查询问题，返回查询到的数据和对应的SQL。 URI POST /v1/{project_id}/nl-query 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。
智能业务洞察能力，助力企业高效决策 内置行业场景AI算法，可深入分析业务问题根因，预测业务趋势。 通过智能化的数据分析功能提升业务洞察力，实现“知其然，更知其所以然”。
组合图中折线图可以显示随时间（根据常用比例设置）而变化的连续数据，因此非常适用于显示在相等时间间隔下数据的趋势。 组合图中簇柱状图，可以比较各组数据之间的差别。 约束限制 维度轴由数据的维度决定，至少选择1个维度。例如日期、省份或产品类型。
堆积面积图 堆积面积图可用来展示在一定时间内数据的趋势走向以及它们所占的面积比例。本文为您介绍如何为面积图添加数据并配置样式。
雷达图 雷达图可以展示分析所得的数字或比率，您能够一目了然地查看各类数据指标及数据变化趋势。本文为您介绍如何为雷达图添加数据并配置样式。 约束限制 维度轴由数据的维度决定，至少选择1个维度。例如日期、省份或产品类型。 度量轴由数据的度量决定，至少选择1个度量。例如订单数量。
折线图 折线图适用于分析数据随时间变化的趋势。例如，分析商品销量随时间的变化，预测未来的销售情况。本文为您介绍如何为折线图添加数据并配置样式。 约束限制 维度轴由数据的维度决定，至少选择1个维度。例如日期、省份或产品类型。 度量轴由数据的度量决定，至少选择1个度量。
面积图 面积图可用来展示在一定时间内数据的趋势走向以及它们所占的面积比例。本文为您介绍如何为面积图添加数据并配置样式。 在面积图中，可以得出数据随时间变化的结论，例如数据随时间递增、数据随时间递减、数据是否呈现周期性变化、数据呈指数性增长等。
表1 图表适用场景 类型 类型 说明 数据要素 线状图 线状图 折线图用来展示在相等的时间间隔下数据的趋势走向。 类别轴/维度 轴值/度量 颜色图例 折线柱图 折线柱图展示不同量级数据，支持常规线图、柱图组合场景的数据展示。
“0”数据分析门槛：自然语言对话快速进行数据分析，做到“所问即所得”。 10亿数据秒级响应：高性能BI引擎支持多种加速模式，10亿数据秒级响应。 自然语言智能分析：智能分析助手深入分析问题根因，预测业务趋势。 更多选择理由，请参见产品优势和应用场景。
典型场景示例：使用智能分析助手搭建某商品销售数据的仪表板 应用场景 智能分析助手提供对话式数据分析，通过自然语言与数据交互进行数据分析、获取智能见解、构建仪表板等操作。智能分析助手不仅能简化数据分析的处理难度，也能提升自助图表分析的效率。
通过因变量（Y轴数值）随自变量（X轴数值）变化的呈现数据的大致趋势，同时支持从类别和颜色两个维度观察数据的分布情况。用两组数据构成多个坐标点，考察坐标点的分布，判断多变量之间是否存在某种关联或总结坐标点的分布模式。本文为您介绍如何为散点图添加数据并配置样式。
AutoGraph引擎自动生成风格统一美观的可视化图表，能够快速搭建仪表板、大屏，实现全自然语言交互的BI自助分析，让一般业务人员和管理者也能轻松获取和分析数据。 解决的业内痛点：数据整合难度大、报表响应速度慢、图表美观性不足。
使用智能分析助手查询商品销售数据 DataArts Insight支持智能问数功能，通过自然语言的交互，直接获取数据结果，实现数据即问即答。本文以某类商品的销售数据为例，介绍如何使用智能分析助手实现快速获取数据结果和相关图表。
“2”代表选择语言。 “3”代表组件名称，用户可自定义。 “4”代表组件别名，用户可自定义。 “5”代表组件版本号，用户可自定义。 “6”代表组件的描述，用户根据需求自定义。 初始化后，insight-dev-tools文件夹中出现src目录，src目录中包含组件的配置目录。
它通过实时展示关键指标和数据趋势，帮助管理层快速把握业务状态，及时发现并解决问题。本文将为您介绍如何使用DataArts Insight连接GaussDB(DWS)数据源搭建仪表板，进行数据分析和可视化。
增长趋势 自定义图标：支持url设置和本地上传。 内容：设置增长趋势内容。 字体：设置增长趋势字体。 字号：设置增长趋势字号。 颜色：设置增长趋势颜色。 字体粗细：设置字体增长趋势字体粗细。
异常检测结果包括：在图表上标识出异常、用自然语言描述每个异常情况。 阈值检测： 需要用户配置度量/指标、阈值检测类型、阈值范围，单击“确定”进行异常检测。
快速搭建智能分析助手 应用场景 智能分析助手提供对话式数据分析，通过自然语言与数据交互进行数据分析、获取智能见解、生成可视化图表等操作。智能分析助手不仅能简化数据分析的处理难度，也能提升自助图表分析的效率。本文以某类商品的销售数据为例，介绍使用智能分析助手的方法。
图1 智能分析助手架构图 智能问数 智能问数通过自然语言对话的方式实现数据即问即答，让非专业人员也能轻松获取和分析数据。如图2所示，智能问数具备以下三大核心能力。 自然语言交互：用户可以直接用自然语言提问，智能分析助手将理解问题并进行回答。
智能分析助手 智能分析助手列表查询接口 自然语言查数接口
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