年龄-年龄文档介绍内容-阿里云

Python SDK示例：DataFrame

labels=['0-9','10-19','20-29','30-39','40-49','50-59','60-69','70-79']cut_lens=lens[lens,lens.age.cut(range(0,80,10),right=False,labels=labels).rename('年龄分组')]取分组和年龄唯一的前10条数据来进行查看。cut_lens['年龄分组'...

分组维度

分组维度用于将维度值分组的场景，例如对年龄字段分组，分为未成年、青年、中年、老年这几个大区，分别查看每个年龄段人员的疫苗接种情况。前提条件您已创建数据集，请参见创建并管理数据集。新建分组维度在数据预览区域，单击新建...

自定义标签

例如：自定义标签“年龄段”，将1~10岁、11~20岁、21~30岁等年龄段分别定义为标签值，然后对“年龄段”标签进行透视分析。操作步骤选择工作空间>配置管理>数据中心>数据集，或工作空间>用户洞察>资产管理>标签管理，单击右上角自定义标签...

FigureCluster

3 AverageAge float 平均年龄。26 MinAge float 最小年龄。12 MaxAge float 最大年龄。44 Cover File 封面信息。CustomId string 自定义 ID。abc CustomLabels object 自定义标签，用于根据标签搜索分组。{"Bucket":"examplebucket"} ...

快速入门

print(cut_lens['年龄分组','age'].distinct()[:10])返回值年龄分组 age 0 0-9 7 1 10-19 10 2 10-19 11 3 10-19 13 4 10-19 14 5 10-19 15 6 10-19 16 7 10-19 17 8 10-19 18 9 10-19 19 最后，查看在各个年龄分组下，用户的评分总数和...

用户属性管理

例如：先导入的用户标签表A中年龄记录为20，后导入的用户标签表B中年龄记录为21，均映射用户属性“年龄”，用户属性规定的赋值逻辑为“保留更新时间最晚的字段值”，此时年龄用户属性保留的记录为21。后续使用时，仅展示映射的用户属性，...

人脸检测

人脸信息包括人脸ID、年龄、性别、心情、吸引力、人脸质量、人脸属性等，其中人脸属性包括人脸位置、头部朝向、眼镜、胡子、面罩等。您可以针对人脸信息进行搜索，例如搜索特定年龄、性别等类型的照片。使用您可以通过不同语言的SDK调用 ...

无感通行记录

人脸坐标 faceRightBottom String 是人脸的轮廓外接矩形在图画中的右下角位置[3]性别代码 gender Integer 0-未知 1-男 2-女年龄 age Integer 年龄，0为未知年龄人脸置信度 faceReliability Float 是人脸置信度[0-1]口罩置信度 ...

基础统计分析

Top10频数统计，以年龄为例，统计了年龄出现频数最多的前10个年龄。频数百分位数，最大值是否与Top10频数统计的最多的一致。报告中有日期选择的只展示了一天的数据，如果查看其他天的数据需要手动选择日查看。是否开启指数模式默认为不开启...

客流数据模型

模型字段字段名称类型描述 faceId String 行人ID iotId String 设备ID productKey String 产品PK deviceName String 设备DN age Integer 年龄 gender String male/female/unknown landmarks String 行人landmark recordTime Date 记录...

客户标签

历史累计次数：设置客户交易累计次数区间条件历史累计消费金额：设置客户累计消费金额区间条件客单价：设置客户单笔消费金额区间条件基础条件性别：设置性别条件年龄：设置年龄区间条件地区：设置地区条件商品条件：设置客户购买某...

用户管理

faceImageUrl String 用户图片地址 idNo String 身份证号 userGroups JSONArray 用户组列表 age Integer 年龄 sex Integer 性别：1男，2女 mobile String 电话 gmtCreate Long 创建时间 gmtModified Long 更新时间 nationality String 国家...

数据可视化展现

在图示位置设置字段信息，将 age_range 改为年龄区间，pv 改为访问次数。设置聚合方式。在图示位置设置聚合方式为求和。确认最终图表。注册会员访问次数性别分布选择图标类型与数据。场景选择饼图，切片字段为 gender，值为求和...

统计聚合

示例统计年龄为18岁的人中得分的最低分数。query=TermQuery('age',18)agg=Min('score',name='min')search_response=client.search(table_name,index_name,SearchQuery(query,next_token=None,limit=0,aggs=[agg]),columns_to_get=...

