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- 如何用大數(shù)據(jù)分析 內(nèi)容精選 換一換
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來自：百科華為云計(jì)算 云知識 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)特點(diǎn)及數(shù)據(jù)分析面臨的關(guān)鍵挑戰(zhàn) 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)特點(diǎn)及數(shù)據(jù)分析面臨的關(guān)鍵挑戰(zhàn) 時(shí)間：2021-03-12 14:24:13 物聯(lián)網(wǎng) 大數(shù)據(jù)分析 云計(jì)算 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)特點(diǎn)及數(shù)據(jù)分析面臨的關(guān)鍵挑戰(zhàn)在于： 降低存儲(chǔ)成本 提升處理效率管理數(shù)據(jù)質(zhì)量充分?jǐn)?shù)據(jù)挖掘如何通過數(shù)來自：百科
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Relationship），點(diǎn)和關(guān)系是最重要的實(shí)體。 圖數(shù)據(jù)模型中的點(diǎn)：代表實(shí)體，如交通網(wǎng)絡(luò)中的車輛、通信網(wǎng)絡(luò)中的站點(diǎn)、電商交易網(wǎng)絡(luò)中的用戶和商品、互聯(lián)網(wǎng)中的網(wǎng)頁等。 圖數(shù)據(jù)模型中的邊：代表關(guān)系，如社交網(wǎng)絡(luò)中的好友關(guān)系、電商交易網(wǎng)絡(luò)中用戶評分和購買行為、論文中作者之間的合作關(guān)系、文章之間的索引關(guān)系等。來自：專題云人工智能大賽平臺(tái)提交作品。 為更好支持?jǐn)?shù)據(jù)分析賽參賽者的作品設(shè)計(jì)，賽事組委會(huì)在初賽評審?fù)瓿珊螅瑢⒀垟?shù)據(jù)分析賽入圍決賽選手參加“人工智能與數(shù)據(jù)分析訓(xùn)練營”，訓(xùn)練營由坪山區(qū)政府組織，華為提供技術(shù)支持，持續(xù)1天時(shí)間，重點(diǎn)培訓(xùn)人工智能和大數(shù)據(jù)相關(guān)知識，同時(shí)對3個(gè)子賽題進(jìn)行解讀、引導(dǎo)和答疑。來自：百科
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管理數(shù)據(jù)質(zhì)量：建立一套可靠的數(shù)據(jù)質(zhì)量評估體系，并對質(zhì)量差的數(shù)據(jù)進(jìn)行合適的處理（糾偏，忽略等） 一站式物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務(wù)——IoTA 華為云推出以資產(chǎn)模型為驅(qū)動(dòng)的一站式物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務(wù)——IoTA，基于物聯(lián)網(wǎng)資產(chǎn)模型，整合大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的最佳實(shí)踐，實(shí)現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)集成、清洗、存儲(chǔ)、分析、可視化，為開發(fā)者打造一站來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識 大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)流處理場景化解決方案 大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)流處理場景化解決方案 時(shí)間：2020-12-16 09:54:47 HCIP-Big Data Developer系列課程。大數(shù)據(jù)應(yīng)用中實(shí)時(shí)流的場景解決方案，從方案架構(gòu)到技術(shù)實(shí)現(xiàn)框架，包括數(shù)據(jù)的采集、處理、存儲(chǔ)，包括實(shí)時(shí)流案例分析及實(shí)戰(zhàn)。來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識 大數(shù)據(jù)發(fā)展到現(xiàn)在，有什么技術(shù)特點(diǎn) 大數(shù)據(jù)發(fā)展到現(xiàn)在，有什么技術(shù)特點(diǎn) 時(shí)間：2021-05-24 09:18:07 大數(shù)據(jù) 大數(shù)據(jù)技術(shù)3.0包括以下這些關(guān)鍵技術(shù)： 1. 認(rèn)知計(jì)算：人工智能、知識探索、發(fā)現(xiàn)和管理 2. 融合數(shù)據(jù)處理平臺(tái)：Spark / Data Intensive來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識 2020年東風(fēng)公司智能制造大數(shù)據(jù)創(chuàng)意大賽 2020年東風(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”開發(fā)者創(chuàng)意大賽是東風(fēng)公司舉辦的第三屆、公司級大數(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來自：百科![]()
一文讀懂華為云IoT數(shù)據(jù)分析服務(wù) 一文讀懂華為云IoT數(shù)據(jù)分析服務(wù) 時(shí)間：2022-09-27 16:31:19 物聯(lián)網(wǎng) 智能制造 華為云針對物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域業(yè)務(wù)提供了一系列專業(yè)的云服務(wù)，如設(shè)備接入、IoT數(shù)據(jù)分析服務(wù)等；其中IoT數(shù)據(jù)分析服務(wù)是專為IoT數(shù)據(jù)分析業(yè)務(wù)場景特征做了深度優(yōu)來自：百科![]()
增強(qiáng)分析型敏捷BI平臺(tái) 自助化數(shù)據(jù)分析 商品具有數(shù)據(jù)分析自助化的特點(diǎn)，能夠自動(dòng)識別潛在關(guān)系，使得數(shù)據(jù)分析更加精準(zhǔn)和高效。同時(shí)，對于大規(guī)模數(shù)據(jù)，也能輕松處理，滿足萬億級計(jì)算的需求。 商品具有數(shù)據(jù)分析自助化的特點(diǎn)，能夠自動(dòng)識別潛在關(guān)系，使得數(shù)據(jù)分析更加精準(zhǔn)和高效。同時(shí)，對于大規(guī)模數(shù)來自：專題![]()
