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- 游戲行業(yè)數(shù)據(jù)分析 內(nèi)容精選 換一換
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華為云計(jì)算 云知識 行業(yè)二三維渲染解決方案 行業(yè)二三維渲染解決方案 時(shí)間：2021-01-12 09:45:25 行業(yè)二三維渲染是ROMA Service Core 應(yīng)用使能服務(wù)解決方案應(yīng)用的場景之一。 實(shí)現(xiàn)渲染能力快速應(yīng)用到各行業(yè)，賦能精細(xì)化管理 提供統(tǒng)一的渲染和可視化等開發(fā)能來自：百科![]()
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華為云計(jì)算 云知識 機(jī)器視覺各行業(yè)案例（二） 機(jī)器視覺各行業(yè)案例（二） 時(shí)間：2021-02-19 14:37:22 云計(jì)算 華為好望商城 作為業(yè)界公認(rèn)的AI最先落地的領(lǐng)域，機(jī)器視覺利用視頻+AI+大數(shù)據(jù)的能力，讓智能視頻和數(shù)據(jù)分析不僅僅應(yīng)用于安全保障，更逐步成為各行各業(yè)的全新生產(chǎn)力。來自：云商店![]()
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華為云計(jì)算 云知識 GaussDB(DWS)應(yīng)用場景-實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析 GaussDB(DWS)應(yīng)用場景-實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析 時(shí)間：2021-06-17 14:58:31 數(shù)據(jù)庫 GaussDB(DWS)在實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用如下圖所示。分析過程有如下的特點(diǎn)： 流式數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)入庫：IoT、互聯(lián)來自：百科![]()
云知識 華為金融行業(yè)云解決方案 華為金融行業(yè)云解決方案 時(shí)間：2020-12-10 14:40:07 隨著金融業(yè)務(wù)不斷深入發(fā)展，金融從業(yè)人員的辦公電子化程度、信息化程度越來越高，金融行業(yè)向互聯(lián)網(wǎng)金融的轉(zhuǎn)型極大提高了工作效率，受到金融機(jī)構(gòu)的青睞。本節(jié)課帶您走進(jìn)華為華為金融行業(yè)云解決方案！來自：百科![]()
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全國（包含港澳）高等院校、專業(yè)研究機(jī)構(gòu)、數(shù)據(jù)分析公司等專業(yè)對象 【組隊(duì)要求】 選手可組隊(duì)參賽，賽隊(duì)人數(shù)1-10人；組隊(duì)操作請見【華為云大賽平臺-組隊(duì)操作詳情】 【賽題說明】 數(shù)據(jù)分析賽包括“交通流量預(yù)測”、“鹽田港貨柜車到港預(yù)測”、“高光譜視頻水質(zhì)分析”3個(gè)子賽題。由于數(shù)據(jù)分析賽涉及人工智能算法集成來自：百科![]()
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、分析、可視化，為開發(fā)者打造一站來自：百科![]()
跨服數(shù)據(jù)同步 游戲合服后，需要將多個(gè)游戲服務(wù)器的數(shù)據(jù)進(jìn)行同步，以保證游戲數(shù)據(jù)的一致性。可以使用Redis的消息隊(duì)列pub/sub機(jī)制，將數(shù)據(jù)變更消息發(fā)布到Redis的頻道中，其他游戲服務(wù)器訂閱該頻道，接收數(shù)據(jù)變更消息，從而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)同步。 跨服資源共享 游戲合服后，可以將多個(gè)游戲服務(wù)器的來自：百科![]()
DLI 已對接多個(gè)數(shù)據(jù)源，直接通過SQL建表就可以完成數(shù)據(jù)源的映射 建議搭配使用:對象存儲服務(wù) OBS / 數(shù)據(jù)接入服務(wù) DIS 游戲行業(yè) 日志分析 游戲公司日常通過數(shù)據(jù)分析平臺，借助數(shù)據(jù)力量沒突破行業(yè)瓶頸。例如：尋找優(yōu)質(zhì)的投放渠道、提高新手期玩家留存、優(yōu)化運(yùn)營活動(dòng)提升玩家活躍、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品迭代等 痛點(diǎn)：來自：百科![]()
理解數(shù)據(jù)，支持實(shí)時(shí)分析、時(shí)序分析和離線分析。此外，針對行業(yè)用戶，IoT數(shù)據(jù)分析后還提供了行業(yè)分析套件，包括智慧物流行業(yè)、新能源車分析行業(yè)等。分析后的數(shù)據(jù)，可以協(xié)同AI平臺利用，也可以開發(fā)給第三方應(yīng)用或華為云其他服務(wù)。數(shù)據(jù)分析的架構(gòu)如下圖所示。 離線分析 幫助物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)開發(fā)者快速構(gòu)來自：百科![]()
增強(qiáng)分析型敏捷BI平臺 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
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