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大数据根基于互联网,数据仓库、数据挖掘、云计算等互联网技术的发展为大数据应用奠定基础。对于任何一个大数据的从业者或初接触者,或者都会有个共同的感触:大数据对人们的生活能够起到极大作用。 大数据的作用有哪些? 一、对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点。移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态,这些应用不断产生大数据。云计算为这些海量、多样化的大数据提供存储和运算平台。通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化,将结果反馈到上述应用中,将创造出巨大的经济和社会价值。大数据具有催生社会变革的能量。但释放这种能量,需要严谨的数据治理、富有洞见的数据分析和激发管理创新的环境。 二、大数据是信息产业持续高速增长的新引擎。面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。在硬件与集成设备领域,大数据将对芯片、存储产业产生重要影响,还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。在软件与服务领域,大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。 三、大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素。各行各业的决策正在从“业务驱动”转变“数据驱动”。对大数据分析可以使零售商实时掌握市场动态并迅速做出应对;可以为商家制定更加精准有效的营销策略提供决策支持;可以帮助企业为消费者提供更加及时和个性化的服务;在医疗领域,可提高诊断准确性和药物有效性;在公共事业领域,大数据也开始发挥促进经济发展、维护社会稳定等方面的重要作用。 四、大数据时代科学研究的方法手段将发生重大改变。例如,抽样调查是社会科学的基本研究方法。在大数据时代,可通过实时监测、跟踪研究对象在互联网上产生的海量行为数据,进行挖掘分析,揭示出规律性的东西,提出研究结论和对策。 大数据有哪些作用.中琛魔方大数据平台表示大数据时代已经到来,这是一个时代的变化。只有抓住机遇,建立数据平台并将其应用于企业行业,我们才不会被这个时代所淘汰。随着时代的更迭,演变出更适合发展的模式。
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机器学习和数据挖掘通常使用相同的方法,有很大的重叠度,但是机器学习侧重于预测,基于从训练数据中学习到已知的属性,而数据挖掘技术专注于发现(以前)未知的数据中的属性(这是数据库中知识发现的分析步骤)。数据挖掘使用许多机器学习方法,但目标不同;另一方面,机器学习也使用数据挖掘方法作为“无监督学习”或作为提高学习者准确性的预处理步骤。这两个研究社区之间的许多混淆(它们通常有独立的会议和独立的期刊,ECML PKDD是一个很大的例外)来自它们使用的基本假设:在机器学习中,性能通常是根据重现已知的知识来评估的,而在知识发现和数据挖掘(KDD)中,关键任务是发现以前未知的知识。就已知知识而言,其他监督方法很容易优于非信息(非监督)方法,而在典型的KDD任务中,由于训练数据不可用,不能使用监督方法。
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空气动力学当前面临的挑战之一是改进用于表征和控制湍流行为(例如,发生在飞机机翼周围的流体运动)的技术。马德里卡洛斯三世大学(UC3M)研究人员希望使用高采样频率点探针提供的数据来及时补充动态的3D 描述;并开发基于人工智能的算法来提高粒子图像测速技术的准确性。使用粒子图像测速技术的风洞实验。 论文链接: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0894177720306828 相关报道: https://phys.org/news/2021-06-artificial-intelligence-aerodynamic.html 转发自https://www.jiqizhixin.com/
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物联网是现代科学技术发展的产物,它的出现给信息产业注入了新鲜的血液,为计算机信息技术的发展带来了崭新的局面。物联网目前已被人类广泛认可和使用,它正悄悄的带来了一场技术的科技的发展新潮。 物联网在现实生活中已经被普遍运用,其涉及的领域包括:智能交通、智能消防、政府工作、公共安全、环境保护、环境监测、景观照明管控、老人护理、花卉栽培、敌情侦查、食品监察等几十个领域。它已经融入了人类生活的各个领域,成为了人类生活中必不可少的一部分。 一、云平台和物联网的相关概念 云平台是提供基于“云”的服务,它是开发者创建应用时常采用的软件平台,云平台的直接用户是数据库的开发者和信息科技开发员,不是最终的数据使用者。它是信息技术应用开发者们运行编写好的程序的一个应用平台。 物联网就是物物相连的互联网技术,是一种新的信息技术的组成。它主要包含两种意思:第一,是物联网是在互联网基础运用上的延伸和扩展,它仍然是以互联网为核心,是在互联网的基础上发展起来的。第二,其的延伸和扩展使信息精确到了物品与物品之间,实现了信息的通信,完成了信息的交换。 传统的数据挖掘技术已经不能满足日益发展的物联网,它需要有一种更先进的技术来实现对物联网海量的数据挖掘,这时基于云计算的云平台出现了。云平台可以促进互联网和物联网的智能融合,是实现物联网的核心,它是实现智慧地球的必要信息技术之一,是一种支持应用的新方式,并且慢慢朝着主流的方向发展。 