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  • 金融數(shù)據(jù)分析工作 內(nèi)容精選 換一換
  • 管理數(shù)據(jù)質(zhì)量:建立一套可靠的數(shù)據(jù)質(zhì)量評估體系,并對質(zhì)量差的數(shù)據(jù)進(jìn)行合適的處理(糾偏,忽略等) 一站式物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務(wù)——IoTA 華為云推出以資產(chǎn)模型為驅(qū)動的一站式物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務(wù)——IoTA,基于物聯(lián)網(wǎng)資產(chǎn)模型,整合大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的最佳實踐,實現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)集成、清洗、存儲、分析、可視化,為開發(fā)者打造一站
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    全國(包含港澳)高等院校、專業(yè)研究機(jī)構(gòu)、數(shù)據(jù)分析公司等專業(yè)對象 【組隊要求】 選手可組隊參賽,賽隊人數(shù)1-10人;組隊操作請見【華為云大賽平臺-組隊操作詳情】 【賽題說明】 數(shù)據(jù)分析賽包括“交通流量預(yù)測”、“鹽田港貨柜車到港預(yù)測”、“高光譜視頻水質(zhì)分析”3個子賽題。由于數(shù)據(jù)分析賽涉及人工智能算法集成
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  • 金融數(shù)據(jù)分析工作 相關(guān)內(nèi)容
  • 華為云計算 云知識 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)特點及數(shù)據(jù)分析面臨的關(guān)鍵挑戰(zhàn) 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)特點及數(shù)據(jù)分析面臨的關(guān)鍵挑戰(zhàn) 時間:2021-03-12 14:24:13 物聯(lián)網(wǎng) 大數(shù)據(jù)分析 云計算 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)特點及數(shù)據(jù)分析面臨的關(guān)鍵挑戰(zhàn)在于: 降低存儲成本 提升處理效率管理數(shù)據(jù)質(zhì)量充分?jǐn)?shù)據(jù)挖掘如何通過數(shù)
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    知識圖譜應(yīng)用 基于 圖引擎服務(wù) 的知識圖譜,融合各種異構(gòu)異質(zhì)數(shù)據(jù),可以支持更大的規(guī)模以及更高的性能。 金融風(fēng)控應(yīng)用 金融風(fēng)控應(yīng)用 圖引擎 服務(wù)通過個人信息、個人與對應(yīng)聯(lián)系人關(guān)系數(shù)據(jù)分析,可以幫助金融企業(yè)識別欺詐性借貸行為,規(guī)避惡意借貸風(fēng)險。 圖引擎服務(wù)產(chǎn)品優(yōu)勢 豐富的領(lǐng)域算法 HOT 圖引擎
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  • 金融數(shù)據(jù)分析工作 更多內(nèi)容
  • 使用函數(shù)工作流資源成本降低70% 使用函數(shù)工作流資源成本降低70% 華為MetaERP資產(chǎn)核算系統(tǒng)使用華為云函數(shù)工作流FunctionGraph(基于元戎內(nèi)核)微服務(wù)serverless化解決方案,實現(xiàn)了復(fù)雜企業(yè)應(yīng)用MetaSaaS Serverless化,成本節(jié)約70% 華為M
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    。 6)質(zhì)檢分析:為保險等金融行業(yè)提供標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)分析模型,基于質(zhì)檢數(shù)據(jù),實現(xiàn)保險退保、潛在客戶轉(zhuǎn)換、自助渠道辦理引流等業(yè)務(wù)場景的數(shù)據(jù)分析挖掘,自動輸出業(yè)務(wù)中存在的問題、未來的發(fā)展趨勢,并給出優(yōu)化處理建議。 五)Emoti Mate 目前竹間智能已在金融、健康醫(yī)療、制造、智能終端、
