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    類信息資源。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)庫(kù)的主要區(qū)別: 1、數(shù)據(jù)庫(kù)是面向事務(wù)的設(shè)計(jì),數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是面向主題設(shè)計(jì)的。 2、數(shù)據(jù)庫(kù)一般存儲(chǔ)在線交易數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)存儲(chǔ)的一般是歷史數(shù)據(jù)。 3、數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)是盡量避免冗余,數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)在設(shè)計(jì)是有意引入冗余。 4、數(shù)據(jù)庫(kù)是為捕獲數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì),數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是為分析數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì)。
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    快速定制和應(yīng)用屬于您自己的數(shù)據(jù)大屏。 我的數(shù)據(jù) 通過我的數(shù)據(jù)模塊創(chuàng)建指向您的數(shù)據(jù)源的連接配置,支持如下數(shù)據(jù)源: 對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)(OBS) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)(DWS) 數(shù)據(jù)湖探索 DLI MapReduce服務(wù) (MRS Hive) MapReduce服務(wù)(MRS SparkSQL) 云數(shù)據(jù)庫(kù)MySQL
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    針對(duì)多種數(shù)據(jù)源提供統(tǒng)一數(shù)據(jù)探索,快速發(fā)現(xiàn)有價(jià)值數(shù)據(jù) 多種算法內(nèi)置 基于已有時(shí)間序列算法,對(duì)產(chǎn)品缺陷進(jìn)行預(yù)測(cè),挖掘須重點(diǎn)關(guān)注質(zhì)量的產(chǎn)品 專業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 專業(yè)數(shù)倉(cāng)支持設(shè)計(jì)應(yīng)用多維分析,快速響應(yīng) 智能設(shè)備維護(hù) 預(yù)測(cè)性維護(hù),根據(jù)系統(tǒng)過去和現(xiàn)在的狀態(tài),采用時(shí)間序列預(yù)測(cè)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)和回歸分析等
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS提升數(shù)據(jù)分析性能實(shí)現(xiàn)分析決策一體化案例 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS提升數(shù)據(jù)分析性能實(shí)現(xiàn)分析決策一體化案例 時(shí)間:2021-03-08 14:42:45 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)(Data Warehouse Service,簡(jiǎn)稱DWS)是一種即開即用、安全可靠
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    上圖展示了一種典型改變圖像尺寸的裁剪和補(bǔ)零操作,VPC在原圖像中取出的待處理圖像部分,再將這部分進(jìn)行補(bǔ)零操作,在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算過程中保留邊緣的特征信息。補(bǔ)零操作需要用到上、下、左、右四個(gè)填充尺寸,在補(bǔ)零區(qū)域中進(jìn)行圖像邊緣擴(kuò)充,最后得到可以直接計(jì)算的補(bǔ)零后圖像。 6、經(jīng)過一系列的預(yù)處理后的圖像數(shù)據(jù)有以下兩種處理方式:
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    您資產(chǎn)中不同風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的數(shù)據(jù)的分布情況?;诿舾凶侄卧谖募谐霈F(xiàn)的累計(jì)次數(shù)和敏感字段關(guān)聯(lián)組來(lái)判斷文件的敏感性,并根據(jù)文件的敏感程度將其劃分為四個(gè)等級(jí):“未識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)”、“低風(fēng)險(xiǎn)”、“中風(fēng)險(xiǎn)”和“高風(fēng)險(xiǎn)”。風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)依次遞增 數(shù)據(jù)安全中心 服務(wù)提供數(shù)據(jù)分類分級(jí)能力,根據(jù)敏感數(shù)據(jù)規(guī)則對(duì)敏感數(shù)
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    圖2車企數(shù)字化服務(wù)轉(zhuǎn)型 大數(shù)據(jù)ETL處理 運(yùn)營(yíng)商大數(shù)據(jù)分析 運(yùn)營(yíng)商數(shù)據(jù)體量在PB~EB級(jí),其數(shù)據(jù)種類多,結(jié)構(gòu)化的基站信息數(shù)據(jù),非結(jié)構(gòu)化的消息通信數(shù)據(jù),同時(shí)對(duì)數(shù)據(jù)的時(shí)效性很高的要求,DLI服務(wù)提供批處理、流處理等多模引擎,打破數(shù)據(jù)孤島進(jìn)行統(tǒng)一的數(shù)據(jù)分析。 優(yōu)勢(shì) 大數(shù)據(jù)ETL:
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    析。利用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù),帶您探索球星薪酬影響的決定性因素。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)結(jié)合Python對(duì)球星薪酬進(jìn)行分析,探索影響球星薪酬的決定性因素 適合人群:對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)感興趣的人員,社會(huì)大眾和高校師生 培訓(xùn)方案:數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)結(jié)合球星薪酬決定性因素分析的實(shí)踐 技術(shù)能力:掌握數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)等云服務(wù)的使用,提高大數(shù)據(jù)分析能力
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    組。 元數(shù)據(jù) 元數(shù)據(jù)(Metadata)是用來(lái)定義數(shù)據(jù)類型的數(shù)據(jù)。主要是描述數(shù)據(jù)自身信息,包含源、大小、格式或其它數(shù)據(jù)特征。數(shù)據(jù)庫(kù)字段中,元數(shù)據(jù)用于詮釋數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的內(nèi)容。 計(jì)算資源 DLI服務(wù)中的隊(duì)列即為計(jì)算資源,計(jì)算資源是使用DLI服務(wù)的基礎(chǔ),用戶執(zhí)行的SQL作業(yè)和Spark作業(yè)都需要使用計(jì)算資源。
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