二、基于云平台的物联网数据挖掘技术的分析 基于云平台的物联网数据挖掘技术的模式分为五个层次:1.物联网数据接入层 物联网接入层起到了实现数据的采集与关键数据的提取,并且将关键数据传输到数据库的作用。数据库的接入层包括了GPS 传感终端、视频传感终端、RFID 传感终端、无线传感器等传感终端。它通过这些传感终端监控实现实对象,采集监控对象的状态和相关数据将它发送到相应的云计算节点。云平台对数据进行处理,提取关键的数据并传输到数据库。 2.物联网数据集成层 数据库中的数据是根据不同的主题来组织的,存储的数据面对多数据源,可以从历史的观点来提供信息,经过转换后的数据集成层为数据的挖掘提供了数据环境。 3.数据挖掘平台层 它是物联网数据挖掘模式中的核心结构,它提供给数据挖掘阶段所需的各个模块。它实现各种任务过程中算法的并行化,将用户需要的结果挖掘出来并返给业务控制层,完成对数据的挖掘。 4.业务控制层 这一个层次是通过业务逻辑实现对各种业务流程的控制。物联网根据用户提交不同的业务请求,来控制数据挖掘层的多个模式来完成数据挖掘任务,最后将挖掘结果反馈给交互层。 5.交互层 这是物联网数据挖掘的最后一步,是提供用户与系统的数据接口。用户可以登录系统,查看保存各种数据输出的结果。 6.基于云平台的物联网数据挖掘技术的应用 基于云平台的物联网数据挖掘就是从一个海量的、不完整的、随机的实际应用数据中,挖掘出其中潜在的有用信息和知识,根据有用信息和知识来制定出符合实际的各种计划制定。 目前基于云平台的物联网数据挖掘技术在人类的日常生活中已经得到了普遍应用,它最主要应用在以下几个方面: 1.企业运行:现代社会科技日新月异,企业要想在竞争激烈的市场环境中求生存发展,就需要不断的创新技术,采用最先进的信息管理模式。基于云平台的物联网数据挖掘技术可以从海量复杂的数据中提取出有效的信息和知识,提高了企业的工作效率。 2.政府工作:政府工作需要随时掌控当局的各种正确的信息,通过对数据的分析制定出更合适的计划于目标,从数据中分析问题,解决完善问题,改善民生问题。基于云平台的数据挖掘技术能够更快更准的挖掘出所需的信息,找出社会发展中存在的问题。 3.食品监测:食品的安全问题是为了保证人类的健康和生命不受到威胁,对于食品的监测,是保证其安全的一个重要措施。在检验食品安全时,我们需要从大量的数据信息中提取出最主要、最有用的信息来判断分析,基于云平台的物联网挖掘技术可以从中发现隐藏的有用信息,分析问题,通过对食品的监测,将有问题的食品全部筛选出来,提高工作效率,增加了食品的安全。 当然,基于云平台的物联网数据挖掘技术的应用在人们的生活中是非常普遍的,不只是以上三个方面的应用,还有更多的领域在本文中没有提及到。随着物联网的挖掘技术越来越成熟,它将会涉及到人类生活的各个领域,将给人类的生活更科技、更符合时代的发展。 三、结语 随着物联网技术的发展,基于云平台的物联网数据挖掘技术的应用,不仅可以降低数据传输的时间,提高了数据挖掘的效率,还避免了数据存储时节点失效的现象,它的应用给物联网的使用带来了更多的方便的,使物联网的应用更加成熟。物联网的使用将会在日常生活中的各个领域出现,给人类的生活带来更多的便利。
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1如何做好 IoT 数据分析?物联网数据主要是指传感器和设备发过来的数据。这些数据一部分是对现实环境参数的采集值,一部分是设备的一些常规信息值,比如:状态、故障信息、错误代码、运行情况等。物联网数据在任何情况下都会产生数据,无需人为参与就会不断涌现出新的数据,其数据量远远大于传统业务系统的业务数据。这就使得企业经常面临高成本的数据存储、数据处理环节低效、低质量的数据等问题,那么该如何对这些大量的、源源不断的 IoT 数据做好分析呢?华为云提出了四点解决方案:构建资产模型是充分“理解”物联网数据、构建数字孪生的基础数字孪生,是充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据,集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程,在虚拟空间中完成映射,从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。简单来说,数字孪生就是对物理世界进行数字化的实时映射。那么如何打通物理世界与数字世界的关联,如何更好地理解设备从而快捷高效地分析数据,成为物联网企业急需的基础业务。张少伟认为,构建资产模型是充分“理解”物联网数据的基础,现实世界的设备不是离散的,而是具有空间、组织、人等复杂关系与上下文存在的。以智能楼宇的行业开发为例,在实际应用开发中,由于每个楼宇、楼层的设备为离散的物理设备,如果需要按照楼宇、楼层等为单位进行统计并监控设备,就需要对楼宇、设备之间的关系进行标注关联。于是可以将 IoT 数据放置于一个上下文关系中理解,将数据以下图所示的层次结构管理再去做数据分析。这样之前 ID 为 XXX 的温度传感器读数多少,在建模后可以直接用“302 房间的温度多少?”来表达。物联网数据处理的关键是对时序数据的处理物联网数据具备显著的时序特征:按照时间维度上报、存储、查询数据。因此在做物联网数据分析时,要对时序数据做充分的考虑,比如某些物联网设备可能产生巨量数据,最大限度的压缩是减少成本的直接手段;怎样满足海量设备高并发,实时写入的要求;面对长时间积累的物联网数据,如何满足高性能查询,特别是经常做时间维度的聚合查询;以及在时间的维度上对海量的物联网产生的时序数据做时间维度的查询计算等。将数据时效性分层处理,获得综合处理效率最大化在数据接入后,可以将物联网数据总结为冷数据、热数据、温数据。冷数据是对于离线类不经常访问的归档数据,在需要时对数据做批处理;热数据是需要被计算节点实时处理和分析的数据,对时效性非常敏感;温数据是近期需要频繁处理的数据。将这些数据进行如下图所示的分层处理,以实现综合处理的效率最大化。