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    一文讀懂華為云IoT數(shù)據(jù)分析服務(wù) 一文讀懂華為云IoT數(shù)據(jù)分析服務(wù) 時間:2022-09-27 16:31:19 物聯(lián)網(wǎng) 智能制造 華為云針對物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域業(yè)務(wù)提供了一系列專業(yè)的云服務(wù),如設(shè)備接入、IoT數(shù)據(jù)分析服務(wù)等;其中IoT數(shù)據(jù)分析服務(wù)是專為IoT數(shù)據(jù)分析業(yè)務(wù)場景特征做了深度優(yōu)
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    增強(qiáng)分析型敏捷BI平臺 自助化數(shù)據(jù)分析 商品具有數(shù)據(jù)分析自助化的特點,能夠自動識別潛在關(guān)系,使得數(shù)據(jù)分析更加精準(zhǔn)和高效。同時,對于大規(guī)模數(shù)據(jù),也能輕松處理,滿足萬億級計算的需求。 商品具有數(shù)據(jù)分析自助化的特點,能夠自動識別潛在關(guān)系,使得數(shù)據(jù)分析更加精準(zhǔn)和高效。同時,對于大規(guī)模數(shù)
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    (流計算)、Flink(流計算),滿足多種大數(shù)據(jù)應(yīng)用場景,將數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)和邏輯的轉(zhuǎn)換,轉(zhuǎn)化成滿足業(yè)務(wù)目標(biāo)的數(shù)據(jù)模型。 數(shù)據(jù)呈現(xiàn)調(diào)度 用于數(shù)據(jù)分析結(jié)果的呈現(xiàn),并與 數(shù)據(jù)治理中心 DataArts Studio集成,提供一站式的大數(shù)據(jù)協(xié)同開發(fā)平臺,幫助用戶輕松完成數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)集成、腳本
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    華為云計算 云知識 常用Kubernetes工作負(fù)載的概念與區(qū)分 常用Kubernetes工作負(fù)載的概念與區(qū)分 時間:2021-07-01 10:04:10 常用的Kubernetes工作負(fù)載有Deployment、Job/Cronjob、DaemonSet。它們的概念與區(qū)分見下表:
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    數(shù)據(jù)庫管理的工作范圍有哪些 數(shù)據(jù)庫管理的工作范圍有哪些 時間:2021-07-01 11:15:12 數(shù)據(jù)庫管理 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)庫備份 數(shù)據(jù)庫安全 服務(wù) 數(shù)據(jù)庫管理的工作范圍主要有對象管理、安全管理、備份恢復(fù)管理、性能管理及數(shù)據(jù)庫環(huán)境管理幾個內(nèi)容。 1.數(shù)據(jù)庫對象管理 物理設(shè)計工作; 物理實現(xiàn)工作。
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    0白皮書》 對于員工而言,提升工作效率,避免重復(fù)勞動,遠(yuǎn)離扯皮,讓自己的時間和關(guān)注重心都放在思考、創(chuàng)新等有意義的,可以幫助自我成長的工作上非常重要。 ● 幫助員工智能工作,提高效率和能動性:數(shù)字化企業(yè)可以為全員配備虛擬工作助手。工作的輕重緩急將由智能工作助手來安排,還會主動提醒日程
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    包括:1. 提高工作效率:RPA+AI可以自動執(zhí)行大量繁瑣、重復(fù)度高的工作,減少人工操作的時間和錯誤率,提高工作效率。2. 降低成本:通過使用RPA+AI技術(shù),企業(yè)可以減少人力資源的投入,降低運(yùn)營成本。3. 提升數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性:RPA+AI可以準(zhǔn)確地執(zhí)行規(guī)則明確的工作,避免人為因素導(dǎo)致的錯誤,提高數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。4
