永洪商业智能解决方案实践

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    数据挖掘导论 更多内容
  • 超大内存型

    支持OLTP、OLAP场景。 内存数据库(如SAP HANA SoH/S4H、BWoH/B4H )。 高性能数据库。 分布式缓存。 大数据处理引擎以及数据挖掘等应用。 规格 表2 E7型 弹性云服务器 的规格 规格名称 vCPU 内存 (GiB) 最大带宽/基准带宽 (Gbps) 最大收发包能力 (万PPS)

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  • 功能特性

    检测,及时发现篡改行为。 实时防护:实时扫描全盘目录,及时识别病毒文件并阻断其传送行为。 溯源分析 取证分析:采集和存储终端信息,并通过数据挖掘、关联分析等方法,对威胁事件进行取证分析。 攻击可视化:通过EDR( Endpoint Detection and Response,端

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  • DWS 3.0简介

    量等。 支持数据共享,支持湖仓一体。 功能特点 支持海量数据离线处理和交互查询,数据规模大、复杂数据挖掘具有很好的性能优势。 支持实时分析、离线处理和交互查询,数据规模大、复杂数据挖掘具有很好的性能优势。 SQL语法 SQL语法兼容性高,语法通用,易于使用。 SQL语法兼容性高,语法通用,易于使用。

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  • Hive应用开发简介

    ,并支持自定义扩展。 多种客户端连接方式,支持JDBC接口。 Hive主要应用于海量数据的离线分析(如 日志分析 ,集群状态分析)、大规模的数据挖掘(用户行为分析,兴趣分区,区域展示)等场景下。 为保证Hive服务的高可用性、用户数据的安全及访问服务的可控制,在开源社区的Hive-3

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  • 概述

    数字水印广泛适用于政府部门、医疗、金融、科研等单位机构。一般用于版权保护、追踪溯源。 数据版权保护:数字作品被下载或者复制使用,数据库业务(数据挖掘分析)需要提供数据给第三方,发生纠纷时可以通过数字水印明确版权所属。 使用过程可追踪溯源:数据给内部员工或第三方使用时,打上使用者信息水

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  • 水印溯源

    数字水印广泛适用于政府部门、医疗、金融、科研等单位机构。一般用于版权保护、追踪溯源。 数据版权保护:数字作品被下载或者复制使用,数据库业务(数据挖掘分析)需要提供数据给第三方,发生纠纷时可以通过数字水印明确版权所属。 使用过程可追踪溯源:数据给内部员工或第三方使用时,打上使用者信息水

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  • 关键特性

    检测,及时发现篡改行为。 实时防护:实时扫描全盘目录,及时识别病毒文件并阻断其传送行为。 溯源分析 取证分析:采集和存储终端信息,并通过数据挖掘、关联分析等方法,对威胁事件进行取证分析。 攻击可视化:通过EDR(Endpoint Detection and Response,端点

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  • 什么是DataArts Insight

    。 数据指标、分析加工一键复用,加工效率高。 智能分析助手 将智能报表转化为智能工具,提供更加直观和高效的数据分析方式。 通过机器学习和数据挖掘,自动发现数据中的关联与趋势,提供有效的洞察与建议。 更多产品功能请参考产品功能。 访问方式 云服务平台提供了Web化的服务管理平台,即管理控制台方式、API方式。

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  • 应用场景

    ;BI使用门槛高,业务人员难上手。 优势:智能分析助手,自然语言交互的BI自助分析,无论是业务人员还是技术人员都能轻松获取和分析数据。 数据挖掘场景 场景简介:DataArts Insight内置或集成行业算法,深入挖掘数据价值;支持业务态势洞察,辅助业务管理者高效决策。 痛点:

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  • 与其他云服务的关系

    Application Firewall,WAF)、Anti-DDoS流量清洗(Anti-DDoS)等安全防护服务中获取必要的安全事件记录,进行大数据挖掘和机器学习,智能AI分析并识别出攻击和入侵,帮助用户了解攻击和入侵过程,并提供相关的防护措施建议。更多说明请参见安全云脑与其他安全服务之间的关系与区别。