高效的数据清洗,为数据分析输入高质量的数据在做物联网分析时,因为物联网数据质量的问题,物联网数据清洗是一项重要的环节,如下图所示。物联网数据中,经常出现一些典型的问题,比如缺值、数据的异常跳变、重复数据、格式差异、噪音干扰等,数据清洗环节可以帮助数据分析的开发者改善数据质量。此外,在做数据清洗的过程中,有两点非常重要,第一个是实时性,上文提到物联网数据实时性要求比较高,这里同样希望可以进行实时的数据清洗;另外数据清洗可以适应 IoT 非结构化或者半结构化的数据特征,通过清洗再提供相对高质量的数据。2华为云 IoT 一站式物联网数据分析服务——IoTA基于以上四点,华为云推出以资产模型为驱动的一站式物联网数据分析服务——IoTA,基于物联网资产模型,整合大数据分析领域的最佳实践,实现物联网数据集成、清洗、存储、分析、可视化,为开发者打造一站式数据开发体验,并与华为云物联网相关云服务(比如设备接入)无缝对接,降低开发门槛,缩短开发周期,快速实现物联网数据价值变现。结构如下图所示。左边是两种类型的数据源,一种是 IoT 设备实时采集的物联网数据,实时数据源;另一种是 IoT 子系统中需要批量导入的数据。中间是华为云的 IoT 数据分析服务 IoTA,大概分为几个板块:首先是数据清洗的功能板块,通过 Data Pipeline 即数据管道实现,能够把数据从管道里面进行相应的处理,并提供了一些清洗算子,例如转换、删除、去重、插值、降噪等,将原始数据变为高质量数据。为了降低数据清洗开发的难度,华为云 IoTA 提供图形化的 IDE 环境,开发者通过简单的拖拽即可完成。其次是温冷分层存储功能和资产模型。IoTA 的温冷分层存储集成了时序和对象存储,帮助开发者以分层的方式管理数据。资产模型功能可以让开发者快速地进行建模,描述物理空间中的对象,一旦模型构建起来,后面就可以基于该模型进行相应的数据分析。右边是数据分析板块,华为云 IoTA 集成了时序分析、流分析以及离线分析,提供相应的计算引擎,最后是提供面向特定行业的行业分析套件,提供面向行业场景化的分析能力封装。需要强调的是,华为云 IoTA 具备五个关键价值:简化数据开发过程,降低门槛,加速业务上线之前,数据开发过程的技术门槛较高,很多物联网领域的中小企业因为缺乏专业数据分析领域的人才,实施起来较为困难,比如应该选择什么样的数据平台架构设计?Lamda or Kappa or 其他 ?公有云上的大数据 PaaS 服务琳琅满目,选择哪些组件最适合我的 IoT 项目呢?在这个过程中,华为云 IoTA 提供了一站式的物联网数据分析,让开发者做到开箱即用,包括数据集成,数据清洗,数据存储,数据建模,数据分析,数据可视化,整个过程缩短开发周期 40% 以上;在技术选型上,IoTA 充分考虑当前技术趋势,利用比如存算分离,孪生建模,Serverless,实时清洗等技术,使用户无需感知复杂技术,减少高端技术人员雇佣费用。通过资产建模,将 IoT 数据转化为有语义的数据区别于公有云通用类大数据分析相关服务,华为云 IoT 物联网数据分析服务与资产模型深度整合,以 Digital Twin 资产模型为中心驱动数据分析,开发者可以直接使用统一的物联网模型数据,大大提升数据分析的效率。通过构建物与物,物与空间,物与人等复杂关系,将物联网数据置于模型的“上下文”中去理解;通过“IoT+ 资产模型”,在数字世界中构建与物理世界准实时同步的数字孪生;基于模型抽象,为数据分析提供面向业务的接口封装。其具备四点核心功能:1. 利用树状层级结构描述复杂物理对象的内在关系,比如空间关系,组合关系,上下游关系等;2. 虚测点支持丰富的计算算子,比如四则运算,科学计数法,三角函数,滑窗,流计算等;3. 支持定义资产模板,快速复制;4. 所见即所得的图形化编辑方式,简化复杂资产开发难度。实时数据清洗,改善物联网数据质量如下图所示为华为云 IoTA 的数据管道,在这个数据管道中,主要包括五个功能。第一,提供图形化的开发环境,拖拽即可完成数据清洗和预处理;第二,基于流计算引擎,满足对 IoT 数据处理高实时性要求;第三,含有丰富的 IoT 清洗算子(10+),可以应对各种 IoT 数据问题;第四,具备 IoT 数据质量评估系统,为数据质量打分;第五,灵活的数据流转控制,满足各种数据分析应用场景的需要。分层的 IoT 数据存储机制,降低数据存储和管理成本华为云 IoTA 将数据存储分为温数据存储和冷数据存储。温数据存储采用适用物联网数据特征的时序数据库技术,基于 SSD 存储介质,满足 ms 级数据查询要求;冷数据存储采用可靠安全的对象存储,价格低廉,并结合 IoTA 离线分析,轻松处理 PB 级数据。另外,用户在管理温冷存储时,可以结合自己的业务需要,只需设定老化周期,就可进行温数据存储到冷数据存储的自动转存,把数据管理好。面向物联网实时数据的全面优化针对实时数据,华为云 IoTA 服务对数据写入、数据存储、数据建模、数据洞察等模块都做了优化。在数据写入模块中,华为云 IoTA 支持海量时间线,并按时间线做 Hash Partition,所有 Shard 节点并行写入,Shard 按照数据量自动分裂,同时单实例支持超 10 万时间线,最大亿级时间线。在数据存储中,华为云 IoTA 提供列式存储,不同数据类型(如时间类型,浮点型)采用不同压缩算法,相比开源 OpenTSDB 压缩率提升 10 倍。在数据建模模块中,华为云 IoTA 支持按资产模型数据格式入库存储,并按模型层次快捷检索测点时序数据。最后在数据洞察模块中,华为云 IoTA 支持在线时序数据透视,支持折线图、堆积图、散点图多种展现形式,时间轴、特定周期、定义功能齐全,便捷选择时间段数据,还可进行多种数据聚合方式展示,如最大值、最小值、平均值等。3华为云 IoTA 应用实例 智慧仓储实时分析如下图所示,在仓库的进出库管理中,基于数据分析服务的建模能力与实时分析,利用华为公有云 ModelArts 进行 AI 推理计算,并与 RFID 读写器设备配合,对 RFID 数据流进行识别检测,可实现秒级判断出货物在进出库过程中的进出方向,继而可自动与货单进行校对,实时告知仓库管理人员进出货物的情况。 