需求说明：接入38张influxdb表；对38张表的实时数据进行合并处理，最终生成一张表；加密，并通过接口推送的方式推送到指定平台；更新频率：1分钟。主要操作如下：（一）接入任务配置1、数据源配置，通过数据管理-数据源管理，配置源端数据库连接2、接入任务配置，通过数据管理-接入管理，配置接入任务，共配了38个接入任务关键配置内容如下 （二）业务建模本例涉及如下5
年初，我们调整了定位，包括我们(人)擅长的和不擅长的，和产品的定位，包括竞争优势，短期攻克方向等，经过一年的探索、尝试和努力，在伙伴的帮助下，小有收获，具体如下: 一、落地方面1、主对标行业，厅级项目实施，同时是中台的有效实践，处理数据30亿+，小时级更新频率，载止目前上线3个多月;非科信部门，通过配置模板汇聚外部数据，再通过建模完成业务梳理，提升工作
一、背景 针对当前实施的项目，面临着两个主要挑战：一是需要存储更详细的原始数据和中间数据，二是现有基于MySQL的数据存储解决方案在数据量增长时性能受限，特别是在进行跨年历史数据的即时分析时。为了解决这些问题，对ClickHouse进行一系列的性能测试。二、过程记录 1、环境笔记本上搭建的虚拟机 操作系统：centos7.9CP
POSTGRESQL版本测试一、测试的原因近期客户对与数据库的查询性能，提出了较高的要求，前期我们给客户提供的数据库是POSTGRESQL10，既然客户又了新的要求，第一时间想到的就是通过版本的升级来满足客户的要求，这样后期实施时，只会涉及数据的迁移工作，不用考虑软件平台改造问题，并且在数据库不变，只是升级版本的情况下，迁移工作也会相对简单。二、测试步骤1、下载并安装选择了POSTGRESQL17
前一阵，有朋友问到，看咱们产品的功能描述很强大，但很多功能看不到。为此，基于数据建模产品最新版本，和大家一起串一下产品的功能和使用路径。本节重点说一下管理角色有哪些功能一、功能清单从上图中可以看到，角色列中，有5组功能只有管理角色。我们在官网给大家分配的在线用户，统一为普通角色，所以大家所说的觉得功能不全，大概率是这个原因了。接下来，给大家串一下这5组具体功能
数据权限管理数据权限管理是对用户进行数据资源可见性控制的一系列策略和措施，确保不同用户只能访问他们被授权的数据。数据权限管理的作用主要包括以下几个方面:1. 保护数据安全数据权限管理可以避免误操作、人为破坏和数据泄露，确保只有授权用户才能访问敏感数据。2. 实现数据隔离不同权限的用户能操作和查看不同的数据，从而实现数据隔离，防止数据交叉，保护隐私。3. 明确职责划分通过数据权限管理，可以细化职责，
功能介绍-EXECL导入总结多个项目客户需求，将EXECL导入功能分为三类。一类为单EXECL文件、单SHEET页（单表格）；二类为多EXECL文件，多SHEET页（单表格、单列表）；三类为多EXECL文件、单SHEET页（多表格）一、一类EXECL导入1、读取EXECL文件2、分析Excel文件中的数据，确定列名和数据类型。这一步是自动建立表结构的关键，需要识别每一列的数据类型，以便在数据库中创
背景去年年底，朋友公司中标了一个省级公安部门的数据分析类项目。项目组成约为数据7、其他功能3。为此，公司聘请了各方面的专业人才，投入项目的建设实施。至今年的4月底，项目产品初步成形，但数据相关的内容还存在问题，主要表现在：接入困难，数据接入涉及多层网络、超2000个源端，部分有实时需求；性能瓶颈，前期仅有部分数据的情况下已经比较慢数据应用的提升，如何保障数据分析结果的可用性、易用性、延续性解决方案
新功能介绍 一、概述近期基于客户实际需求，基于现有的数合建模平台，开发了基于API接口的数据接入功能，旨在帮助您轻松地将各种API接口的数据结构化并存储到数据库中。支持主子表结构，能够自动生成数据库结构，并提供直观的界面编辑功能，让您能够轻松管理表名称和外键关系。 二、核心功能 1. 支持多种JSON格式能够处理各种JSON格式的数据，无论您的API返回的是简单的键值对还是复杂的嵌套结构，我们都能
