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- 數(shù)據分析框架 內容精選 換一換
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來自：百科華為云計算 云知識 GaussDB (DWS)應用場景-實時數(shù)據分析 GaussDB(DWS)應用場景-實時數(shù)據分析 時間：2021-06-17 14:58:31 數(shù)據庫 GaussDB(DWS)在實時數(shù)據分析的應用如下圖所示。分析過程有如下的特點： 流式數(shù)據實時入庫：IoT、互聯(lián)來自：百科
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華為云計算 云知識 物聯(lián)網數(shù)據特點及數(shù)據分析面臨的關鍵挑戰(zhàn) 物聯(lián)網數(shù)據特點及數(shù)據分析面臨的關鍵挑戰(zhàn) 時間：2021-03-12 14:24:13 物聯(lián)網 大數(shù)據分析 云計算 物聯(lián)網數(shù)據特點及數(shù)據分析面臨的關鍵挑戰(zhàn)在于： 降低存儲成本 提升處理效率管理數(shù)據質量充分數(shù)據挖掘如何通過數(shù)來自：百科來自：專題
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全國（包含港澳）高等院校、專業(yè)研究機構、數(shù)據分析公司等專業(yè)對象 【組隊要求】 選手可組隊參賽，賽隊人數(shù)1-10人；組隊操作請見【華為云大賽平臺-組隊操作詳情】 【賽題說明】 數(shù)據分析賽包括“交通流量預測”、“鹽田港貨柜車到港預測”、“高光譜視頻水質分析”3個子賽題。由于數(shù)據分析賽涉及人工智能算法集成來自：百科![]()
管理數(shù)據質量：建立一套可靠的數(shù)據質量評估體系，并對質量差的數(shù)據進行合適的處理（糾偏，忽略等） 一站式物聯(lián)網數(shù)據分析服務——IoTA 華為云推出以資產模型為驅動的一站式物聯(lián)網數(shù)據分析服務——IoTA，基于物聯(lián)網資產模型，整合大數(shù)據分析領域的最佳實踐，實現(xiàn)物聯(lián)網數(shù)據集成、清洗、存儲、分析、可視化，為開發(fā)者打造一站來自：百科![]()
一文讀懂華為云IoT數(shù)據分析服務 一文讀懂華為云IoT數(shù)據分析服務 時間：2022-09-27 16:31:19 物聯(lián)網 智能制造 華為云針對物聯(lián)網領域業(yè)務提供了一系列專業(yè)的云服務，如設備接入、IoT數(shù)據分析服務等；其中IoT數(shù)據分析服務是專為IoT數(shù)據分析業(yè)務場景特征做了深度優(yōu)來自：百科![]()
增強分析型敏捷BI平臺 自助化數(shù)據分析 商品具有數(shù)據分析自助化的特點，能夠自動識別潛在關系，使得數(shù)據分析更加精準和高效。同時，對于大規(guī)模數(shù)據，也能輕松處理，滿足萬億級計算的需求。 商品具有數(shù)據分析自助化的特點，能夠自動識別潛在關系，使得數(shù)據分析更加精準和高效。同時，對于大規(guī)模數(shù)來自：專題![]()
（流計算）、Flink（流計算），滿足多種大數(shù)據應用場景，將數(shù)據進行結構和邏輯的轉換，轉化成滿足業(yè)務目標的數(shù)據模型。 數(shù)據呈現(xiàn)調度 用于數(shù)據分析結果的呈現(xiàn)，并與 數(shù)據治理中心 DataArts Studio集成，提供一站式的大數(shù)據協(xié)同開發(fā)平臺，幫助用戶輕松完成數(shù)據建模、數(shù)據集成、腳本來自：專題![]()
華為云計算 云知識 深圳開放數(shù)據應用創(chuàng)新大賽數(shù)據分析賽交通流量預測 深圳開放數(shù)據應用創(chuàng)新大賽數(shù)據分析賽交通流量預測 時間：2020-12-11 11:09:51 “華為云杯”2019 深圳開放數(shù)據應用創(chuàng)新大賽是由深圳市政務服務 數(shù)據管理 局聯(lián)合深圳市坪山區(qū)人民政府與深圳市前海管理局共同主辦來自：百科![]()
開源的Hadoop、Spark等運算框架，對存儲在 OBS 上的海量數(shù)據進行大數(shù)據分析，最終將分析的結果呈現(xiàn)在E CS 中的各類程序或應用上。 建議搭配服務 MapReduce服務 MRS ， 彈性云服務器 ECS，數(shù)據快遞服務 DES 圖1 大數(shù)據分析 對象存儲數(shù)據備份歸檔應用場景 場景描述來自：專題![]()