Streaming 2.批處理，如采用MapReduce，Spark SQL等 關(guān)鍵問題： 1.計(jì)算結(jié)果容易不一致，如批計(jì)算的結(jié)果更全面，與流計(jì)算有差異 2.IoT時(shí)代數(shù)據(jù)量巨大，夜間批計(jì)算時(shí)間窗可能不夠3.數(shù)據(jù)源一旦變化，適配工作量巨大。 二、一種改良的大數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu)Kappa 一條數(shù)據(jù)流統(tǒng)一處理：來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識 深圳開放數(shù)據(jù)應(yīng)用創(chuàng)新大賽數(shù)據(jù)分析賽交通流量預(yù)測 深圳開放數(shù)據(jù)應(yīng)用創(chuàng)新大賽數(shù)據(jù)分析賽交通流量預(yù)測 時(shí)間：2020-12-11 11:09:51 “華為云杯”2019 深圳開放數(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來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識 華為鯤鵬計(jì)算大數(shù)據(jù)支持基于HDP開源軟件混合部署 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開源軟件混合部署。 適用的組件有： 1. HDFS、Yarn(MR)、Hive、Spark、Flink；來自：百科![]()
類復(fù)雜的管理工作。 今天，跟大家分享下石墨云表格的 10 大核心功能，學(xué)會(huì)了那才是真的精通云表格。功能過于硬核，我們分為上下兩期。 1、如何用 5 分鐘完成千人數(shù)據(jù)收集？石墨表格里我們有多人在線協(xié)同編輯，數(shù)據(jù)匯總分分鐘搞定！ 2、如何實(shí)現(xiàn)跨表數(shù)據(jù)引用，并且當(dāng)源數(shù)據(jù)變化時(shí)自動(dòng)更新？石墨表格里有個(gè)神奇的跨表格引用。來自：云商店![]()
應(yīng)用，如集群、高并發(fā)、高可用應(yīng)用，一定要考慮云服務(wù)器規(guī)格，相同的 云服務(wù)器配置 ，云服務(wù)器規(guī)格選的合適，可讓應(yīng)用性能發(fā)揮到最佳，一般來說獨(dú)享型要比共享型性能高些，價(jià)格上獨(dú)享型也略貴。 選擇輕量應(yīng)用服務(wù)器還是云服務(wù)器，關(guān)于云服務(wù)器配置選擇建議根據(jù)實(shí)際應(yīng)用來選，如果是單機(jī)類應(yīng)用，如個(gè)人網(wǎng)來自：專題![]()
華為云計(jì)算 云知識 DLI 服務(wù)使用場景 DLI服務(wù)使用場景 時(shí)間：2020-09-03 16:57:20 數(shù)據(jù)庫分析 數(shù)據(jù)庫分析： 應(yīng)用的數(shù)據(jù)（如：注冊信息）存在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中，想對數(shù)據(jù)庫內(nèi)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析 痛點(diǎn)： •數(shù)據(jù)量日益增多，復(fù)雜查詢關(guān)系型數(shù)據(jù)庫查不出來 •數(shù)據(jù)分庫分表存在多個(gè)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中，無法做全量分析來自：百科![]()
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華為云計(jì)算 云知識 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析提供高性能的物聯(lián)網(wǎng)離線處理能力 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析提供高性能的物聯(lián)網(wǎng)離線處理能力 時(shí)間：2021-03-12 19:45:45 物聯(lián)網(wǎng) 大數(shù)據(jù)分析 云計(jì)算 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析提供低成本/高性能的物聯(lián)網(wǎng)離線處理能力，關(guān)鍵競爭力包含： 1. 與華為云IoT相關(guān)服務(wù)深度預(yù)集成，降低開發(fā)門檻；來自：百科![]()
個(gè)授予權(quán)限。 例如：一個(gè)公司可以有多個(gè)財(cái)務(wù)，財(cái)務(wù)有發(fā)放工資和撥款等權(quán)限。財(cái)務(wù)就是一個(gè)角色。 角色不屬于任何用戶可以理解為：角色不是某個(gè)用戶私有的，多個(gè)用戶都可以擁有這個(gè)角色。如財(cái)務(wù)是角色，但財(cái)務(wù)這個(gè)角色不是任何一個(gè)員工私有的，多個(gè)員工可以擁有財(cái)務(wù)這個(gè)角色。 假設(shè)smith用戶創(chuàng)建了對象staffs，那么smith來自：百科![]()
價(jià)值。此外，該系統(tǒng)還擁有100+組件庫和豐富的制造業(yè)模板，讓您能夠快速構(gòu)建個(gè)性化的數(shù)據(jù)分析儀表盤，開箱即用。 LEAN-BI大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的功能非常強(qiáng)大。它支持主流關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，如Oracle、Sqlserver、Mysql、PostgreSql、Greenplu來自：專題![]()
工業(yè)兩種類型，旨在幫助制造型企業(yè)實(shí)現(xiàn)從提供產(chǎn)品向價(jià)值服務(wù)和高效運(yùn)營的轉(zhuǎn)型升級。Mixlinker工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)解決方案已經(jīng)成功應(yīng)用于眾多領(lǐng)域，如鍋爐、空壓機(jī)、PLC工控、動(dòng)力設(shè)備、變頻器、消防安防、工程機(jī)械、水處理、工業(yè)燃燒器、壓力容器、熱泵等。智物聯(lián)的客戶和合作伙伴包括西門子（中國來自：專題
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