产线数字化下图所示为我国某一钢厂基于华为云的能力进行的产线数字化项目,即产线的数字孪生。通过 IoTA 服务对各个工艺环节建模,帮助其实现质量分析 。在该场景下做产品的质量分析面临的一个关键环节就是时空对齐,该如何理解资产建模帮助构建时空关系的映射呢?想象一个轧件是一个很长的钢板,而比如这个钢板在偏移两百米的空间位置上有质量缺陷,那么我们需要知道为什么该区域质量比较差,产线的各工艺环节在处理该区域的时刻,当时的工艺参数分别都是什么?这就是一个比较复杂的时空关系匹配问题。华为云 IoTA 对产线进行建模,描述产线这一复杂的物理对象,将物理空间中的时空关系在数字世界中进行建模,继而给应用层开放具备语义的数据,帮助应用层进一步的数据分析。4最后随着 5G 应用的持续深化,物联网之间的连接将变得更加紧密。然而物联网数据本身价值密度小、数据体量大、数据时效性高、数据质量低等特点,使得物联网数据分析面临着诸多的关键挑战,很难真正为行业所用。而这,也一直正是华为云 IoT 所致力于解决的问题。原文链接:https://blog.csdn.net/klandor2008/article/details/107625619?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522162259797916780265474118%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fall.%2522%257D&request_id=162259797916780265474118&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~all~first_rank_v2~rank_v29_name-4-107625619.first_rank_v2_pc_rank_v29&utm_term=%E5%8D%8E%E4%B8%BA%E4%BA%91lot&spm=1018.2226.3001.4187
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为了避免不必要的非关键数据移动,AI正在向边缘设备返回计算能力,从而影响开发人员利用人工智能和数据分析技术。作者:Cassie 编译 来源:千家网当我们被吸引到科幻世界时,人工智能和机器学习(AI/ML)的概念会让人联想到Neo,Trinity和Morpheus在黑客帝国电影中与机器作战的场景。然而,在现实生活中,AI/ML帮助开发人员创建更好、成本更低的物联网终端节点,这将使他们的产品所在的生态系统受益。AI/ML的好处远不止是在终端节点进行更好的决策;一些优化会给所有相关人员带来有价值的好处,包括消费者、开发人员和操作员。AI和MLAI/ML不是一个新概念,但传统上是通过耗能巨大,价格昂贵的平台(许多用户一次共享)来使用它。由于集中式数据中心开始建立和使用对数据的存储和计算功能越来越依赖,因此集中化的数据中心使他们可以承受有限的CapEx和OpEx成本上涨。这是因为数据中心现象允许技术部门共享服务器,公用事业,冷却,房地产和安全性。此外,它还提供了根据需要扩展和缩减资源的能力,例如所需的计算和存储量。由于成本的共通性,AI/ML等新技术可以更快地实现。为了避免不必要的非关键数据移动,AI正在向边缘设备返回计算能力,从而影响开发人员利用人工智能和数据分析技术。全球分布的数据中心的互联也为科技行业提供了使用地区性设施的能力。一家总部位于美国的物联网公司可以向欧洲消费者提供服务,而不会导致大西洋彼岸的延迟。数据在各大洲之间传输和路由,或者与地区隐私和数据保护法律的细微差别相抵触。如果你认为在灯被点亮之前有两秒延迟的照明开关不会符合消费者的期望,因此很难取得商业成功,那么这样的要求就很重要。数据中心和云使新的国内和国际商机成为可能。开发商已经建立了新的机制来节省消费者和企业实体的资金。酒店的制冰机可能需要维修,运营商不再需要推着维修车去营业;运营商只需要派一辆维修车,因为他们知道需要维修,从而为公司节省了数万美元的运营费用。非关键数据的不必要移动在设备发生故障之前,使用AI/ML查看这些微小的特征码可能很复杂,因为相关的特征码可能很微小,因此很微妙。这些变化可能是泵电机的振动,也可能是换热器或冷凝器的轻微温度变化:某些个人可能无法识别甚至无法看到的东西。联网制冰机的例子似乎并不能推动许多开发商将其理解为一个问题的数量,但考虑到这些问题或应用于仓库或酒店照明的商业模式。一个仓库里可能有成千上万个灯泡,每个灯泡都放在货架或机器上,需要移动这些灯泡来更换灯泡,而这又意味着可能在最关键的时刻停止生产线。预测性维护和云分析正在成为一项大业务,AI/ML提供了一种对其生成的数据执行自动评估的简单方法。尽管如此,这些新的商业模式确实导致了海量数据的产生。这反过来又带来了新的有趣的技术挑战,开发人员和运营商现在需要应对这些挑战。这些问题似乎是表面上的扩展问题——增加更多服务器、增加更多存储和其他基于数据中心的消耗品,但解决这些问题并不能解决数据管道另一端形成的越来越多的问题。在大多数应用中,数据是由某种形式的传感器产生的,这需要功率和带宽。带宽还会根据设施的互联网上行链路和射频频谱进行消耗。发送可能代表“不变”的海量数据是昂贵的;无线电消耗大量电力,在繁忙的射频频谱中,它们通过传输重试消耗的能量甚至更多。更多的传感器导致射频环境更加繁忙,需要更多的电池维护。除了围绕电池寿命和本地带宽的问题外,一些应用程序可能更容易受到由此产生的安全问题的影响。大量数据可能会形成模式,如果被拦截,那些怀有恶意的人可能会利用这些模式。边缘计算阻碍这些问题的趋势是将大量决策返回到终端节点,将放射性降低到只确定为更重要的数据。这降低了功耗、带宽和数字签名。将决策返回到结束节点的警告可能意味着结束节点处理、存储和功耗的增加。