- 數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析案例 內(nèi)容精選 換一換
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數(shù)據(jù)庫(kù)有哪些_開源數(shù)據(jù)庫(kù)_數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用系統(tǒng)_數(shù)據(jù)庫(kù)的應(yīng)用 連接 GaussDB 數(shù)據(jù)庫(kù)_華為高斯數(shù)據(jù)庫(kù)_新建數(shù)據(jù)庫(kù)_語(yǔ)法 GaussDB自建數(shù)據(jù)庫(kù)_GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)_華為高斯自建數(shù)據(jù)庫(kù) 免費(fèi)云數(shù)據(jù)庫(kù)_免費(fèi)mysql數(shù)據(jù)庫(kù)_rds數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)案例_GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)的優(yōu)勢(shì)_華為高斯數(shù)據(jù)庫(kù)_新建高斯數(shù)據(jù)庫(kù)來自:專題GaussDB(DWS)應(yīng)用場(chǎng)景-大數(shù)據(jù)融合分析 GaussDB(DWS)應(yīng)用場(chǎng)景-大數(shù)據(jù)融合分析 時(shí)間:2021-06-17 12:52:17 數(shù)據(jù)庫(kù) GaussDB(DWS)在大數(shù)據(jù)融合分析的應(yīng)用如下圖所示。分析過程有如下的特點(diǎn): 統(tǒng)一分析入口:以GaussDB(DWS)的S來自:百科
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可靠的在線數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù),為用戶提供海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、挖掘和分析能力。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS應(yīng)用案例 數(shù)據(jù)處理耗時(shí)從天級(jí)縮短至小時(shí)級(jí) 客戶痛點(diǎn): 【數(shù)據(jù)處理耗時(shí)】:使用開源Hadoop處理數(shù)據(jù)耗時(shí)長(zhǎng),每次處理耗時(shí)1天; 【不支持關(guān)聯(lián)分析】:ES不能支持關(guān)聯(lián)等復(fù)雜查詢分析; 【數(shù)據(jù)更新難】:來自:百科若您已有本地代碼倉(cāng)庫(kù) 場(chǎng)景一 關(guān)聯(lián)云端倉(cāng)庫(kù) 1.創(chuàng)建代碼托管倉(cāng)庫(kù),用于將本地倉(cāng)庫(kù)同步到云端。 2.將本地倉(cāng)庫(kù)初始化為Git倉(cāng)庫(kù),用于與代碼托管倉(cāng)庫(kù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)。 3.將本地倉(cāng)庫(kù)與代碼托管倉(cāng)庫(kù)進(jìn)行綁定。 4.將代碼托管倉(cāng)庫(kù)master分支拉取到本地倉(cāng)庫(kù)。 5.將本地代碼文件提交到master分支。來自:專題
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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)字典包含什么 數(shù)據(jù)庫(kù)需求分析階段的數(shù)據(jù)字典包含什么 時(shí)間:2021-06-02 10:03:51 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)字典是對(duì)數(shù)據(jù)的描述,不是數(shù)據(jù)本身。包括: 1. 數(shù)據(jù)項(xiàng) 數(shù)據(jù)項(xiàng)名稱,含義,數(shù)據(jù)類型,長(zhǎng)度,取值范圍,單位,與其他數(shù)據(jù)項(xiàng)邏輯關(guān)系等。 是邏輯設(shè)計(jì)階段模型優(yōu)化的依據(jù)。來自:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)需求分析階段的任務(wù) 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)需求分析階段的任務(wù) 時(shí)間:2021-06-02 09:52:46 數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)需求分析階段的任務(wù),包括: 1. 對(duì)用戶業(yè)務(wù)行為和流程進(jìn)行調(diào)查,了解用戶對(duì)新系統(tǒng)的期望和目標(biāo),了解目前現(xiàn)存系統(tǒng)的主要問題; 2. 系統(tǒng)調(diào)研、收集和分析需求,確定系統(tǒng)開發(fā)范圍;來自:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務(wù)提供資產(chǎn)建模能力 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務(wù)提供資產(chǎn)建模能力 時(shí)間:2021-03-12 15:15:13 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)分析服務(wù)提供資產(chǎn)建模能力,物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析資產(chǎn)模型基本概念包含: 資產(chǎn)——被管理的任何物理或邏輯的對(duì)象,比如產(chǎn)線,樓層,設(shè)備,人等;來自:百科云知識(shí) 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務(wù)整體使用流程介紹 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務(wù)整體使用流程介紹 時(shí)間:2021-03-12 19:53:49 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)分析服務(wù)整體使用流程介紹: 1.存儲(chǔ)配置:物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務(wù)內(nèi)置IoT數(shù)據(jù)存儲(chǔ)能力,數(shù)據(jù)分析優(yōu)先基于內(nèi)置存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)進(jìn)行。第一步對(duì)存儲(chǔ)進(jìn)行相關(guān)配置;來自:百科原因是那些通用的大數(shù)據(jù)產(chǎn)品并未是專門針對(duì)IoT數(shù)據(jù)分析所提供的。 如何才能做好一個(gè)針對(duì)物聯(lián)網(wǎng)場(chǎng)景的數(shù)據(jù)分析服務(wù)呢?個(gè)人覺得有如下幾個(gè)要點(diǎn): 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) 將IoT設(shè)備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)有效組織起來,并按照業(yè)務(wù)所需構(gòu)建模型,將是物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析中的重要一環(huán),特別是復(fù)雜的場(chǎng)景更是如此。來自:百科、居民生活更便捷。 智能抄表大數(shù)據(jù)分析提升運(yùn)營(yíng)效率應(yīng)用場(chǎng)景 深入洞察表具狀態(tài)和用戶消費(fèi)數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)以大數(shù)據(jù)為核心的精細(xì)化運(yùn)營(yíng) ——端到端大數(shù)據(jù)和AI能力 從數(shù)據(jù)接入集成到分析建模展現(xiàn)的全流程大數(shù)據(jù)與人工智能服務(wù),幫助客戶通過抄表數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)用戶消費(fèi)行為分析、管網(wǎng)漏損監(jiān)測(cè)、分區(qū)壓力調(diào)節(jié)等業(yè)務(wù)洞察。來自:百科云知識(shí) 使用華為數(shù)據(jù)湖服務(wù)實(shí)現(xiàn)企業(yè)安全數(shù)據(jù)智能分析與挖掘 使用華為數(shù)據(jù)湖服務(wù)實(shí)現(xiàn)企業(yè)安全數(shù)據(jù)智能分析與挖掘 時(shí)間:2020-11-24 14:45:13 本視頻主要為您介紹使用華為數(shù)據(jù)湖服務(wù)實(shí)現(xiàn)企業(yè)安全數(shù)據(jù)智能分析與挖掘的操作教程指導(dǎo)。 步驟: 建立數(shù)據(jù)連接-數(shù)據(jù)接入-數(shù)據(jù)開發(fā)-作業(yè)監(jiān)控來自:百科華為云計(jì)算 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):來自:百科
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