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联网数据具有“大、小、高、底”四个特点: “大”即物联网数据体量大,我们经常听到的一个经典的案例,即GE发动机有成百上千个传感器,毫秒级频度产生各种数据。一次飞机的飞行就可以超过1TB的数据量。很多工业场景产生的数据量可能会更大。 “小”即物联网数据的价值密度小,或者也可以理解为来自:百科大实用函数,学会了,数据整理分析效率轻松翻 3 倍,你就是别人口中的「表格大神」!(上) 1、学会函数不加班,想要快速完成数据比对,IF 判断函数简直不要太实用!视频里我们看小墨如何快速判断候选人是否录取。 2、按条件求和时,比如要计算全公司不同销售的全年业绩,如果你不会用 SUMIF 函数,真的只能加班到天亮! 3、遇到多条件统计计数时,一定要想到用来自:云商店
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的攻城狮。” 小编:…….(回味中) 下面就让小编带你一起回顾和探秘周老师在直播间聊到的IoT数据分析那些事儿~ IoT数据分析面临的问题与挑战 随着物联网设备接入数量的快速增长,IoT数据量也急速增长,快捷有效的数据分析的价值越来越重要。然而,当前IoT数据分析面临着诸多关键挑战,贯穿着数据分析的整个过程:来自:百科图片处理平台——数据工坊 DWR 图片处理平台——数据工坊 DWR 数据工坊DWR是开放的近数据处理服务。支持易用的工作流编排和开放生态的数据处理算子市场,能够实现灵活的数据及时处理。 数据工坊DWR是开放的近数据处理服务。支持易用的工作流编排和开放生态的数据处理算子市场,能够实现灵活的数据及时处理。来自:专题
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