物联网似乎陷入了一个限制其可及性和市场增长的恶性循环。人工智能领域的创新使得更小的微控制器(如ARMCortex-M)的使用成为可能,并为flash和RAM调用更小的内存资源。在执行复杂算法时,用于在系统中执行AI的代码大小也可以比传统编码小得多,以解决任何现实生活中的角落情况。这也使得固件更新更小,开发更快,更容易在大型传感器群中分布。许多开发人员在终端节点传感器产品中利用AI来增强他们的设计,改善消费者和运营商的体验。AI技术的例子可以通过开发工具包快速原型化。套件可用于演示泵监控系统。缩小无线传感器的尺寸,延长其寿命,并采用更好的安全性,所有这些都不会破坏带有噪声的本地射频频谱,这意味着可以部署更多有用的传感器,以提高工作效率和舒适性。日常产品,如墙壁开关,环境传感器,甚至路边垃圾传感器,可以包括在自动化和监测生态系统在一个有吸引力的成本和性能点。
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在企业数字化转型的产业链中,云计算、大数据、人工智能等关键领域环环相扣,而且近年来呈现出相互融合的趋势。企业不仅可以从专业的云计算、大数据服务商那里获得领先的单项服务,还能从企业的强强合作中获得更综合的赋能。近日,亚马逊云科技与神策数据向国内媒体分享了双方合作的最新进展。亚马逊云科技是全球最大的云基础设施服务商,神策数据是国内领先的大数据分析企业。双方突破了SaaS企业与云平台厂商的传统合作模式,为数字化转型中的企业带来1+1>2的商业价值。“跑”在云上的用户行为分析现在,任何企业的营销决策都离不开精准的用户行为分析。我的目标客户是谁,他们在哪里,有哪些消费习惯,基于用户行为的数据洞察正是神策数据擅长的。神策数据是国内专业的大数据分析和营销科技服务提供商,创立6年来已经积累了1500 余家付费企业用户,目前已完成C+轮融资。神策的核心客户有两类:传统行业与互联网行业。目前,包括中国银联、海通证券、广发证券、麦当劳、小米、VIPKID、货拉拉、闪送、驴妈妈、Keep等知名企业都是神策的客户。神策数据副总裁王桐介绍,在大数据分析行业,神策具备强大的底层数据根基能力,并打通数据与业务之间的闭环。在行业内,神策创新地提出SDAF数据闭环模型,即Sense(感知)、Decision(决策)、Action(行动)、Feedback(反馈),并围绕SDAF数据闭环打造了“两云一平台” 核心产品:神策分析云、神策营销云和神策数据根基平台。“大数据行业仅提供一个纯IT的产品是远远不够的,神策的做法是把这么多年积累的服务客户的行业经验进行模板化,帮助企业更快实现数字化营销,以及数字化的用户全生命周期运营等目标。”王桐表示。神策的大数据产品提供两种部署方式:私有化部署和 SaaS。随着越来越多企业希望通过更快捷易用的方式获取用户行为分析能力,神策需要更加灵活可扩展的底层基础设施能力。于是,神策数据找到了亚马逊云科技。具体来说,亚马逊云科技为神策数据提供了三大方向的支持:首先,业务层面,亚马逊云科技设置全职接口人负责制,在跨境电商、零售品牌、金融、游戏等重点行业提供用于客户POC测试的高性能服务器资源。其次,技术层面,神策数据选择了Amazon EC2、Amazon EBS、Amazon VPC等服务,获得更灵活的基础资源支持和安全防护能力。Amazon EC2提供安全并且可调整大小的计算容量,为神策大数据平台提供基础的服务器环境支持;Amazon VPC可帮助客户创建安全隔离的网络架构并实现访问权限控制。第三,落地合作层面,双方在垂直行业深耕与市场拓展方面结成合作伙伴。目前,神策数据已经完成了亚马逊云科技的TP认证,双方还在跨境电商等重点行业进行联合客户开发、共同举办行业数字化运营研讨等。此外,神策数据还将其核心产品以SaaS服务的形式上架了亚马逊云科技Marketplace,通过这一全新的渠道服务更广泛的企业客户。Marketplace相当于IT基础服务的“应用商店”,自2020年初Marketplace China在中国上线以来,已上线操作系统、安全、网络基础设施、大数据以及业务分析等在内的超过上百种软件产品。生态赋能,帮助中国客户深耕本地可以看出,神策数据与亚马逊云科技的合作,不仅是SaaS企业与云平台厂商的优势互补,在产业链生态上也有更深层次的联合。一方面,神策数据为什么会选择亚马逊云科技?王桐表示,一是因为亚马逊云科技具备领先行业的成熟度和专业度,第二,亚马逊云科技丰富的底层基础组件为神策数据提供了灵活的选择。计算资源方面,截止今年2月,Amazon EC2提供的实例类型已接近400种,其业务相当于传统上一家提供400种服务器型号的中大型服务器厂商。存储能力方面,亚马逊云科技目前所有的存储服务都已经落地中国市场,包括对象存储、块存储、Linux文件存储、Windows文件存储、高性能文件存储、低成本归档存储以及云上备份存储。“神策数据与亚马逊云科技的合作既是强强联合,也是优势互补。大数据分析和云计算,两个都是企业刚需的东西。企业客户更关心的诉求是两边能不能更好的融合,不要让他去操两份心,一站式就都办了。这是双方合作带给企业的核心价值。”王桐向媒体表示。
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单选题:1.IOT数据分析服务不支持哪些基本功能?离线分析时序分析资产模型设备管理2.用户公测期间可以免费使用多大的冷存储?10G200M500M20G 3.离线分析作业的分析结果默认保存多久?1天 1周1个月1年4.离线作业,用户每天可以免费使用Default计算资源可以扫描处理多少数据量?10M100M500M 1G5.离线分析支持用户创建数据库么?不支持 支持6.离线分析系统平台表可以删除么?支持不支持 7.以下那些场景不适合使用IoT 数据的离线分析功能?设备报表按月统计汽车驾驶行为报告按天统计分析设备系统故障实时检测 统计计算某园区楼宇过年1个月的平均温度和湿度8.当前物联网实时分析支持Flink SQL吗?支持不支持 多选题:1.离线分析支持哪些数据格式?JsonCSVParquetCarbon2.离线分析当前主要有哪些功能?交互式IDE进行标准SQL开发作业调度,定时执行SQL作业支持用户导入外部OBS数据进行分析支持对SQL语句进行格式化操作支持自动集成用户的IoT设备数据进行离线分析3.资产模型中有哪些关键概念?实测点虚测点资产视图关系4.时序分析当前支持的聚合计算方式?平均值(Avg)最大值(Max)最小值(Min)计数(Count)求和(Sum)
