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- 風(fēng)電大數(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：百科華為云計算 云知識 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)特點及數(shù)據(jù)分析面臨的關(guān)鍵挑戰(zhàn) 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)特點及數(shù)據(jù)分析面臨的關(guān)鍵挑戰(zhàn) 時間：2021-03-12 14:24:13 物聯(lián)網(wǎng) 大數(shù)據(jù)分析 云計算 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)特點及數(shù)據(jù)分析面臨的關(guān)鍵挑戰(zhàn)在于： 降低存儲成本 提升處理效率管理數(shù)據(jù)質(zhì)量充分?jǐn)?shù)據(jù)挖掘如何通過數(shù)來自：百科
- 風(fēng)電大數(shù)據(jù)分析 相關(guān)內(nèi)容
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來自：專題華為云計算 云知識 如何進(jìn)行物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)分析？ 如何進(jìn)行物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)分析？ 時間：2022-10-13 15:36:35 物聯(lián)網(wǎng) 智能制造 在物聯(lián)網(wǎng)時代，數(shù)量龐大的“物”會產(chǎn)生PB級的海量數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理服務(wù)的處理速度已無法跟上數(shù)據(jù)產(chǎn)生的速度。如果沒法及時分析與利用這龐大的物來自：百科
- 風(fēng)電大數(shù)據(jù)分析 更多內(nèi)容
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華為云計算 云知識 GaussDB (DWS)應(yīng)用場景-實時數(shù)據(jù)分析 GaussDB(DWS)應(yīng)用場景-實時數(shù)據(jù)分析 時間：2021-06-17 14:58:31 數(shù)據(jù)庫 GaussDB(DWS)在實時數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用如下圖所示。分析過程有如下的特點： 流式數(shù)據(jù)實時入庫：IoT、互聯(lián)來自：百科![]()
（流計算）、Flink（流計算），滿足多種大數(shù)據(jù)應(yīng)用場景，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 Studio集成，提供一站式的大數(shù)據(jù)協(xié)同開發(fā)平臺，幫助用戶輕松完成數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)集成、腳本來自：專題![]()
一文讀懂華為云IoT數(shù)據(jù)分析服務(wù) 一文讀懂華為云IoT數(shù)據(jù)分析服務(wù) 時間：2022-09-27 16:31:19 物聯(lián)網(wǎng) 智能制造 華為云針對物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域業(yè)務(wù)提供了一系列專業(yè)的云服務(wù)，如設(shè)備接入、IoT數(shù)據(jù)分析服務(wù)等；其中IoT數(shù)據(jù)分析服務(wù)是專為IoT數(shù)據(jù)分析業(yè)務(wù)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(jù)分析 商品具有數(shù)據(jù)分析自助化的特點，能夠自動識別潛在關(guān)系，使得數(shù)據(jù)分析更加精準(zhǔn)和高效。同時，對于大規(guī)模數(shù)據(jù)，也能輕松處理，滿足萬億級計算的需求。 商品具有數(shù)據(jù)分析自助化的特點，能夠自動識別潛在關(guān)系，使得數(shù)據(jù)分析更加精準(zhǔn)和高效。同時，對于大規(guī)模數(shù)來自：專題![]()
華為云計算 云知識 深圳開放數(shù)據(jù)應(yīng)用創(chuàng)新大賽數(shù)據(jù)分析賽交通流量預(yù)測 深圳開放數(shù)據(jù)應(yīng)用創(chuàng)新大賽數(shù)據(jù)分析賽交通流量預(yù)測 時間：2020-12-11 11:09:51 “華為云杯”2019 深圳開放數(shù)據(jù)應(yīng)用創(chuàng)新大賽是由深圳市政務(wù)服務(wù) 數(shù)據(jù)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![]()
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數(shù)據(jù)工坊 DWR有哪些功能 數(shù)據(jù)工坊 DWR有哪些功能 數(shù)據(jù)工坊DWR是開放的近數(shù)據(jù)處理服務(wù)。支持易用的工作流編排和開放生態(tài)的數(shù)據(jù)處理算子市場，能夠?qū)崿F(xiàn)靈活的數(shù)據(jù)及時處理。 數(shù)據(jù)工坊DWR是開放的近數(shù)據(jù)處理服務(wù)。支持易用的工作流編排和開放生態(tài)的數(shù)據(jù)處理算子市場，能夠?qū)崿F(xiàn)靈活的數(shù)據(jù)及時處理。來自：專題![]()