03创建数据元

按上述操作流程分别创建手机号码、教育水平、职业、年龄、婚姻状况数据元，具体数据如下：数据元名称所属类目 code 数据元类型引用数据字典质量校验函数长度手机号码客户信息 sjhm 字符类-手机号码校验(sjhmjy)16 教育水平客户信息 ...

创建安全联合分析任务

场景描述 A有一张数据表datatrust_a/host_train_adult_10用于记录人群属性（记录年龄、工作等信息），id作为主键，有一张数据表datatrust_a/sj_mpcsql_out，用于统计结果输出；B有一张数据表datatrust_b/slave_train_adult_10用于记录人群...

居民管理

9其它 idNum String 否身份证号，更新时可选 faceImgUploadId String 否智能识别照片上传文件ID，见“获取OSS上传地址”和“保存上传OSS文件”接口上传bizCode=HOUSEHOLD_FACE age Integer 否年龄 degree Integer 否学历：0无；...

身份证加工函数

EXTRACT_AGE 从身份证号中提取年龄。EXTRACT_BIRTH_DATE 从身份证号中提取出生日期。EXTRACT_BIRTH_DAY_OF_MONTH 从身份证号中提取出生日期的日部分。EXTRACT_BIRTH_MONTH 从身份证号中提取出生日期的月份。EXTRACT_BIRTH_YEAR 从身份证号...

yhkh_demo_di建表语句如下：CREATE TABLE IF NOT EXISTS `ods_base_yhkh_demo_di`(`id` bigint COMMENT '主键',`zzhm` string COMMENT '证件号码',`khmc` string COMMENT '客户名称',`nl` bigint COMMENT '年龄',`xb` string COMMENT '性别...

多媒体分析概述

背景信息多媒体分析支持的算法服务如下：基础模型服务：提供图像领域内开箱即用的算法服务能力，包括图像多标签、图像质量分评定、人脸属性分析（颜值、脸型、发型、发色等信息）、年龄分析、人像身材修改（瘦身/大码）、图像去水印等模型...

Figure

取值范围如下：face：人脸 face Age long 年龄。29 AgeSD float 年龄标准差。5 Gender string 性别，取值范围如下：female：女性 male：男性 female GenderConfidence float 性别置信度，取值范围为 0（表示置信度最低）~1（表示置信度最高...

03配置逻辑表关联字段标准

已创建数据元“年龄”、“手机号码”“教育水平”、“职业”和“婚姻状况”，具体操作，请参见创建数据元。已创建“ods_base_yhkh_demo_di”逻辑表，具体操作，请参见通过云计算资源扫描创建逻辑表或通过DDL方式新建逻辑表。操作步骤 ...

实体

年龄解析年龄数字 15岁、30了、五十岁 sys.address 系统.地址解析多层级复杂地址中国上海市静安区巨鹿路882号 sys.email 系统.邮箱解析标准的邮箱 de*@163.com 12*@qq.com sys.duration 系统.时间段解析一个时间段、持续时间一...

需求分析

MySQL用户信息数据结构（ods_user_info_d）字段名称字段说明 uid 用户名 gender 性别 age_range 年龄分段 zodiac 星座步骤二：分析产出目标用户画像数据结构根据原始数据分析可获得的有效数据，并基于业务需求确认最终数据表结构。...

关联Logstore与OSS外表进行查询和分析

该公司已通过日志服务实时采集用户支付行为（支付方式、支付费用等）日志，并将用户属性（地域、年龄、性别等）信息保存在OSS中。针对该场景，日志服务查询和分析引擎提供Logstore和外部数据源（ExternalStore，例如MySQL数据库、OSS等）...

需求分析

MySQL用户信息数据结构（ods_user_info_d）字段名称字段说明 uid 用户名 gender 性别 age_range 年龄分段 zodiac 星座步骤二：分析产出目标用户画像数据结构根据原始数据分析可获得的有效数据，并基于业务需求确认最终数据表结构。...

创建多元索引

如果按照城市查询学生，则查询city_index，如果按照年龄查询学生，则查询age_index。如果查询年龄小于12岁且城市是成都的学生，此种方式就无法查询。此方式的实现类似于全局二级索引，使用此方式创建多元索引会带来更高的费用，因此不建议...