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物联网数据分析(IoT Analytics)基于物联网资产模型,整合物联网数据集成、清洗、存储、分析、可视化,为开发者提供一站式服务,降低开发门槛,缩短开发周期,快速实现物联网数据价值变现。
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1 概述1.1 数据探索检查数据错误,了解数据分布特征和内在规律1.2 数据预处理数据清洗 Data cleaning数据集成 Data integration数据变换 Data transformation数据规约 Data reduction2 数据清洗2.1 缺失值处理删除填充:固定值、均值、中位数、上下数据、插值函数、最可能的值(回归分析填充)举例:DataFrame缺失值处理
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MLlib是Spark中提供机器学习函数的库,该库专为集群上并行运行的情况而设计MLlib设计理念:把数据以RDD形式表示,然后在分布式数据集上调用各种算法。归根结底,MLlib就是RDD上一系列可调用的函数的集合。注意:MLlib只包含能够在集群上运行良好的并行算法,包括分布式随机森林算法,K-means,交替最小二乘法等,如果用小规模数据集,单节点用scikit_learn,Weka更合适。在spark中,可以通过把参数列表传给parallelize(),来在不同节点上分别运行不同的参数,而在每个节点则使用单节点的机器学习库实现。
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4月26日,在华为开发者大会(Cloud)上,华为云数据使能DAYU主力产品GaussDB(DWS)首席架构师解读了GaussDB(DWS)的一站式数据分析能力。随着大数据观念逐步深入,数据分析带来的价值愈发被大家重视起来。从PC时代,到互联网时代、移动互联网时代,数据应用不再是简单的分析和挖掘,而是更加智能化。典型企业分析场景主要分为实时分析处理,批量分析处理以及交互式查询处理。当前常见的解决方案用不同技术解决不同问题:使用Hana,Oracle Exadata处理实时分析场景;使用Teradata,Greenplum处理批量分析场景;使用Oracle和SQL Server等处理交互式查询场景。从单一场景来看都是不错的选择,但是站在整体数据域视角去看,这种搭积木式的方案带来诸多问题 ,例如组件多,开发方式不统一,数据格式不统一,反复转换消耗算力和存储空间;组件间的数据流转开发复杂,流转效率低;跨集群,跨组件数据一致性差等。华为云GaussDB(DWS)从两个维度构筑能力,为企业用户提供一站式分析能力:在全并行分布式架构上,无缝融合时序引擎、OLAP引擎、CEP引擎,同时支撑实时分析、批量分析和交互式查询等不同业务负载,达到开发统一、部署统一、维护统一、数据格式统一,真正做到一个产品包办的一站式分析;异构平台数据融合、协同分析,构筑全域数据一体化。当前企业IT系统不会是白纸一张,在不同阶段曾经采用不同技术建设的多套系统承载着不同的业务,这些系统还未完成历史使命,将延续使用相当长一段时间。华为云GaussDB(DWS)支持多样性的数据融合分析能力,无缝融合并协同分析企业现有平台数据,让老IT系统产生的数据焕发新价值。一、T+0实时分析业务场景中实时数据源种类繁多,针对不同数据源采用不同实时处理技术。时序引擎支持时序数据分析,内置100多种时序分析算法,将时序数据接入后实时合并;流引擎接入基于Kafka/Flink等流组件产生的流式数据,支持对流数据自定义持续计算。二、全并行批量分析基于Share-nothing分布式架构,华为云Gauss DB(DWS)天然具备大规模的分布式并行处理能力。多层级并行技术将系统性能推至极致,包括节点间并行、节点内SMP并行,CPU指令级并行以及动态编译技术。同时,通过自研TCP多流、多线程包合并、通信代理等技术,将scale-out能力推至极致,华为云GaussDB(DWS)也是目前唯一通过信通院2048节点大集群权威认证的分布式数据库产品。三、多场景交互式查询对短查询做了全流程梳理,从接入、SQL解析、计划发送、执行和数据扫描进行了一系列优化;由于Ad-hoc查询的负载具有不可预见性,经常可能会出现单一查询拖慢甚至拖垮整个集群的情况,华为云GaussDB(DWS)内置动态智能负载管理组件,实时监控运行状态和资源消耗,对异常作业自动预警并智能干预,例如内存占用过高,运行时间过长,大量数据广播等异常情况,系统会自动查杀等。以银行业务为例,“手机银行用户实时数据查询”与“网银系统交易流水批量作业”是最常见的业务场景,采用2套技术方案或2个平台分别处理,则会出现资源重复投入。使用华为云GaussDB(DWS)实现2个业务场景需求,数据无需反复转换和流转,提升了业务处理效率,节省运维成本。2小时可完成7万个核心业务的银行日增量数据归档和数据加工,同时支持手机银行终端7x24小时实时查询;当上千万个人用户与几十万企业用户同时使用系统,并发进行日间批量作业10万个的批量高峰期,实时查询可在3秒内响应,真正做到跑批和实时作业互不影响。华为云GaussDB(DWS) 面向未来,构筑新一代、全场景、云数据仓库,一站式数据分析,释放非凡数据价值,做企业数字化转型的最佳伙伴。【推荐阅读】【最新活动汇总】DWS活动火热进行中,互动好礼送不停(持续更新中) HOT 【博文汇总】GaussDB(DWS)博文汇总1,欢迎大家交流探讨~(持续更新中)【维护宝典汇总】GaussDB(DWS)维护宝典汇总贴1,欢迎大家交流探讨(持续更新中)【项目实践汇总】GaussDB(DWS)项目实践汇总贴,欢迎大家交流探讨(持续更新中)【DevRun直播汇总】GaussDB(DWS)黑科技直播汇总,欢迎大家交流学习(持续更新中)【培训视频汇总】GaussDB(DWS) 培训视频汇总,欢迎大家交流学习(持续更新中) 扫码关注我哦,我在这里↓↓↓
