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- 數(shù)據(jù)分析結(jié)果 內(nèi)容精選 換一換
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境、資源全生命周期管理、數(shù)據(jù)安全及移動(dòng)互聯(lián)云生態(tài)，支持億級(jí)并發(fā)連接，百萬(wàn)級(jí)交易處理和大數(shù)據(jù)分析能力，保障系統(tǒng)可靠與性能。 精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)移動(dòng)互聯(lián)——利用大數(shù)據(jù)分析，輕松實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo) 優(yōu)勢(shì) 1、數(shù)據(jù)分析 MapReduce服務(wù) 提供Hadoop、Spark、Hbase等能力，快速高效處理用來(lái)自：百科Contest，簡(jiǎn)稱SODiC），以“數(shù)聚粵港澳，智匯大灣區(qū)”為主題，面向全球高等院校、專業(yè)研究機(jī)構(gòu)、數(shù)據(jù)分析公司、開(kāi)發(fā)者征集基于開(kāi)放數(shù)據(jù)的創(chuàng)新應(yīng)用解決方案和算法模型。 本次SODiC大賽共設(shè)置4個(gè)賽道：算法賽、數(shù)據(jù)創(chuàng)意賽、數(shù)據(jù)分析賽和南山專題賽。大賽緊扣城市治理和民生服務(wù)主題，開(kāi)放政府?dāng)?shù)據(jù)資源，創(chuàng)新社會(huì)治來(lái)自：百科
- 數(shù)據(jù)分析結(jié)果 相關(guān)內(nèi)容
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Contest，簡(jiǎn)稱SODiC），以“數(shù)聚粵港澳，智匯大灣區(qū)”為主題，面向全球高等院校、專業(yè)研究機(jī)構(gòu)、數(shù)據(jù)分析公司、開(kāi)發(fā)者征集基于開(kāi)放數(shù)據(jù)的創(chuàng)新應(yīng)用解決方案和算法模型。 本次SODiC大賽共設(shè)置4個(gè)賽道：算法賽、數(shù)據(jù)創(chuàng)意賽、數(shù)據(jù)分析賽和南山專題賽。大賽緊扣城市治理和民生服務(wù)主題，開(kāi)放政府?dāng)?shù)據(jù)資源，創(chuàng)新社會(huì)治來(lái)自：百科等違法行為的次數(shù)。 實(shí)驗(yàn)?zāi)繕?biāo)與基本要求 1. 使用 MRS 服務(wù)Spark組件數(shù)據(jù)分析； 2. 查看分析結(jié)果。 實(shí)驗(yàn)摘要 操作前提： 1. 開(kāi)通MapReduce服務(wù) 2. 準(zhǔn)備數(shù)據(jù) 3.提交任務(wù) 4.查看結(jié)果 溫馨提示：詳情信息請(qǐng)以實(shí)驗(yàn)頁(yè)面：https://lab.huaweicloud來(lái)自：百科
- 數(shù)據(jù)分析結(jié)果 更多內(nèi)容
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報(bào)表生成。 多租戶負(fù)載管理和近似計(jì)算等關(guān)鍵技術(shù)，實(shí)現(xiàn)高效報(bào)表開(kāi)發(fā)和可視化分析。 客戶收益： 按需擴(kuò)容，業(yè)務(wù)不中斷。 新的數(shù)據(jù)分析模型上線后，可實(shí)時(shí)獲得分析結(jié)果，營(yíng)銷(xiāo)精準(zhǔn)率提高50%以上。 典型可視化報(bào)表查詢分析響應(yīng)時(shí)間從過(guò)去分鐘級(jí)降至5s以內(nèi)，報(bào)表開(kāi)發(fā)周期從過(guò)去2周降至0.5小時(shí)。來(lái)自：百科![]()
增強(qiáng)分析型敏捷BI平臺(tái) 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(shí)別數(shù)據(jù)的潛在關(guān)系。這使得用戶無(wú)需專業(yè)的數(shù)據(jù)分析技能，就能輕松進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，提高了數(shù)據(jù)利用的便利性。 商品具有數(shù)據(jù)分析自助化的特點(diǎn)，能夠自動(dòng)識(shí)別數(shù)據(jù)的潛在關(guān)系。這使得用戶無(wú)需專業(yè)的數(shù)據(jù)分析技能，就能輕松進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，提高了數(shù)據(jù)利用的便利性。來(lái)自：專題![]()
FPGA異構(gòu)加速不改變生信分析軟件算法，只是從硬件層面進(jìn)行任務(wù)并行化異構(gòu)調(diào)度優(yōu)化，結(jié)果精確度和常規(guī)HPC保持一致，實(shí)現(xiàn)結(jié)果的高準(zhǔn)確度。 GATK標(biāo)準(zhǔn)流程 支持從原始數(shù)據(jù)fastq到生成vcf/gvcf結(jié)果的BWA+GATK標(biāo)準(zhǔn)生信分析流程的FPGA加速，解決全過(guò)程的所有高密度計(jì)算的同來(lái)自：百科![]()
