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務水平等場景的質檢。幫助客戶實現(xiàn)100%質檢覆蓋，有效降低人力成本。 6）質檢分析：為保險等金融行業(yè)提供標準的數據分析模型，基于質檢數據，實現(xiàn)保險退保、潛在客戶轉換、自助渠道辦理引流等業(yè)務場景的數據分析挖掘，自動輸出業(yè)務中存在的問題、未來的發(fā)展趨勢，并給出優(yōu)化處理建議。 五）Emoti來自：云商店物聯(lián)網資產模型感知 物聯(lián)網數據分析服務是以物聯(lián)網資產模型為中心的分析服務，不同于公有云上的通用型大數據相關產品，物聯(lián)網數據分析服務與資產模型深度整合，在相關數據分析作業(yè)的定義中，開發(fā)者可以方便引用物聯(lián)網的模型數據，大大提升數據分析的效率。 一站式開發(fā)體驗 大數據開發(fā)技術門檻較高，而華為云物聯(lián)網來自：百科
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幫助物聯(lián)網數據開發(fā)者快速構建物聯(lián)網數據湖，開發(fā)者可通過標準SQL開發(fā)IoT數據分析任務，并輕松處理TB-EB級別物聯(lián)網大數據 數據湖：提供成本低廉的海量數據存儲能力，與物聯(lián)網 設備接入服務 無縫對接，快速接入物聯(lián)網數據源，并基于物聯(lián)網資產模型，對物聯(lián)網數據進行預處理，為數據分析做好準備 大數據分析：使用大數來自：百科![]()
聯(lián)網數據分析服務與資產模型深度整合，在相關數據分析作業(yè)的定義中，開發(fā)者可以方便引用物聯(lián)網的模型數據，大大提升數據分析的效率 華為云物聯(lián)網數據分析服務是以物聯(lián)網資產模型為中心的分析服務。不同于公有云上的通用型大數據相關產品，物聯(lián)網數據分析服務與資產模型深度整合，在相關數據分析作業(yè)的來自：專題![]()
為的大數據分析實踐 技術能力： 通過車聯(lián)網系統(tǒng)架構學習與實踐操作提升數據分析挖掘、大數據開發(fā)能力 認證價值：了解車聯(lián)網的發(fā)展理念，通過大數據分析實現(xiàn)科學高效的車隊管理 認證課程詳情 【中級】逃殺游戲數據分析 隨著電競行業(yè)的火熱發(fā)展，用戶數據分析成為急需解決的問題。借助大數據平臺服來自：專題![]()
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大數據分析與應用入門 大數據入門培訓，在線學練考，零基礎學習前沿技術，考取權威證書。 大數據分析與應用知識圖譜 包含大數據入門、大數據分析、大數據平臺應用、大數據分析工具講解等相關課程及培訓內容 大數據在線課程學習 01 初學者入門課程 初學者入門課程 大數據權威職業(yè)認證 02 HCIP-Big來自：專題![]()
華為云計算 云知識 數據庫需求分析的重點 數據庫需求分析的重點 時間：2021-06-02 09:56:38 數據庫 需求分析的重點是梳理清楚用戶的“信息流”和“業(yè)務流”。需求分析過程，切忌想當然，對用戶的想法進行猜想和假設，如果有假設條件或者不清楚的地方一定要和客戶進行確認： 1來自：百科![]()
華為云計算 云知識 數據庫設計需求分析的要求 數據庫設計需求分析的要求 時間：2021-06-02 09:51:13 數據庫 在做數據庫設計的需求分析時，需要： 1. 了解現(xiàn)有系統(tǒng)的運行概況； 2. 確定新系統(tǒng)的功能要求； 3. 收集能夠實現(xiàn)目標的基礎數據及相關的業(yè)務流程。 文中課程來自：百科![]()
智能工具，經濟高效地挖掘和分析海量數據。 報名學習 最新文章 OLTP和OLAP的比較 數據倉庫DWS應用案例 數據處理耗時從天級縮短至小時級 數據倉庫DWS助力某高校打破數據孤島實現(xiàn)數據綜合分析案例 數據倉庫DWS助力終端消費云冷熱數據關聯(lián)分析 數據倉庫DWS動手實踐來自：百科![]()
云知識 數據庫設計需求分析的意義 數據庫設計需求分析的意義 時間：2021-06-02 09:49:24 數據庫 需求分析階段主要是收集信息并進行分析和整理，為后續(xù)階段提供充足信息。 需求分析是整個數據庫設計的基礎。是最困難，也可能最耗時的階段。需求分析沒做好，會導致整個數據庫設計重新返工。來自：百科![]()
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華為云計算 云知識 蜂巢計劃，整合生態(tài)伙伴共同服務中小企業(yè)組織 蜂巢計劃，整合生態(tài)伙伴共同服務中小企業(yè)組織 時間：2021-07-19 16:41:36 云市場 嚴選商城 企業(yè)應用 銷售管理 商品介紹 商品鏈接：致遠協(xié)同管理軟件；服務商：北京致遠互聯(lián)軟件股份有限公司 >>>選自致遠互聯(lián)《賦能中小企業(yè)高效成長》A6來自：云商店![]()
海量數據的存儲、挖掘和分析能力。 數據倉庫DWS助力終端消費云冷熱數據關聯(lián)分析案例 業(yè)務痛點： 探索查詢HDFS 10PB級歷史數據，耗時平均約1小時，全量掃描耗資源。 業(yè)務系統(tǒng)存儲3個月熱數據，3個月至2年歷史數據存儲于HDFS，現(xiàn)有系統(tǒng)對熱數據和歷史數據無法進行關聯(lián)分析。 解決方案：來自：百科![]()
隨著大數據、云計算的發(fā)展，數據規(guī)模也隨之擴大，也更加關注數據的存放、處理以及分析。利用數據倉庫服務，帶您探索球星薪酬影響的決定性因素。 了解詳情 【初級】球星薪酬決定性因素分析 隨著大數據、云計算的發(fā)展，數據規(guī)模也隨之擴大，也更加關注數據的存放、處理以及分析。利用數據倉庫服務，帶您探索球星薪酬影響的決定性因素。來自：專題![]()
新能源車的數據分析場景 當前新能源車都已聯(lián)網，并且高頻持續(xù)產生數據到云端，如何對這些數據進行高效的管理和分析是車企面臨的一個重要課題。通過使用華為云物聯(lián)網數據分析服務，可以幫助企業(yè)快速搭建新能源車大數據分析平臺。 優(yōu)勢 物聯(lián)網數據分析服務作為整合了數據集成，數據清洗，數據存儲，數據來自：百科![]()
【業(yè)務遷移難】：現(xiàn)有數據庫種類多，業(yè)務遷移工作量大。 解決方案： 以數據倉庫服務DWS為核心，構建統(tǒng)一免運維、高可靠的數據存儲和分析平臺； 利用DWS匯聚各業(yè)務數據庫數據，實現(xiàn)統(tǒng)一數據存儲和分析； 結合BI工具，實現(xiàn)數據可視化。 客戶價值： 數據統(tǒng)一存儲，統(tǒng)一分析，支持客戶實現(xiàn)綜合數據分析挖掘；來自：百科
