数据仓库服务 GaussDB(DWS)

 

GaussDB(DWS)是一款具备分析及混合负载能力的分布式数据库,支持x86和Kunpeng硬件架构,支持行存储与列存储,提供GB~PB级数据分析能力、多模分析和实时处理能力,用于数据仓库、数据集市、实时分析、实时决策和混合负载等场景,广泛应用于汽车、制造、零售、物流、互联网、金融、政府、电信等行业分析决策系统

 
 

    决策驱动设计数据仓库 更多内容
  • 智能决策中心

    智能决策中心 工业污染调控 图1 工业污染调控 通过单击导航栏的【决策支持】,选择子菜单【工业污染调控】进入。 页面左侧信息栏选择“方案模拟”,进行调控范围、调控时段、调控指标选择。单击调控措施的【展开查询】按钮,选择所在区域、所属行业、当前措施。单击搜索框,输入工厂名称,进行工

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  • 为什么要使用数据仓库?

    。 解决方案 数据仓库 主要适用于企业数据的关联和聚合等分析场景, 并从中发掘出数据背后的商业信息供决策者参考。这里的数据发掘主要指涉及多张表的大范围数据聚合和关联的复杂查询。 使用数据仓库,通过某个数据转换(ETL)的过程,业务运营数据库的数据可以被拷贝到数据仓库中供分析计算使用

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  • 数据使能方案设计

    数据使能方案设计 图1 数据使能方案设计 在完成数据使能的4A架构设计后,即可进行数据使能方案设计。数据使能方案设计是数据管理实施专业服务的核心工作,在这个过程中,交付团队会完成流程目录梳理、数据资产目录设计、数据分布梳理、数据标准设计、指标数据梳理、数据模型设计、分层Mappi

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  • 决策树回归

    决策树回归 概述 “决策树回归”节点用于产生回归模型。 决策树算法是递归地构建决策树的过程,用平方误差最小准则,进行特征选择,生成二叉树。平方误差计算公式如下: 其中是样本类标的均值,yi 是样本的标签,N 是样本数量。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe

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  • 决策树分类

    决策树分类 概述 “决策树分类”节点用于产生二分类或多分类模型。 决策树是附加概率结果的一个树状的决策图,是直观的运用统计概率分析的图法,树中的每一个节点表示对象属性的判断条件,其分支表示符合节点条件的对象,树的叶子节点表示对象所属的预测结果。其通过基尼不纯度(Gini impu

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  • 决策图元

    决策图元 决策图元的作用 配置该图元能够在服务编排中创建判断条件,根据判断结果连线其他图元,决定后续执行何种操作,类似if语句。 如何使用决策图元 在逻辑中,拖拽“决策”图元至画布中。 选中决策图元,单击,设置基本信息。 表1 基本信息参数说明 参数 参数说明 标签 图元的标签,

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  • 维护决策评审点

    文档业务管理员工具 > 维护决策评审点”。 选择目标“IPD阶段”,单击“创建决策评审点”。 输入中英文名称。 单击“确定”。 编辑决策评审点 选择已创建的决策评审点,单击“更新”,编辑决策评审点。若“是否有效”中选择“否”,则该决策评审点失效。 查看决策评审点 在搜索框输入决策点关键字,系统

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  • 为什么要使用云数据仓库服务GaussDB(DWS) ?