一、建分区表CREATE TABLE t4 (f1 VARCHAR(30),f2 VARCHAR(30),... f12 VARCHAR(30)) partition by hash (f1);create table t4_1 partition of t4 for values with (modulus 4, remainder 0);create table t4_2 partition
一、建表CREATE TABLE t2 ( f1 VARCHAR(30), f2 VARCHAR(30), ... f12 VARCHAR(30));CREATE TABLE t3 ( f1 VARCHAR(30), f2 VARCHAR(30), ... f12 VARCHAR(30)) USING columnar;说明：T2为行存、T3为列存；考虑到日常字符类型使用较多，且大部分表的列数
数合建模平台是一个综合性的数据建模及可视化平台，旨在为用户提供一站式全链路数据生命周期管理解决方案。该平台不仅能够帮助用户有效管理数据资产，还能深入挖掘数据价值，为政府机构、企业、科研机构以及第三方软件服务商等不同客户群体提供大数据管理和计算的能力。一、主要功能介绍1、可视化建模 直观操作体验：通过直观的拖拽界面，用户无需复杂的编程知识即可完成数据模型的构建，使得数据处理变得简单快捷。 灵活的算子
数合建模平台功能简介数合建模是数据建模及可视化平台，提供一站式全链路数据生命周期管理方案，能够帮助用户管理数据资产并挖掘价值。数合建模提供多源异构的数据采集模块、支持实时/离线计算框架，简洁易用的操作环境和平台接口，为政府机构、企业、科研机构、第三方软件服务商等客户，提供大数据管理、开发和计算的能力。让客户最大化的发现与分析行业内部核心业务数据价值，挖掘现有业务和应用系统的潜在商机，培育完好的业务
数据建模及可视化平台，提供一站式全链路数据生命周期管理方案，支持数据建模，支持报表、图谱、大屏可视化应用的快速构建，支持AI+BI探索实践，全流程免代码，免费使用1、功能结构2、技术架构3、功能清单
数据建模也是数据分析的一个分支一、交管行业，对于数据建模的需求如下1、根据分析方法可以将交管大数据模型分为统计分析类、业务规则类、预测预警类、异常分析类、画像分析类和综合评价类六大类，具体如下：2、模型的实现过程二、各类工具对于上述需求的适用性对比三、本项目建模平台介绍数合建模是数据建模及可视化平台，提供一站式全链路数据生命周期管理方案，能够帮助用户管理数据资产并挖掘价值。数合建模提供多源异构的数
数合建模是数据建模及可视化平台，提供一站式全链路数据生命周期管理方案，能够帮助用户管理数据资产并挖掘价值。数合建模提供多源异构的数据采集模块、支持实时/离线计算框架，简洁易用的操作环境和平台接口，为政府机构、企业、科研机构、第三方软件服务商等客户，提供大数据管理、开发和计算的能力。让客户最大化的发现与分析行业内部核心业务数据价值，挖掘现有业务和应用系统的潜在商机，培育完好的业务创新产业链，实现数据
零售业：数据分析工具可以用于商品推荐、库存管理、销售预测等。金融业：数据分析工具可以用于信用评分、风险管理、投资策略等。医疗保健：数据分析工具可以用于疾病预测、药物研发、患者管理等。制造业：数据分析工具可以用于质量控制、供应链管理、设备维护等市场营销：数据分析工具可以用于消费者行为分析、广告效果评估、市场趋势预测等。教育：数据分析工具可以用于学生表现评估、课程设计、教学效果评估等。最后，推荐一款数
Baichuan-7B vs ChatGLM-6B
关系图谱演示