財務(wù)預(yù)算模型：成功落地上市企業(yè)集團(tuán)化管理的財務(wù)預(yù)算模型，實現(xiàn)收入費用聯(lián)動預(yù)算，先預(yù)算后支出原則，及時了解企業(yè)經(jīng)營指標(biāo)達(dá)成情況。3. 風(fēng)控體系模型：對接主流第三方企業(yè)征信軟件，結(jié)合企業(yè)自身現(xiàn)狀搭建風(fēng)控體系模型，及時了解客戶風(fēng)控信息，規(guī)避壞賬風(fēng)險。4. MRP預(yù)算支撐：強大的MRP預(yù)算功能，支持多主體、多工廠應(yīng)用，提高生產(chǎn)計劃的準(zhǔn)確性和效率。5來自：專題![]()
比賽優(yōu)勝方案將有機(jī)會獲得華為云提供的專項資源來支持項目轉(zhuǎn)化，并集成到“華為云AI腦科學(xué)平臺”腦疾病輔助篩查專區(qū)。 二、組織單位 主辦：PRCV 2021 承辦：北京郵電大學(xué)、華為云、慧腦云、中國圖象圖形學(xué)學(xué)會腦圖譜專業(yè)委員會、阿爾茨海默病防治協(xié)會影像學(xué)分會 三、參賽對象 大賽面向全社會開放，個人、高等院校、科研單位、企業(yè)等人員均可報名參賽。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析提供高性能的物聯(lián)網(wǎng)離線處理能力 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析提供高性能的物聯(lián)網(wǎng)離線處理能力 時間：2021-03-12 19:45:45 物聯(lián)網(wǎng) 大數(shù)據(jù)分析 云計算 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析提供低成本/高性能的物聯(lián)網(wǎng)離線處理能力，關(guān)鍵競爭力包含： 1. 與華為云IoT相關(guān)服務(wù)深度預(yù)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(jù)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(jù)分析軟件，升級為數(shù)字工廠，安全聲場，節(jié)能降耗、增產(chǎn)增效。來自：專題![]()
項目主要是針對金融機(jī)構(gòu)實現(xiàn)生物資產(chǎn)的貸后監(jiān)管，提高貸后風(fēng)控能力，降低貸后風(fēng)險。結(jié)果證明，這個項非常成功，這也奠定了他們和華為云持續(xù)的密切合作。 山重水復(fù)疑無路，IoT開發(fā)的樂趣 另一方面，張俤在畜牧行業(yè)的物聯(lián)網(wǎng)研發(fā)并不是一帆風(fēng)順。 由于農(nóng)牧行業(yè)的特殊性，對采集信息的相關(guān)設(shè)備有更高來自：百科![]()
運營、風(fēng)控等條線系統(tǒng)提供了全面的數(shù)字化支持，推動銀行業(yè)務(wù)高效穩(wěn)定發(fā)展。 通信行業(yè)，廣東移動基于華為云 FusionInsight 應(yīng)對5G數(shù)據(jù)浪涌，覆蓋移動用戶數(shù)超1.3億，連續(xù)3個版本滾動升級客戶無中斷。 交通領(lǐng)域，深圳地鐵采用華為云FusionInsight打造海量數(shù)據(jù)分析平臺，來自：百科![]()
財務(wù)預(yù)算模型：成功落地上市企業(yè)集團(tuán)化管理的財務(wù)預(yù)算模型，實現(xiàn)收入費用聯(lián)動預(yù)算，先預(yù)算后支出原則，及時了解企業(yè)經(jīng)營指標(biāo)達(dá)成情況。3. 風(fēng)控體系模型：對接主流第三方企業(yè)征信軟件，結(jié)合企業(yè)自身現(xiàn)狀搭建風(fēng)控體系模型，及時了解客戶風(fēng)控信息，規(guī)避壞賬風(fēng)險。4. MRP預(yù)算支撐：強大的MRP預(yù)算功能，支持多主體、多工廠應(yīng)用，提高生產(chǎn)計劃的準(zhǔn)確性和效率。5來自：專題![]()
以數(shù)字資產(chǎn)模型為核心驅(qū)動的一站式IoT數(shù)據(jù)分析實踐 以數(shù)字資產(chǎn)模型為核心驅(qū)動的一站式IoT數(shù)據(jù)分析實踐 時間：2022-09-22 18:30:50 IoT數(shù)據(jù)分析面臨的問題與挑戰(zhàn) 隨著物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備接入數(shù)量的快速增長，IoT數(shù)據(jù)量也急速增長，快捷有效的數(shù)據(jù)分析的價值越來越重要。然而，當(dāng)前IoT數(shù)據(jù)分析面臨著諸多關(guān)鍵挑戰(zhàn)，貫穿著數(shù)據(jù)分析的整個過程：來自：百科![]()
超強寫入：相比于其他NoSQL服務(wù)，擁有超強寫入性能。 大數(shù)據(jù)分析：結(jié)合Spark等工具，可以用于實時推薦等大數(shù)據(jù)場景。 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)。 優(yōu)勢： 大數(shù)據(jù)分析：結(jié)合Spark等工具，可以進(jìn)行實時的反欺詐檢測。來自：百科![]()
智能外呼中心：口袋助理CRM能夠利用人工智能技術(shù)和大數(shù)據(jù)分析，為企業(yè)提供智能化的外呼中心，提高客戶服務(wù)的質(zhì)量和效率。6. 優(yōu)質(zhì)電銷線路搭配3大風(fēng)控能力：口袋助理CRM能夠根據(jù)客戶需求和企業(yè)實際情況，為企業(yè)提供優(yōu)質(zhì)的電銷線路，并搭配3大風(fēng)控能力，確?？蛻舴?wù)的穩(wěn)定性和安全性。7. 幫助來自：專題
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