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- 環(huán)境數(shù)據(jù)分析 內(nèi)容精選 換一換
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全國（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(jù)分析賽包括“交通流量預(yù)測”、“鹽田港貨柜車到港預(yù)測”、“高光譜視頻水質(zhì)分析”3個子賽題。由于數(shù)據(jù)分析賽涉及人工智能算法集成來自：百科基于物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)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(diào)度。 然而，通用的大數(shù)據(jù)分析服務(wù)由于缺乏針對物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的最佳實踐，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)運而生。 三、如何做好物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析？ 首先，來自：百科
- 環(huán)境數(shù)據(jù)分析 相關(guān)內(nèi)容
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來自：云商店據(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)，華為推來自：百科
- 環(huán)境數(shù)據(jù)分析 更多內(nèi)容
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華為云計算 云知識 數(shù)據(jù)倉庫 DWS提升數(shù)據(jù)分析性能實現(xiàn)分析決策一體化案例 數(shù)據(jù)倉庫DWS提升數(shù)據(jù)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(jù)倉庫 數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)（Data Warehouse Service，簡稱DWS）是一種即開即用、安全可靠來自：百科![]()
華為云計算 云知識 探索Serverless 數(shù)據(jù)湖 ：無需大數(shù)據(jù)背景，會SQL就會大數(shù)據(jù)分析 探索Serverless數(shù)據(jù)湖：無需大數(shù)據(jù)背景，會SQL就會大數(shù)據(jù)分析 時間：2021-04-27 15:04:16 內(nèi)容簡介： 隨著大數(shù)據(jù)&AI技術(shù)在企業(yè)商用場景的廣泛應(yīng)用，統(tǒng)一數(shù)據(jù)平臺來自：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？ 時間：2021-03-12 14:54:55 物聯(lián)網(wǎng) 大數(shù)據(jù)分析 云計算 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. 缺乏最佳實踐，學(xué)習(xí)成本/開發(fā)門檻高；來自：百科![]()
華為云計算 云知識 山石云界在華為云VPC環(huán)境下的使用指南-組網(wǎng)原理和創(chuàng)建虛擬私有云 山石云界在華為云VPC環(huán)境下的使用指南-組網(wǎng)原理和創(chuàng)建虛擬私有云 時間：2021-04-22 11:48:28 云市場 嚴(yán)選商城 安全 網(wǎng)絡(luò)安全 使用指南 商品鏈接：山石網(wǎng)科虛擬化下一代防火墻-來自：云商店![]()
Insight BI數(shù)據(jù)分析 自助可視化分析 商品提供自助式可視化分析能力，用戶可以根據(jù)自己的需求自定義數(shù)據(jù)分析模式，直觀地查看和理解數(shù)據(jù)，提升數(shù)據(jù)分析的效率和準(zhǔn)確性。 商品提供自助式可視化分析能力，用戶可以根據(jù)自己的需求自定義數(shù)據(jù)分析模式，直觀地查看和理解數(shù)據(jù)，提升數(shù)據(jù)分析的效率和準(zhǔn)確性。來自：專題![]()
19:49:41 物聯(lián)網(wǎng) 大數(shù)據(jù)分析 云計算 一站式物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)捷高效開發(fā)體現(xiàn)在哪些方面？主要體現(xiàn)在： 環(huán)境準(zhǔn)備更快——與華為云IoT設(shè)備管理預(yù)集成，無需任何配置，即可打通IoT數(shù)據(jù)源；邊云協(xié)同的框架能力，只須聚焦分析業(yè)務(wù)邏輯開發(fā)，不感知邊緣資源管理；一鍵開通數(shù)據(jù)分析相關(guān)能力，按需使用，無來自：百科![]()
伴提供）、安全加固、網(wǎng)站監(jiān)控、可視化數(shù)據(jù)分析等端到端建站服務(wù)。 平臺中立，安全可靠 保障數(shù)據(jù)資產(chǎn)安全，保證業(yè)務(wù)中立和不觸碰數(shù)據(jù)，業(yè)務(wù)系統(tǒng)始終穩(wěn)定運行和快速響應(yīng)，保障用戶體驗，為企業(yè)贏得用戶市場打下良好基礎(chǔ)。 大數(shù)據(jù)分析精準(zhǔn)營銷 利用大數(shù)據(jù)分析，輕松實現(xiàn)精準(zhǔn)營銷，及時了解用戶需求，來自：百科![]()
Connect在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)集成上的應(yīng)用 時間：2020-09-21 15:16:57 制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中有幾類典型問題： 難以集成設(shè)備數(shù)據(jù)與環(huán)境數(shù)據(jù) 多品牌、多種類的生產(chǎn)設(shè)備要實現(xiàn)實時監(jiān)控管理，則設(shè)備數(shù)據(jù)與環(huán)境數(shù)據(jù)需要采集和上傳，不同品牌和種類的設(shè)備，使用的數(shù)據(jù)格式、數(shù)據(jù)庫標(biāo)準(zhǔn)不一。 難以預(yù)防設(shè)備故障 工廠流水線上來自：百科![]()
