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- 數(shù)據(jù)分析算法 內(nèi)容精選 換一換
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:確定目的、準備數(shù)據(jù)、訓(xùn)練模型、評估模型、部署模型。 圖1 AI開發(fā)流程 1.確定目的 在開始數(shù)據(jù)分析之前,必須明確要分析什么?你的數(shù)據(jù)對象是誰?要解決什么問題?商業(yè)目的是什么?數(shù)據(jù)分析師對這些都要了然于心,基于商業(yè)的理解,整理分析框架和分析思路。例如,減少老客戶的流失、優(yōu)化活動來自:百科高性能,體現(xiàn)在如下的方面: 1. 云化分布式架構(gòu) GaussDB (DWS)采用全并行的MPP架構(gòu)數(shù)據(jù)庫,業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)被分散存儲在多個節(jié)點上,數(shù)據(jù)分析任務(wù)被推送到數(shù)據(jù)所在位置就近執(zhí)行,并行地完成大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理工作,實現(xiàn)對數(shù)據(jù)處理的快速響應(yīng)。 2. 查詢高性能,萬億數(shù)據(jù)秒級響應(yīng) Gau來自:百科
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聯(lián)合舉辦,華為云和北京信息科學(xué)與技術(shù)國家研究中心提供支持,以企業(yè)真實場景和實際數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),面向全球開放的高端算法競賽。大賽旨在通過競技的方式,提升人們對數(shù)據(jù)分析與處理的算法研究與技術(shù)應(yīng)用能力,探索大數(shù)據(jù)的核心科學(xué)與技術(shù)問題,嘗試創(chuàng)新大數(shù)據(jù)技術(shù),推動大數(shù)據(jù)的產(chǎn)學(xué)研用。 大賽詳細地址來自:百科應(yīng)壓縮算法,在壓縮前對數(shù)據(jù)進行抽樣分析,根據(jù)數(shù)據(jù)量、數(shù)據(jù)分布以及數(shù)據(jù)類型選擇最合適的數(shù)據(jù)壓縮算法。在壓縮算法上,相比原生的InfluxDB,重點針對Float、String、Timestamp這三種數(shù)據(jù)類型進行了優(yōu)化和改進。 Float數(shù)據(jù)類型: 對Gorilla壓縮算法進行了優(yōu)來自:專題
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