- 大數(shù)據(jù)應(yīng)用分析 內(nèi)容精選 換一換
-
華為云杯2020深圳開放數(shù)據(jù)應(yīng)用創(chuàng)新大賽粵港澳大灣區(qū)強(qiáng)降水臨近預(yù)測 華為云杯2020深圳開放數(shù)據(jù)應(yīng)用創(chuàng)新大賽粵港澳大灣區(qū)強(qiáng)降水臨近預(yù)測 時間:2020-12-10 16:40:07 “華為云杯”2020深圳開放數(shù)據(jù)應(yīng)用創(chuàng)新大賽 ·粵港澳大灣區(qū)強(qiáng)降水臨近預(yù)測大賽以“數(shù)聚粵港澳,智匯大灣區(qū)”為主題來自:百科
- 大數(shù)據(jù)應(yīng)用分析 相關(guān)內(nèi)容
-
數(shù)據(jù)庫有哪些_開源數(shù)據(jù)庫_數(shù)據(jù)庫應(yīng)用系統(tǒng)_數(shù)據(jù)庫的應(yīng)用 連接 GaussDB 數(shù)據(jù)庫_華為高斯數(shù)據(jù)庫_新建數(shù)據(jù)庫_語法 GaussDB自建數(shù)據(jù)庫_GaussDB數(shù)據(jù)庫_華為高斯自建數(shù)據(jù)庫 免費(fèi)云數(shù)據(jù)庫_免費(fèi)mysql數(shù)據(jù)庫_rds數(shù)據(jù)庫 GaussDB數(shù)據(jù)庫案例_GaussDB數(shù)據(jù)庫的優(yōu)勢_華為高斯數(shù)據(jù)庫_新建高斯數(shù)據(jù)庫來自:專題2、減少數(shù)據(jù)的冗余度:同文件系統(tǒng)相比,由于數(shù)據(jù)庫實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)共享,從而避免了用戶各自建立應(yīng)用文件。減少了大量重復(fù)數(shù)據(jù),減少了數(shù)據(jù)冗余,維護(hù)了數(shù)據(jù)的一致性。 3、保持數(shù)據(jù)的獨(dú)立性:數(shù)據(jù)的獨(dú)立性包括邏輯獨(dú)立性(數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)庫的邏輯結(jié)構(gòu)和應(yīng)用程序相互獨(dú)立)和物理獨(dú)立性(數(shù)據(jù)物理結(jié)構(gòu)的變化不影響數(shù)據(jù)的邏輯結(jié)構(gòu))。來自:專題
- 大數(shù)據(jù)應(yīng)用分析 更多內(nèi)容
-
華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)庫需求分析階段的數(shù)據(jù)字典包含什么 數(shù)據(jù)庫需求分析階段的數(shù)據(jù)字典包含什么 時間:2021-06-02 10:03:51 數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)字典是對數(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)計階段模型優(yōu)化的依據(jù)。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)營效率應(yīng)用場景 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 ——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、分區(qū)壓力調(diào)節(jié)等業(yè)務(wù)洞察。來自:百科
云知識 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
場景提供數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)處理和應(yīng)用接口對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平臺解決方案是為工業(yè)垂直領(lǐng)域和不同場景提供數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)處理和應(yīng)用接口對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。來自:專題
通監(jiān)控中心的大屏上,交通專家根據(jù)實(shí)時數(shù)據(jù)下達(dá)各種交通控制決策,如紅綠燈時間調(diào)整等。為了實(shí)現(xiàn)高實(shí)時性,我們可以采用實(shí)時流分析方案,從 物聯(lián)網(wǎng)平臺 對外的數(shù)據(jù)通道中實(shí)時提取流動數(shù)據(jù),分析和處理之后再輸出至數(shù)據(jù)通道繼續(xù)流轉(zhuǎn),保證呈現(xiàn)的數(shù)據(jù)永遠(yuǎn)是最“新鮮”的。 時序數(shù)據(jù) 有些數(shù)據(jù)實(shí)時性沒那么來自:百科
- Python 數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn):大語言模型在企業(yè)中的應(yīng)用與發(fā)展分析
- 數(shù)據(jù)分析八大常用分析模型
- Pandas數(shù)據(jù)應(yīng)用:金融數(shù)據(jù)分析
- Pandas數(shù)據(jù)應(yīng)用:醫(yī)療數(shù)據(jù)分析
- 【數(shù)據(jù)分析應(yīng)用】-財務(wù)數(shù)據(jù)分析指標(biāo)講解
- Pandas數(shù)據(jù)應(yīng)用:市場籃子分析
- Pandas數(shù)據(jù)應(yīng)用:社交媒體分析
- Pandas數(shù)據(jù)應(yīng)用:情感分析
- 【業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析】——十大常用數(shù)據(jù)分析方法
- Pandas數(shù)據(jù)應(yīng)用:天氣數(shù)據(jù)分析