BDSNP Module——用于改善CMAQ模型中土壤氮氧化物（NO）排放估计的模块
该数据集为美国本土（CONUS）改进CMAQ模型中土壤氮氧化物（NO）排放估计的BDSNP模块。涵盖土壤类型、pH值、含水量和温度等因素，提供详细排放估计，提高大气NO浓度预测精度。空间分辨率为12x12公里网格，时间覆盖2011年6月21日至2011年6月22日，输入化肥数据为2011年1月至2012年1月。通过结合这些因素，BDSNP模块显著提升了CMAQ模型对土壤NO排放的模拟准确性。
数据团队必读:智能数据分析文档(DataV Note)五种高效工作模式
数据项目复杂，涉及代码、数据、运行环境等多部分。随着AI发展，数据科学团队面临挑战。协作式数据文档（如阿里云DataV Note）成为提升效率的关键工具。它支持跨角色协同、异构数据处理、多语言分析及高效沟通，帮助创建知识库，实现可重现的数据科学过程，并通过一键分享报告促进数据驱动决策。未来，大模型AI将进一步增强其功能，如智能绘图、总结探索、NLP2SQL/Python和AutoReport，为数据分析带来更多可能。
零售行业数据分析工作模式革新
在零售行业，干数据分析和汇报的小伙伴肯定懂，每个月、每季度、每年都要做各种报告往上交。随着公司业务的拓展，销售的类目从几种到几十种，甚至到上百种，数据量也不断往上涨。以前做个Excel表、画几张图就能搞定的事情，现在光是整理这些数据就够让人头疼了，更别说还要从中找出有用的信息，做成清晰易懂的报告。因为，面对这么庞大的数据量，我们真是遇到了前所未有的挑战。DataV Note作为一个智能分析文档，解决了我们的困境。
数据分析之年度总结分享
国内一家服装公司，年销售额达数千万元，覆盖七个区域。财年后需分析销售数据以指导下年度战略。传统工作流涉及业务人员与BI研发协作，但存在沟通、分析和制作困难。为解决这些问题，采用阿里云DataV Note进行智能数据分析。该工具支持多人协作、AI驱动的可视化分析，并能数字化沉淀成果，极大提升了效率和美观度。通过对比不同品类销售额、品牌占比及地区业绩等维度，最终生成专业报告，满足多样化汇报需求。总结来看，DataV Note提供了高效、智能的数据分析解决方案。
地图不只是导航：DataV Atlas 揭示地理数据的深层价值
随着互联网场景的快速衍生，打车、外卖、智能驾驶等领域的空间数据爆发式增长，海量数据分析成为日常需求。然而，传统地图服务面临性能、安全和成本挑战。为此，我们推出「DataV Atlas 地理数据服务」，提供高效、安全、易用的地理数据解决方案。通过简单的 SQL 查询即可生成专业地理服务，支持多源数据整合、实时更新与分析，确保数据安全，并深度集成 DataV Board 数据看板，实现一键上屏和交互式分析。适用于大屏展示、城市规划等多种场景，助力企业轻松挖掘空间数据价值。
云端问道5期实践教学-基于Hologres轻量实时的高性能OLAP分析
本文基于Hologres轻量实时的高性能OLAP分析实践，通过云起实验室进行实操。实验步骤包括创建VPC和交换机、开通Hologres实例、配置DataWorks、创建网关、设置数据源、创建实时同步任务等。最终实现MySQL数据实时同步到Hologres，并进行高效查询分析。实验手册详细指导每一步操作，确保顺利完成。