Flexus L實(shí)例
即開(kāi)即用，輕松運(yùn)維，開(kāi)啟簡(jiǎn)單上云第一步
立即查看
免費(fèi)體驗(yàn)中心
免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品，快速開(kāi)啟云上之旅
立即前往
企業(yè)級(jí)DeepSeek
支持API調(diào)用、知識(shí)庫(kù)和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿足企業(yè)級(jí)業(yè)務(wù)需求
立即購(gòu)買(mǎi)
免費(fèi)體驗(yàn)中心
免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品，快速開(kāi)啟云上之旅
立即前往
企業(yè)級(jí)DeepSeek
支持API調(diào)用、知識(shí)庫(kù)和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿足企業(yè)級(jí)業(yè)務(wù)需求
立即前往
Flexus L實(shí)例
即開(kāi)即用，輕松運(yùn)維，開(kāi)啟簡(jiǎn)單上云第一步
立即查看
免費(fèi)體驗(yàn)中心
免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品，快速開(kāi)啟云上之旅
￥0.00
元
Flexus L實(shí)例
即開(kāi)即用，輕松運(yùn)維，開(kāi)啟簡(jiǎn)單上云第一步
立即前往
企業(yè)級(jí)DeepSeek
支持API調(diào)用、知識(shí)庫(kù)和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿足企業(yè)級(jí)業(yè)務(wù)需求
立即購(gòu)買(mǎi)
- 大數(shù)據(jù)是如何分析的 內(nèi)容精選 換一換
-
云知識(shí) 什么是IoT數(shù)據(jù)分析？它的優(yōu)勢(shì)是什么？ 什么是IoT數(shù)據(jù)分析？它的優(yōu)勢(shì)是什么？ 時(shí)間：2022-09-22 18:31:20 一、什么是物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)？ 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)顧名思義是由各種物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備、傳感器產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。與其他的數(shù)據(jù)相比，物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)具有“大、小、高、底”四個(gè)特點(diǎn)： “大”即物來(lái)自：百科4. 針對(duì)較低質(zhì)量的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)做好清洗環(huán)節(jié)，為后續(xù)分析提供良好基礎(chǔ)。 文中課程 ????????更多課程、微認(rèn)證、沙箱實(shí)驗(yàn)盡在華為云學(xué)院????? 如何做好物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析？ 構(gòu)建資產(chǎn)模型是充分“理解”物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)；物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)處理的關(guān)鍵是對(duì)時(shí)序數(shù)據(jù)的處理；按數(shù)據(jù)時(shí)效性分層處理，獲來(lái)自：百科
- 大數(shù)據(jù)是如何分析的 相關(guān)內(nèi)容
-
云主機(jī) 購(gòu)買(mǎi)并安裝數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)軟件； 租用云主機(jī)； 招聘專(zhuān)業(yè)DBA運(yùn)維人員。 華為云DWS 無(wú)需購(gòu)買(mǎi)和安裝任何軟硬件； 按需隨時(shí)租用 DDS ； 無(wú)需招聘DBA，運(yùn)維人員。 華為云 面向未來(lái)的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng)，一切皆服務(wù)。來(lái)自：百科源不斷采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行合適的處理等等。而這篇博客我主要想分享下個(gè)人認(rèn)為物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)分析可能應(yīng)該是什么樣的。 我把物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和挑戰(zhàn)歸納如下。我覺(jué)得最主要的4個(gè)特點(diǎn)是“大”，“小”，“高”，“低”。 “大”即物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)體量大，我們經(jīng)常聽(tīng)到的一個(gè)經(jīng)典的案例即GE發(fā)動(dòng)機(jī)有成百上千個(gè)來(lái)自：百科
- 大數(shù)據(jù)是如何分析的 更多內(nèi)容
-
![]()
者變化不頻繁的數(shù)據(jù)，如設(shè)備SN號(hào)等； 測(cè)量數(shù)據(jù)類(lèi)屬性：是指由傳感器、儀器儀表等設(shè)備測(cè)量所得的數(shù)據(jù)，如溫度、濕度、電流、電壓等； 分析任務(wù)類(lèi)屬性：是指由IoT數(shù)據(jù)分析服務(wù)中用戶所配置的分析任務(wù)所計(jì)算得到的數(shù)據(jù)，如求平均分析任務(wù)計(jì)算得到平均溫度等。 分析任務(wù) 分析任務(wù)是資產(chǎn)模型核心組來(lái)自：專(zhuān)題![]()
