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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。获取方法请参考获取项目ID。
服务名为产品名称，例如dataartsinsight、evs和vpc等，服务名仅支持小写。资源类型和操作没有大小写，要求支持通配符号*，无需罗列全部授权项。 操作：操作以IAM服务中已经注册的action为准。 Condition 限制条件：使策略生效的特定条件，包括条件键和运算符。 条件键表示策略语句的 Condition
固定和删除 当需要将控件固定在仪表板上，和随着数据分析场景的变化需要删除控件，本文介绍如何删除和固定控件。 前提条件 已创建仪表板，请参见创建仪表板。 存在一个或多个可视化控件。 操作步骤 单击控件右侧的，在弹出页面单击所需的操作。 固定控件。在弹出的页面单击“固定”，组合容器控
场景简介：DataArts Insight支持快速搭建固定报表/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。 业内痛点：业务涉及表多，报表响应慢；报表交互和样式复杂，调试工作量大。 产品优势：高性能BI引擎支持多种加速模式，10亿数据秒级
入参数设置页面。 图1 参数设置页面 表1 参数说明 参数名称 说明 变量名 变量名称。 变量类型 支持文本、数值和日期3种变量类型。 默认值生效范围 支持全局生效和仅编辑页生效范围。 全局生效：查询默认值在仪表板、大屏、SQL编辑页面都生效。 仅编辑页生效：查询默认值只在sql编辑页面有效。
DataArts Insight适用于数字化转型各个阶段的企业客户： 提供丰富的数据源连接器和可视化图表组件，自助化完成仪表板、大屏等常规BI分析操作。 用户只需要使用自然语言对话即可快速轻松的进行数据查询和分析，做到“所问即所得”。 多数据源支持，全链路数据安全可靠 对接多种云上数据源，
区域和可用区 什么是区域、可用区？ 用户用区域和可用区来描述数据中心的位置，您可以在特定的区域、可用区创建资源。 区域（Region）：从地理位置和网络时延维度划分，同一个Region内共享弹性计算、块存储、对象存储、VPC网络、弹性公网IP、镜像等公共服务。Region分为通用
服务进行操作。 权限根据授权的精细程度，分为角色和策略。 角色：角色以服务为粒度，是IAM最初提供的一种根据用户的工作职能定义权限的粗粒度授权机制。 策略：策略以API接口为粒度进行权限拆分，授权更加精细，可以精确到某个操作、资源和条件，能够满足企业对权限最小化的安全管控要求。
在页面左上角选择工作空间和训练成功的智能分析助手。 使用自助问答生成报表。 本例测试样例如下： 示例1：各区域销售数据。 图7 商品销售数据 单击图表右下方“添加至仪表板 > 添加至当前仪表板”。 图8 添加图标至仪表板 示例2：上海区域2022年各商品类型销售数量和占比 图9 上海区域2022年各商品类型销售数量和占比
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。 本文以某类商品的销售数据为例，介绍使用智能分析助手搭建仪表板的方法。
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、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。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。 操作流程 图1 快速搭建智能分析助手操作流程
用户自定义的组件名称，注册后名称不支持修改。 图标 组件显示的图标，用户可自定义图标，如果不选择，则使用的是默认图标。 适用范围 注册组件的使用范围仅支持大屏和仪表板。 适用平台 使用平台仅支持PC。 开发包 开发好的开发包上传。开发包的大小在40M以内，且格式为zip包。 描述 用户对自定义组件的描述，最多可输入200字符。
用来设置页面标题，有两种模式可选，勾选和不勾选。 勾选：展示页面标题。不勾选：不展示页面标题。 标题 页面标题，可进行自定义编辑。 文本 标题字体的大小，可以输入设置，也可通过控制台上的和来对组件间距设置。 对齐方式 支持两种对齐方式，左对齐和居中对齐。 下边距 设置标题到页面的边距，两种格式默认和自定义。自
查询数据集和目录列表 功能介绍 查询数据集列表。 URI GET /v1/{project_id}/datasets 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
户自行负责。 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。 即问即答：支持即问即答，
String 层级结构语义化名。 最小长度：0 最大长度：128 levels Array of 表17 objects 层级结构level。 数组长度：0-2147483647 表17 LevelVO 参数 参数类型 描述 caption String 语义化名。 最小长度：0 最大长度：128
String 层级结构语义化名。 最小长度：0 最大长度：128 levels Array of 表8 objects 层级结构level。 数组长度：0-2147483647 表8 LevelVO 参数 参数类型 描述 caption String 语义化名。 最小长度：0 最大长度：128
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
方面。例如通过配置同义词有助于智能分析助手能够更精确地解析和理解数据集中的信息，从而提升数据的可读性和分析的准确性。 步骤3：模型训练 通过模型训练让智能分析助手深入理解所关联的数据集。 每次编辑智能助手关联的数据集的语义信息（如字段名、字段描述、同义词等）后，需要重新训练，否则会影响智能问答。
> 见解 > 模板”（图3）。 除使用原始查询提供的模板之外，也支持通过选择维度的名称和值以及度量名称、值、平均值、最大值等自由组合模板化见解。 单击见解编辑“生成预览”，在见解预览中显示模板语言生成的文本输出（图3）。 图3 配置模板化见解 设置后单击“确认”，保存模板化见解。
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