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- 數(shù)據(jù)倉庫主題域分析 內(nèi)容精選 換一換
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視頻內(nèi)容分析& 視頻編輯 視頻內(nèi)容分析&視頻編輯 時間：2020-12-08 11:42:32 視頻內(nèi)容分析：提供多維度的視頻分析算法，支持對視頻中人、車、物、行為的多目標檢測、識別、分析等能力，在多種場景下準確高效地輸出視頻結(jié)構(gòu)化信息，為用戶構(gòu)建強大、全面、便捷的視頻內(nèi)容分析能力。來自：百科![]()
云知識 基于 MRS 分析車主駕駛行為 基于MRS分析車主駕駛行為 時間：2020-11-25 10:12:01 本視頻主要為您介紹基于MRS分析車主駕駛行為的操作教程指導。 場景描述： 目的： 了解MRS的基本功能，利用MRS服務的Spark組件，對車主的駕駛行為進行分析統(tǒng)計，得到用戶駕駛行為的分析結(jié)果。來自：百科![]()
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改的功能或者性能。因此， 數(shù)據(jù)倉庫 和數(shù)據(jù)庫的使用場景還是有所不同的。事務型數(shù)據(jù)庫專注于事務處理（企業(yè)的業(yè)務運營），而數(shù)據(jù)倉庫更擅長于復雜的數(shù)據(jù)分析。各司其職，互不干擾。簡單一句話可以把它理解為數(shù)據(jù)庫主要負責數(shù)據(jù)更新、數(shù)據(jù)倉庫主要負責數(shù)據(jù)分析。 數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)倉庫服務中是否安全？ 安全。來自：專題![]()
時間：2023-11-02 16:54:59 IDC調(diào)研顯示，大數(shù)據(jù)分析已在數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略中成為第一要務。今年1月發(fā)布的《大數(shù)據(jù)技術(shù)前瞻》中更指出：超大規(guī)模數(shù)據(jù)如何組織和管理、數(shù)據(jù)量指數(shù)級增長時效性差、數(shù)據(jù)如何打破多源異構(gòu)造成的隔閡、從單域走向跨域數(shù)據(jù)融合、 數(shù)據(jù)治理 質(zhì)量評估等仍是制約大數(shù)據(jù)發(fā)展的瓶頸。當前，湖倉一體是最佳解決方案。來自：百科![]()
數(shù)據(jù)倉庫服務結(jié)合Python對球星薪酬進行分析，探索影響球星薪酬的決定性因素 適合人群：對大數(shù)據(jù)技術(shù)感興趣的人員，社會大眾和高校師生 培訓方案：數(shù)據(jù)倉庫服務結(jié)合球星薪酬決定性因素分析的實踐 技術(shù)能力：掌握數(shù)據(jù)倉庫服務等云服務的使用，提高大數(shù)據(jù)分析能力 認證價值：了解數(shù)據(jù)倉庫服務，通過實踐提升大數(shù)據(jù)分析的能力 認證課程詳情來自：專題![]()
華為云計算 云知識 云審計 主要功能-問題定位分析 云審計主要功能-問題定位分析 時間：2021-07-01 16:41:10 云審計服務可通過配置查詢條件，精確查找問題發(fā)生時的操作及其詳情，降低問題發(fā)現(xiàn)、定位和解決的時間、人力成本。 云審計提供的檢索維度包括： 時間、服務服務類型、資源類型、操作類型、操作者。來自：百科![]()
出貨物的情況。 新能源車的數(shù)據(jù)分析場景 當前新能源車都已聯(lián)網(wǎng)，并且高頻持續(xù)產(chǎn)生數(shù)據(jù)到云端，如何對這些數(shù)據(jù)進行高效的管理和分析是車企面臨的一個重要課題。通過使用華為云物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務，可以幫助企業(yè)快速搭建新能源車大數(shù)據(jù)分析平臺。 優(yōu)勢 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務作為整合了數(shù)據(jù)集成，數(shù)據(jù)清來自：百科![]()
華為云計算 云知識 人才培養(yǎng)云解決方案趨勢分析 人才培養(yǎng)云解決方案趨勢分析 時間：2020-09-15 16:09:39 為全面提高人才培養(yǎng)質(zhì)量、擴大就業(yè)創(chuàng)業(yè)、推進經(jīng)濟轉(zhuǎn)型升級、培育經(jīng)濟發(fā)展新動能，華為云提供云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能等創(chuàng)新技術(shù)，為院校、政府、企業(yè)培養(yǎng)人才提供優(yōu)質(zhì)教來自：百科![]()
基于Spark實現(xiàn)車主駕駛行為分析 基于Spark實現(xiàn)車主駕駛行為分析 時間：2020-12-02 11:15:56 本實驗通過MRS服務Spark組件分析統(tǒng)計指定時間內(nèi)，車主急加速、急剎車、空擋滑行、超速、疲勞駕駛等違法行為的次數(shù)。 實驗目標與基本要求 1. 使用MRS服務Spark組件數(shù)據(jù)分析； 2來自：百科
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