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  • Web应用

    舆情获取业务 场景概述 舆情获取业务是通过信息采集技术,对互联网信息进行快速有效的检索,以获取目标信息,主要应用于搜索引擎、新闻舆情获取、数据挖掘等。 客户瓶颈 互联网具有海量页面信息,要对互联网中杂乱无章的信息进行处理,需要经过无数次的下载,分析,过滤、存储等过程,需要花费大量的

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  • Spark性能优化

    够快速地从MapReduce切换到Spark计算平台上去。Spark提供一站式数据分析能力,包括小批量流式处理、离线批处理、SQL查询、数据挖掘等,用户可以在同一个应用中无缝结合使用这些能力。 Spark的特点如下: 通过分布式内存计算和DAG(无回路有向图)执行引擎提升数据处理

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  • Impala

    Impala-shell命令行接口。 支持Kerberos身份认证。 Impala主要应用于实时查询数据的离线分析(如日志分析,集群状态分析)、大规模的数据挖掘(用户行为分析,兴趣分区,区域展示)等场景。 有关Impala的详细信息,请参见https://impala.apache.org/impala-docs

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  • ML Studio简介

    的机器学习应用。 MLS为AI开发者提供可视化的操作界面来编排机器学习模型的训练、评估和预测的过程,无缝衔接数据分析和预测应用,为用户的数据挖掘分析业务提供易用、高效、高性能的工具。 了解概念 算子 在MLS中,算子是一种基本功能单元,以ipynb格式保存,实质上是一段代码,对应Notebook中的一个Cell。

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  • DWS输出流(通过JDBC方式)

    数据仓库 服务(Data Warehouse Service,简称DWS)是一种基于基础架构和平台的在线数据处理数据库,为用户提供海量数据挖掘和分析服务。DWS的更多信息,请参见《数据仓库服务管理指南》。 前提条件 请务必确保您的账户下已在数据仓库服务(DWS)里创建了DWS集群。

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  • DWS输出流(通过JDBC方式)

    。 数据仓库服务(Data Warehouse Service,简称DWS)是一种基于基础架构和平台的在线数据处理数据库,为用户提供海量数据挖掘和分析服务。DWS的更多信息,请参见《数据仓库服务管理指南》。 前提条件 请务必确保您的账户下已在数据仓库服务(DWS)里创建了DWS集群。

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  • 快速开发Spark应用

    迭代计算(Iterative Computation):支持迭代计算,有效应对多步的数据处理逻辑。 数据挖掘(Data Mining):在海量数据基础上进行复杂的挖掘分析,可支持各种数据挖掘和机器学习算法。 流式处理(Streaming Processing):支持秒级延迟的流式处理,可支持多种外部数据源。

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  • AI演算分析中心操作说明

    台”和“运渣车透视台”的选择。单击搜索框,输入名称或者经纬度可以进行相应信息的查看。 热力图分析 局部污染强度是基于移动大气监测数据进行数据挖掘后得到的浓缩信息,综合反映了局部污染的显著性以及发生概率,是小尺度溯源的重要指标。局部污染聚集数据在地图上以热力图进行展示,并以月为周期进行更新。

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  • 通过Spark Streaming作业消费Kafka数据

    迭代计算(Iterative Computation):支持迭代计算,有效应对多步的数据处理逻辑。 数据挖掘(Data Mining):在海量数据基础上进行复杂的挖掘分析,可支持各种数据挖掘和机器学习算法。 流式处理(Streaming Processing):支持秒级延迟的流式处理,可支持多种外部数据源。

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  • 设计思路

    为深度分析和应用提供基础; 建模分析。提供大数据、人工智能分析的算法模型和物理、化学等各类仿真工具,结合数字孪生、工业智能等技术,对海量数据挖掘分析,实现数据驱动的科学决策和智能应用,同时通过IDS可信数据空间试点,探索企业间的私密数据可信流转方案; 知识复用。通过建设行业知识库

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  • 提交排序任务API

    algorithm_parameters 是 JSON 每个算法有其各自的参数列表,包括初始化、最优化、正则项等参数。 逻辑斯蒂回归算法是一种广义的线性回归分析模型,常用于数据挖掘、疾病自动诊断、经济预测等领域。逻辑斯蒂回归算法通过在线性回归的基础上叠加一个sigmoid激活函数将输出值映射到[0,1]之间,是机器

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