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过去的一年教会了我们许多关于医疗保健行业的事情——尤其是大数据分析的非凡影响。随着医疗研究人员和临床医生收集了有关新冠肺炎的更多数据(从病毒各个变体的基因组序列,到不同人群症状的典型发展,再到各种干预措施的效果),全球对这一流行病的反应变得更加智能和高效。这是数据分析在医疗保健中的实际应用——随着世界变得越来越全球化,它将成为保持人口健康的一个越来越重要的策略。让我们仔细看看数据分析在医疗保健中的一些应用。更智能的诊断有效的诊断取决于数据——从患者病历到对检查结果的解释,包括x光扫描。直到最近,这些数据的分析还取决于临床医生本人,以及他们跟上更广泛研究领域最新发展的能力。医疗保健中的数据分析意味着可以对大量诊断信息进行分析和比较。这使得无论是在症状、检查结果还是扫描图像中都可以发现模式,并极大地扩展了主动诊断的机会。个性化护理就健康和医疗而言,一种治疗方案并不适合所有人,医疗保健领域的数据分析有助于推动量身定制的个性化方法。通过将不同干预措施对不同患者群体的有效性数据与单个患者的详细信息相结合,数据分析可以针对正确的治疗方案提出积极的建议。病史、身体状况甚至环境条件都可以被考虑,还有细微差别也可以被考虑,正如我们在过去一年中所看到的那样,比如影响个体的细菌或病毒的特定菌株。可穿戴设备和连网设备用于监测心率、步行或跑步步数、睡眠模式等关键健康指标的可穿戴设备已成为主流。但这种可穿戴设备对医疗保健的影响远远超出了让个人更好地跟踪自己的健康和福祉。从连网设备收集的数据——无论是消费者可穿戴设备,还是诸如心率监测器、血压监测器、胰岛素探测器等更专业的设备,甚至诸如连网起搏器等植入设备,都可以让临床医生随时随地监测患者的健康状况。连网设备可以提供随时间推移个人健康状况的窗口,并且当特定指标达到令人担忧的水平时,可以向个人和护理人员发出警报提醒。的确,通过这种方式,可穿戴和连网设备在社会护理领域有很多重叠,大数据分析的机会众多,可以监测老年人和弱势群体的健康状况,并主动识别他们何时可能需要更多的家庭支持。未来的机会为了利用这些影响,医疗保健组织以及提供这些影响的技术提供商需要优先考虑能够顺利有效地进行大数据分析的方法和基础设施。这意味着优先考虑集成和互操作性。医疗保健行业庞大而复杂,其硬件和软件来自众多不同的供应商。(来源物联之家网)这些技术越来越需要能够相互连接和共享数据。当数据孤立时,数据分析将无法有效工作。这还意味着要实现强大的数字健康平台,它可以有效地将来自多个不同来源的医疗保健数据汇集在一起,进行详细的分析,并将这些数据转化为切实可行的见解。医疗保健领域的数据分析并不简单——数据集是复杂的、动态的,而且往往高度敏感——但正确的数据分析可以真正改变公共卫生。(编译iothome)
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如今,企业手中掌握的数据总量远超以往任何时候,但将这些数据转化为实际价值却仍然困难重重。作者:佚名 来源:科技行者数据质量低下正严重损害人工智能(AI)与机器学习(ML)技术的实际表现。这个问题困扰着不同规模的企业,从小型初创公司到谷歌这类科技巨头都无法幸免于难。但数据质量为什么总不可靠?人为因素可能才是关键所在。如今,企业手中掌握的数据总量远超以往任何时候,但将这些数据转化为实际价值却仍然困难重重。AI与ML带来的自动化功能,已被广泛视为解决现实数据复杂难题的有效手段;众多公司也迫切希望利用它们增强自身业务。但是,这种热潮本身,也引起大量上游数据分析项目的匆忙上马。在自动化管道构建完成之后,其中的算法已经能够完成大部分工作,而且几乎不需要更新数据收集过程。但请注意,管道建成并不代表它可以一劳永逸地永远运作。我们需要随时间推移不断探索并分析底层数据,关注哪些漂移模式正不断侵蚀管道性能。好消息是,数据团队完全有能力降低这种侵蚀风险,但成本就是付出必要的时间与精力。为了维持自动化管道的执行效率,我们必须定期进行探索性数据分析(EDA),保证整个体系始终精准运行。探索性数据分析是什么?EDA是成功实现AI与ML的第一步。在分析算法本体之前,我们首先需要理解数据内容。数据质量,终将决定下游分析管道的实际效果。在正确起效之后,EDA将帮助用户识别出数据中不必要的模式与噪声,同时指导企业更准确地选取适当算法。在EDA阶段,我们需要积极查询数据以确保其中的行为模式合乎预期。首先,先从以下十个需要全面分析的重要问题起步:1、是否拥有充足的数据点?2、数据中心与离散的量度,是否与预期相符?3、有多少个数据点质量良好、可用于实际分析?4、是否存在缺失值?这些坏值是否构成数据中的重要部分?5、数据的经验分布如何?数据是否符合正态分布?6、数值中是否存在特殊聚类或分组?7、是否存在离群值?应如何处理这些离群值?8、不同维度间是否具有相关性?9、是否需要通过重新格式化等手段进行数据转换,以供下游分析及解释?10、如果数据为高维形式,是否能够在不损失过多信息的前提下降低维数?其中某些维度是否属于噪声?这些问题又会衍生出更多问题。这不是完整的问题清单,而仅仅只是思考的开始。最终,希望大家能对现有数据模式建立起更好的理解,而后正确处理数据并选择最适合的处理算法。