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- 教育大數(shù)據(jù)分析 內(nèi)容精選 換一換
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管理數(shù)據(jù)質(zhì)量：建立一套可靠的數(shù)據(jù)質(zhì)量評估體系，并對質(zhì)量差的數(shù)據(jù)進行合適的處理（糾偏，忽略等） 一站式物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務(wù)——IoTA 華為云推出以資產(chǎn)模型為驅(qū)動的一站式物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析服務(wù)——IoTA，基于物聯(lián)網(wǎng)資產(chǎn)模型，整合大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的最佳實踐，實現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)集成、清洗、存儲、分析、可視化，為開發(fā)者打造一站來自：百科云人工智能大賽平臺提交作品。 為更好支持數(shù)據(jù)分析賽參賽者的作品設(shè)計，賽事組委會在初賽評審?fù)瓿珊螅瑢⒀垟?shù)據(jù)分析賽入圍決賽選手參加“人工智能與數(shù)據(jù)分析訓(xùn)練營”，訓(xùn)練營由坪山區(qū)政府組織，華為提供技術(shù)支持，持續(xù)1天時間，重點培訓(xùn)人工智能和大數(shù)據(jù)相關(guān)知識，同時對3個子賽題進行解讀、引導(dǎo)和答疑。來自：百科
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華為云計算 云知識 大數(shù)據(jù)融合數(shù)倉場景化解決方案 大數(shù)據(jù)融合數(shù)倉場景化解決方案 時間：2020-12-08 15:13:04 HCIP-Big Data Developer系列課程。大數(shù)據(jù)融合數(shù)倉的場景解決方案，從方案架構(gòu)到技術(shù)實現(xiàn)框架，包括數(shù)據(jù)分析平臺、華為 GaussDB 解決方案等。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 GaussDB(DWS)應(yīng)用場景-大數(shù)據(jù)融合分析 GaussDB(DWS)應(yīng)用場景-大數(shù)據(jù)融合分析 時間：2021-06-17 12:52:17 數(shù)據(jù)庫 GaussDB(DWS)在大數(shù)據(jù)融合分析的應(yīng)用如下圖所示。分析過程有如下的特點： 統(tǒng)一分析入口：以Gaus來自：百科![]()
方案。 訪問店鋪 LEAN-BI大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng) Lean-BI是基于新一代自助式可視化數(shù)據(jù)分析平臺，提供了多數(shù)據(jù)源管理，拖拽式設(shè)計，大屏看板，多終端自適應(yīng)等功能，輔助企業(yè)完成數(shù)據(jù)分析和戰(zhàn)略決策 訪問店鋪 浩天智能數(shù)據(jù)分析BI平臺 浩天智能數(shù)據(jù)分析平臺是基于校園網(wǎng)實現(xiàn)的財務(wù)數(shù)據(jù)查詢來自：專題![]()
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![]()
華為云計算 云知識 大數(shù)據(jù)實時流處理場景化解決方案 大數(shù)據(jù)實時流處理場景化解決方案 時間：2020-12-16 09:54:47 HCIP-Big Data Developer系列課程。大數(shù)據(jù)應(yīng)用中實時流的場景解決方案，從方案架構(gòu)到技術(shù)實現(xiàn)框架，包括數(shù)據(jù)的采集、處理、存儲，包括實時流案例分析及實戰(zhàn)。來自：百科![]()
華為云計算 云知識 華為云教育行業(yè)解決方案的優(yōu)點 華為云教育行業(yè)解決方案的優(yōu)點 時間：2020-09-09 19:42:01 教育行業(yè)的挑戰(zhàn) 挑戰(zhàn)一：教育資源分布不均，優(yōu)質(zhì)資源無法普及到邊遠地區(qū)，知識傳播差異大 挑戰(zhàn)二：粉筆+黑板+PPT的傳統(tǒng)課堂，已無法滿足教學(xué)變革的多元化需求來自：百科![]()
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2020中國高校計算機大賽華為云大數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)賽 2020中國高校計算機大賽華為云大數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)賽 時間：2020-12-10 16:47:55 2020中國高校計算機大賽·華為云大數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)賽由清華大學(xué)、中國人工智能學(xué)會和華為技術(shù)有限公司聯(lián)合舉辦，華為云大數(shù)據(jù)平臺提供支持，以企業(yè)真實場景和來自：百科![]()
銀行協(xié)會培訓(xùn)師資大數(shù)據(jù)講師。 邱鑫 高級數(shù)據(jù)架構(gòu)師 | 大數(shù)據(jù)產(chǎn)品先行實踐者 蘑菇數(shù)據(jù)科技有限公司總經(jīng)理，約投征信服務(wù)有限公司首席信息官，海匯數(shù)據(jù)科技有限公司監(jiān)事，曾參與負責銀聯(lián)商務(wù)個人征信建模、瀘天化集團工業(yè)大數(shù)據(jù)分析與處理、教育應(yīng)用平臺設(shè)計、南京農(nóng)業(yè)大學(xué)大數(shù)據(jù)課程研發(fā)、山西聯(lián)來自：百科![]()
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)分析更加精準和高效。同時，對于大規(guī)模數(shù)來自：專題![]()
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華為云計算 云知識 2020年東風(fēng)公司智能制造大數(shù)據(jù)創(chuàng)意大賽 2020年東風(fēng)公司智能制造大數(shù)據(jù)創(chuàng)意大賽 時間：2020-12-10 11:36:37 “東風(fēng)智能制造”開發(fā)者創(chuàng)意大賽是東風(fēng)公司舉辦的第三屆、公司級大數(shù)據(jù)創(chuàng)意賽事，本次賽事既是延續(xù)，也是承接（它將作為東風(fēng)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)20來自：百科![]()
17:40:51 云市場 行業(yè)解決方案 教育 鯤鵬 K12智慧教育 使用指南 商品鏈接：智慧校園應(yīng)用管理平臺；服務(wù)商：拓維信息系統(tǒng)股份有限公司 智慧辦公模塊主要通過統(tǒng)一的校務(wù)管理系統(tǒng)和基于大數(shù)據(jù)分析的決策輔助系統(tǒng)實現(xiàn)。 通過高度集成的智能數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)管理平臺，最終實現(xiàn)教育管理的教務(wù)管理、行政管理、來自：云商店![]()
客戶管理軟件。他們的典型客戶包括匯付天下、攜程旅行網(wǎng)、迪奧中國、聯(lián)合技術(shù)（中國）、中軟計算機、華萬控股、吉水農(nóng)商銀行、復(fù)地集團、容大教育、360教育、茅臺白金酒、今日頭條、龍威機械、香馳糧油、京世沙龍、北京國電、北京藍色星際等知名企業(yè)。 除了靈當CRM外，云商店還有哪些相關(guān)產(chǎn)品？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![]()
華為云計算 云知識 華為鯤鵬計算大數(shù)據(jù)支持基于HDP開源軟件混合部署 華為鯤鵬計算大數(shù)據(jù)支持基于HDP開源軟件混合部署 時間：2021-05-24 10:11:23 大數(shù)據(jù) 華為鯤鵬計算大數(shù)據(jù)支持基于HDP開源軟件混合部署。 適用的組件有： 1. HDFS、Yarn(MR)、Hive、Spark、Flink；來自：百科
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