1、大数据可以帮助茶叶种植者，通过分析气候、土壤、水分和植物健康等数据，来优化种植条件，提高茶叶质量和产量。2、利用图像识别技术，可以帮助茶农更准确地识别何时采摘茶叶，从而提高采摘效率和茶叶品质。3、通过分析消费者购买行为、偏好和市场趋势，可以帮助茶叶企业更好地定位市场，制定营销策略，推出符合市场需求的产品。4、可以用于监控和优化供应链，减少浪费，降低成本，提高效率。5、通过预测分析，帮助茶叶企业
人工智能（AI）是大的概念，它指的是赋予机器类似人类的智能和能力，AI的目标是创建能够像人类一样思考、学习的机器。AI涵盖了多种技术和方法，主要包括一下内容：1、机器学习： 是AI的一个子集，专注于通过数据驱动的方法来训练和构建模型，使机器能够从数据中学习并做出决策或预测。2、深度学习：它使用多层神经网络来模拟人脑处理信息的方式3、自然语言处理：涉及到使计算机能够理解、解释和生成人类语言的技术4、
一、数据提取：从原始数据源中提取、收集和整理数据的过程，主要包括以下几个方面：1、数据收集：从不同的数据源收集数据，例如数据库、文件、外部数据源等。2、数据清洗：对提取的数据进行去重、过滤、修正等操作，以确保数据的质量和准确性。3、数据转换：将数据从一种格式或结构转换为另一种格式或结构，以便更好地进行分析和处理。在hadoop 中，不同的存储格式，性能及处理场景大大不同。4、数据整合：将来自不同来
1、增加少数类别的样本数量，可以通过复制样本或使用SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）等技术生成新的样本2、减少多数类别的样本数量，可以通过随机删除样本或使用CV（Cross-Validation）等技术3、使用专门处理不平衡数据的算法4、使用集成学习方法，如Bagging、Boosting等
1、数据仓库建设，从基础差到数据集市到主题库2、数据迁移，信息系统切换新机器是需要3、数据整合，将多个数据来源整合到一个数据库中4、数据同步，为了保证信息系统的高可用或基于安全考虑，进行数据同步
1、通过图表、图像等形式，数据可视化可以直观地展示数据的分布、趋势和模式，帮助决策者快速把握数据的本质，减少对复杂数据的解读时间，提高决策效率。2、通过分析用户行为数据，可以发现用户的购买习惯和偏好，从而更好地调整产品设计和营销策略。3、数据可视化使得数据更加易于共享和理解，有助于团队成员之间的沟通和协作。4、清晰地看到数据的来源以及全部分析过程，这增强了决策可信度。5、可以更好地观察数据的分布、
需求列表：1、是否需要数据抽取？2、是否有数据标准化的要求？3、是否需要建立数据资产？4、是否需要提供数据服务？5、是否需要对于数据进行数据建模（二次加工处理）？6、是否需要对于数据于模型进行权限管理？7、是否需要支持外部数据的导入？8、是否需要支持数据挖掘算法？8、是否需要支持图片分类？9、是否需要支持任务中心？10、是否支持参数、表格、图表、标签、图标、图片等可视化内容？可以根据自己的实际需要
数据挖掘：侧重于从大量数据中提取有用的信息，以便进行决策支持或进一步的分析。数据挖掘更注重于数据的探索性和发现性。机器学习：侧重于开发算法和模型，以便从数据中学习并进行预测或决策。机器学习更注重于模型的训练和预测性能。
1、百度文心一言，支持多种语言任务，包括文本生成、文本分类、机器翻译等2、阿里通义千问，具备自然语言生成、理解和推理能力，支持多轮对话和连续对话3、腾讯混元大语言模型，适用于游戏、金融、教育等多个行业场景4、华为盘古大语言模型，适用于图像、文本、语音等多种类型的数据处理任务5、复旦MOSS模型，相关代码、数据、模型参数已在GitHub和Hugging Face等平台开放
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