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  • 大數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù) 內(nèi)容精選 換一換
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    場(chǎng)景提供數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)處理和應(yīng)用接口對(duì)接等底層工作的支撐,支持工業(yè)領(lǐng)域大規(guī)模數(shù)據(jù)處理的物聯(lián)網(wǎng)解決方案。 智物聯(lián)Mixlinker工業(yè)IOT平臺(tái)解決方案是為工業(yè)垂直領(lǐng)域和不同場(chǎng)景提供數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)處理和應(yīng)用接口對(duì)接等底層工作的支撐,支持工業(yè)領(lǐng)域大規(guī)模數(shù)據(jù)處理的物聯(lián)網(wǎng)解決方案。
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 2020年?yáng)|風(fēng)公司智能制造大數(shù)據(jù)創(chuàng)意大賽 2020年?yáng)|風(fēng)公司智能制造大數(shù)據(jù)創(chuàng)意大賽 時(shí)間:2020-12-10 11:36:37 “東風(fēng)智能制造”開(kāi)發(fā)者創(chuàng)意大賽是東風(fēng)公司舉辦的第三屆、公司級(jí)大數(shù)據(jù)創(chuàng)意賽事,本次賽事既是延續(xù),也是承接(它將作為東風(fēng)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)20
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    來(lái)自:專(zhuān)題
    成本 充分數(shù)據(jù)挖掘: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)最佳處理性能 管理數(shù)據(jù)質(zhì)量:建立一套可靠的數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估體系,并對(duì)質(zhì)量差的數(shù)據(jù)進(jìn)行合適的處理(糾偏,忽略等)
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    合查詢(xún)。 按數(shù)據(jù)時(shí)效性分層處理,獲得綜合處理效率最大化 高效的數(shù)據(jù)清洗,為數(shù)據(jù)分析輸入高質(zhì)量的數(shù)據(jù) 相比將設(shè)備數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)至通用數(shù)據(jù)分析服務(wù)進(jìn)行分析的方案,IoT數(shù)據(jù)分析服務(wù)是專(zhuān)為物聯(lián)網(wǎng)場(chǎng)景設(shè)計(jì)的。 IoT數(shù)據(jù)分析服務(wù)支持設(shè)備接入管理服務(wù)和多種第三方服務(wù)作為數(shù)據(jù)源,將數(shù)據(jù)集成、歸檔、
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    增強(qiáng)分析型敏捷BI平臺(tái) 統(tǒng)一數(shù)據(jù)接入 這款商品能夠?qū)崿F(xiàn)多源數(shù)據(jù)的統(tǒng)一接入,無(wú)論是異構(gòu)數(shù)據(jù)還是跨系統(tǒng)數(shù)據(jù),都可以集中管理,大大提高了數(shù)據(jù)處理的效率和便捷性。 這款商品能夠?qū)崿F(xiàn)多源數(shù)據(jù)的統(tǒng)一接入,無(wú)論是異構(gòu)數(shù)據(jù)還是跨系統(tǒng)數(shù)據(jù),都可以集中管理,大大提高了數(shù)據(jù)處理的效率和便捷性。 增強(qiáng)分析型敏捷BI平臺(tái)
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 華為鯤鵬計(jì)算大數(shù)據(jù)支持基于HDP開(kāi)源軟件混合部署 華為鯤鵬計(jì)算大數(shù)據(jù)支持基于HDP開(kāi)源軟件混合部署 時(shí)間:2021-05-24 10:11:23 大數(shù)據(jù) 華為鯤鵬計(jì)算大數(shù)據(jù)支持基于HDP開(kāi)源軟件混合部署。 適用的組件有: 1. HDFS、Yarn(MR)、Hive、Spark、Flink;
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    BoostKit大數(shù)據(jù)使能套件:Spark機(jī)器學(xué)習(xí)算法,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)處理倍級(jí)性能提升 BoostKit大數(shù)據(jù)使能套件:Spark機(jī)器學(xué)習(xí)算法,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)處理倍級(jí)性能提升 時(shí)間:2021-04-27 15:10:34 內(nèi)容簡(jiǎn)介: 隨著大數(shù)據(jù)爆炸式的增長(zhǎng),應(yīng)用大規(guī)模數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)分析大數(shù)據(jù)變得越來(lái)
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 深圳開(kāi)放數(shù)據(jù)應(yīng)用創(chuàng)新大賽數(shù)據(jù)分析賽貨柜車(chē)到港預(yù)測(cè)2019 深圳開(kāi)放數(shù)據(jù)應(yīng)用創(chuàng)新大賽數(shù)據(jù)分析賽貨柜車(chē)到港預(yù)測(cè)2019 時(shí)間:2020-12-11 11:15:31 “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)合深圳市坪山區(qū)人民政府與深圳市前海管理局共同主辦
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) 華為鯤鵬計(jì)算大數(shù)據(jù)支持基于 FusionInsight 等商業(yè)軟件混合部署 華為鯤鵬計(jì)算大數(shù)據(jù)支持基于FusionInsight等商業(yè)軟件混合部署 時(shí)間:2021-05-24 10:07:58 大數(shù)據(jù) 華為鯤鵬計(jì)算大數(shù)據(jù)支持基于FusionInsight等商業(yè)軟件混合部署。
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    的脫敏算法自定義脫敏規(guī)則。 良好的數(shù)據(jù)脫敏實(shí)施,需要遵循兩個(gè)原則:第一,盡可能地為脫敏后的應(yīng)用,保留脫敏前的有意義信息;第二,最大程度地防止黑客進(jìn)行破解。 數(shù)據(jù)脫敏分為靜態(tài)數(shù)據(jù)脫敏和動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)脫敏。靜態(tài)數(shù)據(jù)脫敏,是數(shù)據(jù)的“搬移并仿真替換”,是將數(shù)據(jù)抽取進(jìn)行脫敏處理后,下發(fā)給下游環(huán)節(jié)
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    云知識(shí) 解決 90% 數(shù)據(jù)分析問(wèn)題,表格大神最常用這 5 個(gè)函數(shù) 解決 90% 數(shù)據(jù)分析問(wèn)題,表格大神最常用這 5 個(gè)函數(shù) 時(shí)間:2022-11-16 16:06:29 協(xié)同辦公 文檔協(xié)同管理 文檔存儲(chǔ)管理 數(shù)字化辦公 石墨表格 10 大實(shí)用函數(shù),學(xué)會(huì)了,數(shù)據(jù)整理分析效率輕松翻 3
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    貫穿著數(shù)據(jù)分析的整個(gè)過(guò)程: 數(shù)據(jù)接入階段:數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊、且面臨多種異構(gòu)數(shù)據(jù)源接入 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段:缺少統(tǒng)一數(shù)據(jù)模型,需要進(jìn)行大量的數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換等處理 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)階段:海量數(shù)據(jù)查詢(xún)效率低下,數(shù)據(jù)多份存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)管理成本高昂 數(shù)據(jù)分析階段:不同類(lèi)型數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)源不同,形成數(shù)據(jù)孤島、存
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    什么是IoT數(shù)據(jù)分析?它的優(yōu)勢(shì)是什么?五分鐘帶你入門(mén)! 什么是IoT數(shù)據(jù)分析?它的優(yōu)勢(shì)是什么?五分鐘帶你入門(mén)! 時(shí)間:2022-11-08 10:10:56 物聯(lián)網(wǎng) 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):
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