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    全國(包含港澳)高等院校、專業(yè)研究機構、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“交通流量預測”、“鹽田港貨柜車到港預測”、“高光譜視頻水質分析”3個子賽題。由于數(shù)據(jù)分析賽涉及人工智能
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    基于物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析實現(xiàn)傳統(tǒng)人工作業(yè)的升級改造,比如,智慧倉儲中的智能調度。 然而,通用的大數(shù)據(jù)分析服務由于缺乏針對物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的最佳實踐,在技術層面和商業(yè)層面都缺少物聯(lián)網(wǎng)基因,影響物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)應用開發(fā)效率。因此,華為云IoT數(shù)據(jù)分析服務應運而生。 三、如何做好物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析? 首先,
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    據(jù)管理成本高昂 數(shù)據(jù)分析階段:不同類型數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)源不同,形成數(shù)據(jù)孤島、存在大量數(shù)據(jù)搬遷;并且數(shù)據(jù)分析門檻高,缺少簡單易用的數(shù)據(jù)分析工具 數(shù)據(jù)可視化 階段:缺少交互式查詢能力、缺少基于時間維度的洞察分析能力 華為云IoT數(shù)據(jù)分析開放架構介紹 基于以上IoT數(shù)據(jù)分析面臨的挑戰(zhàn),華為推
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