- 大盤數(shù)據(jù)分析 內(nèi)容精選 換一換
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全國(guó)(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(duì)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(qǐng)見【華為云大賽平臺(tái)-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(cè)”、“鹽田港貨柜車到港預(yù)測(cè)”、“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(lái)自:百科基于物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析實(shí)現(xiàn)傳統(tǒng)人工作業(yè)的升級(jí)改造,比如,智慧倉(cāng)儲(chǔ)中的智能調(diào)度。 然而,通用的大數(shù)據(jù)分析服務(wù)由于缺乏針對(duì)物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的最佳實(shí)踐,在技術(shù)層面和商業(yè)層面都缺少物聯(lián)網(wǎng)基因,影響物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)應(yīng)用開發(fā)效率。因此,華為云IoT數(shù)據(jù)分析服務(wù)應(yīng)運(yùn)而生。 三、如何做好物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析? 首先,來(lái)自:百科
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據(jù)管理成本高昂 數(shù)據(jù)分析階段:不同類型數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)源不同,形成數(shù)據(jù)孤島、存在大量數(shù)據(jù)搬遷;并且數(shù)據(jù)分析門檻高,缺少簡(jiǎn)單易用的數(shù)據(jù)分析工具 數(shù)據(jù)可視化 階段:缺少交互式查詢能力、缺少基于時(shí)間維度的洞察分析能力 華為云IoT數(shù)據(jù)分析開放架構(gòu)介紹 基于以上IoT數(shù)據(jù)分析面臨的挑戰(zhàn),華為推來(lái)自:百科華為云計(jì)算 云知識(shí) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) DWS提升數(shù)據(jù)分析性能實(shí)現(xiàn)分析決策一體化案例 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DWS提升數(shù)據(jù)分析性能實(shí)現(xiàn)分析決策一體化案例 時(shí)間:2021-03-08 14:42:45 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)(Data Warehouse Service,簡(jiǎn)稱DWS)是一種即開即用、安全可靠來(lái)自:百科
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華為云計(jì)算 云知識(shí) 探索Serverless 數(shù)據(jù)湖 :無(wú)需大數(shù)據(jù)背景,會(huì)SQL就會(huì)大數(shù)據(jù)分析 探索Serverless數(shù)據(jù)湖:無(wú)需大數(shù)據(jù)背景,會(huì)SQL就會(huì)大數(shù)據(jù)分析 時(shí)間:2021-04-27 15:04:16 內(nèi)容簡(jiǎn)介: 隨著大數(shù)據(jù)&AI技術(shù)在企業(yè)商用場(chǎng)景的廣泛應(yīng)用,統(tǒng)一數(shù)據(jù)平臺(tái)來(lái)自:百科
(平均故障恢復(fù)時(shí)長(zhǎng)),全面掌控應(yīng)用的性能健康狀況。 三、豐富的周邊能力——統(tǒng)一監(jiān)控大盤、容器洞察、告警降噪 華為云 應(yīng)用運(yùn)維管理 平臺(tái)除了牢固的基石及強(qiáng)大的核心,還提供了豐富的周邊能力。 統(tǒng)一監(jiān)控大盤 集中管理 云監(jiān)控 、 云日志 、性能、Prometheus等多維度可觀測(cè)性數(shù)據(jù)源,提供統(tǒng)一來(lái)自:百科