數(shù)據工坊 DWR有哪些功能 數(shù)據工坊 DWR有哪些功能 數(shù)據工坊DWR是開放的近數(shù)據處理服務。支持易用的工作流編排和開放生態(tài)的數(shù)據處理算子市場，能夠實現(xiàn)靈活的數(shù)據及時處理。 數(shù)據工坊DWR是開放的近數(shù)據處理服務。支持易用的工作流編排和開放生態(tài)的數(shù)據處理算子市場，能夠實現(xiàn)靈活的數(shù)據及時處理。來自：專題![]()
華為云計算 云知識 物聯(lián)網數(shù)據分析提供高性能的物聯(lián)網離線處理能力 物聯(lián)網數(shù)據分析提供高性能的物聯(lián)網離線處理能力 時間：2021-03-12 19:45:45 物聯(lián)網 大數(shù)據分析 云計算 物聯(lián)網數(shù)據分析提供低成本/高性能的物聯(lián)網離線處理能力，關鍵競爭力包含： 1. 與華為云IoT相關服務深度預集成，降低開發(fā)門檻；來自：百科![]()
品化，省時更省力 哪些工廠可以使用數(shù)據分析軟件？ 制造工廠：紡織行業(yè)、飼料行業(yè)、汽配行業(yè)、衛(wèi)浴行業(yè)、食品行業(yè)、水泥行業(yè)、化工行業(yè)、汽車行業(yè)；動力中心：鍋爐房、空壓站、變電站、配電房、熱電廠、再生能源發(fā)電、光伏發(fā)電、水力發(fā)電等場景可以部署數(shù)據分析軟件，升級為數(shù)字工廠，安全聲場，節(jié)能降耗、增產增效。來自：專題![]()
以數(shù)字資產模型為核心驅動的一站式IoT數(shù)據分析實踐 以數(shù)字資產模型為核心驅動的一站式IoT數(shù)據分析實踐 時間：2022-09-22 18:30:50 IoT數(shù)據分析面臨的問題與挑戰(zhàn) 隨著物聯(lián)網設備接入數(shù)量的快速增長，IoT數(shù)據量也急速增長，快捷有效的數(shù)據分析的價值越來越重要。然而，當前IoT數(shù)據分析面臨著諸多關鍵挑戰(zhàn)，貫穿著數(shù)據分析的整個過程：來自：百科![]()
華為云計算 云知識 解決 90% 數(shù)據分析問題，表格大神最常用這 5 個函數(shù) 解決 90% 數(shù)據分析問題，表格大神最常用這 5 個函數(shù) 時間：2022-11-16 16:06:29 協(xié)同辦公 文檔協(xié)同管理 文檔存儲管理 數(shù)字化辦公 石墨表格 10 大實用函數(shù)，學會了，數(shù)據整理分析效率輕松翻來自：云商店![]()
基于物聯(lián)網數(shù)據分析實現(xiàn)傳統(tǒng)人工作業(yè)的升級改造，比如，智慧倉儲中的智能調度。 然而，通用的大數(shù)據分析服務由于缺乏針對物聯(lián)網行業(yè)的最佳實踐，在技術層面和商業(yè)層面都缺少物聯(lián)網基因，影響物聯(lián)網數(shù)據應用開發(fā)效率。因此，華為云IoT數(shù)據分析服務應運而生。 三、如何做好物聯(lián)網數(shù)據分析？ 首先，來自：百科![]()
圖片處理平臺——數(shù)據工坊 DWR 圖片處理平臺——數(shù)據工坊 DWR 數(shù)據工坊DWR是開放的近數(shù)據處理服務。支持易用的工作流編排和開放生態(tài)的數(shù)據處理算子市場，能夠實現(xiàn)靈活的數(shù)據及時處理。 數(shù)據工坊DWR是開放的近數(shù)據處理服務。支持易用的工作流編排和開放生態(tài)的數(shù)據處理算子市場，能夠實現(xiàn)靈活的數(shù)據及時處理。來自：專題![]()
全國（包含港澳）高等院校、專業(yè)研究機構、數(shù)據分析公司等專業(yè)對象 【組隊要求】 選手可組隊參賽，賽隊人數(shù)1-10人；組隊操作請見【華為云大賽平臺-組隊操作詳情】 【賽題說明】 數(shù)據分析賽包括“交通流量預測”、“鹽田港貨柜車到港預測”、“高光譜視頻水質分析”3個子賽題。由于數(shù)據分析賽涉及人工智能算法集成來自：百科![]()
據管理成本高昂 數(shù)據分析階段：不同類型數(shù)據分析數(shù)據源不同，形成數(shù)據孤島、存在大量數(shù)據搬遷；并且數(shù)據分析門檻高，缺少簡單易用的數(shù)據分析工具 數(shù)據可視化 階段：缺少交互式查詢能力、缺少基于時間維度的洞察分析能力 華為云IoT數(shù)據分析開放架構介紹 基于以上IoT數(shù)據分析面臨的挑戰(zhàn)，華為推來自：百科![]()
華為云計算 云知識 數(shù)據倉庫 DWS提升數(shù)據分析性能實現(xiàn)分析決策一體化案例 數(shù)據倉庫DWS提升數(shù)據分析性能實現(xiàn)分析決策一體化案例 時間：2021-03-08 14:42:45 數(shù)據倉庫 數(shù)據倉庫服務（Data Warehouse Service，簡稱DWS）是一種即開即用、安全可靠來自：百科
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