    GaussDB (DWS)服务即开即用 相比以前动辄长达数月的数据仓库选型采购过程,在云上开通使用数据仓库服务只需要数分钟时间,简化了企业用户的购买过程,使用数据仓库的方式,降低使用数据仓库的代价和门槛,让数据仓库实实在在地走进千万家大中小企业, 让数据为企业的发展和决策提供其应有的价值。 父主题: 通用问题

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  • 驱动

    驱动 JDBC 父主题: MySQL数据库兼容性B模式

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  • 数据仓库

    数据仓库 华为云数据仓库高级工程师培训 父主题: 培训服务

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  • 数据仓库

    数据仓库 表1 数据仓库权限 权限 对应API接口 授权项(Action) IAM项目 (Project) 企业项目 (Enterprise Project) 获取数据仓库列表 GET /v1.0/{project_id}/common/warehouses octopus:dataWarehouse:list

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  • 数据仓库

    数据仓库 获取数据仓库列表信息 获取数据仓库的数据列表 父主题: API

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  • 驱动

    驱动 JDBC 父主题: MySQL数据库兼容MySQL模式

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  • 如何创建决策表

    单击页面上方的,保存决策表。 单击页面上方的,启用决策表。 管理决策表 在经典版应用设计器的左侧列表中,单击,选择“逻辑 > 决策表”。 查看该应用拥有或依赖的所有决策表。 图5 查看所有的决策表 表1 “决策表管理”页签说明 参数 参数说明 名称 决策表的名称,即在创建决策表时配置的名称。

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  • 数据库、数据仓库、数据湖与华为智能数据湖方案

    为解决企业的数据集成与分析问题,数据仓库之父比尔·恩门于1990年提出数据仓库(Data Warehouse)。数据仓库主要功能是将OLTP经年累月所累积的大量数据,通过数据仓库特有的数据储存架构进行OLAP,最终帮助决策者能快速有效地从大量数据中,分析出有价值的信息,提供决策支持。自从数据仓库出现之后

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  • 管理决策表

    决策表”,单击表头后的,可对决策表进行排序,也可启用/禁用对策表。 图1 决策表管理 表1 “决策表管理”页签说明 参数名 参数说明 名称 决策表的名称。 在创建决策表时配置的名称。 标签 决策表的展示标签。 在创建决策表时配置的标签。 描述 决策表描述信息。 最后修改人 最近一次修改决策表的用户名。 最后修改时间

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  • 数据库、数据仓库、数据湖、湖仓一体分别是什么?

    为解决企业的数据集成与分析问题,数据仓库之父比尔·恩门于1990年提出数据仓库(Data Warehouse)。数据仓库主要功能是将OLTP经年累月所累积的大量数据,通过数据仓库特有的数据储存架构进行OLAP,最终帮助决策者能快速有效地从大量数据中,分析出有价值的信息,提供决策支持。自从数据仓库出现之后

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  • 数据架构支持哪些数据建模方法?

    主题进行相似性组合和合并,并进行一致性处理,为数据分析决策服务,但是并不能直接用于分析决策。 用户在关系建模过程中,可以从以下三个层次去设计关系模型,这三个层次是逐层递进的,先设计概念模型,再进一步细化设计出逻辑模型,最后设计物理模型。 概念模型:是从用户的视角,主要从业务流程、

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  • 方案概述

    通过本方案,企业可以实现: 客户数据分析驱动:实时、自助式客户行为分析,准确定位差异化需求。构建全渠道、全链路、全方位的数据分析体系,以实时、自助式的客户行为数据分析,准确洞察客户需求。 一站式营销策略管理:重塑营销工作流,达成客群经营的降本增效。基于体系化数据,制定准确营销决策,实时回收数据反馈总

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  • Go驱动包、驱动类

    驱动类 在创建数据库连接时,需要传入数据库驱动名称“opengauss”。 由于数据库的Go驱动当前不适配业界成熟ORM框架(比如xorm),在创建数据库连接时传入的驱动名称兼容“postgres”和“postgresql”。 数据库的Go驱动无法与PostgreSQL的Go驱动并存。

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  • 驱动包

    驱动包 DDS支持通过Go语言接口来操作数据,通过Go连接实例的方式有开启SSL认证连接和关闭SSL认证连接两种,其中开启SSL证书连接加密功能,具有更高的安全性。 DDS新实例默认关闭SSL数据加密,开启SSL请参考开启SSL。 驱动下载 建议使用go mod下载驱动 require

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