通過傳感器監(jiān)測農(nóng)作物生長環(huán)境（土壤，空氣），根據(jù)環(huán)境變化智能調(diào)節(jié)灌溉系統(tǒng)等設(shè)備，使得環(huán)境維持在利于作物生長的條件，此外，還能管理牲蓄的生理狀態(tài)，提升產(chǎn)量 農(nóng)業(yè)信息全感知 匯聚農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中土壤，溫度等環(huán)境信息，實時感知環(huán)境變化 智能化耕作 隨著環(huán)境變化，農(nóng)機(jī)設(shè)備按照預(yù)設(shè)規(guī)則智能聯(lián)動，使得環(huán)境維持在利于作物生長的條件來自：專題![]()
移動互聯(lián)解決方案包含電商、網(wǎng)站、移動APP、金融場景，提供彈性云端環(huán)境、資源全生命周期管理、數(shù)據(jù)安全及移動互聯(lián)云生態(tài)，支持億級并發(fā)連接，百萬級交易處理和大數(shù)據(jù)分析能力，保障系統(tǒng)可靠與性能。 精準(zhǔn)營銷移動互聯(lián)——利用大數(shù)據(jù)分析，輕松實現(xiàn)精準(zhǔn)營銷 優(yōu)勢 1、數(shù)據(jù)分析 MapReduce服務(wù) 提供Hadoop、來自：百科![]()
缺乏技術(shù)元數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)元數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)，數(shù)據(jù)讀不懂。 缺乏數(shù)據(jù)的質(zhì)量管控和評估手段，數(shù)據(jù)不可信。 數(shù)據(jù)運營的挑戰(zhàn) 數(shù)據(jù)運營效率低，業(yè)務(wù)環(huán)境的快速變化帶來大量多樣化的數(shù)據(jù)分析報表需求，因為缺乏高效的數(shù)據(jù)運營工具平臺，數(shù)據(jù)開發(fā)周期長、效率低，不能滿足業(yè)務(wù)運營決策人員的訴求； 數(shù)據(jù)運營成本高，數(shù)據(jù)未來自：百科![]()
C3、通用計算型S3、通用入門型T6）：企業(yè)官網(wǎng)、辦公環(huán)境、輕量級數(shù)據(jù)庫及緩存服務(wù)器 內(nèi)存密集型（內(nèi)存優(yōu)化存儲、內(nèi)存優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)增強(qiáng)型M3ne、內(nèi)存優(yōu)化型M3、大內(nèi)存型E3、內(nèi)存優(yōu)化型M2）：高性能數(shù)據(jù)庫、內(nèi)存數(shù)據(jù)庫、大數(shù)據(jù)分析和挖掘 存儲密集型（磁盤網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化型D3、超高IO型I3、來自：百科![]()
作為一個指標(biāo)來參考。 直播大數(shù)據(jù)分析 為了回避單個采樣時間點測速導(dǎo)致的偏差，可以采取對歷史大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，預(yù)測哪個網(wǎng)絡(luò)路徑最優(yōu)。對歷史大數(shù)據(jù)進(jìn)行的分析分為兩個維度：用戶個人連接數(shù)據(jù)分析和用戶群體連接數(shù)據(jù)分析。 1. 用戶個人連接數(shù)據(jù)分析 每個主播用戶的使用歷史數(shù)據(jù)來自：百科![]()
析完成對駕駛行為的大數(shù)據(jù)分析實踐 技術(shù)能力： 通過車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)架構(gòu)學(xué)習(xí)與實踐操作提升數(shù)據(jù)分析挖掘、大數(shù)據(jù)開發(fā)能力 認(rèn)證價值：了解車聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展理念，通過大數(shù)據(jù)分析實現(xiàn)科學(xué)高效的車隊管理 認(rèn)證課程詳情 【中級】逃殺游戲數(shù)據(jù)分析 隨著電競行業(yè)的火熱發(fā)展，用戶數(shù)據(jù)分析成為急需解決的問題。借來自：專題![]()
SDK 是一個很多功能函數(shù)的集合體，更像是一個工具包；API 是數(shù)據(jù)接口，SDK 是工具環(huán)境，需要在 SDK 的環(huán)境下調(diào)用 APl；API接口對接過程匯總需要自己提供環(huán)境，SDK 不僅提供開發(fā)環(huán)境，還提供很多APl；SDK 相較于 API 封裝層次更高。 如何選擇API和SDK這兩種產(chǎn)品對接方式呢來自：百科![]()
增強(qiáng)分析型敏捷BI平臺 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，能夠自動識別數(shù)據(jù)的潛在關(guān)系。這使得用戶無需專業(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，能夠自動識別數(shù)據(jù)的潛在關(guān)系。這使得用戶無需專業(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。來自：專題![]()
量數(shù)據(jù)的存儲、挖掘和分析能力。 助力某高校打破數(shù)據(jù)孤島，實現(xiàn)數(shù)據(jù)綜合分析，性能提升10倍 客戶痛點： 【數(shù)據(jù)分散】：現(xiàn)有業(yè)務(wù)系統(tǒng)部署在不同環(huán)境，包括華為云和用戶本地IDC，不能統(tǒng)一分析； 【數(shù)據(jù)量大】：數(shù)據(jù)量不斷增大，查詢性能下降； 【業(yè)務(wù)遷移難】：現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫種類多，業(yè)務(wù)遷移工作量大。來自：百科
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