应用场景

人工智能众包可以为如下业务场景提供服务。人工智能众包可以为如下业务场景提供...调研咨询行业通过匹配用户基本信息（性别、年龄、职业等）和其他用户行为（购买力、购买偏好等），获取用户对产品或市场的第一手资料，从而进行调研分析。

人脸识别

您可以将检测到的元数据应用于年龄、性别的统计。前提条件已开通智能媒体管理IMM，并在OSS中绑定IMM。具体操作，请参见快速入门。如果您通过RAM用户使用IMM相关功能，需确保RAM用户拥有以下权限。系统权限：AliyunOSSReadOnlyAccess 和 ...

H5关联选择器

如“姓名字段包含输入值”+“年龄字段等于输入值”，则既可通过姓名搜索，又可通过年龄搜索目标选项。不配置时，默认为“‘展示属性配置的字段’包含输入值”。开启逻辑流自定义搜索数据源类型为逻辑流数据源时，开启此选项后，执行数据源...

DUMP TO MAXCOMPUTE（2.0版）

将CUSTOMER表中年龄大于18的客户信息导入MaxCompute的trade project下的分区表CUSTOMER中，其中 dt 和 nation 为MaxCompute目标表的分区字段。engine=MPP,return-dump-record-count=TRUE,dump-header=[DUMP DATA OVERWRITE INTO 'odps:/...

H5多关联选择器

如“姓名字段包含输入值”+“年龄字段等于输入值”，则既可通过姓名搜索，又可通过年龄搜索目标选项。不配置时，默认为“‘展示属性配置的字段’包含输入值”。开启逻辑流自定义搜索数据源类型为逻辑流数据源时，开启此选项后，执行数据源...

管理Schema

id_field=FieldSchema(name="id",dtype=DataType.INT64,is_primary=True,description="primary id")#年龄字段：age，类型为INT64，用于存储年龄信息。age_field=FieldSchema(name="age",dtype=DataType.INT64,description="age")#向量字段...

医学智能问答

采集的问诊信息主要包括以下内容：基本信息，如主诉、年龄、部位等。病情，如症状、并发症、病程等。病史相关，如疾病史、用药史、过敏史等。非结构化信息，如皮损图片等。说明您可以进入在线咨询获取在线人工帮助。阿里云视觉智能开放...

GET_IDCARD_AGE

MaxCompute GET_IDCARD_AGE函数主要用于验证身份证的合法性并获取身份证持有者的年龄。本文为您介绍GET_IDCARD_AGE函数的命令格式和参数说明。命令格式 get_idcard_age()参数说明 idcardno：必填。STRING类型，15位或18位身份证号码。在...

实体

年龄解析年龄数字 15岁、30了、五十岁 30@sys.address 系统.地址解析多层级复杂地址中国上海市静安区巨鹿路882号中国上海市静安区巨鹿路882号@sys.geo-district 系统-区县解析标准的区县朝阳区朝阳区 @sys.name 系统-⼈名解析...

过滤

结果排序对于输出的结果可以配置排序，有升序和降序，排序的内容支持多个，比如按照年龄升序，并且按照语文成绩降序，并且排序内容支持表达式配置。对于节点输出的数据支持截取，比如从第100条开始，截取1000条。说明只有离线场景才有此...

操作使用FAQ

标签分为：人群（性别、年龄、购买力、人生阶段、职业、区域）场景（学校、医院、商场、CBD、高端社区、高端酒店、游艺游乐等）设备（售货机、充电宝、拍照机、唱歌机、娃娃机等）区域（省、市、区）价格对应可选标签：10元-场景标签（二级...

实体管理

年龄解析年龄数字 15岁、30了、五十岁 30@sys.address 系统.地址解析多层级复杂地址中国上海市静安区巨鹿路882号中国上海市静安区巨鹿路882号@sys.geo-district 系统-区县解析标准的区县朝阳区朝阳区@sys.name 系统-⼈名鲁迅 ...

数据模型

ColumnName Type AggregationType Comment user_id LARGEINT 无用户ID date DATE 无数据写入日期 city VARCHAR(20)无用户所在城市 age SMALLINT 无用户年龄 sex TINYINT 无用户性别 last_visit_date DATETIME REPLACE 用户最后一次...

年龄

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