基礎(chǔ)的公有云大數(shù)據(jù)服務(wù)較難充分滿足物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析的要求原因何在? 基礎(chǔ)的公有云大數(shù)據(jù)服務(wù)較難充分滿足物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析的要求原因何在? 時(shí)間:2021-03-12 14:54:55 物聯(lián)網(wǎng) 大數(shù)據(jù)分析 云計(jì)算 基礎(chǔ)的公有云大數(shù)據(jù)服務(wù)較難充分滿足物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析的要求原因包含: 1. 缺乏最佳實(shí)踐,學(xué)習(xí)成本/開發(fā)門檻高;來(lái)自:百科
分析缺陷趨勢(shì),洞察產(chǎn)品質(zhì)量 缺陷修復(fù)過程中會(huì)大量產(chǎn)生與其他研發(fā)系統(tǒng)相關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù),這些信息是產(chǎn)品質(zhì)量整改的寶藏,是支撐企業(yè)業(yè)務(wù)發(fā)展的關(guān)鍵。通過專業(yè)的數(shù)據(jù)分析報(bào)表,可以幫助企業(yè)更好地洞察產(chǎn)品的質(zhì)量風(fēng)險(xiǎn),把控缺陷修復(fù)進(jìn)度、缺陷收斂趨勢(shì),消除交付短板,讓產(chǎn)品研發(fā)過程安全、透明; 靈活定義流程,快速適配差異來(lái)自:百科
WeLink 企業(yè)應(yīng)用集成咨詢服務(wù)工作說明書:服務(wù)交付件 白板協(xié)作 健康檢查服務(wù):服務(wù)內(nèi)容 修訂記錄 快速操作CloudLink Board:白板協(xié)作 修訂記錄 效能大盤 前提條件 修訂記錄 效能管理來(lái)自:云商店
了解詳情 應(yīng)用運(yùn)維管理 AOM 應(yīng)用場(chǎng)景 應(yīng)用與資源配置管理 當(dāng)應(yīng)用模型層級(jí)復(fù)雜,需要通過應(yīng)用快速找到依賴的云資源,以應(yīng)用為基礎(chǔ),配置統(tǒng)一監(jiān)控大盤、閾值告警、告警降噪策略、權(quán)限管理和變更管理等 優(yōu)勢(shì): 應(yīng)用模型靈活 支持應(yīng)用/子應(yīng)用(可選)/組件/環(huán)境,最多6級(jí)模型關(guān)系 容器掛載配置來(lái)自:專題
各行各業(yè)優(yōu)秀企業(yè)是如何應(yīng)用UDESK Insight BI數(shù)據(jù)分析(H CS 版)的?一起來(lái)看看具體的場(chǎng)景。 提升客服行業(yè)的數(shù)據(jù)分析效率 提供實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)分析報(bào)告 助力企業(yè)高效決策的數(shù)據(jù)大屏 提升客服行業(yè)的數(shù)據(jù)分析效率 這款UDESK Insight BI數(shù)據(jù)分析(HCS版)產(chǎn)品具備強(qiáng)大的數(shù)據(jù)整合、清洗來(lái)自:專題
BI應(yīng)用 浩天智能數(shù)據(jù)分析BI平臺(tái) 產(chǎn)品介紹 浩天智能數(shù)據(jù)分析BI平臺(tái):提升中小企業(yè)數(shù)據(jù)分析效率的利器 在如今信息爆炸的時(shí)代,中小企業(yè)面臨著海量數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)。如何高效地分析和利用這些數(shù)據(jù)成為了企業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵。為了解決這一問題,我們推出了一款名為浩天智能數(shù)據(jù)分析BI平臺(tái)的Saas產(chǎn)品,幫助中小企業(yè)輕松應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)分析難題。來(lái)自:專題
Lean-BI是基于新一代自助式可視化數(shù)據(jù)分析平臺(tái),提供了多數(shù)據(jù)源管理,拖拽式設(shè)計(jì),大屏看板,多終端自適應(yīng)等功能,輔助企業(yè)完成數(shù)據(jù)分析和戰(zhàn)略決策 Lean-BI是基于新一代自助式可視化數(shù)據(jù)分析平臺(tái),提供了多數(shù)據(jù)源管理,拖拽式設(shè)計(jì),大屏看板,多終端自適應(yīng)等功能,輔助企業(yè)完成數(shù)據(jù)分析和戰(zhàn)略決策 LEAN-BI大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)來(lái)自:專題
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