：確定目的、準(zhǔn)備數(shù)據(jù)、訓(xùn)練模型、評(píng)估模型、部署模型。 圖1 AI開(kāi)發(fā)流程 1.確定目的 在開(kāi)始數(shù)據(jù)分析之前，必須明確要分析什么？你的數(shù)據(jù)對(duì)象是誰(shuí)？要解決什么問(wèn)題？商業(yè)目的是什么？數(shù)據(jù)分析師對(duì)這些都要了然于心，基于商業(yè)的理解，整理分析框架和分析思路。例如，減少老客戶的流失、優(yōu)化活動(dòng)來(lái)自：百科![]()
據(jù)庫(kù)分析的結(jié)果以列表形式展示，同時(shí)直觀展示數(shù)據(jù)庫(kù)空間構(gòu)成、業(yè)務(wù)平穩(wěn)運(yùn)行狀態(tài)下主要指標(biāo)、數(shù)據(jù)庫(kù)空間變化趨勢(shì)等數(shù)據(jù)庫(kù)空間概況，有利于用戶快速掌握數(shù)據(jù)庫(kù)表空間數(shù)據(jù)信息，幫助用戶定位空間異常并解決問(wèn)題，有效保障數(shù)據(jù)庫(kù)的持續(xù)穩(wěn)定。 華為云 數(shù)據(jù)管理服務(wù) DAS推出的空間&元數(shù)據(jù)分析特性極大地解來(lái)自：百科![]()
15:15:14 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 客戶痛點(diǎn)： 數(shù)據(jù)增長(zhǎng)迅速，已有存量數(shù)據(jù)5TB，計(jì)劃存儲(chǔ)3年約20TB數(shù)據(jù)； 查詢?nèi)蝿?wù)在MySQL耗時(shí)長(zhǎng)，部分跑不出結(jié)果，MongoDB數(shù)據(jù)無(wú)法做復(fù)雜關(guān)聯(lián)分析； 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在不同庫(kù)，不易進(jìn)行統(tǒng)一管理和維護(hù)。 解決方案： 以數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)DWS為核心，構(gòu)建統(tǒng)一免運(yùn)維、高可靠的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和分析平臺(tái)；來(lái)自：百科![]()
析完成對(duì)駕駛行為的大數(shù)據(jù)分析實(shí)踐 技術(shù)能力： 通過(guò)車(chē)聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)架構(gòu)學(xué)習(xí)與實(shí)踐操作提升數(shù)據(jù)分析挖掘、大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)能力 認(rèn)證價(jià)值：了解車(chē)聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展理念，通過(guò)大數(shù)據(jù)分析實(shí)現(xiàn)科學(xué)高效的車(chē)隊(duì)管理 認(rèn)證課程詳情 【中級(jí)】逃殺游戲數(shù)據(jù)分析 隨著電競(jìng)行業(yè)的火熱發(fā)展，用戶數(shù)據(jù)分析成為急需解決的問(wèn)題。借來(lái)自：專題![]()
、Spark等運(yùn)算框架，對(duì)存儲(chǔ)在 OBS 上的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析，最終將分析的結(jié)果呈現(xiàn)在E CS 中的各類(lèi)程序或應(yīng)用上。 建議搭配服務(wù) MapReduce服務(wù) MRS， 彈性云服務(wù)器 ECS，數(shù)據(jù)快遞服務(wù) DES 圖1 大數(shù)據(jù)分析 靜態(tài)網(wǎng)站托管 場(chǎng)景描述 OBS提供低成本、高可用、可根來(lái)自：百科![]()
戶將數(shù)據(jù)提交到Elasticsearch數(shù)據(jù)庫(kù)中，再通過(guò)分詞控制器去將對(duì)應(yīng)的語(yǔ)句分詞，將其權(quán)重和分詞結(jié)果一并存入數(shù)據(jù)，當(dāng)用戶搜索數(shù)據(jù)時(shí)候，再根據(jù)權(quán)重將結(jié)果排名，打分，再將返回結(jié)果呈現(xiàn)給用戶。 Elasticsearch是與名為L(zhǎng)ogstash的數(shù)據(jù)收集和日志解析引擎以及名為Kib來(lái)自：百科![]()
業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)流實(shí)時(shí)整合，及時(shí)對(duì)經(jīng)營(yíng)決策進(jìn)行優(yōu)化與調(diào)整。 圖3增強(qiáng)型ETL+實(shí)時(shí)BI分析 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析 移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、IoT場(chǎng)景下會(huì)產(chǎn)生大量實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，為了快速獲取數(shù)據(jù)價(jià)值，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，DWS的快速入庫(kù)和查詢能力可支持實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析。 圖4實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析 優(yōu)勢(shì) 流式數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)入庫(kù) IoT、互聯(lián)網(wǎng)等數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)流計(jì)算及AI服務(wù)處理后，可實(shí)時(shí)寫(xiě)入DWS。來(lái)自：百科![]()