底层数据一直在不断变化,这就要求我们在EDA上引入更多时间,确保算法接收到的输入特征始终保持稳定。例如,Airbnb发现,数据科学家在模型开发周期中近七成的时间被用于数据收集与特征工程,通过大量分析工作确定数据结构与模式。简而言之,如果不花时间理解这些数据,那么AI与ML计划将极易失控。唯一不变的,只有变化目前,数字服务中最重要的应用集中在网络安全与欺诈检测层面,这部分市场的总价值已经超过300亿美元。预计到2030年左右,市场总值有望超过1000亿美元。虽然Amazon Fraud Detector及PayPal Fraud Management Filters等工具已经在抗击网络欺诈方面发挥作用,但欺诈检测中唯一不变的只有变化本身。企业需要不断为新的欺诈行为做好准备,而欺诈一方也在努力“创新”保证自己的攻击能力。每种新型欺诈往往都包含前所未有的数据模式。例如,新用户在注册与交易时往往对应AI系统未曾见过的邮政编码。虽然新用户可能来自四面八方,但如果注册地真的特别生僻,我们最好提高警惕。这类计算中最困难的部分,是让AI模型准确辨别欺诈交易与正常交易。作为数据科学家,我们需要先引导底层算法初步理解正常交易与欺诈交易的特征,之后再由它慢慢探索更多欺诈检测途径。后续学习,离不开由统计技术搜索到的大量数据。用户可以剖析客户群体,确定普通客户与欺诈者之间的区别;之后提取出有助于进行准确分类的信息,具体涵盖注册信息、交易内容、客户年龄、收入水平、姓名等等。需要注意的是,将正常交易标记为欺诈行为,对客户体验及产品声誉造成的损害往往比欺诈本身更大。更“有趣”的一点在于,EDA是个需要在整个产品生命周期内不断重复的过程。新的欺诈活动,必然对应着新的数据模式。最终,企业需要投入大量时间与精力推进EDA,借此保持最佳欺诈检测能力以维持AI与ML管道的正常运作。总之,AI与ML的成功源自对数据的深刻理解,而非大量算法的盲目堆叠。AI与ML管道应该适应数据,而不要指望数据能适应用户的现有管道。只有满足这些条件,AI与ML支撑起的新业务才有望勇猛精进、一路向前。
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华为云针对物联网领域业务提供了一系列专业的云服务,如设备接入、IoT 数据分析服务等;其中 IoT 数据分析服务是专为 IoT 数据分析业务场景特征做了深度优化的云服务,基于物联网资产模型、整合物联网数据集成、清洗、存储、分析、可视化等能力,为开发者提供一站式的IoT 数据分析能力,降低开发门槛,缩短开发周期,快速实现物联网数据价值变现。那么为什么要进行数据分析如图物联网数据的特点如何做好loT数据分析:资产模型 资产模型是loT数据分析服务充分理解物联网数据的基础。构建资产模型,就是构建物与物,物与空间,物与人等复杂关系,将物联网数据置于模型的上下文中去理解。资产模型就是物理世界的资产在数字世界中的映射,两边的数据准实时同步,实现数字孪生。loT数据分析服务基于资产模型抽象,将不同的设备上报数据统一为业务可理解的数据格式。如图如何做好loT数据分析:物联网数据处理的关键是对时序数据的处理 写入功能:怎样满足海量设备高并发,实时写入的要求? 压缩比例:某些物联网设备可能产生巨量数据,最大限度的压缩是减少成本的直接手段。查询效率:面对长时间积累的物联网数据,如何满足高性能查询,特别是经常做时间维度的聚合查询。如何做好loT数据分析:按数据时效性分层处理,获得综合处理效率最大化如何做好 IoT 数据分析:高效的数据清洗,为数据分析输入高质量的数据相比将设备数据转发至通用数据分析服务进行分析的方案,loT数据分析服务是专为物联网场景设计的。 loT数据分析服务支持设备接入管理服务和多种第三方服务作为数据源,将数据集成、归档、存储后进行分析,分析引擎基于资产模型理解数据,支持实时分析、时序分析和离线分析。此外,针对行业用户,loT数据分析后还提供了行业分析套件,包括智慧物流行业、新能源车分析行业等。分析后的数据,可以协同AlI平台利用,也可以开发给第三方应用或华为云其他服务。数据分析的架构如图离线分析帮助物联网数据开发者快速构建物联网数据湖,开发者可通过标准SQL开发loT数据分析任务,并轻松处理TB-EB级别物联网大数据数据湖:提供成本低廉的海量数据存储能力,与物联网设备接入服务无缝对接,快速接入物联网数据源,并基于物联网资产模型,对物联网数据进行预处理,为数据分析做好准备大数据分析:使用大数据高可用,可水平扩展框架,基于内存计算模型,DAG调度框架、高效的优化器,综合性能是传统MapReduce模型的百倍以上,帮助开发者轻松完成物联网数据批分析标准SQL作业︰提供标准的SQL接口,物联网数据开发者无需关心SQL处理引擎的部署和运维,只需聚焦物联网业务,开发分析作业,并支持丰富的作业调度策略配置。如图实时分析基于物联网大数据流计算引擎,提供物联网实时分析能力。为了降低开发者开发物联网流分析作业门槛,loT数据分析服务提供图形化流编排能力,开发者可以通过拖拽方式快速开发上线。图形化流编排能力:可视化流编排IDE,无需写SQL,通过简单拖拽完成物联网流分析作业定义物联网流编排算子:基于典型物联网应用场景,封装常用算子,比如数据接入,数据过滤,数据转换等等。如图时序分析物联网的数据具备时间序列特性,具备如下关键信息,同时采样周期可能非常频繁1.时间戳-timestamp2.随时间变化的数值- fields3.附加信息-tags4.度量-Measurement专为物联网时序数据处理优化的服务,包括高压缩比的时序数据存储,高效的时序查询效率,海量时间线能力;海量接入:海量时间线能力,最大可达亿级。时序存储:列式存储及专用压缩算法,高压缩率。高效查询:基于时间多维度聚合,近实时分析查询。数据可视化:提供时序洞察工具,方便物联网数据分析师进行时序数据探索。
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