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    據(jù)處理和復(fù)雜查詢場景的考驗。 云數(shù)據(jù)庫 GaussDB 金融級高可用與全密態(tài)安全 金融級兩地三中心高可用 GaussDB 提供了多種高可用方案,包括同城AZ內(nèi)高可用、跨AZ高可用、異地跨Region的兩地三中心容災(zāi)方案,滿足金融級監(jiān)管要求。GaussDB通過獨有的Switch Tur
    來自:專題
    華為云計算 云知識 科技融合金融深度,創(chuàng)新成果加速落地|華為云Web3與伙伴共創(chuàng)價值 科技融合金融深度,創(chuàng)新成果加速落地|華為云Web3與伙伴共創(chuàng)價值 時間:2024-05-14 15:43:10 在技術(shù)領(lǐng)域,創(chuàng)新是引人注目的產(chǎn)物。華為云Web3節(jié)點引擎服務(wù)NES(以下簡稱:華為
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    華為云計算 云知識 常見的性能優(yōu)化工作的場景有哪些 常見的性能優(yōu)化工作的場景有哪些 時間:2021-07-01 15:56:15 數(shù)據(jù)庫管理 數(shù)據(jù)庫 應(yīng)用性能管理 性能優(yōu)化工作的一些場景: 1.上線優(yōu)化或未達(dá)到性能期望的性能優(yōu)化; 2.響應(yīng)速度逐漸變慢的系統(tǒng)優(yōu)化; 3.系統(tǒng)運(yùn)行過程中突然變慢的系統(tǒng)優(yōu)化(應(yīng)急處理);
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    API異步啟動工作流AsyncInvokeApiStartWorkflow API異步啟動工作流AsyncInvokeApiStartWorkflow 時間:2023-09-06 11:09:45 API網(wǎng)關(guān) 云計算 接口說明 本接口用于API方式異步啟動已有工作流,產(chǎn)生工作流實例 URL
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    華為云計算 云知識 深圳開放數(shù)據(jù)應(yīng)用創(chuàng)新大賽數(shù)據(jù)分析賽交通流量預(yù)測 深圳開放數(shù)據(jù)應(yīng)用創(chuàng)新大賽數(shù)據(jù)分析賽交通流量預(yù)測 時間:2020-12-11 11:09:51 “華為云杯”2019 深圳開放數(shù)據(jù)應(yīng)用創(chuàng)新大賽是由深圳市政務(wù)服務(wù) 數(shù)據(jù)管理 局聯(lián)合深圳市坪山區(qū)人民政府與深圳市前海管理局共同主辦
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    對象存儲大數(shù)據(jù)分析存儲應(yīng)用場景 場景描述 OBS 提供的大數(shù)據(jù)解決方案主要面向海量數(shù)據(jù)存儲分析、歷史數(shù)據(jù)明細(xì)查詢、海量行為 日志分析 和公共事務(wù)分析統(tǒng)計等場景,向用戶提供低成本、高性能、不斷業(yè)務(wù)、無須擴(kuò)容的解決方案。 海量數(shù)據(jù)存儲分析的典型場景:PB級的數(shù)據(jù)存儲,批量數(shù)據(jù)分析,毫秒級的數(shù)據(jù)詳單查詢等
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    使用OBS觸發(fā)器 函數(shù)工作流 使用OBS觸發(fā)器 函數(shù)工作流 03:15 函數(shù)工作流 介紹如何使用空白模板創(chuàng)建函數(shù) 函數(shù)工作流 02:10 函數(shù)工作流 介紹如何使用APIG觸發(fā)器 函數(shù)工作流 03:10 函數(shù)工作流 使用OBS觸發(fā)器 函數(shù)工作流 FunctionGraph精選推薦 低代碼平臺Astro
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    數(shù)據(jù)密集處理 計算密集型(高性能計算型H6、超高性能計算型Hi3、高性能計算型H3、超高性能計算型H2):機(jī)器學(xué)習(xí)、基因工程、金融分析、圖形工作站、大數(shù)據(jù)搜索 計算加速型(FPGA加速型FP1、Ascend推理/訓(xùn)練型、GPU推理型PI1、GPU計算型P1/P2、GPU加速型G1
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