出空閑的空間，但不影響SQL的執(zhí)行。 2、effective_cache_size 作用：設(shè)置節(jié)點(diǎn)優(yōu)化器在一次單一的查詢中可用的磁盤(pán)緩沖區(qū)的有效大小。設(shè)置這個(gè)參數(shù)，還要考慮的共享緩沖區(qū)以及內(nèi)核的磁盤(pán)緩沖區(qū)。另外，還要考慮預(yù)計(jì)的在不同表之間的并發(fā)查詢數(shù)目，因?yàn)樗鼈儗⒐蚕砜捎?span style='color:#C7000B'>的空間。來(lái)自：專(zhuān)題![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫(kù)需求分析的重點(diǎn) 數(shù)據(jù)庫(kù)需求分析的重點(diǎn) 時(shí)間：2021-06-02 09:56:38 數(shù)據(jù)庫(kù) 需求分析的重點(diǎn)是梳理清楚用戶的“信息流”和“業(yè)務(wù)流”。需求分析過(guò)程，切忌想當(dāng)然，對(duì)用戶的想法進(jìn)行猜想和假設(shè)，如果有假設(shè)條件或者不清楚的地方一定要和客戶進(jìn)行確認(rèn)： 1來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)需求分析的要求 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)需求分析的要求 時(shí)間：2021-06-02 09:51:13 數(shù)據(jù)庫(kù) 在做數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)的需求分析時(shí)，需要： 1. 了解現(xiàn)有系統(tǒng)的運(yùn)行概況； 2. 確定新系統(tǒng)的功能要求； 3. 收集能夠?qū)崿F(xiàn)目標(biāo)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)及相關(guān)的業(yè)務(wù)流程。 文中課程來(lái)自：百科![]()
云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)需求分析的意義 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)需求分析的意義 時(shí)間：2021-06-02 09:49:24 數(shù)據(jù)庫(kù) 需求分析階段主要是收集信息并進(jìn)行分析和整理，為后續(xù)階段提供充足信息。 需求分析是整個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)。是最困難，也可能最耗時(shí)的階段。需求分析沒(méi)做好，會(huì)導(dǎo)致整個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)重新返工。來(lái)自：百科![]()
Service， OBS ）是一個(gè)基于對(duì)象的海量存儲(chǔ)服務(wù)，為客戶提供海量、安全、高可靠、低成本的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)能力，包括：創(chuàng)建、修改、刪除桶，上傳、下載、刪除對(duì)象等。其中對(duì)象是OBS中數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的基本單位，用戶上傳至OBS的數(shù)據(jù)都以對(duì)象的形式保存在桶中，而桶是是OBS中存儲(chǔ)對(duì)象的容器。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)（DWS）：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)（Data來(lái)自：百科![]()
和數(shù)據(jù)間的聯(lián)系，同時(shí)還要明確用戶要求的響應(yīng)時(shí)間以及處理方式等等。把用戶的業(yè)務(wù)功能需求轉(zhuǎn)化成需求說(shuō)明，定義要設(shè)計(jì)的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的功能點(diǎn)。 3. 了解并記錄用戶在安全性和完整性方面的要求 安全性要求是描述不同用戶對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的使用和操作情況。完整性是數(shù)據(jù)的取值范圍，數(shù)據(jù)合法性，異常數(shù)據(jù)處理機(jī)制等需求的描述。來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫(kù)需求調(diào)查分析的方法 數(shù)據(jù)庫(kù)需求調(diào)查分析的方法 時(shí)間：2021-06-02 09:59:01 數(shù)據(jù)庫(kù) 需求調(diào)查的方法，包括但不限于： 1. 查看現(xiàn)有系統(tǒng)的設(shè)計(jì)文檔，報(bào)告； 2. 和業(yè)務(wù)人員座談； 3. 問(wèn)卷調(diào)查； 4. 采集樣本數(shù)據(jù)（如果條件允許）。 文中課程來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)大屏 數(shù)據(jù)大屏 時(shí)間：2020-12-10 17:16:31 數(shù)據(jù)大屏基于數(shù)據(jù)生成的數(shù)據(jù)看板，也稱為可視化項(xiàng)目、可視化應(yīng)用或大屏項(xiàng)目。 DLV 可以將數(shù)據(jù)由單一的數(shù)字轉(zhuǎn)化為各種動(dòng)態(tài)的可視化圖標(biāo)，從而實(shí)時(shí)地將數(shù)據(jù)展示給用戶。 鏈接：https://support來(lái)自：百科![]()