一站式BI解決方案 企業(yè)積累的海量數(shù)據(jù)及各種數(shù)據(jù)資產(chǎn)，體量龐大，需高性能大數(shù)據(jù)平臺(tái)支撐進(jìn)行全量數(shù)據(jù)分析和挖掘。依托DWS+BI工具打造全局的、直觀的、關(guān)聯(lián)性的、可視化的運(yùn)營(yíng)數(shù)字化分析平臺(tái) ，以數(shù)據(jù)分析來(lái)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)價(jià)值提升及管理提升。 優(yōu)勢(shì) 多源數(shù)據(jù)接入：多源數(shù)據(jù)采集，打破數(shù)據(jù)孤島，形成統(tǒng)一的數(shù)據(jù)展現(xiàn)平臺(tái)。來(lái)自：專題![]()
VIEW語(yǔ)句、CREATE FUNCTION語(yǔ)句。 Flink Opensource SQL作業(yè) 進(jìn)階的語(yǔ)法：創(chuàng)建源表、創(chuàng)建結(jié)果表、創(chuàng)建維表、Format等，創(chuàng)建源表支持主流的各種源表，結(jié)果表也支持主流的結(jié)果表，創(chuàng)建維表同樣也支持主流的各種維表。 Flink OpenSource SQL作業(yè)的開(kāi)發(fā)指南 從Kafka讀取數(shù)據(jù)寫(xiě)入到DWS來(lái)自：專題![]()
業(yè)的設(shè)備監(jiān)控、實(shí)時(shí)推薦、 日志分析 等場(chǎng)景。 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理 實(shí)時(shí)收集城市各交通樞紐的車(chē)輛通行數(shù)據(jù)，緩存在通道中，分析平臺(tái)周期讀取通道中的數(shù)據(jù)分析后將結(jié)果應(yīng)用到調(diào)度系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)對(duì)停車(chē)場(chǎng)開(kāi)放時(shí)長(zhǎng)和交通資源的調(diào)配。 圖1場(chǎng)景示例圖 實(shí)時(shí)文件傳輸 實(shí)時(shí)檢測(cè)客戶應(yīng)用系統(tǒng)中產(chǎn)生的文件，并采集上傳到來(lái)自：百科![]()
化，并且具有非常靈活的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)能力。能夠方便的將數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)到后端數(shù)據(jù)庫(kù)、大數(shù)據(jù)分析服務(wù)。 數(shù)據(jù)上云后，方案中還運(yùn)用了華為云IoT數(shù)據(jù)分析服務(wù)。數(shù)據(jù)分析服務(wù)具有圖形化的編輯方式、提供豐富的計(jì)算算子，基于數(shù)據(jù)分析服務(wù)，使得我們整合了數(shù)據(jù)集成、清洗、存儲(chǔ)、分析端到端的環(huán)節(jié)，提升了開(kāi)發(fā)體驗(yàn)，真正加速了數(shù)據(jù)的價(jià)值表現(xiàn)。來(lái)自：百科![]()
廣泛的資源覆蓋與資源審查，審計(jì)日志內(nèi)容覆蓋時(shí)間、操作發(fā)起用戶/設(shè)備、被操作資源詳情、操作請(qǐng)求以及結(jié)果詳情等等，滿足常見(jiàn)合規(guī)認(rèn)證中的要求。 審計(jì)日志的傳輸均采用高強(qiáng)度加密，存儲(chǔ)支持加密及完整性校驗(yàn)。 支持關(guān)鍵操作通知，支持對(duì)接函數(shù)服務(wù)，支持日志數(shù)據(jù)分析。 文中課程 更多精彩課程、實(shí)驗(yàn)、微認(rèn)證，盡在?????????來(lái)自：百科![]()
對(duì)分析結(jié)果自動(dòng)三維重建，直觀呈現(xiàn)，方便指導(dǎo)病人用藥治療。 單病例量化結(jié)果秒級(jí)輸出，AI+醫(yī)生復(fù)核總體效率是純?nèi)斯ち炕u(píng)估速度的數(shù)十倍。 病灶區(qū)域分割DICE（預(yù)測(cè)病灶和真實(shí)病灶的重合度）及AVD（預(yù)測(cè)病灶體積與真實(shí)病灶體積誤差）指標(biāo)業(yè)界領(lǐng)先，與醫(yī)生用手工精準(zhǔn)勾勒的結(jié)果高度一致。來(lái)自：百科![]()
操作查詢分析結(jié)果 安全云腦 通過(guò)原始日志、日志分布直方圖、圖表統(tǒng)計(jì)形式展示查詢分析結(jié)果。 ● 日志分布直方圖 此處將展示查詢到的日志在時(shí)間上的分布情況，同時(shí)，將鼠標(biāo)放在柱狀圖上，可查看該數(shù)據(jù)塊代表的時(shí)間和日志命中次數(shù)。 ● 原始日志 在“原始日志”頁(yè)簽將展示當(dāng)前查詢結(jié)果。 （1）設(shè)置顯示日志數(shù)據(jù)信息：來(lái)自：專題
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