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OEE 的趨勢(shì)變化、設(shè)備開機(jī)率、設(shè)備負(fù)荷時(shí)間分析、停機(jī)原因分析等進(jìn)行多維度的分析，并提供結(jié)論和建議。 單臺(tái)設(shè)備報(bào)告，提供單臺(tái)設(shè)備的日?qǐng)?bào)、月報(bào)和年報(bào)，對(duì)單臺(tái)設(shè)備 OEE 的趨勢(shì)變化、設(shè)備 開機(jī)率、設(shè)備負(fù)荷時(shí)間分析、停機(jī)原因分析等進(jìn)行多維度的分析，并提供結(jié)論和建議。 云市場(chǎng)商品 數(shù)智工廠生產(chǎn)管理與協(xié)同系統(tǒng)來自：云商店海量游戲數(shù)據(jù)的分析處理 認(rèn)證課程詳情 展開詳情 大數(shù)據(jù)時(shí)代消費(fèi)者行為復(fù)雜多樣，通過對(duì)消費(fèi)者行為進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，找尋其中的變化規(guī)律，對(duì)用戶進(jìn)行定位進(jìn)而優(yōu)化銷售方式。 了解詳情 【中級(jí)】黑色星期五消費(fèi)者行為研究 大數(shù)據(jù)時(shí)代消費(fèi)者行為復(fù)雜多樣，通過對(duì)消費(fèi)者行為進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，找尋其中的變化規(guī)律，對(duì)用戶進(jìn)行定位進(jìn)而優(yōu)化銷售方式。來自：專題
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DAG模型）、Spark（內(nèi)存計(jì)算）、SparkStreaming（微批流計(jì)算）、Storm（流計(jì)算）、Flink（流計(jì)算），滿足多種大數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景，將數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)和邏輯的轉(zhuǎn)換，轉(zhuǎn)化成滿足業(yè)務(wù)目標(biāo)的數(shù)據(jù)模型。 數(shù)據(jù)分析 基于預(yù)設(shè)的數(shù)據(jù)模型，使用易用SQL的數(shù)據(jù)分析，用戶可以選擇H來自：百科![]()
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:回答 如何創(chuàng)建一個(gè)對(duì)象:創(chuàng)建自定義數(shù)據(jù)對(duì)象 使用Spark SQL作業(yè)分析OBS數(shù)據(jù):使用DataSource語法創(chuàng)建OBS表 SparkSQL權(quán)限介紹:SparkSQL使用場(chǎng)景及對(duì)應(yīng)權(quán)限 SparkSQL權(quán)限介紹:SparkSQL使用場(chǎng)景及對(duì)應(yīng)權(quán)限 如何處理blob.storage來自：百科![]()
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訪問者的活動(dòng)，有利于分析工具快速訪問數(shù)據(jù)，為用戶生成推薦。 優(yōu)勢(shì)： 超強(qiáng)寫入：相比于其他NoSQL服務(wù)，擁有超強(qiáng)寫入性能。 大數(shù)據(jù)分析：結(jié)合Spark等工具，可以用于實(shí)時(shí)推薦等大數(shù)據(jù)場(chǎng)景。 金融行業(yè) 云數(shù)據(jù)庫 GaussDB NoSQL結(jié)合Spark等大數(shù)據(jù)分析工具，可應(yīng)用于金融行業(yè)的風(fēng)控體系，構(gòu)建反欺詐系統(tǒng)。來自：百科![]()
MRS 基于開源軟件Hadoop進(jìn)行功能增強(qiáng)、Spark內(nèi)存計(jì)算引擎、HBase分布式存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫以及Hive 數(shù)據(jù)倉庫 框架，提供企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、查詢和分析的統(tǒng)一平臺(tái)，幫助企業(yè)快速構(gòu)建海量數(shù)據(jù)信息處理系統(tǒng)，可解決各大企業(yè)的以下需求： 海量數(shù)據(jù)的分析與計(jì)算 海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ) 海量數(shù)據(jù)流式處理來自：百科![]()
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3. 工藝卡分析、工藝品質(zhì)參數(shù)分析、工藝分析報(bào)告 從產(chǎn)品、設(shè)備、工藝卡多個(gè)維度，基于注塑的生產(chǎn)工藝環(huán)節(jié)進(jìn)行分析，并進(jìn)行可視化展示，為工藝技術(shù)人員提供數(shù)據(jù)支撐。 設(shè)備生產(chǎn)影響品質(zhì)的實(shí)時(shí)生產(chǎn)參數(shù)，來分析生產(chǎn)工藝波動(dòng)情況，并分析出設(shè)備每次設(shè)置參數(shù)的工藝波動(dòng)率； 工藝卡時(shí)效性分析，根據(jù)工藝來自：云商店![]()
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理）、Tez（DAG模型）、Spark（內(nèi)存計(jì)算）、SparkStreaming（微批流計(jì)算）、Storm（流計(jì)算）、Flink（流計(jì)算），滿足多種大數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景，將數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)和邏輯的轉(zhuǎn)換，轉(zhuǎn)化成滿足業(yè)務(wù)目標(biāo)的數(shù)據(jù)模型。 數(shù)據(jù)呈現(xiàn)調(diào)度 用于數(shù)據(jù)分析結(jié)果的呈現(xiàn)，并與 數(shù)據(jù)治理中心 DataArts來自：專題
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