水質(zhì)高光譜數(shù)據(jù)和生化組分數(shù)據(jù)，通過(guò)高光譜數(shù)據(jù)反演技術(shù)準(zhǔn)確分析水體葉綠素、懸浮物質(zhì)、有色溶解有機(jī)物CDOM等水質(zhì)指標(biāo)，基于生化傳感器檢測(cè)數(shù)據(jù)，研究高光譜數(shù)據(jù)反演方法，驗(yàn)證反演結(jié)果的精度。 【賽事簡(jiǎn)介】 “華為云杯”2019 深圳開(kāi)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)合深來(lái)自：百科![]()
云知識(shí) 什么是日志分析服務(wù) 什么是日志分析服務(wù) 時(shí)間：2020-09-15 15:28:16 日志分析服務(wù)（Log Analysis Service,簡(jiǎn)稱 LOG ）一站式海量實(shí)時(shí)日志分析服務(wù)，提供日志實(shí)時(shí)采集、智能分析與可視化、轉(zhuǎn)儲(chǔ)等功能。提供端到端的快速、易用、豐富的日志分析平臺(tái) 應(yīng)用場(chǎng)景來(lái)自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫(kù)需求分析階段的數(shù)據(jù)字典 數(shù)據(jù)庫(kù)需求分析階段的數(shù)據(jù)字典 時(shí)間：2021-06-02 10:01:20 數(shù)據(jù)庫(kù) 在數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)的需求分析階段，要求輸出數(shù)據(jù)字典。這里的數(shù)據(jù)字典是進(jìn)行需求分析階段，數(shù)據(jù)收集和數(shù)據(jù)分析所獲得的成果。而不是某個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品中的DD（Data Dictionary）。來(lái)自：百科![]()
另外，5G技術(shù)的應(yīng)用也是VR直播在移動(dòng)化與高清體驗(yàn)方面實(shí)現(xiàn)突破的重要推手。相較于普通的視頻文件，由于VR展示的視角更廣，文件相對(duì)也較大，受網(wǎng)絡(luò)傳輸速率的影響，此前高清VR直播需要通過(guò)高速有線網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)。用戶無(wú)法通過(guò)移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)觀看，也就導(dǎo)致了VR 視頻直播 的用戶覆蓋面較小。5G網(wǎng)絡(luò)的出現(xiàn)，帶來(lái)來(lái)自：云商店![]()
代表性和吸引力的視頻封面，提取場(chǎng)景片段制作視頻摘要，將完整的新聞拆分成不同主題的新聞片段。 視頻指紋 VFP：視頻指紋（ Video Fingerprinting ）服務(wù)基于視頻指紋技術(shù)，根據(jù)視頻內(nèi)容生成一串可唯一標(biāo)識(shí)當(dāng)前視頻的指紋字符，具有高穩(wěn)定性，有效避免視頻文件的格式轉(zhuǎn)換、編輯、來(lái)自：百科![]()
對(duì)稱加密對(duì)意味著用于加密數(shù)據(jù)的密鑰與用于解密數(shù)據(jù)的密鑰相同。 對(duì)稱加密的優(yōu)點(diǎn)是加密和解密的效率通常更高。缺點(diǎn)是數(shù)據(jù)發(fā)送方和數(shù)據(jù)接收方需要協(xié)商并共享同一密鑰，并確保密鑰不會(huì)泄露給其他人。另外，對(duì)于具有數(shù)據(jù)交換需求的多個(gè)個(gè)人，需要在每對(duì)之間分配和維護(hù)密鑰。這個(gè)成本基本上是不能接受的。 非對(duì)稱加密非對(duì)稱加密意味著用于加密數(shù)來(lái)自：百科![]()
量的數(shù)據(jù)中找到價(jià)值的信息是一個(gè)比較難的事情。 “高”即物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)時(shí)效性高，設(shè)備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)流往往需要及時(shí)分析處理，隨著時(shí)間的流逝，其價(jià)值會(huì)迅速降低。 “低”即物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的質(zhì)量通常較低，原因是多方面的，可能跟IoT設(shè)備自身能力有關(guān)，也可能是較苛刻的設(shè)備部署環(huán)境，也可能是網(wǎng)絡(luò)傳輸問(wèn)題等來(lái)自：百科![]()
擇不同的存儲(chǔ)及壓縮策略，在保證一定查詢效率條件下，降低綜合存儲(chǔ)成本。 充分數(shù)據(jù)挖掘 如何盡可能的使用各種分析手段，從海量的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中挖掘有價(jià)值的信息。 提升處理效率 面對(duì)IoT設(shè)備持續(xù)不斷的數(shù)據(jù)注入，如何在數(shù)據(jù)處理的各個(gè)環(huán)節(jié)（接入，清洗，入庫(kù)，分析，呈現(xiàn)）實(shí)現(xiàn)最佳處性能。 管理數(shù)據(jù)質(zhì)量來(lái)自：百科
看了本文的人還看了
- [scrapy]scrapy源碼分析--數(shù)據(jù)是如何處理的
- 淺談如何處理大語(yǔ)言模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)之二數(shù)據(jù)影響分析
- 千億參數(shù)的盤(pán)古大模型是如何煉成的？
- 什么是數(shù)據(jù)分析？
- 什么是大數(shù)據(jù)分析？
- Netty是如何寫(xiě)數(shù)據(jù)的?
- 數(shù)據(jù)分析八大常用分析模型
- 【業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析】——十大常用數(shù)據(jù)分析方法
- 如何用大語(yǔ)言模型分析開(kāi)源代碼?
- 如何使用pandas分析金融數(shù)據(jù)